| Длина текста, знаков: | 321684 |
| Слов в произведении (СВП): | 44363 |
| Приблизительно страниц: | 166 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.65 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.6 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.84 |
| СДП диалога, знаков: | 51.16 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.14% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.61% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8220 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7999 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 221 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1368.93 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3221.60 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 8788 (19.81% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 35575 (80.19% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 11968 (33.64%) |
| Прилагательное | 3799 (10.68%) |
| Глагол | 9758 (27.43%) |
| Местоимение-существительное | 2775 (7.80%) |
| Местоименное прилагательное | 1469 (4.13%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 408 (1.15%) |
| Числительное (порядковое) | 90 (0.25%) |
| Наречие | 2155 (6.06%) |
| Предикатив | 319 (0.90%) |
| Предлог | 4584 (12.89%) |
| Союз | 2513 (7.06%) |
| Междометие | 566 (1.59%) |
| Вводное слово | 107 (0.30%) |
| Частица | 2465 (6.93%) |
| Причастие | 850 (2.39%) |
| Деепричастие | 121 (0.34%) |
| Служебных слов: | 14607 (41.06%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 137.05 |
| . точка | 80.63 |
| - тире | 43.55 |
| ! восклицательный знак | 7.91 |
| ? вопросительный знак | 11.02 |
| ... многоточие | 16.09 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.09 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.29 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.90 |
| " кавычка | 10.59 |
| () скобки | 1.06 |
| : двоеточие | 1.51 |
| ; 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.
