| Длина текста, знаков: | 522874 |
| Слов в произведении (СВП): | 77482 |
| Приблизительно страниц: | 268 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 78.09 |
| СДП авторского текста, знаков: | 92.28 |
| СДП диалога, знаков: | 55.56 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.57% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.77% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10208 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9708 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 500 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1264.43 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2986.82 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18699 (24.13% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58783 (75.87% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18142 (30.86%) |
| Прилагательное | 7314 (12.44%) |
| Глагол | 13914 (23.67%) |
| Местоимение-существительное | 6330 (10.77%) |
| Местоименное прилагательное | 3479 (5.92%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 763 (1.30%) |
| Числительное (порядковое) | 123 (0.21%) |
| Наречие | 3847 (6.54%) |
| Предикатив | 522 (0.89%) |
| Предлог | 7430 (12.64%) |
| Союз | 6264 (10.66%) |
| Междометие | 1275 (2.17%) |
| Вводное слово | 231 (0.39%) |
| Частица | 5635 (9.59%) |
| Причастие | 1140 (1.94%) |
| Деепричастие | 212 (0.36%) |
| Служебных слов: | 30873 (52.52%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.61 |
| . точка | 71.87 |
| - тире | 26.70 |
| ! восклицательный знак | 3.72 |
| ? вопросительный знак | 7.23 |
| ... многоточие | 2.05 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.49 |
| " кавычка | 4.26 |
| () скобки | 0.81 |
| : двоеточие | 4.05 |
| ; точка с запятой | 0.77 |
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.
