| Длина текста, знаков: | 493065 |
| Слов в произведении (СВП): | 69876 |
| Приблизительно страниц: | 248 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 76.26 |
| СДП авторского текста, знаков: | 100.47 |
| СДП диалога, знаков: | 52.54 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.93% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.57% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9296 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8828 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 468 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1278.12 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2973.22 | —> 3921-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14568 (20.85% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55308 (79.15% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17732 (32.06%) |
| Прилагательное | 6579 (11.90%) |
| Глагол | 12849 (23.23%) |
| Местоимение-существительное | 4464 (8.07%) |
| Местоименное прилагательное | 2880 (5.21%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 502 (0.91%) |
| Числительное (порядковое) | 130 (0.24%) |
| Наречие | 3175 (5.74%) |
| Предикатив | 443 (0.80%) |
| Предлог | 6763 (12.23%) |
| Союз | 6228 (11.26%) |
| Междометие | 920 (1.66%) |
| Вводное слово | 111 (0.20%) |
| Частица | 3689 (6.67%) |
| Причастие | 895 (1.62%) |
| Деепричастие | 178 (0.32%) |
| Служебных слов: | 25242 (45.64%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.95 |
| . точка | 74.78 |
| - тире | 33.52 |
| ! восклицательный знак | 3.64 |
| ? вопросительный знак | 7.97 |
| ... многоточие | 3.49 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.07 |
| " кавычка | 3.61 |
| () скобки | 0.20 |
| : двоеточие | 8.39 |
| ; точка с запятой | 0.62 |
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.
