| Длина текста, знаков: | 480375 |
| Слов в произведении (СВП): | 69712 |
| Приблизительно страниц: | 248 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.41 |
| СДП авторского текста, знаков: | 101.18 |
| СДП диалога, знаков: | 35.61 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.36% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.51% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11411 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10631 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 780 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1331.04 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3256.72 | —> 1242-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14987 (21.50% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54725 (78.50% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18518 (33.84%) |
| Прилагательное | 6146 (11.23%) |
| Глагол | 12414 (22.68%) |
| Местоимение-существительное | 4919 (8.99%) |
| Местоименное прилагательное | 2861 (5.23%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 755 (1.38%) |
| Числительное (порядковое) | 142 (0.26%) |
| Наречие | 2765 (5.05%) |
| Предикатив | 494 (0.90%) |
| Предлог | 7198 (13.15%) |
| Союз | 5429 (9.92%) |
| Междометие | 1008 (1.84%) |
| Вводное слово | 125 (0.23%) |
| Частица | 3719 (6.80%) |
| Причастие | 1039 (1.90%) |
| Деепричастие | 176 (0.32%) |
| Служебных слов: | 25441 (46.49%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.52 |
| . точка | 63.75 |
| - тире | 29.85 |
| ! восклицательный знак | 20.43 |
| ? вопросительный знак | 13.91 |
| ... многоточие | 11.71 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 2.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.79 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.77 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.86 |
| " кавычка | 7.63 |
| () скобки | 0.09 |
| : двоеточие | 4.56 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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.