| Длина текста, знаков: | 399485 |
| Слов в произведении (СВП): | 52553 |
| Приблизительно страниц: | 214 |
| Средняя длина слова, знаков: | 6.14 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 81.91 |
| СДП авторского текста, знаков: | 96.7 |
| СДП диалога, знаков: | 55.54 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.42% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.17% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9608 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8826 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 782 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1427.85 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3449.86 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 10089 (19.20% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 42464 (80.80% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16795 (39.55%) |
| Прилагательное | 7706 (18.15%) |
| Глагол | 6899 (16.25%) |
| Местоимение-существительное | 1733 (4.08%) |
| Местоименное прилагательное | 1614 (3.80%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 533 (1.26%) |
| Числительное (порядковое) | 95 (0.22%) |
| Наречие | 1879 (4.42%) |
| Предикатив | 285 (0.67%) |
| Предлог | 5826 (13.72%) |
| Союз | 3503 (8.25%) |
| Междометие | 606 (1.43%) |
| Вводное слово | 75 (0.18%) |
| Частица | 2181 (5.14%) |
| Причастие | 1236 (2.91%) |
| Деепричастие | 123 (0.29%) |
| Служебных слов: | 15663 (36.89%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 81.73 |
| . точка | 74.76 |
| - тире | 23.08 |
| ! восклицательный знак | 8.16 |
| ? вопросительный знак | 2.93 |
| ... многоточие | 4.17 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.18 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.69 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.11 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.63 |
| " кавычка | 60.43 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 2.64 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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.
