| Длина текста, знаков: | 489488 |
| Слов в произведении (СВП): | 72979 |
| Приблизительно страниц: | 247 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.11 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.22 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.95 |
| СДП диалога, знаков: | 45.38 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.59% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.44% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7037 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6736 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 301 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1086.92 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2374.66 | —> 11351-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17221 (23.60% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55758 (76.40% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15994 (28.68%) |
| Прилагательное | 4965 (8.90%) |
| Глагол | 15035 (26.96%) |
| Местоимение-существительное | 6035 (10.82%) |
| Местоименное прилагательное | 2883 (5.17%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 846 (1.52%) |
| Числительное (порядковое) | 117 (0.21%) |
| Наречие | 4108 (7.37%) |
| Предикатив | 674 (1.21%) |
| Предлог | 6466 (11.60%) |
| Союз | 5904 (10.59%) |
| Междометие | 1162 (2.08%) |
| Вводное слово | 188 (0.34%) |
| Частица | 4929 (8.84%) |
| Причастие | 979 (1.76%) |
| Деепричастие | 192 (0.34%) |
| Служебных слов: | 27774 (49.81%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.46 |
| . точка | 83.76 |
| - тире | 47.08 |
| ! восклицательный знак | 12.04 |
| ? вопросительный знак | 13.51 |
| ... многоточие | 9.54 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.32 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.38 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.47 |
| " кавычка | 3.17 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 2.52 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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.