| Длина текста, знаков: | 482561 |
| Слов в произведении (СВП): | 68625 |
| Приблизительно страниц: | 255 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.62 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 85.16 |
| СДП авторского текста, знаков: | 98.33 |
| СДП диалога, знаков: | 69.49 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.3% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.9% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9128 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8713 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 415 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1350.40 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3119.86 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12950 (18.87% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55675 (81.13% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19161 (34.42%) |
| Прилагательное | 7534 (13.53%) |
| Глагол | 11738 (21.08%) |
| Местоимение-существительное | 3393 (6.09%) |
| Местоименное прилагательное | 2915 (5.24%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 564 (1.01%) |
| Числительное (порядковое) | 102 (0.18%) |
| Наречие | 2493 (4.48%) |
| Предикатив | 333 (0.60%) |
| Предлог | 7199 (12.93%) |
| Союз | 4769 (8.57%) |
| Междометие | 734 (1.32%) |
| Вводное слово | 94 (0.17%) |
| Частица | 2920 (5.24%) |
| Причастие | 2124 (3.82%) |
| Деепричастие | 216 (0.39%) |
| Служебных слов: | 22242 (39.95%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.72 |
| . точка | 66.81 |
| - тире | 13.10 |
| ! восклицательный знак | 4.39 |
| ? вопросительный знак | 5.39 |
| ... многоточие | 1.63 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 11.07 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 4.47 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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.