| Длина текста, знаков: | 612691 |
| Слов в произведении (СВП): | 90377 |
| Приблизительно страниц: | 301 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.03 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 37.14 |
| СДП авторского текста, знаков: | 38.78 |
| СДП диалога, знаков: | 33.41 |
| Доля диалогов в тексте: | 26.67% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.2% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8806 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8033 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 773 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1076.50 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2420.58 | —> 9256-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22515 (24.91% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67862 (75.09% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18454 (27.19%) |
| Прилагательное | 6541 (9.64%) |
| Глагол | 13246 (19.52%) |
| Местоимение-существительное | 5734 (8.45%) |
| Местоименное прилагательное | 2754 (4.06%) |
| Местоимение-предикатив | 28 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 366 (0.54%) |
| Числительное (порядковое) | 164 (0.24%) |
| Наречие | 3132 (4.62%) |
| Предикатив | 309 (0.46%) |
| Предлог | 6239 (9.19%) |
| Союз | 2651 (3.91%) |
| Междометие | 110 (0.16%) |
| Вводное слово | 8 (0.01%) |
| Частица | 3844 (5.66%) |
| Причастие | 637 (0.94%) |
| Деепричастие | 16 (0.02%) |
| Служебных слов: | 21368 (31.49%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 157.96 |
| . точка | 99.51 |
| - тире | 34.77 |
| ! восклицательный знак | 29.30 |
| ? вопросительный знак | 29.23 |
| ... многоточие | 66.81 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 4.24 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.37 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.37 |
| " кавычка | 20.60 |
| () скобки | 1.32 |
| : двоеточие | 1.29 |
| ; точка с запятой | 0.28 |
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.
