| Длина текста, знаков: | 385795 |
| Слов в произведении (СВП): | 54269 |
| Приблизительно страниц: | 205 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.7 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 71.61 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.31 |
| СДП диалога, знаков: | 50.88 |
| Доля диалогов в тексте: | 21.03% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.23% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10528 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9830 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 698 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1503.38 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3621.30 | —> 151-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 9614 (17.72% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 44655 (82.28% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17252 (38.63%) |
| Прилагательное | 5887 (13.18%) |
| Глагол | 9277 (20.77%) |
| Местоимение-существительное | 2097 (4.70%) |
| Местоименное прилагательное | 1753 (3.93%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 809 (1.81%) |
| Числительное (порядковое) | 143 (0.32%) |
| Наречие | 1934 (4.33%) |
| Предикатив | 273 (0.61%) |
| Предлог | 6172 (13.82%) |
| Союз | 3332 (7.46%) |
| Междометие | 670 (1.50%) |
| Вводное слово | 101 (0.23%) |
| Частица | 2012 (4.51%) |
| Причастие | 984 (2.20%) |
| Деепричастие | 186 (0.42%) |
| Служебных слов: | 16332 (36.57%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.01 |
| . точка | 86.44 |
| - тире | 21.82 |
| ! восклицательный знак | 2.38 |
| ? вопросительный знак | 4.63 |
| ... многоточие | 1.99 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.13 |
| " кавычка | 7.33 |
| () скобки | 0.90 |
| : двоеточие | 7.94 |
| ; точка с запятой | 0.20 |
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.