| Длина текста, знаков: | 599148 |
| Слов в произведении (СВП): | 91384 |
| Приблизительно страниц: | 318 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.25 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.74 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.32 |
| СДП диалога, знаков: | 35.64 |
| Доля диалогов в тексте: | 22.2% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.61% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9885 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9134 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 751 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1202.45 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2740.09 | —> 7405-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20182 (22.08% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71202 (77.92% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24875 (34.94%) |
| Прилагательное | 7171 (10.07%) |
| Глагол | 16331 (22.94%) |
| Местоимение-существительное | 4735 (6.65%) |
| Местоименное прилагательное | 3587 (5.04%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1240 (1.74%) |
| Числительное (порядковое) | 238 (0.33%) |
| Наречие | 4035 (5.67%) |
| Предикатив | 732 (1.03%) |
| Предлог | 8599 (12.08%) |
| Союз | 8234 (11.56%) |
| Междометие | 1566 (2.20%) |
| Вводное слово | 180 (0.25%) |
| Частица | 4996 (7.02%) |
| Причастие | 1245 (1.75%) |
| Деепричастие | 314 (0.44%) |
| Служебных слов: | 32228 (45.26%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 95.10 |
| . точка | 95.22 |
| - тире | 14.44 |
| ! восклицательный знак | 8.68 |
| ? вопросительный знак | 7.33 |
| ... многоточие | 2.71 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.27 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.15 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.38 |
| " кавычка | 2.07 |
| () скобки | 0.14 |
| : двоеточие | 2.93 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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.