| Длина текста, знаков: | 812682 |
| Слов в произведении (СВП): | 119609 |
| Приблизительно страниц: | 411 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.19 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.34 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.92 |
| СДП диалога, знаков: | 58.37 |
| Доля диалогов в тексте: | 59.14% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.32% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9605 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8938 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 667 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1122.37 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2506.78 | —> 10402-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
| Удельный АСЗ на 100000 слов текста: | 8878.23 | |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 34067 (28.48% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 85542 (71.52% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22202 (25.95%) |
| Прилагательное | 11227 (13.12%) |
| Глагол | 20410 (23.86%) |
| Местоимение-существительное | 10952 (12.80%) |
| Местоименное прилагательное | 6026 (7.04%) |
| Местоимение-предикатив | 25 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1026 (1.20%) |
| Числительное (порядковое) | 188 (0.22%) |
| Наречие | 8167 (9.55%) |
| Предикатив | 1306 (1.53%) |
| Предлог | 10252 (11.98%) |
| Союз | 10643 (12.44%) |
| Междометие | 2285 (2.67%) |
| Вводное слово | 605 (0.71%) |
| Частица | 10137 (11.85%) |
| Причастие | 1302 (1.52%) |
| Деепричастие | 256 (0.30%) |
| Служебных слов: | 51181 (59.83%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.67 |
| . точка | 87.59 |
| - тире | 30.88 |
| ! восклицательный знак | 4.47 |
| ? вопросительный знак | 10.45 |
| ... многоточие | 2.88 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.18 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.64 |
| " кавычка | 10.17 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 5.68 |
| ; точка с запятой | 1.19 |
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.
