| Длина текста, знаков: | 770913 |
| Слов в произведении (СВП): | 103819 |
| Приблизительно страниц: | 376 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.46 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 38.57 |
| СДП авторского текста, знаков: | 41.15 |
| СДП диалога, знаков: | 35.95 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.38% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.72% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11666 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10649 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1017 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1300.14 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2988.34 | —> 3732-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
| Удельный АСЗ на 100000 слов текста: | 11406.70 | |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22318 (21.50% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 81501 (78.50% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 25181 (30.90%) |
| Прилагательное | 10128 (12.43%) |
| Глагол | 19535 (23.97%) |
| Местоимение-существительное | 8511 (10.44%) |
| Местоименное прилагательное | 3365 (4.13%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1229 (1.51%) |
| Числительное (порядковое) | 168 (0.21%) |
| Наречие | 5150 (6.32%) |
| Предикатив | 1082 (1.33%) |
| Предлог | 9254 (11.35%) |
| Союз | 7599 (9.32%) |
| Междометие | 1525 (1.87%) |
| Вводное слово | 399 (0.49%) |
| Частица | 5908 (7.25%) |
| Причастие | 1023 (1.26%) |
| Деепричастие | 200 (0.25%) |
| Служебных слов: | 36771 (45.12%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 87.65 |
| . точка | 116.91 |
| - тире | 59.69 |
| ! восклицательный знак | 24.90 |
| ? вопросительный знак | 18.79 |
| ... многоточие | 29.58 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.41 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.38 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.20 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.87 |
| " кавычка | 17.68 |
| () скобки | 0.13 |
| : двоеточие | 10.50 |
| ; 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.