| Длина текста, знаков: | 350348 |
| Слов в произведении (СВП): | 53822 |
| Приблизительно страниц: | 185 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.19 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.68 |
| СДП авторского текста, знаков: | 60.68 |
| СДП диалога, знаков: | 0 |
| Доля диалогов в тексте: | 0% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8342 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7796 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 546 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1258.23 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2930.76 | —> 4542-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13688 (25.43% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 40134 (74.57% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 11881 (29.60%) |
| Прилагательное | 4784 (11.92%) |
| Глагол | 9729 (24.24%) |
| Местоимение-существительное | 4494 (11.20%) |
| Местоименное прилагательное | 2201 (5.48%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 674 (1.68%) |
| Числительное (порядковое) | 167 (0.42%) |
| Наречие | 3074 (7.66%) |
| Предикатив | 431 (1.07%) |
| Предлог | 5032 (12.54%) |
| Союз | 4701 (11.71%) |
| Междометие | 921 (2.29%) |
| Вводное слово | 213 (0.53%) |
| Частица | 3819 (9.52%) |
| Причастие | 472 (1.18%) |
| Деепричастие | 118 (0.29%) |
| Служебных слов: | 21515 (53.61%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.91 |
| . точка | 92.12 |
| - тире | 25.51 |
| ! восклицательный знак | 5.17 |
| ? вопросительный знак | 8.06 |
| ... многоточие | 6.65 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.17 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.22 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.17 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.71 |
| " кавычка | 30.06 |
| () скобки | 0.76 |
| : двоеточие | 2.43 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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.