| Длина текста, знаков: | 506247 |
| Слов в произведении (СВП): | 70416 |
| Приблизительно страниц: | 272 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.83 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 112.42 |
| СДП авторского текста, знаков: | 116.12 |
| СДП диалога, знаков: | 90.13 |
| Доля диалогов в тексте: | 11.41% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.85% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9452 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8990 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 462 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1301.10 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3005.52 | —> 3507-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12892 (18.31% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57524 (81.69% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22956 (39.91%) |
| Прилагательное | 7195 (12.51%) |
| Глагол | 11487 (19.97%) |
| Местоимение-существительное | 2563 (4.46%) |
| Местоименное прилагательное | 2789 (4.85%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 1139 (1.98%) |
| Числительное (порядковое) | 258 (0.45%) |
| Наречие | 2546 (4.43%) |
| Предикатив | 389 (0.68%) |
| Предлог | 8208 (14.27%) |
| Союз | 4377 (7.61%) |
| Междометие | 683 (1.19%) |
| Вводное слово | 63 (0.11%) |
| Частица | 3101 (5.39%) |
| Причастие | 1226 (2.13%) |
| Деепричастие | 168 (0.29%) |
| Служебных слов: | 21954 (38.16%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.93 |
| . точка | 60.45 |
| - тире | 8.42 |
| ! восклицательный знак | 0.28 |
| ? вопросительный знак | 2.33 |
| ... многоточие | 0.16 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 3.61 |
| () скобки | 0.16 |
| : двоеточие | 0.87 |
| ; точка с запятой | 0.17 |
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.
