| Длина текста, знаков: | 535446 |
| Слов в произведении (СВП): | 78847 |
| Приблизительно страниц: | 273 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.8 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.97 |
| СДП диалога, знаков: | 41.23 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.16% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.66% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8652 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8036 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 616 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1170.81 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2631.59 | —> 8973-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18261 (23.16% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60586 (76.84% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20386 (33.65%) |
| Прилагательное | 6348 (10.48%) |
| Глагол | 14968 (24.71%) |
| Местоимение-существительное | 5680 (9.38%) |
| Местоименное прилагательное | 3122 (5.15%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 779 (1.29%) |
| Числительное (порядковое) | 135 (0.22%) |
| Наречие | 4167 (6.88%) |
| Предикатив | 561 (0.93%) |
| Предлог | 8161 (13.47%) |
| Союз | 5684 (9.38%) |
| Междометие | 1106 (1.83%) |
| Вводное слово | 300 (0.50%) |
| Частица | 4477 (7.39%) |
| Причастие | 1186 (1.96%) |
| Деепричастие | 262 (0.43%) |
| Служебных слов: | 28796 (47.53%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 142.11 |
| . точка | 89.60 |
| - тире | 25.94 |
| ! восклицательный знак | 8.62 |
| ? вопросительный знак | 15.36 |
| ... многоточие | 8.02 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.94 |
| " кавычка | 10.29 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 5.76 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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.
