| Длина текста, знаков: | 631770 |
| Слов в произведении (СВП): | 91138 |
| Приблизительно страниц: | 328 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.44 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 79.38 |
| СДП авторского текста, знаков: | 107.97 |
| СДП диалога, знаков: | 54.88 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.37% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.78% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11952 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11242 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 710 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1389.75 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3297.43 | —> 1030-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19393 (21.28% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71745 (78.72% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24325 (33.90%) |
| Прилагательное | 8746 (12.19%) |
| Глагол | 15848 (22.09%) |
| Местоимение-существительное | 5604 (7.81%) |
| Местоименное прилагательное | 3840 (5.35%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 924 (1.29%) |
| Числительное (порядковое) | 160 (0.22%) |
| Наречие | 4119 (5.74%) |
| Предикатив | 472 (0.66%) |
| Предлог | 9430 (13.14%) |
| Союз | 7686 (10.71%) |
| Междометие | 1191 (1.66%) |
| Вводное слово | 272 (0.38%) |
| Частица | 4988 (6.95%) |
| Причастие | 1425 (1.99%) |
| Деепричастие | 265 (0.37%) |
| Служебных слов: | 33290 (46.40%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.13 |
| . точка | 68.70 |
| - тире | 28.89 |
| ! восклицательный знак | 5.14 |
| ? вопросительный знак | 9.83 |
| ... многоточие | 5.06 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.16 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 10.52 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 2.55 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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.
