| Длина текста, знаков: | 523472 |
| Слов в произведении (СВП): | 76260 |
| Приблизительно страниц: | 270 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.34 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 77.48 |
| СДП авторского текста, знаков: | 86.68 |
| СДП диалога, знаков: | 59.79 |
| Доля диалогов в тексте: | 26.42% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.64% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10705 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10039 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 666 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1271.85 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3010.12 | —> 3457-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18891 (24.77% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57369 (75.23% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19082 (33.26%) |
| Прилагательное | 7254 (12.64%) |
| Глагол | 12672 (22.09%) |
| Местоимение-существительное | 5340 (9.31%) |
| Местоименное прилагательное | 3162 (5.51%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 682 (1.19%) |
| Числительное (порядковое) | 172 (0.30%) |
| Наречие | 3717 (6.48%) |
| Предикатив | 552 (0.96%) |
| Предлог | 7621 (13.28%) |
| Союз | 6271 (10.93%) |
| Междометие | 1462 (2.55%) |
| Вводное слово | 227 (0.40%) |
| Частица | 5156 (8.99%) |
| Причастие | 1212 (2.11%) |
| Деепричастие | 216 (0.38%) |
| Служебных слов: | 29467 (51.36%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 106.15 |
| . точка | 74.84 |
| - тире | 19.35 |
| ! восклицательный знак | 2.27 |
| ? вопросительный знак | 7.24 |
| ... многоточие | 1.19 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.38 |
| " кавычка | 3.46 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.86 |
| ; 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.