| Длина текста, знаков: | 627038 |
| Слов в произведении (СВП): | 94253 |
| Приблизительно страниц: | 334 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.09 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.57 |
| СДП диалога, знаков: | 49.82 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.05% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.26% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11335 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10747 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 588 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1270.40 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2984.09 | —> 3788-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23446 (24.88% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70807 (75.12% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21686 (30.63%) |
| Прилагательное | 8452 (11.94%) |
| Глагол | 16006 (22.61%) |
| Местоимение-существительное | 6517 (9.20%) |
| Местоименное прилагательное | 4561 (6.44%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1078 (1.52%) |
| Числительное (порядковое) | 364 (0.51%) |
| Наречие | 4655 (6.57%) |
| Предикатив | 739 (1.04%) |
| Предлог | 9097 (12.85%) |
| Союз | 9277 (13.10%) |
| Междометие | 1594 (2.25%) |
| Вводное слово | 279 (0.39%) |
| Частица | 6585 (9.30%) |
| Причастие | 1762 (2.49%) |
| Деепричастие | 228 (0.32%) |
| Служебных слов: | 38150 (53.88%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 83.39 |
| . точка | 68.59 |
| - тире | 15.42 |
| ! восклицательный знак | 12.25 |
| ? вопросительный знак | 12.08 |
| ... многоточие | 5.47 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.69 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.64 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.88 |
| " кавычка | 8.21 |
| () скобки | 0.42 |
| : двоеточие | 9.61 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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.