| Длина текста, знаков: | 471686 |
| Слов в произведении (СВП): | 64902 |
| Приблизительно страниц: | 223 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.19 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.17 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.49 |
| СДП диалога, знаков: | 39.18 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.63% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.34% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7667 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6878 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 789 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1156.07 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2585.18 | —> 9526-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14193 (21.87% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50709 (78.13% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14326 (28.25%) |
| Прилагательное | 4827 (9.52%) |
| Глагол | 13387 (26.40%) |
| Местоимение-существительное | 5184 (10.22%) |
| Местоименное прилагательное | 2108 (4.16%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 385 (0.76%) |
| Числительное (порядковое) | 75 (0.15%) |
| Наречие | 3243 (6.40%) |
| Предикатив | 437 (0.86%) |
| Предлог | 5610 (11.06%) |
| Союз | 5144 (10.14%) |
| Междометие | 1067 (2.10%) |
| Вводное слово | 136 (0.27%) |
| Частица | 4250 (8.38%) |
| Причастие | 893 (1.76%) |
| Деепричастие | 250 (0.49%) |
| Служебных слов: | 23755 (46.85%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 144.54 |
| . точка | 106.21 |
| - тире | 58.03 |
| ! восклицательный знак | 8.29 |
| ? вопросительный знак | 19.49 |
| ... многоточие | 17.16 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.09 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.29 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.49 |
| " кавычка | 5.27 |
| () скобки | 0.25 |
| : двоеточие | 4.75 |
| ; точка с запятой | 0.14 |
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.
