| Длина текста, знаков: | 566326 |
| Слов в произведении (СВП): | 88619 |
| Приблизительно страниц: | 292 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.97 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 41.23 |
| СДП авторского текста, знаков: | 48.18 |
| СДП диалога, знаков: | 30.34 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.7% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.14% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9000 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8424 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 576 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1108.17 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2533.27 | —> 10132-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23009 (25.96% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65610 (74.04% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20079 (30.60%) |
| Прилагательное | 5893 (8.98%) |
| Глагол | 17551 (26.75%) |
| Местоимение-существительное | 8031 (12.24%) |
| Местоименное прилагательное | 3397 (5.18%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 947 (1.44%) |
| Числительное (порядковое) | 176 (0.27%) |
| Наречие | 4010 (6.11%) |
| Предикатив | 973 (1.48%) |
| Предлог | 7258 (11.06%) |
| Союз | 8670 (13.21%) |
| Междометие | 1640 (2.50%) |
| Вводное слово | 238 (0.36%) |
| Частица | 6700 (10.21%) |
| Причастие | 698 (1.06%) |
| Деепричастие | 163 (0.25%) |
| Служебных слов: | 36109 (55.04%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.90 |
| . точка | 107.45 |
| - тире | 17.96 |
| ! восклицательный знак | 11.93 |
| ? вопросительный знак | 22.53 |
| ... многоточие | 17.03 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.24 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.63 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.77 |
| " кавычка | 2.63 |
| () скобки | 0.29 |
| : двоеточие | 0.95 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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.