| Длина текста, знаков: | 544166 |
| Слов в произведении (СВП): | 80380 |
| Приблизительно страниц: | 287 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.4 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 81.13 |
| СДП авторского текста, знаков: | 102.06 |
| СДП диалога, знаков: | 58.85 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.24% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.57% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8320 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8051 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 269 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1115.03 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2505.78 | —> 10414-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19803 (24.64% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60577 (75.36% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17835 (29.44%) |
| Прилагательное | 6810 (11.24%) |
| Глагол | 15964 (26.35%) |
| Местоимение-существительное | 6156 (10.16%) |
| Местоименное прилагательное | 4016 (6.63%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 843 (1.39%) |
| Числительное (порядковое) | 125 (0.21%) |
| Наречие | 4279 (7.06%) |
| Предикатив | 727 (1.20%) |
| Предлог | 7257 (11.98%) |
| Союз | 6429 (10.61%) |
| Междометие | 1251 (2.07%) |
| Вводное слово | 198 (0.33%) |
| Частица | 5889 (9.72%) |
| Причастие | 1066 (1.76%) |
| Деепричастие | 218 (0.36%) |
| Служебных слов: | 31423 (51.87%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 129.67 |
| . точка | 68.94 |
| - тире | 17.37 |
| ! восклицательный знак | 5.41 |
| ? вопросительный знак | 6.13 |
| ... многоточие | 1.31 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.30 |
| " кавычка | 4.44 |
| () скобки | 0.14 |
| : двоеточие | 2.18 |
| ; точка с запятой | 0.15 |
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.