فاحص Perplexity مجاني قياس قابلية التنبؤ على مستوى الكلمة

يقيس perplexity شيئًا محددًا: مدى مفاجأة نموذج اللغة بالكلمة التالية مباشرة في الجملة. يقدّر هذا الفاحص المجاني ذلك من الجانب الذي يمكنك مراجعته فعليًا، أي تنوع الكلمات، عبر MATTR مقاوم للطول، ونسبة type-token ratio بسيطة، وقائمة بالكلمات التي يعتمد عليها نصك أكثر. إن المفردات الضيقة والمعاد تدويرها تجعل تخمينات النموذج سهلة، وتقلل انتباه القارئ للسبب نفسه. إيقاع الجملة مستوى مختلف، ويتناوله فاحص burstiness؛ أما هذه الصفحة فتبقى عند الكلمة الواحدة.

يقدّر تنوع الكلمات بدرجة MATTR مقاومة لطول النص، ونسبة النوع إلى الرمز، والكلمات التي تميل مسودتك إلى الاعتماد عليها أكثر من غيرها.

نصك

0 / 1,000 كلمة

تنوع الكلمات
يظهر هنا تقدير تنوع الكلمات لديك، مع نسبة النوع إلى الرمز والكلمات التي يكررها مسودتك أكثر من غيرها. إن الصياغة قليلة التنوع هي إحدى السمات التي تجعل النثر يبدو مسطحًا وآليًا.
يقيس تنوع المفردات فور اللصقتُجرى الحسابات على جهازك
باحث أكاديمي يستخدم TextPulse.aiباحث أكاديمي يستخدم TextPulse.aiباحث أكاديمي يستخدم TextPulse.aiباحث أكاديمي يستخدم TextPulse.aiباحث أكاديمي يستخدم TextPulse.aiباحث أكاديمي يستخدم TextPulse.ai

84,000+

باحثون دوليون

4.9

متوسط التقييم

موثوق به من قبل باحثين ينشرون في

Elsevier logoSpringer Nature logoWiley logoIEEE logoTaylor & Francis logoSAGE Publishing logoCambridge University Press logoOxford University Press logoMDPI logo

كيف يقيس فاحص perplexity المسودة

01

أضف المقطع الذي تريد قياسه

تكفي فقرة للبدء، لكن القسم الكامل يمنح قراءة أكثر ثباتًا. تصلح أي مسودة بحثية أو بمساعدة AI.

02

اقرأ درجات المفردات

MATTR على مقياس 0-100 مع فئة حكم، إلى جانب type-token ratio وعدد الكلمات الفريدة.

03

عالج التكرار المهم

تُبيّن قائمة الكلمات المكررة المواضع التي تعتمد فيها المسودة على كلمات قليلة جدًا. نوّع الأفعال والروابط حول مصطلحاتك الأساسية، واترك المصطلحات نفسها دون تغيير.

كيف يقيس هذا الفاحص قابلية التنبؤ على مستوى الكلمة

ثابت عبر أي طول

ينخفض TTR البسيط كلما طال المقطع، لأن الروابط وأدوات التعريف يجب أن تتكرر، وهذا يعاقب النصوص الأطول بصمت. الرقم الرئيس هنا هو MATTR، ويُحسب عبر نافذة متحركة من خمسين كلمة، بحيث يخضع مقطع من صفحتين وفصل من عشر صفحات للمعيار نفسه.

يسمي الكلمات الأكثر تكرارًا

لا يخبرك رقم واحد بما ينبغي إصلاحه. ترتب قائمة الكلمات المصطلحات التي تحمل العبء الأكبر في المقطع بدقة، بعد استبعاد الكلمات الوظيفية الشائعة أولًا.

المقياس نفسه المستخدم في موضع آخر من هذا الموقع

هذا هو حساب تنوع الكلمات نفسه المعروض على بطاقة perplexity داخل واجهة تحرير TextPulse humanizer، ويعمل هنا على جهازك بدلًا من ذلك.

قياسات مباشرة

المخرجات بيانات معجمية: درجة، ونسبة، وقائمة. لا توجد أي نتيجة تتعلق بالملكية التأليفية، لأن هذه الأرقام لا يمكنها دعم ذلك بصدق.

ما الذي يقيسه perplexity، وما الذي يستبعده

منح نمذجة اللغة perplexity وظيفته الأصلية: قياس مدى جودة توقع النموذج للرمز التالي في سلسلة لم يرها من قبل. النموذج الذي يواصل التخمين الصحيح، لأن النص أمامه يستند إلى صياغة مألوفة ومستهلكة، ينتج رقمًا منخفضًا. أما النموذج الذي يخطئ تخمينه الأعلى باستمرار، لأن الكاتب يختار كلمات محددة وأقل شيوعًا، فينتج رقمًا أعلى. انتقل المصطلح من الهندسة عندما لاحظ القراء تقاربًا تقريبيًا: النص الذي يبدو متوقعًا لآلة يبدو غالبًا متوقعًا لقارئ يتابع الصفحات، للسبب البنيوي نفسه، وهو أحد الأسباب التي جعلت الكواشف المصممة لرصد الكتابة بالـ AI تقيس قابلية التنبؤ منذ البداية.

لا يمكن لصفحة ويب أن تشغّل نموذج لغة فعليًا، لذلك يقيس هذا الفاحص العنصر الوحيد من الغموض المتاح من دونه: مقدار تكرار مفرداتك. القياس الأساسي، نسبة الرمز إلى الكلمة، يعدّ الكلمات المميزة مقابل إجمالي الكلمات، وله عيب معروف: تنخفض النسبة تلقائيًا كلما طال المقطع، لأن كلمات الوظيفة لا بد أن تتكرر مهما تنوع كل شيء آخر. يصحح MATTR ذلك عبر تمرير إطار ثابت من خمسين كلمة على النص وأخذ متوسط النسبة داخل كل موضع، مما يجعل ملخصًا قصيرًا وفصلًا كاملًا على قدم المساواة. والنتيجة المنخفضة تعود في الغالب إلى السبب نفسه: عدد قليل من الكلمات يقوم بمعظم العمل، وهو النوع من الإشارة القابلة للقياس الذي وجدته دراستنا التصنيفية للسمات الأسلوبية يحمل معظم الفارق بين الكتابة الأكاديمية البشرية وAI.

ليست كل تكرارات عيبًا يستحق الإصلاح. فالدراسة التي تسمّي مفهومًا مرة واحدة يجب أن تواصل تسميته بالطريقة نفسها لبقية المخطوط، والمراجع الذي يلاحظ أن الاسم ينزاح بين المرادفات يقرأ ذلك بوصفه مشكلة تعريفية بدلًا من كونه خيارًا أسلوبيًا. التكرار الذي يستحق الإزالة يوجد حول تلك المصطلحات الثابتة، خارج المصطلحات نفسها، أي الأفعال، والروابط، والعبارات الوصفية التي تقوم بالعمل المحيط. إن استبدال فعل متعب بفعل أدق يرفع الدرجة كأثر جانبي لأن الجملة تقول المزيد بالفعل، وهذا هو الترتيب الذي ينبغي أن يحدث فيه هذان الأمران.

اختيار الكلمات هو محور واحد فقط من النثر الذي يقرأ طبيعيًا. يُقاس إيقاع الجملة على نحو منفصل بواسطة مُدقق التفاوت في الإيقاع، أما المفردات المحددة التي يُكثر منها النمذجة بالذكاء الاصطناعي فتأخذ تمريرة خاصة من منظف كلمات الذكاء الاصطناعي. عندما يلزم إعادة كتابة صياغات متوقعة بدلًا من قياسها، فإن هذه مهمة مُنسّق TextPulse.

Which words to vary, and which to keep fixed

A vocabulary score rewards editing some parts of a draft and punishes editing others. Telling the two apart is most of the revision skill.

Vary this

Everyday connective language

A paragraph that runs "the results show" three times has a variety problem with a one-line fix: results can confirm, narrow, contradict or complicate, and every one of those verbs says something more exact than "show". The same logic covers connectors: however, although, whereas and despite each draw a distinction that a recycled "but" erases.

Hold constant

Defined constructs and key terms

A paper that names "working memory capacity" once has to keep naming it exactly that on every later page. Swapping in "cognitive load" halfway through for variety's sake changes the claim, and a reviewer reads that kind of drift as a definitional problem, not a style choice. Expect your key terms to top the repeated-word list this checker produces; that repetition is doing its job.

Skip this

Synonym padding

Trading a plain word for a rare one to move the number does not help: "use" says nothing more once it becomes "utilize". Real variety comes from making a more specific claim, not from dressing up an identical one. If a swap adds no precision, the plain word was already correct.

من يستخدم فاحص الغموض

الكتّاب الجامعيون وطلبة الدراسات العليا

اعرف أي الكلمات يعتمد عليها المقال، ثم تدرب على استبدال إطار الحجة بصياغة جديدة بدلًا من تكراره.

أعضاء هيئة التدريس والباحثون في الدكتوراه

التقط فعلًا معاد الاستخدام قبل أن يواجهه المحكّم اثنتي عشرة مرة عبر المخطوط، ولا سيما في أقسام النتائج والمناقشة التي تُصاغ بسرعة.

فرق المحتوى وSEO

تبدو المفردات المتكررة قالبية لدى الناس ولدى أنظمة الترتيب معًا. مرّر النص عبر الفاحص قبل أن يحمل اسمًا.

الكتّاب غير الناطقين بالإنجليزية كلغة أولى

تظهر المفردات العاملة الأصغر في لغة ثانية أولًا على هيئة تكرار. تتبع الدرجة مع اتساع نطاقك النشط بمرور الوقت.

الأسئلة الشائعة حول فاحص الغموض

مزيد من الأسئلة؟ تصفح الأسئلة الشائعة كاملة

من السهل ملاحظة الصياغة المتوقعة.
يمتد الإصلاح عبر المسودة كلها.

يعيد TextPulse humanizer صياغة المفردات والعبارات وإيقاع الجمل عبر المخطوطة كاملة، مع بقاء المعنى ومصطلحاتك كما هي، وتُعرض كل التغييرات في tracked changes لتقبلها أو ترفضها سطرًا بسطر.