| Длина текста, знаков: | 500494 |
| Слов в произведении (СВП): | 69471 |
| Приблизительно страниц: | 267 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.8 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 122.26 |
| СДП авторского текста, знаков: | 149.19 |
| СДП диалога, знаков: | 78.63 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.6% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.11% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8642 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8150 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 492 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1284.23 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2927.60 | —> 4586-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16116 (23.20% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53355 (76.80% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17780 (33.32%) |
| Прилагательное | 8208 (15.38%) |
| Глагол | 10553 (19.78%) |
| Местоимение-существительное | 3622 (6.79%) |
| Местоименное прилагательное | 3650 (6.84%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1066 (2.00%) |
| Числительное (порядковое) | 188 (0.35%) |
| Наречие | 3280 (6.15%) |
| Предикатив | 440 (0.82%) |
| Предлог | 6983 (13.09%) |
| Союз | 4941 (9.26%) |
| Междометие | 1005 (1.88%) |
| Вводное слово | 161 (0.30%) |
| Частица | 4156 (7.79%) |
| Причастие | 2257 (4.23%) |
| Деепричастие | 208 (0.39%) |
| Служебных слов: | 24732 (46.35%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.52 |
| . точка | 46.41 |
| - тире | 19.65 |
| ! восклицательный знак | 0.53 |
| ? вопросительный знак | 3.99 |
| ... многоточие | 8.29 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.30 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.13 |
| " кавычка | 9.63 |
| () скобки | 0.85 |
| : двоеточие | 3.90 |
| ; точка с запятой | 0.20 |
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.
