fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Дебаггер
Автор: Владимир Венгловский
Дата проведения анализа: 17 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:442233
Слов в произведении (СВП):64594
Приблизительно страниц:227
Средняя длина слова, знаков:5.3
Средняя длина предложения (СДП), знаков:54.87
СДП авторского текста, знаков:63.21
СДП диалога, знаков:38.51
Доля диалогов в тексте:23.77%
Доля авторского текста в диалогах:14.58%
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:7358
Активный словарный запас (АСЗ):6954
Активный несловарный запас (АНСЗ):404
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1185.38
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2617.27 —> 9022-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:12695 (19.65% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:51899 (80.35% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное18316 (35.29%)
          Прилагательное4473 (8.62%)
          Глагол12687 (24.45%)
          Местоимение-существительное4846 (9.34%)
          Местоименное прилагательное2241 (4.32%)
          Местоимение-предикатив1 (0.00%)
          Числительное (количественное)684 (1.32%)
          Числительное (порядковое)200 (0.39%)
          Наречие2457 (4.73%)
          Предикатив460 (0.89%)
          Предлог7224 (13.92%)
          Союз4085 (7.87%)
          Междометие1038 (2.00%)
          Вводное слово120 (0.23%)
          Частица2533 (4.88%)
          Причастие1456 (2.81%)
          Деепричастие162 (0.31%)
Служебных слов:22250 (42.87%)

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
Существительное5115657.75.5.002.3.758.2134305.7.248.87.5.83
Прилагательное473.99.21.4.40.00.20.071.3133.7.74.0921.13
Глагол531621138.9.022.1.488149163.1.177.55.5.40
Местоимение-существительное9.75.2383.82.1.00.63.175.725.13.4.74.288.74.17
Местоименное прилагательное203.65.51.7.74.00.09.04.81.4221.9.09.041.5.61.02
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.9.99.83.22.18.00.15.33.11.062.7.42.09.00.46.31.02
Числительное (порядковое)1.6.11.79.02.02.00.02.06.04.00.13.17.02.00.04.07.00
Наречие3.43.5144.9.72.00.33.002.1.444.72.55.092.6.74.17
Предикатив1.1.401.6.74.28.00.09.02.33.13.48.33.07.00.59.06.02
Предлог78144.41113.002.1.52.29.29.061.1.09.02.224.9.28
Союз155.3219.42.6.00.98.094.6.535.81.6.53.183.41.6.24
Междометие6.1.991.63.51.7.00.11.15.94.241.1.77.13.02.74.29.06
Вводное слово.28.06.40.37.15.00.02.00.11.02.06.31.00.00.22.02.00
Частица52.7213.90.001.2.152.4632.2.52.062.3.61.09
Причастие131.8.55.79.46.00.13.00.66.097.63.31.00.17.31.02
Деепричастие.66.07.68.22.06.00.00.00.07.04.72.11.02.00.09.00.00

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
Существительное20222430313332323135
Прилагательное5.75.76.77.27.87.26.77.57.57.8
Глагол15322521201919181817
Местоимение-существительное19107.56.55.95.25.25.554.6
Местоименное прилагательное2.33.73.43.53.63.53.54.24.24.4
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.51.211.31.901.2.80.90.70
Числительное (порядковое).60.30.30.30.30.20.30.30.30.20
Наречие7.24.64.23.532.933.73.33.2
Предикатив1.91.70.50.80.50.30.50.70.30
Предлог9.271312121212121412
Союз6.156.16.16.97.887.576.3
Междометие4.2.601.41.21.11.81.91.41.61.3
Вводное слово.70.20.10.10.20.10.20.10.10.10
Частица5.25.44.743.93.83.5333.4
Причастие1.51.21.72.32.62.32.82.82.83
Деепричастие.30.20.20.20.30.10.50.30.30.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая110.16
          .    точка103.85
          -    тире30.62
          !    восклицательный знак7.62
          ?    вопросительный знак9.30
          ...    многоточие1.78
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.03
          !!!    тройной воскл. знак0.02
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.50
          "    кавычка10.06
          ()    скобки0.02
          :    двоеточие1.84
          ;    точка с запятой0.11




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 Владимира Венгловского 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. Олег Синицын
 36
2. Сергей Волков
 35
3. Андрей Левицкий
 34
4. Диана Удовиченко
 34
5. Максим Хорсун
 34
6. Сергей Джевага
 34
7. Юлия Набокова
 34
8. Виктор Глумов
 34
9. Дмитрий Самохин
 33
10. Александр Варго
 33
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх