fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Карьера в никуда
Автор: Михаил Веллер
Дата проведения анализа: 17 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:80865
Слов в произведении (СВП):12406
Приблизительно страниц:42
Средняя длина слова, знаков:5.15
Средняя длина предложения (СДП), знаков:65.57
СДП авторского текста, знаков:68.57
СДП диалога, знаков:42.79
Доля диалогов в тексте:7.62%
Доля авторского текста в диалогах:0.75%
Использование диалогов по тексту
(по горизонтали: счётчик знаков; по вертикали: процент диалогов;
размер скользящего окна: знаков, шаг: 1000 знаков)

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:3274
Активный словарный запас (АСЗ):3170
Активный несловарный запас (АНСЗ):104
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1153.56
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2749.60 —> 7197-е место в рейтинге УАСЗ-10000
Динамика изменения УАСЗ-3000 от начала до конца произведения
(по горизонтали: счётчик слов; по вертикали: УАСЗ-3000)
Максимальное значение УАСЗ-3000 (0) приходится приблизительно на 0-ю страницу текста.
Миниимальное значение УАСЗ-3000 (10000000) приходится приблизительно на 0-ю страницу текста.

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:3214 (25.91% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:9192 (74.09% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное2918 (31.75%)
          Прилагательное1085 (11.80%)
          Глагол2179 (23.71%)
          Местоимение-существительное1103 (12.00%)
          Местоименное прилагательное705 (7.67%)
          Местоимение-предикатив3 (0.03%)
          Числительное (количественное)114 (1.24%)
          Числительное (порядковое)29 (0.32%)
          Наречие475 (5.17%)
          Предикатив106 (1.15%)
          Предлог1039 (11.30%)
          Союз1363 (14.83%)
          Междометие141 (1.53%)
          Вводное слово46 (0.50%)
          Частица821 (8.93%)
          Причастие129 (1.40%)
          Деепричастие13 (0.14%)
Служебных слов:5234 (56.94%)

Биграммы частей речи

В таблице показаны частоты словопар типа «существительное+прилагательное», «прилагательное+глагол» и т.д. Для удобства восприятия частота выражена в среднем количестве пары на 1000 слов текста. Вертикаль отражает часть речи первого слова биграммы, горизонталь — второго.

С
у
щ
е
с
т
в
и
т
е
л
ь
н
о
е
П
р
и
л
а
г
а
т
е
л
ь
н
о
е
Г
л
а
г
о
л
М
е
с
т
о
и
м
е
н
и
е
-
с
у
щ
е
с
т
в
и
т
е
л
ь
н
о
е
М
е
с
т
о
и
м
е
н
н
о
е

п
р
и
л
а
г
а
т
е
л
ь
н
о
е
М
е
с
т
о
и
м
е
н
и
е
-
п
р
е
д
и
к
а
т
и
в
Ч
и
с
л
и
т
е
л
ь
н
о
е

(
к
о
л
и
ч
е
с
т
в
е
н
н
о
е
)
Ч
и
с
л
и
т
е
л
ь
н
о
е

(
п
о
р
я
д
к
о
в
о
е
)
Н
а
р
е
ч
и
е
П
р
е
д
и
к
а
т
и
в
П
р
е
д
л
о
г
С
о
ю
з
М
е
ж
д
о
м
е
т
и
е
В
в
о
д
н
о
е

с
л
о
в
о
Ч
а
с
т
и
ц
а
П
р
и
ч
а
с
т
и
е
Д
е
е
п
р
и
ч
а
с
т
и
е
Существительное4318461213.002.2.4591.525333.9.54123.9.18
Прилагательное358.8124.12.5.00.27.001.5.45612.54.273.31.4.09
Глагол2915221612.091.1.186.81.224222.4.54112.1.36
Местоимение-существительное178.6226.15.7.091.2.095.6.999.64.8.63.4511.36.09
Местоименное прилагательное24785.13.00.18.181.1.453.82.4.27.093.3.45.00
Местоимение-предикатив.00.00.09.09.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.8.541.1.36.54.00.18.09.09.18.54.63.00.00.63.18.00
Числительное (порядковое).63.36.00.00.18.00.09.00.09.00.00.45.00.00.27.00.00
Наречие3.94.78.83.71.4.00.63.092.3.632.85.2.36.094.6.36.00
Предикатив.90.361.5.81.54.09.00.00.09.09.81.72.18.00.72.00.00
Предлог45112.61312.002.72.63.27.361.8.09.001.4.36.00
Союз289.922155.1.00.99.4571.48.38.4.27.6311.63.00
Междометие3.6.81.903.1.63.00.00.09.36.00.721.3.09.00.72.00.00
Вводное слово.27.451.2.36.27.00.00.00.18.09.36.54.00.00.09.09.00
Частица9.24.9315.72.9.00.54.092.5.364.45.3.36.094.2.63.09
Причастие3.6.991.4.99.54.00.09.00.27.091.4.72.09.00.36.18.00
Деепричастие.09.09.27.18.18.00.00.00.00.00.09.18.00.00.00.09.00

Части речи на позициях в предложении

Таблица показывает, с какой частотой употреблены автором различные части на позициях в предложении. Например, ячейка «глагол – 3» показывает с какой вероятностью третье слово в случайно взятом предложении произведения является глаголом. Вероятность выражена в процентах.

В каждом столбце максимальное значение отмечено жирным шрифтом, что позволяет по первым трём-пяти столбцам примерно представить типичное для произведения начало предлоджения. Например, последовательность «местоимение-существительное, глагол, прилагательное, существительное» может быть чем-то вроде «Он срубил старое дерево...»


 Номер слова в предложении
 12345678910
Существительное14212327262527232728
Прилагательное5.88.89.49.79.39.77.69.878.5
Глагол14191917201818181816
Местоимение-существительное1211119.48.87.487.66.911
Местоименное прилагательное2.35.76.25.25.65.76.26.56.74.5
Местоимение-предикатив.00.00.10.00.00.10.00.00.20.00
Числительное (колич-ое).80.80.80.80.80.80.701.42.1.60
Числительное (порядковое).20.60.70.10.40.10.10.00.00.00
Наречие5.34.73.742.72.64.74.53.95.1
Предикатив1.9.80.80.901.2.90.10.201.1.60
Предлог4.27.88.7118.1118.48.78.88.9
Союз239.78.37.2111011138.38.5
Междометие3.61.11.3.801.1.60.90.501.1.80
Вводное слово1.4.60.30.40.10.10.40.30.00.20
Частица9.68.56.25.94.86.46.35.66.95.5
Причастие.80.60.60.90.901.70.902.61.6
Деепричастие.40.00.00.00.10.30.00.00.00.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая136.55
          .    точка69.40
          -    тире34.34
          !    восклицательный знак8.38
          ?    вопросительный знак14.27
          ...    многоточие12.01
          !..    воскл. знак с многоточием0.73
          ?..    вопр. знак с многоточием0.81
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.48
          "    кавычка4.76
          ()    скобки0.89
          :    двоеточие14.91
          ;    точка с запятой3.71




Распознавание автора текста

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.

Алгоритм работы лингвоанализатора кратко описан в статье «Лингвистический анализ текста и распознавание автора».


Внимание! У Михаила Веллера пока не сформирован лингвистический паспорт, а значит этого автора в списке результатов не будет в любом случае. Проверка авторства для данного произведения не может претендовать на верный результат.

АвторСовпадение с лингвопрофилем автора (в условных единицах)
1. О'Санчес
 26
2. Александр Бушков
 25
3. Наталия Ипатова
 25
4. Вера Ковальчук
 25
5. Александр Громов
 25
6. Андрей Белянин
 25
7. Олег Рой
 25
8. Ярослав Веров
 25
9. Борис Акунин
 25
10. Александр Щёголев
 25
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх