| Длина текста, знаков: | 652934 |
| Слов в произведении (СВП): | 95614 |
| Приблизительно страниц: | 348 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.49 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 78.65 |
| СДП авторского текста, знаков: | 116.59 |
| СДП диалога, знаков: | 51.05 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.76% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.39% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10718 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9899 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 819 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1295.26 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2974.78 | —> 3906-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20135 (21.06% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 75479 (78.94% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 25496 (33.78%) |
| Прилагательное | 7594 (10.06%) |
| Глагол | 16581 (21.97%) |
| Местоимение-существительное | 5724 (7.58%) |
| Местоименное прилагательное | 4156 (5.51%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1107 (1.47%) |
| Числительное (порядковое) | 263 (0.35%) |
| Наречие | 3972 (5.26%) |
| Предикатив | 499 (0.66%) |
| Предлог | 10616 (14.06%) |
| Союз | 7022 (9.30%) |
| Междометие | 1118 (1.48%) |
| Вводное слово | 243 (0.32%) |
| Частица | 5553 (7.36%) |
| Причастие | 2647 (3.51%) |
| Деепричастие | 340 (0.45%) |
| Служебных слов: | 34778 (46.08%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.17 |
| . точка | 47.59 |
| - тире | 27.79 |
| ! восклицательный знак | 8.59 |
| ? вопросительный знак | 10.02 |
| ... многоточие | 22.81 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 2.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.32 |
| " кавычка | 7.36 |
| () скобки | 0.17 |
| : двоеточие | 7.32 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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.