| Длина текста, знаков: | 635826 |
| Слов в произведении (СВП): | 92486 |
| Приблизительно страниц: | 336 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.48 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.43 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.55 |
| СДП диалога, знаков: | 40.77 |
| Доля диалогов в тексте: | 23.02% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.27% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 13307 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 12451 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 856 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1346.38 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3297.62 | —> 1029-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22954 (24.82% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69532 (75.18% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23005 (33.09%) |
| Прилагательное | 9036 (13.00%) |
| Глагол | 15141 (21.78%) |
| Местоимение-существительное | 5750 (8.27%) |
| Местоименное прилагательное | 3148 (4.53%) |
| Местоимение-предикатив | 19 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1268 (1.82%) |
| Числительное (порядковое) | 242 (0.35%) |
| Наречие | 4553 (6.55%) |
| Предикатив | 1006 (1.45%) |
| Предлог | 8798 (12.65%) |
| Союз | 7972 (11.47%) |
| Междометие | 1379 (1.98%) |
| Вводное слово | 395 (0.57%) |
| Частица | 6853 (9.86%) |
| Причастие | 1729 (2.49%) |
| Деепричастие | 226 (0.33%) |
| Служебных слов: | 34540 (49.67%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.06 |
| . точка | 77.61 |
| - тире | 24.19 |
| ! восклицательный знак | 8.97 |
| ? вопросительный знак | 16.15 |
| ... многоточие | 11.57 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.10 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.18 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.44 |
| " кавычка | 8.42 |
| () скобки | 0.19 |
| : двоеточие | 4.48 |
| ; точка с запятой | 0.34 |
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.