| Длина текста, знаков: | 296070 |
| Слов в произведении (СВП): | 41128 |
| Приблизительно страниц: | 152 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.6 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.03 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.47 |
| СДП диалога, знаков: | 28.02 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.89% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.84% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8731 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7810 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 921 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1451.69 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3503.55 | —> 317-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 8211 (19.96% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 32917 (80.04% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 11078 (33.65%) |
| Прилагательное | 3731 (11.33%) |
| Глагол | 8122 (24.67%) |
| Местоимение-существительное | 2035 (6.18%) |
| Местоименное прилагательное | 1050 (3.19%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 536 (1.63%) |
| Числительное (порядковое) | 91 (0.28%) |
| Наречие | 1618 (4.92%) |
| Предикатив | 282 (0.86%) |
| Предлог | 3796 (11.53%) |
| Союз | 3051 (9.27%) |
| Междометие | 449 (1.36%) |
| Вводное слово | 83 (0.25%) |
| Частица | 2115 (6.43%) |
| Причастие | 585 (1.78%) |
| Деепричастие | 139 (0.42%) |
| Служебных слов: | 12728 (38.67%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.24 |
| . точка | 88.80 |
| - тире | 42.36 |
| ! восклицательный знак | 30.54 |
| ? вопросительный знак | 14.32 |
| ... многоточие | 21.57 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.78 |
| " кавычка | 37.83 |
| () скобки | 0.49 |
| : двоеточие | 3.45 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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.
