| Длина текста, знаков: | 632759 |
| Слов в произведении (СВП): | 88735 |
| Приблизительно страниц: | 337 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.73 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.39 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.91 |
| СДП диалога, знаков: | 52.46 |
| Доля диалогов в тексте: | 15.03% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.61% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10863 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10171 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 692 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1389.35 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3169.66 | —> 1816-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17680 (19.92% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71055 (80.08% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 25376 (35.71%) |
| Прилагательное | 10462 (14.72%) |
| Глагол | 14896 (20.96%) |
| Местоимение-существительное | 5033 (7.08%) |
| Местоименное прилагательное | 2777 (3.91%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 715 (1.01%) |
| Числительное (порядковое) | 113 (0.16%) |
| Наречие | 3657 (5.15%) |
| Предикатив | 578 (0.81%) |
| Предлог | 8602 (12.11%) |
| Союз | 5989 (8.43%) |
| Междометие | 1076 (1.51%) |
| Вводное слово | 164 (0.23%) |
| Частица | 4306 (6.06%) |
| Причастие | 3284 (4.62%) |
| Деепричастие | 345 (0.49%) |
| Служебных слов: | 28297 (39.82%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.29 |
| . точка | 72.98 |
| - тире | 10.84 |
| ! восклицательный знак | 6.29 |
| ? вопросительный знак | 11.40 |
| ... многоточие | 22.65 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.30 |
| " кавычка | 1.31 |
| () скобки | 0.09 |
| : двоеточие | 1.75 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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.