| Длина текста, знаков: | 432487 |
| Слов в произведении (СВП): | 64057 |
| Приблизительно страниц: | 218 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.14 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.9 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.25 |
| СДП диалога, знаков: | 54.9 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.91% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.26% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7871 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7147 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 724 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1190.32 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2682.12 | —> 8299-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14552 (22.72% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49505 (77.28% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16130 (32.58%) |
| Прилагательное | 5028 (10.16%) |
| Глагол | 10938 (22.09%) |
| Местоимение-существительное | 4802 (9.70%) |
| Местоименное прилагательное | 2911 (5.88%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 996 (2.01%) |
| Числительное (порядковое) | 151 (0.31%) |
| Наречие | 2794 (5.64%) |
| Предикатив | 431 (0.87%) |
| Предлог | 6430 (12.99%) |
| Союз | 5127 (10.36%) |
| Междометие | 1133 (2.29%) |
| Вводное слово | 193 (0.39%) |
| Частица | 3605 (7.28%) |
| Причастие | 1269 (2.56%) |
| Деепричастие | 149 (0.30%) |
| Служебных слов: | 24354 (49.20%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.12 |
| . точка | 71.48 |
| - тире | 26.02 |
| ! восклицательный знак | 9.12 |
| ? вопросительный знак | 9.30 |
| ... многоточие | 11.35 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.09 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.17 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.78 |
| " кавычка | 4.04 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 4.31 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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.