| Длина текста, знаков: | 533147 |
| Слов в произведении (СВП): | 77617 |
| Приблизительно страниц: | 271 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.23 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.79 |
| СДП диалога, знаков: | 49.63 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.35% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.21% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8324 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8037 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 287 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1227.40 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2764.64 | —> 6995-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19708 (25.39% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57909 (74.61% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16282 (28.12%) |
| Прилагательное | 6876 (11.87%) |
| Глагол | 15615 (26.96%) |
| Местоимение-существительное | 6531 (11.28%) |
| Местоименное прилагательное | 3219 (5.56%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 784 (1.35%) |
| Числительное (порядковое) | 146 (0.25%) |
| Наречие | 4171 (7.20%) |
| Предикатив | 612 (1.06%) |
| Предлог | 6960 (12.02%) |
| Союз | 6500 (11.22%) |
| Междометие | 1410 (2.43%) |
| Вводное слово | 243 (0.42%) |
| Частица | 5499 (9.50%) |
| Причастие | 1023 (1.77%) |
| Деепричастие | 169 (0.29%) |
| Служебных слов: | 30536 (52.73%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.42 |
| . точка | 86.31 |
| - тире | 24.45 |
| ! восклицательный знак | 10.36 |
| ? вопросительный знак | 8.72 |
| ... многоточие | 9.17 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.65 |
| " кавычка | 1.55 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 4.08 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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.
