| Длина текста, знаков: | 473005 |
| Слов в произведении (СВП): | 68815 |
| Приблизительно страниц: | 246 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.4 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.85 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.07 |
| СДП диалога, знаков: | 44.2 |
| Доля диалогов в тексте: | 20.49% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.64% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9320 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8769 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 551 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1280.77 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2969.77 | —> 3975-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18714 (27.19% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50101 (72.81% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16026 (31.99%) |
| Прилагательное | 6597 (13.17%) |
| Глагол | 11601 (23.16%) |
| Местоимение-существительное | 3946 (7.88%) |
| Местоименное прилагательное | 2660 (5.31%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 902 (1.80%) |
| Числительное (порядковое) | 203 (0.41%) |
| Наречие | 3887 (7.76%) |
| Предикатив | 645 (1.29%) |
| Предлог | 6364 (12.70%) |
| Союз | 6701 (13.38%) |
| Междометие | 1216 (2.43%) |
| Вводное слово | 237 (0.47%) |
| Частица | 5231 (10.44%) |
| Причастие | 1367 (2.73%) |
| Деепричастие | 281 (0.56%) |
| Служебных слов: | 26652 (53.20%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 143.79 |
| . точка | 82.82 |
| - тире | 19.78 |
| ! восклицательный знак | 3.10 |
| ? вопросительный знак | 6.63 |
| ... многоточие | 7.43 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 6.71 |
| () скобки | 0.73 |
| : двоеточие | 2.51 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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.