| Длина текста, знаков: | 851804 |
| Слов в произведении (СВП): | 124247 |
| Приблизительно страниц: | 453 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.5 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 96.7 |
| СДП авторского текста, знаков: | 113.64 |
| СДП диалога, знаков: | 60.01 |
| Доля диалогов в тексте: | 19.68% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.34% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11776 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11164 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 612 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1184.98 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2684.43 | —> 8271-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
| Удельный АСЗ на 100000 слов текста: | 10461.70 | |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 28071 (22.59% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 96176 (77.41% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 30855 (32.08%) |
| Прилагательное | 11045 (11.48%) |
| Глагол | 22494 (23.39%) |
| Местоимение-существительное | 6842 (7.11%) |
| Местоименное прилагательное | 5364 (5.58%) |
| Местоимение-предикатив | 27 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1551 (1.61%) |
| Числительное (порядковое) | 260 (0.27%) |
| Наречие | 6160 (6.40%) |
| Предикатив | 1181 (1.23%) |
| Предлог | 12220 (12.71%) |
| Союз | 9821 (10.21%) |
| Междометие | 2094 (2.18%) |
| Вводное слово | 310 (0.32%) |
| Частица | 7714 (8.02%) |
| Причастие | 2290 (2.38%) |
| Деепричастие | 557 (0.58%) |
| Служебных слов: | 44949 (46.74%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 135.84 |
| . точка | 55.33 |
| - тире | 20.11 |
| ! восклицательный знак | 5.19 |
| ? вопросительный знак | 5.80 |
| ... многоточие | 2.53 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.27 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.17 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.50 |
| " кавычка | 9.66 |
| () скобки | 0.29 |
| : двоеточие | 6.09 |
| ; 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.