| Длина текста, знаков: | 442233 |
| Слов в произведении (СВП): | 64594 |
| Приблизительно страниц: | 227 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.87 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.21 |
| СДП диалога, знаков: | 38.51 |
| Доля диалогов в тексте: | 23.77% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.58% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7358 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6954 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 404 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1185.38 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2617.27 | —> 9154-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12695 (19.65% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51899 (80.35% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18316 (35.29%) |
| Прилагательное | 4473 (8.62%) |
| Глагол | 12687 (24.45%) |
| Местоимение-существительное | 4846 (9.34%) |
| Местоименное прилагательное | 2241 (4.32%) |
| Местоимение-предикатив | 1 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 684 (1.32%) |
| Числительное (порядковое) | 200 (0.39%) |
| Наречие | 2457 (4.73%) |
| Предикатив | 460 (0.89%) |
| Предлог | 7224 (13.92%) |
| Союз | 4085 (7.87%) |
| Междометие | 1038 (2.00%) |
| Вводное слово | 120 (0.23%) |
| Частица | 2533 (4.88%) |
| Причастие | 1456 (2.81%) |
| Деепричастие | 162 (0.31%) |
| Служебных слов: | 22250 (42.87%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 110.16 |
| . точка | 103.85 |
| - тире | 30.62 |
| ! восклицательный знак | 7.62 |
| ? вопросительный знак | 9.30 |
| ... многоточие | 1.78 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.50 |
| " кавычка | 10.06 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 1.84 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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.
