| Длина текста, знаков: | 759004 |
| Слов в произведении (СВП): | 112577 |
| Приблизительно страниц: | 394 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.28 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.27 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.85 |
| СДП диалога, знаков: | 39.21 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.55% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.55% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10921 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10354 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 567 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1250.72 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2863.14 | —> 5492-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
| Удельный АСЗ на 100000 слов текста: | 10349.10 | |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 29043 (25.80% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 83534 (74.20% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 25216 (30.19%) |
| Прилагательное | 10034 (12.01%) |
| Глагол | 20838 (24.95%) |
| Местоимение-существительное | 8301 (9.94%) |
| Местоименное прилагательное | 4863 (5.82%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1069 (1.28%) |
| Числительное (порядковое) | 196 (0.23%) |
| Наречие | 5548 (6.64%) |
| Предикатив | 1307 (1.56%) |
| Предлог | 9612 (11.51%) |
| Союз | 10636 (12.73%) |
| Междометие | 2196 (2.63%) |
| Вводное слово | 435 (0.52%) |
| Частица | 8389 (10.04%) |
| Причастие | 2070 (2.48%) |
| Деепричастие | 266 (0.32%) |
| Служебных слов: | 44713 (53.53%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.99 |
| . точка | 73.18 |
| - тире | 13.20 |
| ! восклицательный знак | 8.40 |
| ? вопросительный знак | 25.75 |
| ... многоточие | 16.36 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.54 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.43 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.38 |
| " кавычка | 16.73 |
| () скобки | 0.67 |
| : двоеточие | 12.68 |
| ; 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.