| Длина текста, знаков: | 390575 |
| Слов в произведении (СВП): | 58889 |
| Приблизительно страниц: | 198 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.09 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.7 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.83 |
| СДП диалога, знаков: | 41.15 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.54% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.57% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6762 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6434 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 328 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1108.75 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2464.45 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13257 (22.51% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45632 (77.49% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13058 (28.62%) |
| Прилагательное | 5098 (11.17%) |
| Глагол | 11141 (24.41%) |
| Местоимение-существительное | 5274 (11.56%) |
| Местоименное прилагательное | 2744 (6.01%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 665 (1.46%) |
| Числительное (порядковое) | 75 (0.16%) |
| Наречие | 2754 (6.04%) |
| Предикатив | 464 (1.02%) |
| Предлог | 5098 (11.17%) |
| Союз | 4477 (9.81%) |
| Междометие | 998 (2.19%) |
| Вводное слово | 77 (0.17%) |
| Частица | 3449 (7.56%) |
| Причастие | 873 (1.91%) |
| Деепричастие | 192 (0.42%) |
| Служебных слов: | 22313 (48.90%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.59 |
| . точка | 89.03 |
| - тире | 26.07 |
| ! восклицательный знак | 3.57 |
| ? вопросительный знак | 12.11 |
| ... многоточие | 10.29 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.98 |
| " кавычка | 2.75 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 2.02 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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.
