| Длина текста, знаков: | 558704 |
| Слов в произведении (СВП): | 77997 |
| Приблизительно страниц: | 270 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 39.48 |
| СДП авторского текста, знаков: | 56.5 |
| СДП диалога, знаков: | 34.44 |
| Доля диалогов в тексте: | 67.42% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.4% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7540 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7201 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 339 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1047.90 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2353.21 | —> 11456-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19312 (24.76% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58685 (75.24% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18451 (31.44%) |
| Прилагательное | 5747 (9.79%) |
| Глагол | 15157 (25.83%) |
| Местоимение-существительное | 7647 (13.03%) |
| Местоименное прилагательное | 3133 (5.34%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 629 (1.07%) |
| Числительное (порядковое) | 93 (0.16%) |
| Наречие | 3693 (6.29%) |
| Предикатив | 864 (1.47%) |
| Предлог | 6183 (10.54%) |
| Союз | 6597 (11.24%) |
| Междометие | 1419 (2.42%) |
| Вводное слово | 272 (0.46%) |
| Частица | 5511 (9.39%) |
| Причастие | 754 (1.28%) |
| Деепричастие | 89 (0.15%) |
| Служебных слов: | 30858 (52.58%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.31 |
| . точка | 115.71 |
| - тире | 62.35 |
| ! восклицательный знак | 25.49 |
| ? вопросительный знак | 21.31 |
| ... многоточие | 14.06 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.59 |
| " кавычка | 6.40 |
| () скобки | 0.27 |
| : двоеточие | 5.27 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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.