| Длина текста, знаков: | 360751 |
| Слов в произведении (СВП): | 52429 |
| Приблизительно страниц: | 188 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.42 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.98 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.34 |
| СДП диалога, знаков: | 53.63 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.85% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.19% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6775 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6615 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 160 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1150.44 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2541.95 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12951 (24.70% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 39478 (75.30% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12070 (30.57%) |
| Прилагательное | 4467 (11.32%) |
| Глагол | 9413 (23.84%) |
| Местоимение-существительное | 4868 (12.33%) |
| Местоименное прилагательное | 2671 (6.77%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 609 (1.54%) |
| Числительное (порядковое) | 64 (0.16%) |
| Наречие | 2482 (6.29%) |
| Предикатив | 511 (1.29%) |
| Предлог | 5307 (13.44%) |
| Союз | 3789 (9.60%) |
| Междометие | 899 (2.28%) |
| Вводное слово | 172 (0.44%) |
| Частица | 3450 (8.74%) |
| Причастие | 804 (2.04%) |
| Деепричастие | 151 (0.38%) |
| Служебных слов: | 21315 (53.99%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 96.55 |
| . точка | 97.05 |
| - тире | 15.26 |
| ! восклицательный знак | 2.78 |
| ? вопросительный знак | 5.38 |
| ... многоточие | 0.53 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.13 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.13 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.15 |
| " кавычка | 2.46 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 1.49 |
| ; 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.
