原稿テキスト 入力または貼り付け時にスコアを計算します
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サンプル:
ライティングと読みやすさスイート WordCounter 分析と数式スコアカード
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フレッシュな読みやすさ テキスト待ち
-- / 100
フレッシュキンケイド
-- ターゲット:Gr. 7–9
ガンニングフォグ
-- ターゲット: 7–12
コールマン・リオー
-- ターゲット:Gr. 8~10
SMOG指数
-- ターゲット:Gr. 8~11
自動可読性 (ARI)
-- ターゲット:Gr. 7–9
平均文長
-- w/s 対象: 14 ~ 18 歳
平均単語長 0.0 ch
総音節数 0
複雑な単語 (3 音以上) 0 (0%)
短い単語 (1 音) 0 (0%)
上位キーワード密度 一般的なストップワードを除外します
テキストを入力して、頻度の高いキーワードの分布を表示します...
エンタープライズコアインテリジェンス

無料の読みやすさチェッカー — 学年レベルとテキスト指標を分析

エンジン仕様、ニューラルメトリクス、運用ブループリント

包括的な言語フレームワーク全体で、読みやすさ、学年レベルの難しさ、感情、語彙の豊富さを評価します。

6 標準可読性指数

Flesch Reading Ease、Flesch-Kincaid、Gunning Fog、Coleman-Liau、SMOG、および自動可読性を瞬時に計算します。

語彙の多様性と豊富さ

すべての段落にわたるタイプトークン比率 (TTR)、語彙の多様性、意味の繰り返しを測定します。

感情と感情の極性

トーンのバランス、プラス/マイナスの極性、ジャーナリズムとブランドの基準に対する客観的なスタンスを評価します。

音節と文節の複雑さのマップ

複数音節の語彙のボトルネック、多音節の単語、複雑な複合文にフラグを立てます。

対象読者のベンチマーク

一般人 (中学 2 年生)、専門家、および学術的な期待に対する読解の難しさをベンチマークします。

一時的なインメモリ監査

独自のビジネス レポートや未発表の論文は、保持されることなく RAM バッファ内でのみ解析されます。

システム方法論

段階的な処理アーキテクチャ

ゼロ保持ニューラル パイプラインが高速揮発性メモリ内で入力をどのように取り込み、分析し、処理するか。

ステップ 1

ドキュメントまたは抜粋の取り込み

コンテンツを貼り付けるか、.docx/.pdf をアップロードして、インスタント統計言語学を実行します。

ステップ 2

マルチベクトルアルゴリズム解析

音節カウンター、文節スプリッター、語彙インデックスはリアルタイムで構文を評価します。

ステップ 3

診断ダッシュボードを検査する

読みやすさのスコア、学年レベルの推奨事項、および読書時間の見積もりを確認します。

検証アーキテクチャ

よくある質問と技術リファレンス

アルゴリズムのベンチマーク、データの機密性、ファイル制限、統合プロトコルに関する包括的な回答。

60 ~ 70 のスコアは、一般向けの作文 (およそ 8 年生から 9 年生レベル) に最適です。 50 ~ 60 のスコアは大学レベルの散文を表し、50 未満のスコアは専門的な学術文献または技術文献を表します。

これは、平均文長 (1 文あたりの単語数) と 1 単語あたりの平均音節数に基づいた数式を使用しており、米国の学校の学年レベルに直接対応しています。

学術論文には、正確な理論的枠組みに必要な特殊な多音節用語と複雑な従属節が含まれているため、必然的に読みやすさスコアが低くなります。

Gunning Fog は、3 音節以上の複雑な単語に焦点を当てて、読解の学年レベルを推定します。 SMOG 指数は、医療および消費者の法的文献を完全に理解できるように特別に調整されています。

はい。検索エンジンは、検索者の読解能力と意図に一致するコンテンツを優先します。上位の有益なガイドのほとんどは、最適なユーザー エンゲージメントを実現するために、8 級の可読性スコアを目標としています。

一度もない。すべての分析は揮発性 RAM 内で行われ、セッション後に完全に消去されます。

高い語彙の多様性(最小限の繰り返しで多様な語彙)により、読者の疲労を防ぎ、より魅力的で権威のある文章を作成します。

はい。完全に無料で無制限にスキャンでき、アカウントは必要ありません。

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