| Длина текста, знаков: | 402136 |
| Слов в произведении (СВП): | 60020 |
| Приблизительно страниц: | 211 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 80.56 |
| СДП авторского текста, знаков: | 92.81 |
| СДП диалога, знаков: | 44.94 |
| Доля диалогов в тексте: | 14.35% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.7% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9439 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8985 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 454 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1315.52 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3169.16 | —> 1820-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12359 (20.59% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47661 (79.41% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16368 (34.34%) |
| Прилагательное | 4342 (9.11%) |
| Глагол | 11858 (24.88%) |
| Местоимение-существительное | 2717 (5.70%) |
| Местоименное прилагательное | 2408 (5.05%) |
| Местоимение-предикатив | 21 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 1121 (2.35%) |
| Числительное (порядковое) | 191 (0.40%) |
| Наречие | 2393 (5.02%) |
| Предикатив | 394 (0.83%) |
| Предлог | 6346 (13.31%) |
| Союз | 5181 (10.87%) |
| Междометие | 926 (1.94%) |
| Вводное слово | 147 (0.31%) |
| Частица | 3626 (7.61%) |
| Причастие | 743 (1.56%) |
| Деепричастие | 133 (0.28%) |
| Служебных слов: | 21505 (45.12%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 138.69 |
| . точка | 65.08 |
| - тире | 24.88 |
| ! восклицательный знак | 8.58 |
| ? вопросительный знак | 5.83 |
| ... многоточие | 5.06 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.28 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.25 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.20 |
| " кавычка | 14.70 |
| () скобки | 0.53 |
| : двоеточие | 8.85 |
| ; точка с запятой | 1.05 |
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.