| Длина текста, знаков: | 506999 |
| Слов в произведении (СВП): | 74575 |
| Приблизительно страниц: | 250 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.06 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.7 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.7 |
| СДП диалога, знаков: | 47.93 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.05% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.72% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10239 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9415 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 824 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1298.35 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3051.47 | —> 2966-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18424 (24.71% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56151 (75.29% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17636 (31.41%) |
| Прилагательное | 6688 (11.91%) |
| Глагол | 13153 (23.42%) |
| Местоимение-существительное | 6996 (12.46%) |
| Местоименное прилагательное | 3008 (5.36%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 823 (1.47%) |
| Числительное (порядковое) | 154 (0.27%) |
| Наречие | 3517 (6.26%) |
| Предикатив | 625 (1.11%) |
| Предлог | 6765 (12.05%) |
| Союз | 5812 (10.35%) |
| Междометие | 1358 (2.42%) |
| Вводное слово | 248 (0.44%) |
| Частица | 4905 (8.74%) |
| Причастие | 887 (1.58%) |
| Деепричастие | 215 (0.38%) |
| Служебных слов: | 29320 (52.22%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 131.42 |
| . точка | 68.32 |
| - тире | 24.69 |
| ! восклицательный знак | 14.08 |
| ? вопросительный знак | 16.39 |
| ... многоточие | 12.22 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.36 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.71 |
| " кавычка | 5.23 |
| () скобки | 0.66 |
| : двоеточие | 2.24 |
| ; 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.
