| Длина текста, знаков: | 475812 |
| Слов в произведении (СВП): | 64847 |
| Приблизительно страниц: | 230 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 45.78 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.98 |
| СДП диалога, знаков: | 41.08 |
| Доля диалогов в тексте: | 70.6% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.46% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6893 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6428 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 465 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1090.76 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2389.56 | —> 11292-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16449 (25.37% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48398 (74.63% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14552 (30.07%) |
| Прилагательное | 4862 (10.05%) |
| Глагол | 11838 (24.46%) |
| Местоимение-существительное | 5860 (12.11%) |
| Местоименное прилагательное | 2675 (5.53%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 798 (1.65%) |
| Числительное (порядковое) | 151 (0.31%) |
| Наречие | 3284 (6.79%) |
| Предикатив | 770 (1.59%) |
| Предлог | 5877 (12.14%) |
| Союз | 4902 (10.13%) |
| Междометие | 1156 (2.39%) |
| Вводное слово | 331 (0.68%) |
| Частица | 4227 (8.73%) |
| Причастие | 742 (1.53%) |
| Деепричастие | 152 (0.31%) |
| Служебных слов: | 25193 (52.05%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 134.75 |
| . точка | 115.72 |
| - тире | 63.46 |
| ! восклицательный знак | 2.42 |
| ? вопросительный знак | 28.93 |
| ... многоточие | 12.69 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.20 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.15 |
| " кавычка | 15.25 |
| () скобки | 0.54 |
| : двоеточие | 5.55 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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.
