| Длина текста, знаков: | 470790 |
| Слов в произведении (СВП): | 68161 |
| Приблизительно страниц: | 250 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.53 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 80.18 |
| СДП авторского текста, знаков: | 116.66 |
| СДП диалога, знаков: | 51.66 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.28% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.67% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9441 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8155 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1286 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1338.48 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3114.81 | —> 2312-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13924 (20.43% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54237 (79.57% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17488 (32.24%) |
| Прилагательное | 5537 (10.21%) |
| Глагол | 11868 (21.88%) |
| Местоимение-существительное | 4148 (7.65%) |
| Местоименное прилагательное | 2600 (4.79%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1150 (2.12%) |
| Числительное (порядковое) | 479 (0.88%) |
| Наречие | 2764 (5.10%) |
| Предикатив | 284 (0.52%) |
| Предлог | 7511 (13.85%) |
| Союз | 5336 (9.84%) |
| Междометие | 744 (1.37%) |
| Вводное слово | 165 (0.30%) |
| Частица | 3487 (6.43%) |
| Причастие | 1519 (2.80%) |
| Деепричастие | 163 (0.30%) |
| Служебных слов: | 24158 (44.54%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.62 |
| . точка | 40.82 |
| - тире | 29.80 |
| ! восклицательный знак | 10.17 |
| ? вопросительный знак | 8.35 |
| ... многоточие | 21.71 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 1.19 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.91 |
| " кавычка | 21.65 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 16.64 |
| ; точка с запятой | 0.21 |
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.
