| Длина текста, знаков: | 402747 |
| Слов в произведении (СВП): | 59064 |
| Приблизительно страниц: | 206 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.28 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.07 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.07 |
| СДП диалога, знаков: | 52.29 |
| Доля диалогов в тексте: | 61.13% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.45% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6860 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6577 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 283 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1114.79 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2480.88 | —> 10654-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14225 (24.08% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 44839 (75.92% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14899 (33.23%) |
| Прилагательное | 4116 (9.18%) |
| Глагол | 11131 (24.82%) |
| Местоимение-существительное | 4908 (10.95%) |
| Местоименное прилагательное | 3220 (7.18%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 517 (1.15%) |
| Числительное (порядковое) | 200 (0.45%) |
| Наречие | 2649 (5.91%) |
| Предикатив | 577 (1.29%) |
| Предлог | 5266 (11.74%) |
| Союз | 4723 (10.53%) |
| Междометие | 1000 (2.23%) |
| Вводное слово | 243 (0.54%) |
| Частица | 3626 (8.09%) |
| Причастие | 703 (1.57%) |
| Деепричастие | 69 (0.15%) |
| Служебных слов: | 23069 (51.45%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.35 |
| . точка | 88.90 |
| - тире | 33.47 |
| ! восклицательный знак | 7.97 |
| ? вопросительный знак | 13.21 |
| ... многоточие | 0.54 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.12 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.37 |
| " кавычка | 3.34 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.88 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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.
