| Длина текста, знаков: | 687894 |
| Слов в произведении (СВП): | 98535 |
| Приблизительно страниц: | 351 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 86.98 |
| СДП авторского текста, знаков: | 113.17 |
| СДП диалога, знаков: | 62.22 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.82% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.05% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10768 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9932 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 836 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1251.31 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2860.39 | —> 5519-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23989 (24.35% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74546 (75.65% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23275 (31.22%) |
| Прилагательное | 9088 (12.19%) |
| Глагол | 17237 (23.12%) |
| Местоимение-существительное | 6814 (9.14%) |
| Местоименное прилагательное | 4863 (6.52%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1063 (1.43%) |
| Числительное (порядковое) | 114 (0.15%) |
| Наречие | 5254 (7.05%) |
| Предикатив | 667 (0.89%) |
| Предлог | 9870 (13.24%) |
| Союз | 8061 (10.81%) |
| Междометие | 1400 (1.88%) |
| Вводное слово | 281 (0.38%) |
| Частица | 5658 (7.59%) |
| Причастие | 2193 (2.94%) |
| Деепричастие | 493 (0.66%) |
| Служебных слов: | 37450 (50.24%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 141.34 |
| . точка | 66.06 |
| - тире | 24.46 |
| ! восклицательный знак | 0.80 |
| ? вопросительный знак | 8.62 |
| ... многоточие | 4.93 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.13 |
| " кавычка | 7.72 |
| () скобки | 0.58 |
| : двоеточие | 3.02 |
| ; 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.