| Длина текста, знаков: | 824879 |
| Слов в произведении (СВП): | 115902 |
| Приблизительно страниц: | 412 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.56 |
| СДП авторского текста, знаков: | 75.2 |
| СДП диалога, знаков: | 55.6 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.82% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.93% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9415 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8996 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 419 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1143.08 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2536.16 | —> 10111-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
| Удельный АСЗ на 100000 слов текста: | 8740.50 | |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 29691 (25.62% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 86211 (74.38% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24292 (28.18%) |
| Прилагательное | 9928 (11.52%) |
| Глагол | 21753 (25.23%) |
| Местоимение-существительное | 9935 (11.52%) |
| Местоименное прилагательное | 5526 (6.41%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1188 (1.38%) |
| Числительное (порядковое) | 273 (0.32%) |
| Наречие | 5923 (6.87%) |
| Предикатив | 1234 (1.43%) |
| Предлог | 10890 (12.63%) |
| Союз | 9514 (11.04%) |
| Междометие | 2071 (2.40%) |
| Вводное слово | 530 (0.61%) |
| Частица | 8462 (9.82%) |
| Причастие | 1616 (1.87%) |
| Деепричастие | 299 (0.35%) |
| Служебных слов: | 47238 (54.79%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.24 |
| . точка | 90.40 |
| - тире | 35.89 |
| ! восклицательный знак | 4.82 |
| ? вопросительный знак | 12.34 |
| ... многоточие | 2.93 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.30 |
| " кавычка | 5.16 |
| () скобки | 0.72 |
| : двоеточие | 4.60 |
| ; точка с запятой | 0.69 |
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.