| Длина текста, знаков: | 494254 |
| Слов в произведении (СВП): | 70410 |
| Приблизительно страниц: | 246 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.31 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.43 |
| СДП диалога, знаков: | 48.24 |
| Доля диалогов в тексте: | 51.03% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.88% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8835 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8341 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 494 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1260.70 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2897.39 | —> 5013-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16215 (23.03% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54195 (76.97% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16072 (29.66%) |
| Прилагательное | 6141 (11.33%) |
| Глагол | 14205 (26.21%) |
| Местоимение-существительное | 6217 (11.47%) |
| Местоименное прилагательное | 2619 (4.83%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 625 (1.15%) |
| Числительное (порядковое) | 141 (0.26%) |
| Наречие | 3276 (6.04%) |
| Предикатив | 603 (1.11%) |
| Предлог | 6435 (11.87%) |
| Союз | 5527 (10.20%) |
| Междометие | 1125 (2.08%) |
| Вводное слово | 210 (0.39%) |
| Частица | 4260 (7.86%) |
| Причастие | 1001 (1.85%) |
| Деепричастие | 192 (0.35%) |
| Служебных слов: | 26593 (49.07%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.38 |
| . точка | 87.15 |
| - тире | 40.76 |
| ! восклицательный знак | 7.40 |
| ? вопросительный знак | 14.29 |
| ... многоточие | 9.25 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.27 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.18 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.33 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.99 |
| " кавычка | 5.11 |
| () скобки | 0.24 |
| : двоеточие | 10.77 |
| ; точка с запятой | 0.24 |
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.
