| Длина текста, знаков: | 640903 |
| Слов в произведении (СВП): | 96019 |
| Приблизительно страниц: | 323 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.07 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.67 |
| СДП авторского текста, знаков: | 84.82 |
| СДП диалога, знаков: | 54.07 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.91% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.56% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9164 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8533 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 631 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1089.89 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2490.82 | —> 10564-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 26005 (27.08% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70014 (72.92% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22092 (31.55%) |
| Прилагательное | 7384 (10.55%) |
| Глагол | 18222 (26.03%) |
| Местоимение-существительное | 8091 (11.56%) |
| Местоименное прилагательное | 4664 (6.66%) |
| Местоимение-предикатив | 20 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1223 (1.75%) |
| Числительное (порядковое) | 156 (0.22%) |
| Наречие | 4973 (7.10%) |
| Предикатив | 969 (1.38%) |
| Предлог | 7108 (10.15%) |
| Союз | 8678 (12.39%) |
| Междометие | 1814 (2.59%) |
| Вводное слово | 225 (0.32%) |
| Частица | 7611 (10.87%) |
| Причастие | 904 (1.29%) |
| Деепричастие | 190 (0.27%) |
| Служебных слов: | 38401 (54.85%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 129.69 |
| . точка | 78.26 |
| - тире | 30.06 |
| ! восклицательный знак | 3.45 |
| ? вопросительный знак | 10.99 |
| ... многоточие | 5.22 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.55 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.55 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.10 |
| " кавычка | 3.03 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 6.77 |
| ; точка с запятой | 3.34 |
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.