| Длина текста, знаков: | 584700 |
| Слов в произведении (СВП): | 84141 |
| Приблизительно страниц: | 301 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.4 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.09 |
| СДП авторского текста, знаков: | 96.92 |
| СДП диалога, знаков: | 46.56 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.26% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.76% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11226 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10127 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1099 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1296.61 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3066.23 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19972 (23.74% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64169 (76.26% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21936 (34.18%) |
| Прилагательное | 6894 (10.74%) |
| Глагол | 14764 (23.01%) |
| Местоимение-существительное | 4151 (6.47%) |
| Местоименное прилагательное | 3185 (4.96%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1014 (1.58%) |
| Числительное (порядковое) | 288 (0.45%) |
| Наречие | 4054 (6.32%) |
| Предикатив | 558 (0.87%) |
| Предлог | 8754 (13.64%) |
| Союз | 7107 (11.08%) |
| Междометие | 1202 (1.87%) |
| Вводное слово | 213 (0.33%) |
| Частица | 5789 (9.02%) |
| Причастие | 1650 (2.57%) |
| Деепричастие | 325 (0.51%) |
| Служебных слов: | 30736 (47.90%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.03 |
| . точка | 72.44 |
| - тире | 33.59 |
| ! восклицательный знак | 12.56 |
| ? вопросительный знак | 10.82 |
| ... многоточие | 10.02 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.21 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.58 |
| " кавычка | 11.64 |
| () скобки | 0.34 |
| : двоеточие | 1.50 |
| ; 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.