| Длина текста, знаков: | 450428 |
| Слов в произведении (СВП): | 61318 |
| Приблизительно страниц: | 229 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.65 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 85.54 |
| СДП авторского текста, знаков: | 110.2 |
| СДП диалога, знаков: | 59.73 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.18% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.65% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10538 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9579 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 959 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1406.75 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3404.85 | —> 567-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14041 (22.90% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47277 (77.10% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15281 (32.32%) |
| Прилагательное | 6403 (13.54%) |
| Глагол | 9861 (20.86%) |
| Местоимение-существительное | 3598 (7.61%) |
| Местоименное прилагательное | 3384 (7.16%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 594 (1.26%) |
| Числительное (порядковое) | 124 (0.26%) |
| Наречие | 2706 (5.72%) |
| Предикатив | 360 (0.76%) |
| Предлог | 6173 (13.06%) |
| Союз | 4916 (10.40%) |
| Междометие | 888 (1.88%) |
| Вводное слово | 140 (0.30%) |
| Частица | 3793 (8.02%) |
| Причастие | 1270 (2.69%) |
| Деепричастие | 155 (0.33%) |
| Служебных слов: | 23059 (48.77%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 136.93 |
| . точка | 58.24 |
| - тире | 25.70 |
| ! восклицательный знак | 10.14 |
| ? вопросительный знак | 7.57 |
| ... многоточие | 10.68 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.13 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 19.47 |
| () скобки | 0.18 |
| : двоеточие | 3.26 |
| ; точка с запятой | 0.13 |
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.