| Длина текста, знаков: | 492635 |
| Слов в произведении (СВП): | 73628 |
| Приблизительно страниц: | 252 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.16 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.24 |
| СДП авторского текста, знаков: | 83.77 |
| СДП диалога, знаков: | 42.14 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.11% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.43% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9957 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9295 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 662 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1328.76 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3089.75 | —> 2568-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14276 (19.39% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59352 (80.61% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21607 (36.40%) |
| Прилагательное | 6567 (11.06%) |
| Глагол | 13098 (22.07%) |
| Местоимение-существительное | 4278 (7.21%) |
| Местоименное прилагательное | 2692 (4.54%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 682 (1.15%) |
| Числительное (порядковое) | 110 (0.19%) |
| Наречие | 2260 (3.81%) |
| Предикатив | 430 (0.72%) |
| Предлог | 7261 (12.23%) |
| Союз | 6331 (10.67%) |
| Междометие | 1239 (2.09%) |
| Вводное слово | 128 (0.22%) |
| Частица | 3943 (6.64%) |
| Причастие | 890 (1.50%) |
| Деепричастие | 144 (0.24%) |
| Служебных слов: | 26024 (43.85%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 142.01 |
| . точка | 76.83 |
| - тире | 32.28 |
| ! восклицательный знак | 15.36 |
| ? вопросительный знак | 11.86 |
| ... многоточие | 7.06 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.15 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.30 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 3.90 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 6.46 |
| ; точка с запятой | 1.75 |
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.
