| Длина текста, знаков: | 637699 |
| Слов в произведении (СВП): | 89250 |
| Приблизительно страниц: | 331 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.6 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 114.9 |
| СДП авторского текста, знаков: | 138.64 |
| СДП диалога, знаков: | 81.53 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.56% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.2% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11572 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10814 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 758 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1382.14 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3283.55 | —> 1099-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19624 (21.99% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69626 (78.01% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24464 (35.14%) |
| Прилагательное | 9050 (13.00%) |
| Глагол | 14198 (20.39%) |
| Местоимение-существительное | 3986 (5.72%) |
| Местоименное прилагательное | 3403 (4.89%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1090 (1.57%) |
| Числительное (порядковое) | 214 (0.31%) |
| Наречие | 3918 (5.63%) |
| Предикатив | 537 (0.77%) |
| Предлог | 8855 (12.72%) |
| Союз | 7255 (10.42%) |
| Междометие | 1317 (1.89%) |
| Вводное слово | 219 (0.31%) |
| Частица | 5820 (8.36%) |
| Причастие | 2410 (3.46%) |
| Деепричастие | 214 (0.31%) |
| Служебных слов: | 31083 (44.64%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 131.76 |
| . точка | 47.11 |
| - тире | 16.69 |
| ! восклицательный знак | 5.97 |
| ? вопросительный знак | 4.38 |
| ... многоточие | 3.92 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.28 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.23 |
| " кавычка | 8.45 |
| () скобки | 0.20 |
| : двоеточие | 3.06 |
| ; точка с запятой | 1.27 |
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.