| Длина текста, знаков: | 514431 |
| Слов в произведении (СВП): | 73197 |
| Приблизительно страниц: | 260 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.64 |
| СДП авторского текста, знаков: | 88.67 |
| СДП диалога, знаков: | 54.36 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.53% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.56% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10146 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9624 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 522 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1275.69 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3002.32 | —> 3557-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16686 (22.80% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56511 (77.20% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17925 (31.72%) |
| Прилагательное | 5919 (10.47%) |
| Глагол | 13311 (23.55%) |
| Местоимение-существительное | 5100 (9.02%) |
| Местоименное прилагательное | 3115 (5.51%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 751 (1.33%) |
| Числительное (порядковое) | 153 (0.27%) |
| Наречие | 3548 (6.28%) |
| Предикатив | 576 (1.02%) |
| Предлог | 7095 (12.56%) |
| Союз | 6209 (10.99%) |
| Междометие | 1300 (2.30%) |
| Вводное слово | 245 (0.43%) |
| Частица | 5698 (10.08%) |
| Причастие | 1061 (1.88%) |
| Деепричастие | 177 (0.31%) |
| Служебных слов: | 28944 (51.22%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.38 |
| . точка | 82.13 |
| - тире | 33.53 |
| ! восклицательный знак | 3.07 |
| ? вопросительный знак | 8.33 |
| ... многоточие | 4.58 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.11 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.64 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.38 |
| " кавычка | 16.61 |
| () скобки | 1.65 |
| : двоеточие | 6.18 |
| ; точка с запятой | 0.14 |
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.
