| Длина текста, знаков: | 661865 |
| Слов в произведении (СВП): | 95957 |
| Приблизительно страниц: | 336 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.68 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.87 |
| СДП диалога, знаков: | 36.98 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.2% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.17% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12557 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11699 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 858 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1312.69 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3122.92 | —> 2222-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22382 (23.33% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 73575 (76.67% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24026 (32.66%) |
| Прилагательное | 8147 (11.07%) |
| Глагол | 17384 (23.63%) |
| Местоимение-существительное | 8051 (10.94%) |
| Местоименное прилагательное | 4235 (5.76%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 888 (1.21%) |
| Числительное (порядковое) | 276 (0.38%) |
| Наречие | 4512 (6.13%) |
| Предикатив | 777 (1.06%) |
| Предлог | 9200 (12.50%) |
| Союз | 7016 (9.54%) |
| Междометие | 1263 (1.72%) |
| Вводное слово | 367 (0.50%) |
| Частица | 6327 (8.60%) |
| Причастие | 1259 (1.71%) |
| Деепричастие | 208 (0.28%) |
| Служебных слов: | 36676 (49.85%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.87 |
| . точка | 94.57 |
| - тире | 37.79 |
| ! восклицательный знак | 9.74 |
| ? вопросительный знак | 17.37 |
| ... многоточие | 24.01 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.31 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.29 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.28 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.98 |
| " кавычка | 15.58 |
| () скобки | 2.65 |
| : двоеточие | 7.36 |
| ; точка с запятой | 1.76 |
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.
