Công Cụ Phân Tích Tần Suất Ký Tự

Giới Thiệu

Phân tích tần suất ký tự là một kỹ thuật cơ bản trong phân tích văn bản, đếm và trực quan hóa tần suất xuất hiện của mỗi ký tự trong một văn bản nhất định. Phương pháp mạnh mẽ này tiết lộ các mẫu trong việc sử dụng ngôn ngữ, giúp trong việc phân tích mã, nén dữ liệu và nghiên cứu ngôn ngữ. Công Cụ Phân Tích Tần Suất Ký Tự của chúng tôi cung cấp một cách đơn giản nhưng hiệu quả để phân tích bất kỳ đầu vào văn bản nào và tạo ra một biểu diễn trực quan rõ ràng về phân bố ký tự. Bằng cách hiểu tần suất ký tự, bạn có thể có cái nhìn sâu sắc về cấu trúc văn bản, xác định các vấn đề mã hóa tiềm ẩn, hoặc thậm chí phát hiện các mẫu mà có thể không rõ ràng ngay lập tức thông qua việc đọc thông thường.

Công cụ có giao diện thân thiện với người dùng với một khu vực nhập văn bản nơi bạn có thể dán hoặc gõ bất kỳ nội dung nào, và nó tự động tạo ra một biểu đồ cột trực quan hiển thị tần suất của mỗi ký tự. Phản hồi trực quan ngay lập tức này giúp dễ dàng xác định những ký tự nào xuất hiện thường xuyên nhất và hiểu được thành phần tổng thể của văn bản của bạn.

Cách Phân Tích Tần Suất Ký Tự Hoạt Động

Phân tích tần suất ký tự hoạt động dựa trên một nguyên tắc đơn giản: đếm mỗi lần xuất hiện của mọi ký tự trong một văn bản và hiển thị kết quả. Mặc dù khái niệm này đơn giản, nhưng việc triển khai liên quan đến một số bước chính:

Thuật Toán

Xử Lý Đầu Vào Văn Bản: Công cụ nhận đầu vào văn bản của bạn và xử lý nó từng ký tự một.
Đếm Ký Tự: Đối với mỗi ký tự được gặp, thuật toán tăng một bộ đếm cho ký tự cụ thể đó.
Tính Tần Suất: Sau khi xử lý toàn bộ văn bản, tần suất của mỗi ký tự được tính toán.
Sắp Xếp Dữ Liệu: Kết quả thường được sắp xếp theo thứ tự chữ cái hoặc theo tần suất để dễ dàng diễn giải hơn.
Trực Quan Hóa: Dữ liệu tần suất được chuyển đổi thành một biểu diễn trực quan (biểu đồ cột) để hiểu một cách trực quan.

Biểu diễn toán học của tần suất ký tự có thể được biểu diễn như sau:

$f(c) = \frac{n_c}{N} \times 100\%$

Trong đó:

$f(c)$ là tần suất của ký tự $c$
$n_c$ là số lần xuất hiện của ký tự $c$
$N$ là tổng số ký tự trong văn bản

Cấu Trúc Dữ Liệu Được Sử Dụng

Việc triển khai thường sử dụng một cấu trúc dữ liệu bản đồ băm (từ điển) để đếm hiệu quả số lần xuất hiện của ký tự:

11. Khởi tạo một bản đồ băm/từ điển rỗng
22. Đối với mỗi ký tự trong văn bản đầu vào:
3   a. Nếu ký tự tồn tại trong bản đồ băm, tăng bộ đếm của nó
4   b. Nếu không, thêm ký tự vào bản đồ băm với bộ đếm là 1
53. Chuyển đổi bản đồ băm thành một mảng các cặp ký tự-số đếm
64. Sắp xếp mảng theo nhu cầu (theo thứ tự chữ cái hoặc theo tần suất)
75. Tạo trực quan hóa dựa trên mảng đã sắp xếp
8

Cách tiếp cận này có độ phức tạp thời gian là O(n), trong đó n là độ dài của văn bản đầu vào, làm cho nó hiệu quả ngay cả với các mẫu văn bản lớn.

Hướng Dẫn Từng Bước Sử Dụng Công Cụ

Công Cụ Phân Tích Tần Suất Ký Tự của chúng tôi được thiết kế để trực quan và dễ sử dụng. Hãy làm theo các bước đơn giản sau để phân tích văn bản của bạn:

1. Nhập Văn Bản Của Bạn

Bắt đầu bằng cách nhập hoặc dán văn bản của bạn vào trường nhập. Công cụ chấp nhận bất kỳ nội dung văn bản nào, bao gồm:

Tài liệu văn bản thuần túy
Đoạn mã
Đoạn văn học
Tin nhắn mã hóa
Văn bản ngôn ngữ nước ngoài
Tài liệu kỹ thuật

Bạn có thể nhập bao nhiêu văn bản tùy thích - từ một câu đơn đến toàn bộ tài liệu.

2. Phân Tích Tự Động

Khác với nhiều công cụ khác, Công Cụ Phân Tích Tần Suất Ký Tự của chúng tôi tự động xử lý văn bản của bạn khi bạn gõ hoặc dán nó. Không cần nhấp vào nút "Tính toán" riêng biệt - kết quả sẽ được cập nhật theo thời gian thực khi bạn thay đổi đầu vào của mình.

3. Diễn Giải Kết Quả

Khi văn bản của bạn được xử lý, công cụ hiển thị:

Biểu Đồ Cột Trực Quan: Một biểu diễn đồ họa rõ ràng về tần suất ký tự
Tổng Số Ký Tự: Tổng số ký tự trong văn bản của bạn
Số Đếm Ký Tự Cụ Thể: Số lần xuất hiện chính xác của mỗi ký tự

Biểu đồ cột giúp dễ dàng xác định:

Ký tự xuất hiện nhiều nhất
Ký tự xuất hiện ít nhất
Các mẫu phân bố trong văn bản của bạn
Các bất thường tần suất không bình thường có thể chỉ ra nội dung đặc biệt

4. Sử Dụng Tính Năng Sao Chép

Nếu bạn cần lưu hoặc chia sẻ kết quả phân tích của mình:

Xem lại dữ liệu tần suất đã được tạo
Nhấp vào nút "Sao chép" để sao chép kết quả đã định dạng vào clipboard của bạn
Dán kết quả vào bất kỳ tài liệu, bảng tính hoặc công cụ giao tiếp nào

Tính năng này đặc biệt hữu ích cho các nhà nghiên cứu, sinh viên và chuyên gia cần bao gồm phân tích tần suất trong công việc của họ.

Các Trường Hợp Sử Dụng Phân Tích Tần Suất Ký Tự

Phân tích tần suất ký tự có nhiều ứng dụng thực tiễn trong nhiều lĩnh vực khác nhau:

Mật Mã Học và Phá Mã

Phân tích tần suất ký tự là một trong những kỹ thuật cổ xưa và cơ bản trong phân tích mã. Trong nhiều mã thay thế, các mẫu tần suất của ngôn ngữ gốc vẫn có thể phát hiện được, làm cho việc phá mã các tin nhắn mã hóa trở nên khả thi bằng cách so sánh các phân bố ký tự.

Ví dụ: Trong văn bản tiếng Anh, các chữ cái 'E', 'T', 'A' và 'O' thường là những ký tự xuất hiện nhiều nhất. Nếu một văn bản mã hóa cho thấy các tần suất cao cho các ký tự khác nhau, một nhà phân tích mã có thể đưa ra những giả định có cơ sở về mẫu thay thế.

Nén Dữ Liệu

Nhiều thuật toán nén dựa vào thông tin tần suất ký tự để tạo ra các mã hóa hiệu quả hơn. Mã hóa Huffman, chẳng hạn, gán các chuỗi bit ngắn hơn cho các ký tự xuất hiện nhiều hơn và các chuỗi dài hơn cho các ký tự ít phổ biến hơn.

Ví dụ: Trong một văn bản mà 'E' xuất hiện 15% thời gian trong khi 'Z' chỉ xuất hiện 0.07%, một thuật toán nén có thể gán mã 2 bit cho 'E' và mã 8 bit cho 'Z', dẫn đến tiết kiệm không gian đáng kể.

Phân Tích Ngôn Ngữ

Các nhà ngôn ngữ học sử dụng phân tích tần suất ký tự để nghiên cứu các mẫu ngôn ngữ, xác định tác giả và so sánh các ngôn ngữ hoặc phương ngữ khác nhau.

Ví dụ: Một tác giả có thể có các mẫu tần suất đặc trưng phục vụ như một "dấu vân tay" của phong cách viết của họ. Điều này có thể giúp gán các văn bản vô danh hoặc phát hiện đạo văn.

Phát Hiện và Sửa Lỗi

Bằng cách thiết lập các mẫu tần suất mong đợi, phân tích ký tự có thể giúp xác định các lỗi hoặc hỏng hóc tiềm ẩn trong dữ liệu được truyền.

Ví dụ: Nếu một văn bản mà lẽ ra nên là tiếng Anh cho thấy các mẫu tần suất khác biệt đáng kể so với tiếng Anh tiêu chuẩn, điều đó có thể chỉ ra lỗi truyền tải hoặc vấn đề mã hóa.

Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên

Các hệ thống NLP thường sử dụng tần suất ký tự như một đặc trưng trong việc xác định ngôn ngữ, phân tích cảm xúc và các nhiệm vụ xử lý văn bản khác.

Ví dụ: Các ngôn ngữ khác nhau có các phân bố tần suất ký tự khác nhau. Một hệ thống có thể sử dụng thông tin này để tự động phát hiện ngôn ngữ mà một văn bản được viết.

Ứng Dụng Giáo Dục

Phân tích tần suất ký tự có thể là một công cụ giáo dục quý giá để dạy các khái niệm thống kê, ngôn ngữ học và lập trình.

Ví dụ: Học sinh có thể phân tích các văn bản từ các thời kỳ hoặc tác giả khác nhau để quan sát cách sử dụng ngôn ngữ đã phát triển theo thời gian.

Các Phương Pháp Thay Thế Cho Phân Tích Tần Suất Ký Tự

Mặc dù phân tích tần suất ký tự rất mạnh mẽ, nhưng có những phương pháp thay thế cho phân tích văn bản có thể phù hợp hơn tùy thuộc vào nhu cầu cụ thể của bạn:

Phân Tích Tần Suất Từ

Thay vì phân tích từng ký tự, phân tích tần suất từ xem xét tần suất xuất hiện của mỗi từ trong một văn bản. Cách tiếp cận này cung cấp thông tin ngữ nghĩa hơn và hữu ích cho phân tích nội dung, xác định từ khóa và mô hình chủ đề.

Khi nào sử dụng: Chọn phân tích tần suất từ khi bạn quan tâm nhiều hơn đến ý nghĩa và chủ đề của một văn bản hơn là thành phần cấp ký tự của nó.

Phân Tích N-gram

Phân tích N-gram xem xét các chuỗi ký tự hoặc từ (bigram, trigram, v.v.) thay vì các yếu tố riêng lẻ. Điều này nắm bắt các mẫu ngữ cảnh và có giá trị cho mô hình ngôn ngữ và hệ thống dự đoán văn bản.

Khi nào sử dụng: Phân tích N-gram là lựa chọn tốt hơn khi bạn cần hiểu các mẫu tuần tự hoặc xây dựng các mô hình dự đoán.

Phân Tích Cảm Xúc

Thay vì đếm tần suất, phân tích cảm xúc nhằm xác định tông cảm xúc của một văn bản. Nó sử dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phân loại văn bản là tích cực, tiêu cực hoặc trung tính.

Khi nào sử dụng: Chọn phân tích cảm xúc khi bạn quan tâm đến nội dung cảm xúc hoặc ý kiến được thể hiện trong một văn bản.

Phân Tích Độ Đọc

Phân tích độ đọc đánh giá mức độ dễ hoặc khó đọc của một văn bản, sử dụng các chỉ số như Flesch-Kincaid hoặc chỉ số SMOG. Những chỉ số này xem xét các yếu tố như độ dài câu và số lượng âm tiết.

Khi nào sử dụng: Phân tích độ đọc là tốt nhất khi bạn cần đánh giá độ phức tạp hoặc khả năng tiếp cận của một văn bản cho một đối tượng mục tiêu.

Lịch Sử Của Phân Tích Tần Suất Ký Tự

Phân tích tần suất ký tự có một lịch sử phong phú kéo dài hàng thế kỷ:

Khởi Đầu Cổ Đại

Ứng dụng đầu tiên được biết đến của phân tích tần suất để giải mã là của nhà bác học Ả Rập Al-Kindi vào thế kỷ 9. Trong bản thảo của mình "Về Giải Mã Các Thông Điệp Mã Hóa," ông đã mô tả cách sử dụng tần suất ký tự để phá các mã thay thế đơn giản.

Phát Triển Thời Phục Hưng

Trong thời kỳ Phục Hưng châu Âu, các nhà mật mã như Giovanni Battista Bellaso và Blaise de Vigenère đã phát triển các mã phức tạp hơn được thiết kế đặc biệt để chống lại phân tích tần suất. Điều này dẫn đến một cuộc chiến liên tục giữa các kỹ thuật mã hóa và giải mã.

Ứng Dụng Hiện Đại

Trong thế kỷ 20, phân tích tần suất ký tự đã đóng một vai trò quan trọng trong mật mã học thời chiến, nổi bật nhất là việc phá mã Enigma của Đức trong Thế chiến II. Các nhà phân tích mã người Anh tại Bletchley Park, bao gồm Alan Turing, đã sử dụng phân tích tần suất như một phần trong nỗ lực giải mã của họ.

Thời Đại Kỹ Thuật Số

Với sự ra đời của máy tính, phân tích tần suất ký tự đã trở nên tự động và tinh vi hơn. Các ứng dụng hiện đại mở rộng xa hơn mật mã học để bao gồm nén dữ liệu, truy xuất thông tin và học máy.

Nghiên Cứu Đương Đại

Ngày nay, các nhà nghiên cứu tiếp tục tinh chỉnh các kỹ thuật phân tích tần suất cho các ứng dụng trong dữ liệu lớn, an ninh mạng và trí tuệ nhân tạo. Các nguyên tắc cơ bản vẫn giữ nguyên, nhưng các phương pháp và công cụ đã tiến hóa một cách đáng kể.

Ví Dụ Về Mã

Dưới đây là các triển khai của phân tích tần suất ký tự trong các ngôn ngữ lập trình khác nhau:

Python

1def analyze_character_frequency(text):
2    # Khởi tạo một từ điển rỗng
3    frequency = {}
4    
5    # Đếm mỗi ký tự
6    for char in text:
7        if char in frequency:
8            frequency[char] += 1
9        else:
10            frequency[char] = 1
11    
12    # Chuyển đổi thành danh sách các cặp và sắp xếp theo thứ tự chữ cái
13    result = sorted(frequency.items())
14    
15    return result
16
17# Ví dụ sử dụng
18text = "Hello, World!"
19frequencies = analyze_character_frequency(text)
20for char, count in frequencies:
21    print(f"'{char}': {count}")
22

JavaScript

1function analyzeCharacterFrequency(text) {
2  // Khởi tạo một đối tượng rỗng
3  const frequency = {};
4  
5  // Đếm mỗi ký tự
6  for (let i = 0; i < text.length; i++) {
7    const char = text[i];
8    if (frequency[char]) {
9      frequency[char]++;
10    } else {
11      frequency[char] = 1;
12    }
13  }
14  
15  // Chuyển đổi thành mảng các đối tượng và sắp xếp theo thứ tự chữ cái
16  const result = Object.entries(frequency)
17    .map(([char, count]) => ({ char, count }))
18    .sort((a, b) => a.char.localeCompare(b.char));
19  
20  return result;
21}
22
23// Ví dụ sử dụng
24const text = "Hello, World!";
25const frequencies = analyzeCharacterFrequency(text);
26frequencies.forEach(item => {
27  console.log(`'${item.char}': ${item.count}`);
28});
29

Java

1import java.util.*;
2
3public class CharacterFrequencyAnalyzer {
4    public static List<Map.Entry<Character, Integer>> analyzeCharacterFrequency(String text) {
5        // Khởi tạo một HashMap
6        Map<Character, Integer> frequency = new HashMap<>();
7        
8        // Đếm mỗi ký tự
9        for (int i = 0; i < text.length(); i++) {
10            char c = text.charAt(i);
11            frequency.put(c, frequency.getOrDefault(c, 0) + 1);
12        }
13        
14        // Chuyển đổi thành danh sách và sắp xếp theo thứ tự chữ cái
15        List<Map.Entry<Character, Integer>> result = new ArrayList<>(frequency.entrySet());
16        result.sort(Map.Entry.comparingByKey());
17        
18        return result;
19    }
20    
21    public static void main(String[] args) {
22        String text = "Hello, World!";
23        List<Map.Entry<Character, Integer>> frequencies = analyzeCharacterFrequency(text);
24        
25        for (Map.Entry<Character, Integer> entry : frequencies) {
26            System.out.println("'" + entry.getKey() + "': " + entry.getValue());
27        }
28    }
29}
30

C++

1#include <iostream>
2#include <string>
3#include <map>
4#include <vector>
5#include <algorithm>
6
7std::vector<std::pair<char, int>> analyzeCharacterFrequency(const std::string& text) {
8    // Khởi tạo một bản đồ
9    std::map<char, int> frequency;
10    
11    // Đếm mỗi ký tự
12    for (char c : text) {
13        frequency[c]++;
14    }
15    
16    // Chuyển đổi thành vector các cặp
17    std::vector<std::pair<char, int>> result(frequency.begin(), frequency.end());
18    
19    // Bản đồ đã được sắp xếp theo khóa (ký tự)
20    return result;
21}
22
23int main() {
24    std::string text = "Hello, World!";
25    auto frequencies = analyzeCharacterFrequency(text);
26    
27    for (const auto& pair : frequencies) {
28        std::cout << "'" << pair.first << "': " << pair.second << std::endl;
29    }
30    
31    return 0;
32}
33

Ruby

1def analyze_character_frequency(text)
2  # Khởi tạo một hash rỗng
3  frequency = Hash.new(0)
4  
5  # Đếm mỗi ký tự
6  text.each_char do |char|
7    frequency[char] += 1
8  end
9  
10  # Chuyển đổi thành mảng các mảng và sắp xếp theo thứ tự chữ cái
11  result = frequency.to_a.sort_by { |char, _| char }
12  
13  return result
14end
15
16# Ví dụ sử dụng
17text = "Hello, World!"
18frequencies = analyze_character_frequency(text)
19frequencies.each do |char, count|
20  puts "'#{char}': #{count}"
21end
22

Câu Hỏi Thường Gặp

Phân tích tần suất ký tự là gì?

Phân tích tần suất ký tự là một kỹ thuật đếm tần suất xuất hiện của mỗi ký tự trong một văn bản. Nó cung cấp cái nhìn sâu sắc về sự phân bố và các mẫu của các ký tự, có thể hữu ích cho mật mã học, nén dữ liệu, nghiên cứu ngôn ngữ và các ứng dụng phân tích văn bản khác.

Độ chính xác của phân tích tần suất ký tự là bao nhiêu?

Độ chính xác của phân tích tần suất ký tự phụ thuộc vào kích thước mẫu. Đối với các văn bản nhỏ, phân bố tần suất có thể không khớp với các mẫu điển hình của ngôn ngữ. Tuy nhiên, đối với các văn bản lớn hơn (vài đoạn văn trở lên), phân tích thường cung cấp một đại diện đáng tin cậy về phân bố ký tự.

Phân tích tần suất ký tự có thể phá mã hóa hiện đại không?

Không, phân tích tần suất ký tự đơn thuần không thể phá mã hóa các thuật toán hiện đại như AES hoặc RSA. Nó chủ yếu hiệu quả đối với các mã thay thế đơn giản và một số phương pháp mã hóa cổ điển. Mật mã hiện đại sử dụng các phép toán toán học phức tạp và hệ thống dựa trên khóa mà không bảo tồn các mẫu tần suất.

Tần suất ký tự thay đổi như thế nào giữa các ngôn ngữ?

Mỗi ngôn ngữ có một hồ sơ tần suất ký tự đặc trưng. Ví dụ, trong tiếng Anh, 'E' thường là chữ cái phổ biến nhất, trong khi trong tiếng Tây Ban Nha, 'E' và 'A' là phổ biến nhất. Tiếng Đức có nhiều lần xuất hiện của 'E', 'N', và 'I', và cũng sử dụng các ký tự như 'ß' và các dấu phụ mà không xuất hiện trong tiếng Anh.

Sự khác biệt giữa phân tích tần suất ký tự và phân tích tần suất từ là gì?

Phân tích tần suất ký tự đếm các ký tự riêng lẻ (chữ cái, số, dấu câu), trong khi phân tích tần suất từ đếm các từ hoàn chỉnh. Phân tích ký tự là cơ bản hơn và hoạt động trên tất cả các loại văn bản, trong khi phân tích từ cung cấp thông tin ngữ nghĩa hơn nhưng yêu cầu xử lý đặc thù cho từng ngôn ngữ.

Làm thế nào tôi có thể sử dụng phân tích tần suất ký tự cho nén dữ liệu?

Thông tin tần suất ký tự là rất quan trọng cho các thuật toán nén dựa trên entropy như mã hóa Huffman. Bằng cách gán mã ngắn hơn cho các ký tự phổ biến hơn và mã dài hơn cho các ký tự ít phổ biến hơn, các thuật toán này có thể giảm kích thước tệp một cách đáng kể trong khi vẫn bảo tồn tất cả thông tin.

Tính nhạy cảm của trường hợp có quan trọng trong phân tích tần suất ký tự không?

Điều này phụ thuộc vào ứng dụng cụ thể của bạn. Đối với phân tích mã và nghiên cứu ngôn ngữ, thường hữu ích khi coi chữ hoa và chữ thường là các ký tự khác nhau. Đối với các ứng dụng khác, việc chuyển đổi tất cả văn bản thành chữ thường trước khi phân tích có thể cung cấp kết quả có ý nghĩa hơn bằng cách tập trung vào các chữ cái mà không quan tâm đến chữ hoa.

Phân tích tần suất ký tự có thể xác định tác giả của một văn bản không?

Mặc dù tần suất ký tự đơn thuần thường không đủ để xác định một tác giả, nhưng nó có thể là một đặc trưng trong một phân tích phong cách lớn hơn. Khi kết hợp với lựa chọn từ, độ dài câu, và các dấu hiệu ngôn ngữ khác, tần suất ký tự có thể góp phần vào việc xác định hoặc xác minh tác giả.

Công cụ xử lý các ký tự đặc biệt và khoảng trắng như thế nào?

Công Cụ Phân Tích Tần Suất Ký Tự của chúng tôi đếm tất cả các ký tự, bao gồm cả khoảng trắng, dấu câu và ký tự đặc biệt. Mỗi ký tự duy nhất được coi là một thực thể riêng biệt trong số đếm tần suất, cung cấp một bức tranh hoàn chỉnh về thành phần của văn bản.

Có giới hạn nào cho lượng văn bản tôi có thể phân tích không?

Công cụ được thiết kế để xử lý các văn bản có độ dài khác nhau, từ các câu ngắn đến các tài liệu dài hơn. Tuy nhiên, các văn bản rất lớn (hàng trăm nghìn ký tự) có thể gặp phải một số chậm trễ về hiệu suất trong trình duyệt. Đối với các tập dữ liệu cực lớn, hãy xem xét việc sử dụng một ứng dụng máy tính để bàn hoặc thư viện lập trình chuyên dụng.

Tài Liệu Tham Khảo

Singh, S. (1999). The Code Book: The Science of Secrecy from Ancient Egypt to Quantum Cryptography. Anchor Books.
Shannon, C. E. (1951). "Dự đoán và entropy của tiếng Anh in." The Bell System Technical Journal, 30(1), 50-64.
Beker, H., & Piper, F. (1982). Cipher Systems: The Protection of Communications. Northwood Books.
Al-Kazaz, N. R., Teahan, W. J., & Irvine, S. A. (2018). "Một phương pháp tự động giải mã các mã thay thế đơn giản bằng cách sử dụng nén." Information Sciences, 474, 18-28.
Huffman, D. A. (1952). "Một Phương Pháp Xây Dựng Các Mã Tối Thiểu." Proceedings of the IRE, 40(9), 1098-1101.
Konheim, A. G. (2010). An ninh máy tính và mật mã học. John Wiley & Sons.
Juola, P. (2006). "Phân tích tác giả." Foundations and Trends in Information Retrieval, 1(3), 233-334.
Stallings, W. (2017). Mật mã học và An ninh Mạng: Nguyên tắc và Thực hành (7th ed.). Pearson.

Phân tích bất kỳ văn bản nào với Công Cụ Phân Tích Tần Suất Ký Tự của chúng tôi để khám phá các mẫu, tối ưu hóa nén, hoặc đơn giản là khám phá thành phần của nội dung của bạn. Hãy thử các mẫu khác nhau để xem cách phân bố ký tự thay đổi giữa các ngôn ngữ, tác giả và loại văn bản!

Công cụ Phân tích & Trực quan Tần suất Ký tự

Phân Tích Tần Suất Ký Tự

Tài liệu hướng dẫn