| Длина текста, знаков: | 428480 |
| Слов в произведении (СВП): | 63237 |
| Приблизительно страниц: | 222 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.89 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.01 |
| СДП диалога, знаков: | 47.76 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.5% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.41% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9163 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8606 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 557 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1256.69 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2931.23 | —> 4536-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15200 (24.04% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48037 (75.96% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16654 (34.67%) |
| Прилагательное | 5649 (11.76%) |
| Глагол | 10618 (22.10%) |
| Местоимение-существительное | 4608 (9.59%) |
| Местоименное прилагательное | 2503 (5.21%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 533 (1.11%) |
| Числительное (порядковое) | 197 (0.41%) |
| Наречие | 3027 (6.30%) |
| Предикатив | 548 (1.14%) |
| Предлог | 6730 (14.01%) |
| Союз | 4993 (10.39%) |
| Междометие | 1091 (2.27%) |
| Вводное слово | 225 (0.47%) |
| Частица | 3716 (7.74%) |
| Причастие | 683 (1.42%) |
| Деепричастие | 126 (0.26%) |
| Служебных слов: | 24007 (49.98%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 99.39 |
| . точка | 81.76 |
| - тире | 26.46 |
| ! восклицательный знак | 9.22 |
| ? вопросительный знак | 13.46 |
| ... многоточие | 8.14 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.13 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.13 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.80 |
| " кавычка | 13.74 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 3.40 |
| ; 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.