| Длина текста, знаков: | 362073 |
| Слов в произведении (СВП): | 45621 |
| Приблизительно страниц: | 190 |
| Средняя длина слова, знаков: | 6.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 82.72 |
| СДП авторского текста, знаков: | 93.05 |
| СДП диалога, знаков: | 44.78 |
| Доля диалогов в тексте: | 11.63% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.13% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8090 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7452 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 638 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1385.74 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3226.38 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 8552 (18.75% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 37069 (81.25% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15112 (40.77%) |
| Прилагательное | 7291 (19.67%) |
| Глагол | 5813 (15.68%) |
| Местоимение-существительное | 1233 (3.33%) |
| Местоименное прилагательное | 1342 (3.62%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 642 (1.73%) |
| Числительное (порядковое) | 177 (0.48%) |
| Наречие | 1516 (4.09%) |
| Предикатив | 157 (0.42%) |
| Предлог | 4701 (12.68%) |
| Союз | 2894 (7.81%) |
| Междометие | 523 (1.41%) |
| Вводное слово | 49 (0.13%) |
| Частица | 1529 (4.12%) |
| Причастие | 1222 (3.30%) |
| Деепричастие | 219 (0.59%) |
| Служебных слов: | 12495 (33.71%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 63.61 |
| . точка | 80.71 |
| - тире | 17.38 |
| ! восклицательный знак | 9.89 |
| ? вопросительный знак | 0.90 |
| ... многоточие | 2.94 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.57 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.26 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.11 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.48 |
| " кавычка | 82.07 |
| () скобки | 0.44 |
| : двоеточие | 1.80 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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.
