| Длина текста, знаков: | 465855 |
| Слов в произведении (СВП): | 64871 |
| Приблизительно страниц: | 248 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.78 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.4 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.47 |
| СДП диалога, знаков: | 50.65 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.91% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.96% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11545 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10726 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 819 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1505.99 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3608.04 | —> 166-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11153 (17.19% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53718 (82.81% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21218 (39.50%) |
| Прилагательное | 6406 (11.93%) |
| Глагол | 11419 (21.26%) |
| Местоимение-существительное | 2646 (4.93%) |
| Местоименное прилагательное | 2043 (3.80%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1212 (2.26%) |
| Числительное (порядковое) | 190 (0.35%) |
| Наречие | 2088 (3.89%) |
| Предикатив | 305 (0.57%) |
| Предлог | 7688 (14.31%) |
| Союз | 3484 (6.49%) |
| Междометие | 811 (1.51%) |
| Вводное слово | 100 (0.19%) |
| Частица | 2086 (3.88%) |
| Причастие | 1189 (2.21%) |
| Деепричастие | 234 (0.44%) |
| Служебных слов: | 19098 (35.55%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.00 |
| . точка | 89.76 |
| - тире | 24.70 |
| ! восклицательный знак | 3.39 |
| ? вопросительный знак | 6.47 |
| ... многоточие | 0.88 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.05 |
| " кавычка | 8.93 |
| () скобки | 0.80 |
| : двоеточие | 5.44 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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.
