| Длина текста, знаков: | 454290 |
| Слов в произведении (СВП): | 61361 |
| Приблизительно страниц: | 221 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.44 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.54 |
| СДП авторского текста, знаков: | 91.13 |
| СДП диалога, знаков: | 62.07 |
| Доля диалогов в тексте: | 51.23% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.23% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7194 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6869 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 325 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1127.38 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2493.12 | —> 10540-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15178 (24.74% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46183 (75.26% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14311 (30.99%) |
| Прилагательное | 5689 (12.32%) |
| Глагол | 10710 (23.19%) |
| Местоимение-существительное | 5195 (11.25%) |
| Местоименное прилагательное | 2860 (6.19%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 835 (1.81%) |
| Числительное (порядковое) | 206 (0.45%) |
| Наречие | 3022 (6.54%) |
| Предикатив | 410 (0.89%) |
| Предлог | 5801 (12.56%) |
| Союз | 5073 (10.98%) |
| Междометие | 842 (1.82%) |
| Вводное слово | 212 (0.46%) |
| Частица | 4074 (8.82%) |
| Причастие | 990 (2.14%) |
| Деепричастие | 219 (0.47%) |
| Служебных слов: | 24281 (52.58%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.44 |
| . точка | 70.86 |
| - тире | 40.07 |
| ! восклицательный знак | 11.44 |
| ? вопросительный знак | 12.99 |
| ... многоточие | 2.00 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.53 |
| " кавычка | 18.43 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 4.58 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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.