| Длина текста, знаков: | 637487 |
| Слов в произведении (СВП): | 90532 |
| Приблизительно страниц: | 317 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.28 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 43.54 |
| СДП авторского текста, знаков: | 48.05 |
| СДП диалога, знаков: | 37.49 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.81% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.35% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10575 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9792 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 783 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1358.56 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3117.65 | —> 2276-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18789 (20.75% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71743 (79.25% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21886 (30.51%) |
| Прилагательное | 7531 (10.50%) |
| Глагол | 18532 (25.83%) |
| Местоимение-существительное | 7208 (10.05%) |
| Местоименное прилагательное | 2864 (3.99%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 723 (1.01%) |
| Числительное (порядковое) | 183 (0.26%) |
| Наречие | 4024 (5.61%) |
| Предикатив | 796 (1.11%) |
| Предлог | 9227 (12.86%) |
| Союз | 6379 (8.89%) |
| Междометие | 1356 (1.89%) |
| Вводное слово | 272 (0.38%) |
| Частица | 5048 (7.04%) |
| Причастие | 945 (1.32%) |
| Деепричастие | 231 (0.32%) |
| Служебных слов: | 32599 (45.44%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 96.67 |
| . точка | 111.66 |
| - тире | 46.80 |
| ! восклицательный знак | 23.55 |
| ? вопросительный знак | 15.45 |
| ... многоточие | 12.64 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.20 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.30 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.53 |
| " кавычка | 3.81 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 2.57 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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.