| Длина текста, знаков: | 409111 |
| Слов в произведении (СВП): | 59879 |
| Приблизительно страниц: | 204 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.14 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.07 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.54 |
| СДП диалога, знаков: | 46.58 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.08% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.44% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7659 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7213 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 446 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1099.38 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2558.01 | —> 9853-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14250 (23.80% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45629 (76.20% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14290 (31.32%) |
| Прилагательное | 4588 (10.05%) |
| Глагол | 11384 (24.95%) |
| Местоимение-существительное | 5430 (11.90%) |
| Местоименное прилагательное | 2750 (6.03%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 568 (1.24%) |
| Числительное (порядковое) | 84 (0.18%) |
| Наречие | 2738 (6.00%) |
| Предикатив | 528 (1.16%) |
| Предлог | 5708 (12.51%) |
| Союз | 4560 (9.99%) |
| Междометие | 1071 (2.35%) |
| Вводное слово | 222 (0.49%) |
| Частица | 3599 (7.89%) |
| Причастие | 686 (1.50%) |
| Деепричастие | 224 (0.49%) |
| Служебных слов: | 23571 (51.66%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 127.49 |
| . точка | 83.08 |
| - тире | 32.70 |
| ! восклицательный знак | 6.60 |
| ? вопросительный знак | 8.83 |
| ... многоточие | 11.12 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.55 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.57 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.20 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.60 |
| " кавычка | 5.39 |
| () скобки | 0.13 |
| : двоеточие | 2.45 |
| ; точка с запятой | 0.75 |
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.