| Длина текста, знаков: | 587260 |
| Слов в произведении (СВП): | 89064 |
| Приблизительно страниц: | 291 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.94 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.48 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.79 |
| СДП диалога, знаков: | 43 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.06% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8455 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7911 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 544 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1040.58 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2328.42 | —> 11536-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 24612 (27.63% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64452 (72.37% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16847 (26.14%) |
| Прилагательное | 6029 (9.35%) |
| Глагол | 17092 (26.52%) |
| Местоимение-существительное | 8109 (12.58%) |
| Местоименное прилагательное | 4128 (6.40%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 757 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 86 (0.13%) |
| Наречие | 5916 (9.18%) |
| Предикатив | 794 (1.23%) |
| Предлог | 7242 (11.24%) |
| Союз | 9384 (14.56%) |
| Междометие | 1563 (2.43%) |
| Вводное слово | 319 (0.49%) |
| Частица | 7204 (11.18%) |
| Причастие | 915 (1.42%) |
| Деепричастие | 275 (0.43%) |
| Служебных слов: | 38235 (59.32%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.07 |
| . точка | 69.97 |
| - тире | 42.72 |
| ! восклицательный знак | 12.96 |
| ? вопросительный знак | 13.55 |
| ... многоточие | 10.92 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 4.17 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 3.37 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.37 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.28 |
| " кавычка | 21.24 |
| () скобки | 0.24 |
| : двоеточие | 6.00 |
| ; точка с запятой | 0.63 |
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.