| Длина текста, знаков: | 415045 |
| Слов в произведении (СВП): | 60857 |
| Приблизительно страниц: | 209 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.18 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.33 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.24 |
| СДП диалога, знаков: | 42.31 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.27% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.31% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8582 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7810 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 772 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1160.30 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2760.04 | —> 7077-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13791 (22.66% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47066 (77.34% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14773 (31.39%) |
| Прилагательное | 3855 (8.19%) |
| Глагол | 12029 (25.56%) |
| Местоимение-существительное | 4477 (9.51%) |
| Местоименное прилагательное | 2734 (5.81%) |
| Местоимение-предикатив | 26 (0.06%) |
| Числительное (количественное) | 623 (1.32%) |
| Числительное (порядковое) | 133 (0.28%) |
| Наречие | 2587 (5.50%) |
| Предикатив | 377 (0.80%) |
| Предлог | 6053 (12.86%) |
| Союз | 5437 (11.55%) |
| Междометие | 910 (1.93%) |
| Вводное слово | 194 (0.41%) |
| Частица | 3781 (8.03%) |
| Причастие | 708 (1.50%) |
| Деепричастие | 199 (0.42%) |
| Служебных слов: | 23811 (50.59%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 141.36 |
| . точка | 85.50 |
| - тире | 31.43 |
| ! восклицательный знак | 6.69 |
| ? вопросительный знак | 12.90 |
| ... многоточие | 2.51 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 9.15 |
| () скобки | 1.10 |
| : двоеточие | 5.13 |
| ; точка с запятой | 0.13 |
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.