| Длина текста, знаков: | 642102 |
| Слов в произведении (СВП): | 92064 |
| Приблизительно страниц: | 323 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.85 |
| СДП авторского текста, знаков: | 91.04 |
| СДП диалога, знаков: | 48.1 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.67% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.84% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10777 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10063 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 714 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1281.40 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2993.82 | —> 3663-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20758 (22.55% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71306 (77.45% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24051 (33.73%) |
| Прилагательное | 7244 (10.16%) |
| Глагол | 16380 (22.97%) |
| Местоимение-существительное | 5943 (8.33%) |
| Местоименное прилагательное | 2977 (4.17%) |
| Местоимение-предикатив | 22 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1006 (1.41%) |
| Числительное (порядковое) | 220 (0.31%) |
| Наречие | 4290 (6.02%) |
| Предикатив | 676 (0.95%) |
| Предлог | 9853 (13.82%) |
| Союз | 7849 (11.01%) |
| Междометие | 1347 (1.89%) |
| Вводное слово | 198 (0.28%) |
| Частица | 5874 (8.24%) |
| Причастие | 2355 (3.30%) |
| Деепричастие | 194 (0.27%) |
| Служебных слов: | 34257 (48.04%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 101.56 |
| . точка | 77.74 |
| - тире | 37.01 |
| ! восклицательный знак | 6.29 |
| ? вопросительный знак | 14.65 |
| ... многоточие | 4.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.12 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.63 |
| " кавычка | 2.15 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 4.37 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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.