| Длина текста, знаков: | 554235 |
| Слов в произведении (СВП): | 75323 |
| Приблизительно страниц: | 277 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.56 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 78.86 |
| СДП авторского текста, знаков: | 106.17 |
| СДП диалога, знаков: | 67.77 |
| Доля диалогов в тексте: | 61.2% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.83% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7746 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7275 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 471 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1127.24 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2504.69 | —> 10425-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16883 (22.41% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58440 (77.59% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19581 (33.51%) |
| Прилагательное | 5792 (9.91%) |
| Глагол | 13734 (23.50%) |
| Местоимение-существительное | 5706 (9.76%) |
| Местоименное прилагательное | 3479 (5.95%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1421 (2.43%) |
| Числительное (порядковое) | 214 (0.37%) |
| Наречие | 3051 (5.22%) |
| Предикатив | 649 (1.11%) |
| Предлог | 7744 (13.25%) |
| Союз | 4672 (7.99%) |
| Междометие | 1242 (2.13%) |
| Вводное слово | 133 (0.23%) |
| Частица | 4400 (7.53%) |
| Причастие | 1455 (2.49%) |
| Деепричастие | 174 (0.30%) |
| Служебных слов: | 27566 (47.17%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.96 |
| . точка | 63.58 |
| - тире | 42.02 |
| ! восклицательный знак | 10.65 |
| ? вопросительный знак | 11.21 |
| ... многоточие | 10.58 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.41 |
| " кавычка | 15.31 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 2.18 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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.
