| Длина текста, знаков: | 601653 |
| Слов в произведении (СВП): | 87042 |
| Приблизительно страниц: | 307 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.67 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.59 |
| СДП диалога, знаков: | 35.76 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.09% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.54% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12116 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10730 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1386 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1383.54 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3285.70 | —> 1085-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19203 (22.06% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67839 (77.94% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23040 (33.96%) |
| Прилагательное | 7801 (11.50%) |
| Глагол | 14810 (21.83%) |
| Местоимение-существительное | 4775 (7.04%) |
| Местоименное прилагательное | 2754 (4.06%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 947 (1.40%) |
| Числительное (порядковое) | 238 (0.35%) |
| Наречие | 3431 (5.06%) |
| Предикатив | 580 (0.85%) |
| Предлог | 8460 (12.47%) |
| Союз | 6877 (10.14%) |
| Междометие | 1191 (1.76%) |
| Вводное слово | 301 (0.44%) |
| Частица | 5544 (8.17%) |
| Причастие | 1665 (2.45%) |
| Деепричастие | 178 (0.26%) |
| Служебных слов: | 30097 (44.37%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.81 |
| . точка | 107.17 |
| - тире | 32.82 |
| ! восклицательный знак | 8.24 |
| ? вопросительный знак | 14.75 |
| ... многоточие | 7.35 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.14 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.21 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.30 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.25 |
| " кавычка | 8.23 |
| () скобки | 0.47 |
| : двоеточие | 2.42 |
| ; точка с запятой | 0.36 |
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.
