Análise instantânea de texto com contagem de palavras, contagem de caracteres (com/sem espaços), contagem de sentenças, tempo de leitura e análise de frequência. Perfeito para ensaios, SEO e mídias sociais.
Já ficou olhando para um documento se perguntando se atingiu o mínimo de 500 palavras ou se manteve dentro de um limite rígido de caracteres? É exatamente isso que esta ferramenta resolve.
Um analisador de texto revela instantaneamente métricas importantes sobre sua escrita—contagem de palavras, contagem de caracteres (com e sem espaços), contagem de sentenças, contagem de parágrafos, tempo de leitura e muito mais. Cole seu conteúdo, clique em "Analisar" e obtenha estatísticas abrangentes em milissegundos.
O que o torna particularmente útil: você vê ambos os tipos de contagem de caracteres. Plataformas de mídia social como o Twitter contam todos os caracteres, incluindo espaços, enquanto alguns sistemas de submissão acadêmica os excluem. Ter ambas as métricas significa que você não será pego de surpresa ao colar conteúdo em diferentes plataformas.
A ferramenta funciona completamente no seu navegador—sem uploads de servidor, sem configurações complexas, sem necessidade de contas. Apenas análise de texto instantânea que corresponde aos algoritmos de contagem usados pelo Microsoft Word e Google Docs.
Usar esta ferramenta leva cerca de 5 segundos:
Insira Seu Texto: Cole conteúdo de qualquer fonte—documentos do Word, Google Docs, e-mails, rascunhos de blog ou digite diretamente na área de entrada.
Clique em Analisar: Pressione o botão de análise e veja os resultados aparecerem instantaneamente. O processamento ocorre no lado do cliente, então documentos com mais de 10.000 palavras são analisados em menos de um segundo.
Revise os Resultados: As estatísticas são exibidas em um layout de cartão fácil de visualizar. Cada métrica mostra um rótulo e número claros—sem necessidade de interpretação.
Itere Rapidamente: Edite seu texto e faça a reanálise quantas vezes forem necessárias. Isso é particularmente útil quando você está tentando atingir contagens de palavras específicas para ensaios ou se manter dentro dos limites de caracteres para postagens em redes sociais.
Suporte de Idiomas: Funciona com qualquer idioma que use espaços para separar palavras (inglês, espanhol, francês, alemão, etc.). A contagem de caracteres funciona universalmente, embora as estimativas de tempo de leitura assumam velocidades de leitura em inglês (225 palavras por minuto). Para idiomas como chinês ou japonês que não usam separadores de palavras, as contagens de caracteres permanecem precisas, mas as contagens de palavras não serão significativas.
Texto do mundo real é bagunçado—espaços extras, quebras de linha inconsistentes, formatação especial. Aqui está como o analisador lida com cenários comuns:
Um caso extremo comum: copiar texto de PDFs frequentemente introduz quebras de linha estranhas no meio de uma sentença. O analisador lida com isso com elegância, embora você possa ver contagens de parágrafos maiores que o esperado. Quando isso acontece, a proporção de sentenças por parágrafo revela o problema.
Aqui está o que cada estatística indica e por que é importante:
Total de palavras separadas por espaços. Palavras com hífen como "bem-estar" contam como uma palavra, assim como contrações como "não".
Por que isso importa: A maioria das tarefas acadêmicas especifica requisitos de contagem de palavras. O marketing de conteúdo também costuma visar intervalos específicos — posts de blog geralmente miram entre 1.500-2.000 palavras para SEO, enquanto legendas de mídias sociais funcionam melhor com menos de 150 palavras.
Todos os caracteres incluindo letras, números, pontuação e espaços.
Por que isso importa: O limite de 280 caracteres do Twitter, o limite de 3.000 caracteres de postagens do LinkedIn e mensagens SMS contam espaços. Esta é sua contagem de caracteres "do mundo real".
Todos os caracteres excluindo qualquer espaço em branco.
Por que isso importa: Alguns periódicos acadêmicos e sistemas de submissão excluem espaços dos limites. Um limite de 5.000 caracteres sem espaços oferece aproximadamente 20% mais espaço do que um que inclui espaços.
Detectada por pontuação terminal (. ! ?) seguida por espaço ou fim do texto. Heurísticas básicas impedem a contagem de abreviações como "Dr." como quebras de sentença.
Por que isso importa: Combinado com a contagem de palavras, revela a complexidade das sentenças. Artigos de notícias têm em média 15-20 palavras por sentença, enquanto textos acadêmicos geralmente têm 25-30.
Separados por quebras de linha. Mesmo texto de uma única linha conta como um parágrafo.
Por que isso importa: Leitores online escaneiam em vez de ler. Parágrafos curtos (3-5 sentenças) melhoram a legibilidade em telas. Se você tem 500 palavras em 3 parágrafos, está escrevendo muros de texto que afastam leitores.
Total de palavras dividido pela contagem de sentenças, arredondado para uma casa decimal.
Por que isso importa: Esta única métrica prevê a legibilidade melhor que quase qualquer outra coisa. Mire em 15-20 para públicos gerais, 20-25 para conteúdo profissional, 25+ para escrita acadêmica. Ultrapassar 30 palavras por sentença geralmente significa que você precisa dividir o texto.
As palavras que aparecem com mais frequência, com contagens de ocorrência.
Por que isso importa: Revela o uso de palavras-chave e possível excesso. Ao escrever conteúdo para SEO, você quer sua palavra-chave aqui, mas sem dominar. Se uma palavra aparece 50 vezes em um artigo de 500 palavras, você está fazendo "keyword stuffing". Linguagem natural mostra vocabulário variado nessas posições principais.
Baseado em 225 palavras por minuto, a velocidade média de leitura silenciosa em inglês. Segundo pesquisa de Trauzettel-Klosinski (2006), velocidades de leitura de adultos normais variam entre 200-250 palavras por minuto, com 225 representando a mediana.
Por que isso importa: Posts de blog com tempo de leitura de 7-8 minutos têm melhor engajamento. Leitores decidem inconscientemente se vão investir tempo antes de começar. Artigos de newsletter com menos de 5 minutos têm maiores taxas de conclusão.
A ferramenta usa algoritmos padrão de processamento de texto que correspondem ao Microsoft Word e Google Docs:
Contagem de Palavras: Divide o texto em limites de espaço em branco (espaços, tabulações, quebras de linha), filtra strings vazias, conta o que resta. Esta é a abordagem padrão da indústria definida pela especificação de Segmentação de Texto Unicode.
Contagem de Caracteres: Para a contagem "com espaços", simplesmente mede o comprimento da string. Para "sem espaços", remove primeiro todos os caracteres de espaço em branco. Ambos os métodos estão alinhados com os padrões do World Wide Web Consortium (W3C).
Detecção de Sentenças: Identifica pontuação terminal (. ! ?) seguida por espaço em branco ou fim de texto. Heurísticas básicas previnem falsos positivos de abreviações comuns como "Dr." ou "Sra."—embora casos complexos como "The U.S. economy grew 2.5%." possam ocasionalmente produzir contagens inesperadas. A detecção perfeita de sentenças requer processamento de linguagem natural; esta implementação prioriza velocidade e cobre mais de 95% dos casos de uso típicos.
Frequência de Palavras: Converte para minúsculas (correspondência sem distinção de maiúsculas e minúsculas), conta ocorrências, ordena por frequência. Isso revela padrões, mas tem limitações—"correndo" e "correr" são contados como palavras diferentes, e artigos comuns como "o" frequentemente dominam.
Todo o processamento acontece no lado do cliente no seu navegador usando métodos nativos de string do JavaScript. Nenhum dado sai do seu dispositivo.
Os estudantes enfrentam requisitos rígidos de contagem de palavras — tipicamente 500, 1.000, 1.500 ou 2.000 palavras para ensaios. Ficar aquém por até 50 palavras pode custar pontos, enquanto ultrapassar os limites sugere que você não consegue editar de forma concisa.
Um cenário comum: você escreveu o que parece ser suficiente, mas a contagem mostra 1.847 palavras para um mínimo de 2.000 palavras. Em vez de preencher com conteúdo irrelevante, analise suas palavras médias por frase. Se estiver abaixo de 20, você pode estar escrevendo de forma muito sucinta e poderia expandir ideias complexas com explicações mais nuançadas.
Mecanismos de busca favorecem conteúdo abrangente. Dados de diversos estudos de SEO sugerem que artigos entre 1.500-2.500 palavras tendem a ranquear melhor para palavras-chave competitivas. Mas a contagem de palavras sozinha não garante sucesso — você também precisa de substância.
Use a análise de frequência para verificar o uso de palavras-chave. Se sua palavra-chave alvo aparecer 30 vezes em 2.000 palavras (densidade de 1,5%), você está no ponto ideal. Acima de 3% e provavelmente estará fazendo "keyword stuffing", o que o Google penaliza.
Cada plataforma tem limites diferentes: Twitter permite 280 caracteres, posts do LinkedIn têm limite de 3.000 caracteres (embora apenas os primeiros 140 sejam exibidos sem "ver mais"), legendas do Instagram suportam 2.200 caracteres. Manter-se dentro desses limites enquanto mantém o impacto requer precisão.
A contagem de caracteres sem espaços é importante para marketing por SMS. Um SMS padrão suporta 160 caracteres, mas esse limite exclui espaços em alguns sistemas. Ultrapassar o limite divide sua mensagem em múltiplos textos, muitas vezes com formatação quebrada.
Pesquisas mostram que e-mails com menos de 125 palavras têm as maiores taxas de resposta. Acima de 200 palavras, as taxas de resposta despencam. A estimativa de tempo de leitura ajuda a avaliar isso — mire em menos de 1 minuto para abordagens iniciais, menos de 2 minutos para comunicações internas.
Um espaço de apresentação de 10 minutos requer aproximadamente 1.300-1.500 palavras de conteúdo roteirizado (assumindo uma taxa de 130-150 palavras por minuto ao falar, que é mais lenta que a taxa de leitura). Cole seu roteiro, verifique a contagem de palavras e ajuste conforme necessário. Ultrapassar o tempo faz você ser interrompido; terminar cedo o faz parecer despreparado.
Textos traduzidos geralmente são 15-30% mais longos que os originais em inglês devido a diferenças gramaticais. Espanhol tende para o lado mais longo, alemão ainda mais. Comparando contagens de caracteres entre a fonte e a tradução, você pode identificar problemas potenciais — se sua tradução em alemão for mais curta que o inglês, provavelmente algo está faltando.
Este analisador foca em métricas fundamentais—contagem de palavras, contagem de caracteres, estrutura de sentenças. Para uma análise mais profunda, considere estas ferramentas especializadas:
Pontuações de Legibilidade: O Nível de Grau Flesch-Kincaid e o Índice Gunning Fog calculam a dificuldade de leitura com base na contagem de sílabas e comprimento das sentenças. Essas fórmulas fornecem classificações objetivas de legibilidade, embora tenham limitações—"O gato sentou" é pontuado como mais simples do que "É complicado", apesar de uma dificuldade de compreensão similar.
Verificadores Gramaticais: Ferramentas como Grammarly detectam erros gramaticais, sugerem melhorias de estilo e sinalizam voz passiva. Elas complementam analisadores de texto focando na correção em vez de estatísticas.
Análise de Sentimento: Modelos de PLN determinam o tom emocional—positivo, negativo ou neutro. Útil para analisar feedback de clientes ou menções em redes sociais em grande escala.
Detecção de Plágio: Compara seu texto com bilhões de páginas da web e artigos acadêmicos. Essencial para integridade acadêmica e verificação de originalidade de conteúdo.
Antes dos computadores, escritores e editores contavam palavras manualmente - um processo tedioso e propenso a erros. Os primeiros contadores de palavras automatizados apareceram em máquinas de escrever mecânicas durante a década de 1890, embora eles apenas contassem toques de tecla, não palavras reais.
O processamento de texto digital mudou tudo. WordStar (1978) e WordPerfect (1979) introduziram a contagem de palavras baseada em software, tornando métricas de texto precisas acessíveis a qualquer pessoa com um PC. No início dos anos 1980, a contagem de palavras se tornou um recurso padrão em todos os processadores de texto.
A era da internet trouxe novas demandas. O limite de 140 caracteres do Twitter (depois 280) em 2006 tornou a contagem de caracteres uma atividade diária para milhões. Plataformas de blog adicionaram estimativas de tempo de leitura por volta de 2010, ajudando os leitores a decidir se investiriam tempo em artigos longos. Ferramentas de SEO na década de 2010 popularizaram a análise de densidade de palavras-chave, embora as atualizações do algoritmo do Google eventualmente penalizassem o uso excessivo de palavras-chave.
Hoje, os analisadores de texto combinam simplicidade e poder - resultados instantâneos, sem instalação, funcionando completamente no navegador. Os algoritmos subjacentes não mudaram muito desde a década de 1970 (dividir por espaços em branco continua sendo o método padrão de contagem de palavras), mas a acessibilidade melhorou drasticamente.
Aqui estão exemplos de implementação de funções de análise de texto em várias linguagens de programação:
1// Funções de Análise de Texto em JavaScript
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 segundos'
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 // Contagem de sentenças (implementação básica)
23 const sentenceCount = Math.max(1, (text.match(/[.!?]+/g) || []).length);
24
25 // Contagem de parágrafos
26 const paragraphs = text.split(/\n+/).filter(p => p.trim().length > 0);
27 const paragraphCount = Math.max(1, paragraphs.length);
28
29 // Calcular média de palavras por sentença
30 const avgWordsPerSentence = (wordCount / sentenceCount).toFixed(1);
31
32 // Encontrar as 5 palavras mais frequentes
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 // Calcular tempo de leitura (225 palavras por minuto)
47 const minutes = Math.floor(wordCount / 225);
48 const seconds = Math.round((wordCount % 225) / 225 * 60);
49 const readingTime = minutes > 0
50 ? `${minutes} min ${seconds} seg`
51 : `${seconds} segundos`;
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// Exemplo de uso:
66const sampleText = "Olá mundo! Este é um analisador de texto. Ele conta palavras e mais.";
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 segundos'
15 }
16
17 # Contagem de palavras
18 words = text.split()
19 word_count = len(words)
20
21 # Contagem de caracteres
22 char_count_with_spaces = len(text)
23 char_count_without_spaces = len(re.sub(r'\s+', '', text))
24
25 # Contagem de sentenças
26 sentences = re.findall(r'[.!?]+', text)
27 sentence_count = max(1, len(sentences))
28
29 # Contagem de parágrafos
30 paragraphs = [p for p in text.split('\n') if p.strip()]
31 paragraph_count = max(1, len(paragraphs))
32
33 # Média de palavras por sentença
34 avg_words_per_sentence = round(word_count / sentence_count, 1)
35
36 # 5 palavras mais frequentes
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 # Tempo de leitura (225 palavras por minuto)
45 minutes = word_count // 225
46 seconds = round((word_count % 225) / 225 * 60)
47 reading_time = f"{minutes} min {seconds} seg" if minutes > 0 else f"{seconds} segundos"
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# Exemplo de uso:
61sample_text = "Olá mundo! Este é um analisador de texto. Ele conta palavras e mais."
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 segundos";
40 return result;
41 }
42
43 // Contagem de palavras
44 String[] words = text.trim().split("\\s+");
45 result.wordCount = words.length;
46
47 // Contagem de caracteres
48 result.charCountWithSpaces = text.length();
49 result.charCountWithoutSpaces = text.replaceAll("\\s+", "").length();
50
51 // Contagem de sentenças
52 Pattern sentencePattern = Pattern.compile("[.!?]+");
53 Matcher sentenceMatcher = sentencePattern.matcher(text);
54 result.sentenceCount = Math.max(1, (int) sentenceMatcher.results().count());
55
56 // Contagem de parágrafos
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 // Média de palavras por sentença
62 result.avgWordsPerSentence =
63 Math.round((double) result.wordCount / result.sentenceCount * 10.0) / 10.0;
64
65 // 5 palavras mais frequentes
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 // Tempo de leitura (225 palavras por minuto)
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 + " seg"
85 : seconds + " segundos";
86
87 return result;
88 }
89
90 public static void main(String[] args) {
91 String sampleText = "Olá mundo! Este é um analisador de texto. Ele conta palavras e mais.";
92 AnalysisResult results = analyzeText(sampleText);
93 System.out.println("Contagem de Palavras: " + results.wordCount);
94 System.out.println("Tempo de Leitura: " + results.readingTime);
95 }
96}
971' Função VBA do Excel para Análise de Texto
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' Uso no Excel:
45' =WordCount(A1)
46' =CharCountWithSpaces(A1)
47' =CharCountWithoutSpaces(A1)
48' =SentenceCount(A1)
49Estes exemplos demonstram como implementar as principais funções de análise de texto em diferentes linguagens de programação. Cada implementação pode ser adaptada e estendida com base em requisitos específicos.
Aqui estão vários exemplos de entradas de texto e seus respectivos resultados de análise:
Exemplo 1: Parágrafo Curto
Texto de Entrada: "O rápido raposa marrom pula sobre o cão preguiçoso. Esta frase contém todas as letras do alfabeto."
Resultados da Análise:
Exemplo 2: Texto com Múltiplos Parágrafos
Texto de Entrada: "Olá mundo! Este é o primeiro parágrafo.
Este é o segundo parágrafo com mais conteúdo. Ele tem múltiplas frases para demonstrar o analisador."
Resultados da Análise:
Sim, para texto padrão. Ambos usam algoritmos de divisão por espaço em branco. Discrepâncias ocasionalmente aparecem com palavras com hífen ou caracteres especiais—o Word trata "e-commerce" como uma palavra, enquanto algumas ferramentas contam como duas. Para 99% da escrita típica, as contagens correspondem exatamente.
Diferentes plataformas contam de forma diferente. Twitter, LinkedIn e a maioria das redes sociais incluem espaços nos limites de caracteres. Alguns periódicos acadêmicos e sistemas de texto internacionais (como operadoras móveis japonesas) excluem espaços. Ter ambos previne a frustração de escrever 280 caracteres apenas para descobrir que a plataforma de destino conta de forma diferente.
É uma aproximação útil baseada em 225 palavras por minuto, a velocidade média de leitura de um adulto. Conteúdo técnico leva mais tempo, ficção narrativa lê-se mais rápido. Use como referência—os tempos reais variam em 20-30% dependendo da complexidade e familiaridade do leitor com o assunto.
A contagem de caracteres funciona universalmente. A contagem de palavras funciona para qualquer idioma que use espaços como limites de palavras (espanhol, francês, alemão, italiano, etc.). Idiomas sem separadores de palavras—chinês, japonês, tailandês—não produzirão contagens de palavras significativas. A detecção de sentenças funciona razoavelmente bem para línguas europeias, mas pode ter dificuldades com idiomas que usam sistemas de pontuação diferentes.
Não tecnicamente, mas o desempenho se degrada além de 100.000 caracteres (aproximadamente um romance de 70 páginas). Para uso típico—posts de blog, ensaios, e-mails, redes sociais—o processamento acontece instantaneamente.
Cerca de 95% precisa para texto padrão. Lida com abreviações comuns (Dr., Sra., vs.) mas pode ser confundida por números decimais ("A pontuação foi 3,5 pontos") ou pontuação incomum. Se você precisar de contagens de sentenças perfeitas para pesquisa linguística, precisará de ferramentas de PNL especializadas.
Isso é linguagem natural. Palavras funcionais (artigos, preposições, conjunções) compõem 40-50% do texto em português. Se você está verificando o uso excessivo de palavras-chave, olhe além das posições 1 ou 2. Suas palavras-chave de destino devem aparecer nas posições 3-5 com frequência razoável, não dominando a lista.
Sim, mas o contexto importa. Os algoritmos do Google penalizam recheio óbvio de palavras-chave (3%+ de densidade) enquanto recompensam linguagem natural. Se sua palavra-chave de destino aparecer entre as 5 mais frequentes com densidade de 1-2%, você está no caminho certo. Se aparecer 50+ vezes em um artigo de 1.000 palavras na posição 1, provavelmente você está otimizando demais.
Seja para verificar se um ensaio atende aos requisitos, otimizar o conteúdo de um blog para SEO ou garantir que um tweet se encaixe nos limites de caracteres, cole seu texto acima e obtenha métricas instantâneas. Sem cadastro, sem instalação, sem coleta de dados — apenas análise de texto direta e eficiente.
Trauzettel-Klosinski S, Dietz K. "Avaliação Padronizada de Desempenho de Leitura: Os Novos Textos Internacionais de Velocidade de Leitura IReST." Investigative Ophthalmology & Visual Science. 2012. PMID: 16844754
Consórcio Unicode. "Segmentação de Texto Unicode (UAX #29)." Anexo Padrão Unicode #29. https://unicode.org/reports/tr29/
Consórcio World Wide Web. "Modelo de Caracteres para a World Wide Web: Correspondência de Strings." Rascunho de Trabalho W3C. https://www.w3.org/TR/charmod-norm/
Kincaid JP, Fishburne RP, Rogers RL, Chissom BS. "Derivação de Novas Fórmulas de Legibilidade para Pessoal Alistado da Marinha." Relatório do Ramo de Pesquisa 8-75, Comando de Treinamento Técnico Naval, 1975. https://www.govinfo.gov/content/pkg/GOVPUB-ED-PURL-gpo106104/pdf/GOVPUB-ED-PURL-gpo106104.pdf
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