| Длина текста, знаков: | 511077 |
| Слов в произведении (СВП): | 75756 |
| Приблизительно страниц: | 258 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.14 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.48 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.61 |
| СДП диалога, знаков: | 48.42 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.91% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.76% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9317 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8798 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 519 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1245.04 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2922.99 | —> 4655-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17254 (22.78% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58502 (77.22% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18549 (31.71%) |
| Прилагательное | 6497 (11.11%) |
| Глагол | 14358 (24.54%) |
| Местоимение-существительное | 6123 (10.47%) |
| Местоименное прилагательное | 3079 (5.26%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 734 (1.25%) |
| Числительное (порядковое) | 154 (0.26%) |
| Наречие | 3275 (5.60%) |
| Предикатив | 613 (1.05%) |
| Предлог | 6877 (11.76%) |
| Союз | 6237 (10.66%) |
| Междометие | 1328 (2.27%) |
| Вводное слово | 188 (0.32%) |
| Частица | 4241 (7.25%) |
| Причастие | 1112 (1.90%) |
| Деепричастие | 187 (0.32%) |
| Служебных слов: | 28274 (48.33%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 129.61 |
| . точка | 83.74 |
| - тире | 28.84 |
| ! восклицательный знак | 7.10 |
| ? вопросительный знак | 11.37 |
| ... многоточие | 5.95 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.50 |
| " кавычка | 5.50 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 2.88 |
| ; точка с запятой | 0.16 |
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.
