| Длина текста, знаков: | 439775 |
| Слов в произведении (СВП): | 62137 |
| Приблизительно страниц: | 239 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.82 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 81.39 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.47 |
| СДП диалога, знаков: | 51.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 10.96% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.78% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8826 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8440 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 386 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1324.75 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3008.13 | —> 3475-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14357 (23.11% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47780 (76.89% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16652 (34.85%) |
| Прилагательное | 6901 (14.44%) |
| Глагол | 9511 (19.91%) |
| Местоимение-существительное | 2919 (6.11%) |
| Местоименное прилагательное | 2245 (4.70%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 813 (1.70%) |
| Числительное (порядковое) | 218 (0.46%) |
| Наречие | 3294 (6.89%) |
| Предикатив | 396 (0.83%) |
| Предлог | 7051 (14.76%) |
| Союз | 4303 (9.01%) |
| Междометие | 885 (1.85%) |
| Вводное слово | 196 (0.41%) |
| Частица | 3736 (7.82%) |
| Причастие | 1995 (4.18%) |
| Деепричастие | 267 (0.56%) |
| Служебных слов: | 21617 (45.24%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 99.96 |
| . точка | 66.84 |
| - тире | 12.71 |
| ! восклицательный знак | 11.43 |
| ? вопросительный знак | 4.89 |
| ... многоточие | 3.49 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 14.32 |
| () скобки | 1.42 |
| : двоеточие | 1.98 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
Алгоритм распознавания автора текста, разработанный в 2008 году Львовым Алексеем (creator) для
Лаборатории Фантастики, основан на сравнении лингвистического профиля текста с идентичными по структуре лингвистическими
профилями авторов для выявления наиболее точного совпадения. Лингвопрофили авторов вычисляются заблаговременно и хранятся
в базе данных как массивы усреднённых показателей и их среднеквадратичных отклонений по всем текстам автора.
Таких показателей насчитывается более тысячи, часть из которых приведена выше.
Эмпирический подсчёт показал, что совокупный анализ этих данных, взятых в весовых долях, позволяет определить автора романа с точностью 98.79%,
рассказа — 84.32% (при условии, что в базе данных имеется лингвистический профиль истинного автора). Алгоритм сложен и
обладает рядом инновационных решений, что позволяет достичь высокой точности в сравнении с прототипами, основанными
на анализе одних лишь символьных биграмм.
