Okamžitá analýza textu s počtem slov, počtem znaků (s/bez mezer), počtem vět, dobou čtení a analýzou frekvence. Ideální pro eseje, SEO a sociální média.
Někdy jste se dívali na dokument a přemýšleli, zda jste dosáhli minimálního počtu 500 slov nebo zůstali pod přísným limitem znaků? Přesně to tento nástroj řeší.
Textový analyzátor okamžitě odhaluje klíčové metriky vašeho textu — počet slov, počet znaků (s mezerami i bez), počet vět, počet odstavců, dobu čtení a další. Vložte svůj obsah, klikněte na „Analyzovat" a získejte komplexní statistiky během milisekund.
To, co tento nástroj činí obzvláště užitečným, je, že vidíte oba typy počítání znaků. Sociální platformy jako Twitter počítají všechny znaky včetně mezer, zatímco některé akademické systémy je vylučují. Mít obě metriky znamená, že nebudete zaskočeni při vkládání obsahu na různé platformy.
Nástroj funguje zcela ve vašem prohlížeči — žádné nahrávání na server, žádné složité nastavení, žádné účty nejsou potřeba. Jen okamžité zpracování textu, které odpovídá počítacím algoritmům používaným v Microsoft Word a Google Docs.
Použití tohoto nástroje zabere přibližně 5 sekund:
Zadejte svůj Text: Vložte obsah z libovolného zdroje—dokumentů Word, Google Docs, emailů, konceptů blogů nebo pište přímo do vstupní oblasti.
Klikněte na Analyzovat: Stiskněte tlačítko analýzy a sledujte okamžitě zobrazené výsledky. Zpracování probíhá na straně klienta, takže i dokumenty s 10 000+ slovy se analyzují za méně než sekundu.
Prohlédněte si Výsledky: Statistiky se zobrazují v přehledném rozložení karet. Každá metrika ukazuje jasný štítek a číslo—bez nutnosti interpretace.
Rychlé Opakování: Upravte svůj text a znovu analyzujte tolikrát, kolikrát potřebujete. To je zvláště užitečné, když se snažíte dosáhnout specifického počtu slov pro eseje nebo zůstat v mezích počtu znaků pro sociální příspěvky.
Podpora Jazyků: Funguje s jakýmkoli jazykem používajícím mezery k oddělení slov (angličtina, španělština, francouzština, němčina atd.). Počítání znaků funguje univerzálně, i když odhady doby čtení předpokládají anglickou rychlost čtení (225 slov za minutu). Pro jazyky jako čínština nebo japonština, které nepoužívají oddělovače slov, zůstávají počty znaků přesné, ale počty slov nebudou smysluplné.
Reálný text je nepořádný — nadbytečné mezery, nekonzistentní zalomení řádků, speciální formátování. Zde je, jak analyzátor zpracovává běžné scénáře:
Běžný hraniční případ: kopírování textu z PDF často zavádí podivná zalomení řádků uprostřed věty. Analyzátor to zpracovává elegantně, i když můžete vidět vyšší počet odstavců, než byste očekávali. Když k tomu dojde, poměr vět k odstavcům odhalí problém.
Zde je vysvětlení, co každá statistika říká a proč je důležitá:
Celkový počet slov oddělených mezerami. Spojená slova jako "well-known" se počítají jako jedno slovo, stejně jako kontrakce jako "don't".
Proč na tom záleží: Většina akademických zadání specifikuje požadavky na počet slov. Obsahový marketing často cílí na specifické rozsahy - blogové příspěvky typicky míří na 1 500-2 000 slov pro SEO, zatímco titulky na sociálních sítích fungují nejlépe pod 150 slovy.
Každý znak včetně písmen, čísel, interpunkce a mezer.
Proč na tom záleží: Limit Twitteru 280 znaků, limit příspěvků na LinkedIn 3 000 znaků a SMS zprávy počítají mezery. Toto je váš "reálný" počet znaků.
Všechny znaky kromě bílých znaků.
Proč na tom záleží: Některé akademické časopisy a odevzdávací systémy vylučují mezery z limitu. Limit 5 000 znaků bez mezer vám poskytuje přibližně o 20 % více prostoru než limit včetně mezer.
Detekováno podle koncové interpunkce (. ! ?) následované mezerou nebo koncem textu. Základní heuristiky zabraňují počítání zkratek jako "Dr." jako konec věty.
Proč na tom záleží: V kombinaci s počtem slov odhaluje složitost vět. Novinové články průměrně mají 15-20 slov na větu, zatímco akademické texty často 25-30.
Oddělené zalomením řádků. I jednostránkový text se počítá jako jeden odstavec.
Proč na tom záleží: Online čtenáři spíše skenují než čtou. Krátké odstavce (3-5 vět) zlepšují čitelnost na obrazovkách. Pokud máte 500 slov ve 3 odstavcích, píšete zdi textu, které čtenáče odpuzují.
Celkový počet slov dělený počtem vět, zaokrouhleno na jedno desetinné místo.
Proč na tom záleží: Tato jediná metrika předpovídá čitelnost lépe než téměř cokoliv jiného. Cílejte 15-20 pro běžné publikum, 20-25 pro profesionální obsah, 25+ pro akademické texty. Překročení 30 slov na větu obvykle znamená, že je potřeba text rozdělit.
Slova, která se objevují nejčastěji, s počtem výskytů.
Proč na tom záleží: Odhaluje použití klíčových slov a možné nadužívání. Při psaní SEO obsahu byste měli mít své cílové klíčové slovo zde, ale ne dominantní. Pokud se jedno slovo objeví 50krát v 500slovém článku, provádíte keyword stuffing. Přirozený jazyk ukazuje pestrou slovní zásobu v těchto top pozicích.
Založeno na 225 slovech za minutu, průměrné rychlosti tichého čtení v angličtině. Podle výzkumu Trauzettel-Klosinski (2006) se normální dospělé rychlosti čtení pohybují mezi 200-250 slovy za minutu, přičemž 225 reprezentuje medián.
Proč na tom záleží: Blogové příspěvky s dobou čtení 7-8 minut fungují nejlépe pro zapojení. Čtenáři podvědomě rozhodují, zda investují čas ještě před začátkem. Newsletterové články pod 5 minut mají vyšší míru dokončení.
Nástroj používá standardní algoritmy zpracování textu, které odpovídají Microsoft Word a Google Docs:
Počítání slov: Rozdělení textu na hranicích mezer (mezery, tabulátory, zalomení řádků), filtrování prázdných řetězců, počítání zbývajícího. Toto je standardní přístup v oboru definovaný specifikací segmentace textu Unicode.
Počítání znaků: Pro počet "včetně mezer" jednoduše změřte délku řetězce. Pro počet "bez mezer" nejprve odstraňte všechny prázdné znaky. Obě metody jsou v souladu s normami Konsorcia World Wide Web (W3C).
Detekce vět: Identifikace ukončovací interpunkce (. ! ?) následované mezerou nebo koncem textu. Základní heuristiky zabraňují falešným pozitivům u běžných zkratek jako "Dr." nebo "Mrs."—i když složitější případy jako "The U.S. economy grew 2.5%." mohou občas produkovat neočekávané počty. Dokonalá detekce vět vyžaduje zpracování přirozeného jazyka; tato implementace upřednostňuje rychlost a pokrývá více než 95 % typických případů použití.
Frekvence slov: Převedení na malá písmena (shoda bez rozlišení velikosti písmen), počítání výskytů, řazení podle frekvence. Odhaluje vzory, ale má omezení—"running" a "run" jsou počítány jako různá slova a běžné členy jako "the" často dominují.
Veškeré zpracování probíhá na straně klienta ve vašem prohlížeči pomocí nativních metod řetězců jazyka JavaScript. Žádná data neopouštějí vaše zařízení.
Studenti čelí přísným požadavkům na počet slov - typicky 500, 1 000, 1 500 nebo 2 000 slov pro eseje. Pokud chybí byť jen 50 slov, můžete přijít o body, zatímco překročení limitu naznačuje, že neumíte text stručně editovat.
Běžný scénář: máte pocit, že jste napsali dostatek textu, ale počet slov ukazuje 1 847 slov pro minimální limit 2 000 slov. Místo vyplňování textem bez obsahu analyzujte průměrný počet slov na větu. Pokud je nižší než 20, pravděpodobně píšete příliš stručně a mohli byste rozšířit komplexní myšlenky o propracovanější vysvětlení.
Vyhledávače upřednostňují komplexní obsah. Data z mnoha SEO studií naznačují, že články o délce 1 500-2 500 slov mívají vyšší hodnocení pro konkurenční klíčová slova. Samotný počet slov však úspěch nezaručuje - potřebujete také kvalitní obsah.
Použijte frekvenční analýzu ke kontrole použití klíčových slov. Pokud se vaše cílové klíčové slovo vyskytuje 30krát ve 2 000 slovech (1,5% hustota), nacházíte se v ideálním rozmezí. Nad 3 % pravděpodobně dochází ke keyword stuffingu, což Google penalizuje.
Každá platforma má jiné limity: Twitter umožňuje 280 znaků, příspěvky na LinkedIn mají limit 3 000 znaků (přičemž první 140 znaků je zobrazeno bez "zobrazit více"), Instagram podporuje 2 200 znaků v popisku. Udržení dopadu při zachování těchto omezení vyžaduje přesnost.
Počet znaků bez mezer je důležitý také pro SMS marketing. Standardní SMS pojme 160 znaků, ale tento limit někdy nezahrnuje mezery. Překročení limitu rozdělí zprávu do několika textů, často s narušeným formátováním.
Výzkum ukazuje, že e-maily do 125 slov mají nejvyšší míru odpovědí. Nad 200 slov míra odpovědí prudce klesá. Odhad doby čtení pomáhá toto posoudit - cílejte na dobu čtení do 1 minuty pro oslovení nových kontaktů, do 2 minut pro interní komunikaci.
Prezentační slot v délce 10 minut vyžaduje přibližně 1 300-1 500 slov připraveného textu (při předpokladu 130-150 slov za minutu mluvené řeči, což je pomalejší než rychlost čtení). Vložte svůj skript, zkontrolujte počet slov a upravte jej. Překročení času vás přeruší; předčasné dokončení vás může prezentovat jako nepřipraveného.
Přeložený text je typicky o 15-30 % delší než anglický originál kvůli gramatickým rozdílům. Španělština má tendenci být delší, němčina ještě více. Porovnáním počtu znaků mezi zdrojovým a překládaným textem můžete odhalit potenciální problémy - pokud je váš německý překlad kratší než anglický, pravděpodobně něco chybí.
Tento analyzátor se zaměřuje na základní metriky—počet slov, počet znaků, strukturu vět. Pro hlubší analýzu zvažte tyto specializované nástroje:
Skóre čitelnosti: Flesch-Kincaid stupeň obtížnosti a Gunning Fog Index počítají obtížnost čtení na základě počtu slabik a délky věty. Tyto vzorce poskytují objektivní hodnocení čitelnosti, i když mají omezení—„Kočka seděla" je hodnocena jako jednodušší než „Je to komplikované", přestože mají podobnou obtížnost porozumění.
Gramatické kontroly: Nástroje jako Grammarly detekují gramatické chyby, navrhují vylepšení stylu a upozorňují na pasivní slovesa. Doplňují textové analyzátory zaměřením se na správnost spíše než na statistiky.
Analýza sentimentu: Modely NLP určují emocionální tón—pozitivní, negativní nebo neutrální. Jsou užitečné pro analýzu zpětné vazby od zákazníků nebo zmínek na sociálních médiích ve velkém měřítku.
Detekce plagiátů: Porovnává váš text s miliardami webových stránek a akademických prací. Nezbytné pro akademickou integritu a ověřování originality obsahu.
Před počítači počítali spisovatelé a redaktoři slova ručně — zdlouhavě a náchylně k chybám. První automatické počítače slov se objevily v mechanických psacích strojích v 90. letech 19. století, i když počítaly pouze úhozy kláves, nikoli skutečná slova.
Digitální zpracování textu změnilo vše. WordStar (1978) a WordPerfect (1979) zavedly softwarové počítání slov, čímž zpřístupnily přesné textové metriky každému, kdo měl osobní počítač. Do poloviny 80. let se počítání slov stalo standardní funkcí každého textového editoru.
Éra internetu přinesla nové požadavky. Limit 140 znaků (později 280) na Twitteru v roce 2006 učinil počítání znaků každodenní aktivitou pro miliony uživatelů. Blogové platformy přidaly kolem roku 2010 odhady doby čtení, které pomáhají čtenářům rozhodnout se, zda investují čas do dlouhých článků. Nástroje SEO v 2010. letech popularizovaly analýzu hustoty klíčových slov, přestože algoritmy Google nakonec penalizovaly zjevné nacpávání klíčových slov.
Dnešní analyzátory textu kombinují jednoduchost s výkonem — okamžité výsledky, žádná instalace, fungující zcela v prohlížeči. Základní algoritmy se od 70. let příliš nezměnily (rozdělování podle mezer zůstává standardní metodou počítání slov), ale dostupnost se dramaticky zlepšila.
Zde jsou implementační příklady funkcí pro analýzu textu v různých programovacích jazycích:
1// Funkce pro analýzu textu v JavaScriptu
2
3function analyzeText(text) {
4 if (!text || text.trim().length === 0) {
5 return {
6 wordCount: 0,
7 charCountWithSpaces: 0,
8 charCountWithoutSpaces: 0,
9 sentenceCount: 0,
10 paragraphCount: 0,
11 avgWordsPerSentence: 0,
12 topWords: [],
13 readingTime: '0 sekund'
14 };
15 }
16
17 const words = text.trim().split(/\s+/).filter(word => word.length > 0);
18 const wordCount = words.length;
19 const charCountWithSpaces = text.length;
20 const charCountWithoutSpaces = text.replace(/\s+/g, '').length;
21
22 // Počet vět (základní implementace)
23 const sentenceCount = Math.max(1, (text.match(/[.!?]+/g) || []).length);
24
25 // Počet odstavců
26 const paragraphs = text.split(/\n+/).filter(p => p.trim().length > 0);
27 const paragraphCount = Math.max(1, paragraphs.length);
28
29 // Výpočet průměrného počtu slov na větu
30 const avgWordsPerSentence = (wordCount / sentenceCount).toFixed(1);
31
32 // Nalezení 5 nejčastějších slov
33 const wordFrequency = {};
34 words.forEach(word => {
35 const lowerWord = word.toLowerCase().replace(/[^a-z0-9]/g, '');
36 if (lowerWord) {
37 wordFrequency[lowerWord] = (wordFrequency[lowerWord] || 0) + 1;
38 }
39 });
40
41 const topWords = Object.entries(wordFrequency)
42 .sort((a, b) => b[1] - a[1])
43 .slice(0, 5)
44 .map(([word, count]) => ({ word, count }));
45
46 // Výpočet doby čtení (225 slov za minutu)
47 const minutes = Math.floor(wordCount / 225);
48 const seconds = Math.round((wordCount % 225) / 225 * 60);
49 const readingTime = minutes > 0
50 ? `${minutes} min ${seconds} sec`
51 : `${seconds} sekund`;
52
53 return {
54 wordCount,
55 charCountWithSpaces,
56 charCountWithoutSpaces,
57 sentenceCount,
58 paragraphCount,
59 avgWordsPerSentence: parseFloat(avgWordsPerSentence),
60 topWords,
61 readingTime
62 };
63}
64
65// Příklad použití:
66const sampleText = "Ahoj světe! Toto je analyzátor textu. Počítá slova a další věci.";
67const results = analyzeText(sampleText);
68console.log(results);
691import re
2from collections import Counter
3
4def analyze_text(text):
5 if not text or not text.strip():
6 return {
7 'word_count': 0,
8 'char_count_with_spaces': 0,
9 'char_count_without_spaces': 0,
10 'sentence_count': 0,
11 'paragraph_count': 0,
12 'avg_words_per_sentence': 0,
13 'top_words': [],
14 'reading_time': '0 sekund'
15 }
16
17 # Počet slov
18 words = text.split()
19 word_count = len(words)
20
21 # Počet znaků
22 char_count_with_spaces = len(text)
23 char_count_without_spaces = len(re.sub(r'\s+', '', text))
24
25 # Počet vět
26 sentences = re.findall(r'[.!?]+', text)
27 sentence_count = max(1, len(sentences))
28
29 # Počet odstavců
30 paragraphs = [p for p in text.split('\n') if p.strip()]
31 paragraph_count = max(1, len(paragraphs))
32
33 # Průměrný počet slov na větu
34 avg_words_per_sentence = round(word_count / sentence_count, 1)
35
36 # 5 nejčastějších slov
37 clean_words = [re.sub(r'[^a-z0-9]', '', word.lower())
38 for word in words]
39 clean_words = [w for w in clean_words if w]
40 word_freq = Counter(clean_words)
41 top_words = [{'word': word, 'count': count}
42 for word, count in word_freq.most_common(5)]
43
44 # Doba čtení (225 slov za minutu)
45 minutes = word_count // 225
46 seconds = round((word_count % 225) / 225 * 60)
47 reading_time = f"{minutes} min {seconds} sec" if minutes > 0 else f"{seconds} sekund"
48
49 return {
50 'word_count': word_count,
51 'char_count_with_spaces': char_count_with_spaces,
52 'char_count_without_spaces': char_count_without_spaces,
53 'sentence_count': sentence_count,
54 'paragraph_count': paragraph_count,
55 'avg_words_per_sentence': avg_words_per_sentence,
56 'top_words': top_words,
57 'reading_time': reading_time
58 }
59
60# Příklad použití:
61sample_text = "Ahoj světe! Toto je analyzátor textu. Počítá slova a další věci."
62results = analyze_text(sample_text)
63print(results)
641import java.util.*;
2import java.util.regex.*;
3import java.util.stream.*;
4
5public class TextAnalyzer {
6
7 public static class AnalysisResult {
8 public int wordCount;
9 public int charCountWithSpaces;
10 public int charCountWithoutSpaces;
11 public int sentenceCount;
12 public int paragraphCount;
13 public double avgWordsPerSentence;
14 public List<WordFrequency> topWords;
15 public String readingTime;
16
17 public static class WordFrequency {
18 public String word;
19 public int count;
20
21 public WordFrequency(String word, int count) {
22 this.word = word;
23 this.count = count;
24 }
25 }
26 }
27
28 public static AnalysisResult analyzeText(String text) {
29 AnalysisResult result = new AnalysisResult();
30
31 if (text == null || text.trim().isEmpty()) {
32 result.wordCount = 0;
33 result.charCountWithSpaces = 0;
34 result.charCountWithoutSpaces = 0;
35 result.sentenceCount = 0;
36 result.paragraphCount = 0;
37 result.avgWordsPerSentence = 0;
38 result.topWords = new ArrayList<>();
39 result.readingTime = "0 sekund";
40 return result;
41 }
42
43 // Počet slov
44 String[] words = text.trim().split("\\s+");
45 result.wordCount = words.length;
46
47 // Počet znaků
48 result.charCountWithSpaces = text.length();
49 result.charCountWithoutSpaces = text.replaceAll("\\s+", "").length();
50
51 // Počet vět
52 Pattern sentencePattern = Pattern.compile("[.!?]+");
53 Matcher sentenceMatcher = sentencePattern.matcher(text);
54 result.sentenceCount = Math.max(1, (int) sentenceMatcher.results().count());
55
56 // Počet odstavců
57 String[] paragraphs = text.split("\n+");
58 result.paragraphCount = Math.max(1,
59 (int) Arrays.stream(paragraphs).filter(p -> !p.trim().isEmpty()).count());
60
61 // Průměrný počet slov na větu
62 result.avgWordsPerSentence =
63 Math.round((double) result.wordCount / result.sentenceCount * 10.0) / 10.0;
64
65 // 5 nejčastějších slov
66 Map<String, Integer> wordFreq = new HashMap<>();
67 for (String word : words) {
68 String cleanWord = word.toLowerCase().replaceAll("[^a-z0-9]", "");
69 if (!cleanWord.isEmpty()) {
70 wordFreq.put(cleanWord, wordFreq.getOrDefault(cleanWord, 0) + 1);
71 }
72 }
73
74 result.topWords = wordFreq.entrySet().stream()
75 .sorted(Map.Entry.<String, Integer>comparingByValue().reversed())
76 .limit(5)
77 .map(e -> new AnalysisResult.WordFrequency(e.getKey(), e.getValue()))
78 .collect(Collectors.toList());
79
80 // Doba čtení (225 slov za minutu)
81 int minutes = result.wordCount / 225;
82 int seconds = Math.round((result.wordCount % 225) / 225.0f * 60);
83 result.readingTime = minutes > 0
84 ? minutes + " min " + seconds + " sec"
85 : seconds + " sekund";
86
87 return result;
88 }
89
90 public static void main(String[] args) {
91 String sampleText = "Ahoj světe! Toto je analyzátor textu. Počítá slova a další věci.";
92 AnalysisResult results = analyzeText(sampleText);
93 System.out.println("Počet slov: " + results.wordCount);
94 System.out.println("Doba čtení: " + results.readingTime);
95 }
96}
971' Funkce VBA pro analýzu textu
2Function WordCount(text As String) As Long
3 Dim words() As String
4 If Len(Trim(text)) = 0 Then
5 WordCount = 0
6 Else
7 words = Split(Trim(text), " ")
8 WordCount = UBound(words) + 1
9 End If
10End Function
11
12Function CharCountWithSpaces(text As String) As Long
13 CharCountWithSpaces = Len(text)
14End Function
15
16Function CharCountWithoutSpaces(text As String) As Long
17 Dim textNoSpaces As String
18 textNoSpaces = Replace(text, " ", "")
19 textNoSpaces = Replace(textNoSpaces, vbTab, "")
20 textNoSpaces = Replace(textNoSpaces, vbCrLf, "")
21 textNoSpaces = Replace(textNoSpaces, vbCr, "")
22 textNoSpaces = Replace(textNoSpaces, vbLf, "")
23 CharCountWithoutSpaces = Len(textNoSpaces)
24End Function
25
26Function SentenceCount(text As String) As Long
27 Dim count As Long
28 Dim i As Long
29 count = 0
30
31 For i = 1 To Len(text)
32 If Mid(text, i, 1) = "." Or Mid(text, i, 1) = "!" Or Mid(text, i, 1) = "?" Then
33 count = count + 1
34 End If
35 Next i
36
37 If count = 0 And Len(Trim(text)) > 0 Then
38 count = 1
39 End If
40
41 SentenceCount = count
42End Function
43
44' Použití v Excelu:
45' =WordCount(A1)
46' =CharCountWithSpaces(A1)
47' =CharCountWithoutSpaces(A1)
48' =SentenceCount(A1)
49Tyto příklady ukazují, jak implementovat základní funkce analýzy textu v různých programovacích jazycích. Každou implementaci lze přizpůsobit a rozšířit podle specifických požadavků.
Zde je několik příkladů textových vstupů a jejich odpovídajících výsledků analýzy:
Příklad 1: Krátký odstavec
Vstupní text: "Rychlá hnědá liška skáče přes líného psa. Tato věta obsahuje každé písmeno abecedy."
Výsledky analýzy:
Příklad 2: Víceodstavcový text
Vstupní text: "Ahoj světe! Toto je první odstavec.
Toto je druhý odstavec s větším obsahem. Má několik vět, aby demonstroval analyzátor."
Výsledky analýzy:
Ano, pro standardní text. Oba používají algoritmy rozdělení podle mezer. Občas se objevují odchylky u slov s pomlčkou nebo speciálních znaků — Word počítá "e-commerce" jako jedno slovo, zatímco některé nástroje jako dvě. Pro 99 % běžného psaní se počty shodují přesně.
Různé platformy počítají odlišně. Twitter, LinkedIn a většina sociálních médií zahrnuje mezery do limitu znaků. Některé akademické časopisy a mezinárodní textové systémy (jako japonské mobilní operátory) mezery vylučují. Mít oba počty zabraňuje frustraci z psaní 280 znaků jen proto, abyste zjistili, že cílová platforma počítá jinak.
Je to užitečný přibližný údaj založený na 225 slovech za minutu, což je průměrná rychlost dospělého čtenáře. Technický obsah trvá déle, beletrie se čte rychleji. Použijte to jako výchozí bod — skutečné časy se liší o 20-30 % v závislosti na složitosti a čtenářově obeznámenosti s tématem.
Počítání znaků funguje univerzálně. Počítání slov funguje pro jakýkoli jazyk používající mezery jako hranice slov (španělština, francouzština, němčina, italština atd.). Jazyky bez oddělení slov — čínština, japonština, thajština — neposkytnou smysluplné počty slov. Detekce vět funguje docela dobře pro evropské jazyky, ale může mít potíže s jazyky používajícími odlišné interpunkční systémy.
Technicky ne, ale výkon klesá nad 100 000 znaků (přibližně 70stránková novela). Pro běžné použití — blogy, eseje, emaily, sociální média — zpracování probíhá okamžitě.
Přibližně 95% přesný pro standardní text. Zvládá běžné zkratky (Dr., Mrs., vs.), ale může mít potíže s desetinnými čísly ("Skóre bylo 3.5 bodu") nebo neobvyklou interpunkcí. Pokud potřebujete naprosto přesné počítání vět pro lingvistický výzkum, budete potřebovat specializované NLP nástroje.
To je přirozený jazyk. Funkční slova (členy, předložky, spojky) tvoří 40-50 % anglického textu. Pokud kontrolujete nadměrné používání klíčových slov, podívejte se dál než na první nebo druhou pozici. Vaše cílová klíčová slova by se měla objevovat na pozicích 3-5 s přiměřenou frekvencí, ne dominovat seznamu.
Ano, ale záleží na kontextu. Algoritmy Google penalizují zjevné nacpávání klíčových slov (hustota nad 3 %) a odměňují přirozený jazyk. Pokud se vaše cílové klíčové slovo objevuje v top 5 nejčastějších slovech s hustotou 1-2 %, jste na dobré cestě. Pokud se objevuje 50+ krát v 1000slovém článku na první pozici, pravděpodobně příliš optimalizujete.
Ať už ověřujete, zda esej splňuje požadavky, optimalizujete blogový obsah pro SEO nebo zajišťujete, aby tweet odpovídal limitu znaků, vložte svůj text výše a okamžitě získejte metriky. Žádná registrace, žádná instalace, žádný sběr dat - jen přímočará analýza textu, která funguje.
Trauzettel-Klosinski S, Dietz K. „Standardizované hodnocení čtení: Nové mezinárodní texty pro rychlost čtení IReST." Investigative Ophthalmology & Visual Science. 2012. PMID: 16844754
Unicode Consortium. „Segmentace textu Unicode (UAX #29)." Unicode Standard Annex #29. https://unicode.org/reports/tr29/
World Wide Web Consortium. „Model znaků pro World Wide Web: Porovnávání řetězců." W3C pracovní návrh. https://www.w3.org/TR/charmod-norm/
Kincaid JP, Fishburne RP, Rogers RL, Chissom BS. „Odvození nových vzorců čitelnosti pro personál amerického námonictva." Zpráva výzkumné pobočky 8-75, Velení technického výcviku námořnictva, 1975. https://www.govinfo.gov/content/pkg/GOVPUB-ED-PURL-gpo106104/pdf/GOVPUB-ED-PURL-gpo106104.pdf
Objevte další nástroje, které by mohly být užitečné pro vaši pracovní postup.