| Длина текста, знаков: | 576303 |
| Слов в произведении (СВП): | 82012 |
| Приблизительно страниц: | 293 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.64 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.46 |
| СДП диалога, знаков: | 49.8 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.28% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.53% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8728 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8427 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 301 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1209.47 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2737.77 | —> 7442-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19514 (23.79% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62498 (76.21% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19330 (30.93%) |
| Прилагательное | 7887 (12.62%) |
| Глагол | 16143 (25.83%) |
| Местоимение-существительное | 6318 (10.11%) |
| Местоименное прилагательное | 3664 (5.86%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 619 (0.99%) |
| Числительное (порядковое) | 127 (0.20%) |
| Наречие | 4337 (6.94%) |
| Предикатив | 545 (0.87%) |
| Предлог | 7972 (12.76%) |
| Союз | 6768 (10.83%) |
| Междометие | 1328 (2.12%) |
| Вводное слово | 197 (0.32%) |
| Частица | 4787 (7.66%) |
| Причастие | 1173 (1.88%) |
| Деепричастие | 294 (0.47%) |
| Служебных слов: | 31345 (50.15%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 110.55 |
| . точка | 80.51 |
| - тире | 29.24 |
| ! восклицательный знак | 12.71 |
| ? вопросительный знак | 9.39 |
| ... многоточие | 10.61 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.12 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.73 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.94 |
| " кавычка | 10.16 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 4.47 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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.