| Длина текста, знаков: | 432079 |
| Слов в произведении (СВП): | 69778 |
| Приблизительно страниц: | 225 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.87 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.06 |
| СДП авторского текста, знаков: | 61.45 |
| СДП диалога, знаков: | 49.63 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.21% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.1% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7295 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6815 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 480 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1025.46 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2332.76 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21379 (30.64% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48399 (69.36% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14147 (29.23%) |
| Прилагательное | 5079 (10.49%) |
| Глагол | 13001 (26.86%) |
| Местоимение-существительное | 7265 (15.01%) |
| Местоименное прилагательное | 2958 (6.11%) |
| Местоимение-предикатив | 30 (0.06%) |
| Числительное (количественное) | 826 (1.71%) |
| Числительное (порядковое) | 163 (0.34%) |
| Наречие | 3477 (7.18%) |
| Предикатив | 680 (1.40%) |
| Предлог | 5267 (10.88%) |
| Союз | 6577 (13.59%) |
| Междометие | 1865 (3.85%) |
| Вводное слово | 215 (0.44%) |
| Частица | 6375 (13.17%) |
| Причастие | 582 (1.20%) |
| Деепричастие | 158 (0.33%) |
| Служебных слов: | 30710 (63.45%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 98.04 |
| . точка | 96.03 |
| - тире | 36.75 |
| ! восклицательный знак | 0.66 |
| ? вопросительный знак | 9.62 |
| ... многоточие | 0.83 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 1.63 |
| () скобки | 0.23 |
| : двоеточие | 0.21 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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.
