ফ্রি শব্দ গণক একটি শব্দ না বদলে পাঠ মাপা
নিচের প্রতিটি টাইল আপনি টাইপ করার সঙ্গে সঙ্গে আপডেট হয়, শব্দ, অক্ষর, বাক্য ও অনুচ্ছেদ, পাশাপাশি পড়ার ও বলার সময়, পুনরাবৃত্তি পরীক্ষা এবং আপনি যে দৈর্ঘ্যের জন্য লিখছেন তার দিকে একটি অগ্রগতি বার। গণনা একই Unicode segmentation ব্যবহার করে, যা আপনার অপারেটিং সিস্টেম ব্যবহার করে, এবং এটাই hyphens, ellipses বা spaces ছাড়া কোনো script পাঠ্যে এলে শব্দ গণককে নির্ভুল রাখে। আপনি যে পাঠ পেস্ট করেন তা মাপা ও প্রতিবেদন করা হয়। এর কিছুই পুনর্লিখিত হয় না।
0
শব্দ
0
অক্ষর
0
স্পেস ছাড়া
0
বাক্য
0
অনুচ্ছেদ
0
অনন্য শব্দ
0
গড় শব্দ / বাক্য
0 sec
পড়ার সময়
0 sec
বলতে সময়
সবচেয়ে ব্যবহৃত শব্দ
পুনরাবৃত্ত শব্দ এখানে দেখানো হয়, অতিরিক্ত পুনরাবৃত্তি AI detectors যে pattern স্কোর করে তার একটি।
84,000+
আন্তর্জাতিক গবেষকরা
গড় রেটিং
যেসব জার্নালে প্রকাশ করেন, সেইসব গবেষকদের আস্থা অর্জন করেছে
তিন ধাপে আপনার গণনা আপডেট হতে দেখা
আপনার পাঠ পেস্ট বা লিখুন
প্রতিটি keystroke-এ সব পরিসংখ্যান পুনরায় গণনা হয়, চাপার জন্য কোনো button নেই, আগে পৌঁছাতে হবে এমন কোনো দৈর্ঘ্যসীমা নেই।
একটি দৈর্ঘ্য লক্ষ্য বেছে নিন
abstract, essay বা article preset বেছে নিন, অথবা একটি custom সংখ্যা লিখুন, এবং একটি progress bar সেখানে পৌঁছাতে কতটা বাকি তা দেখায়।
বিস্তারিত পরিসংখ্যান পড়ুন
গড় বাক্য দৈর্ঘ্য এবং সবচেয়ে বেশি পুনরাবৃত্ত শব্দগুলো কাঁচা গণনার বাইরে গিয়ে পাঠটি কীভাবে পড়ে তা বর্ণনা করে।
মোট সংখ্যার বাইরে গণক যা মাপে
spaces ছাড়া script-এ সঠিক
Chinese, Japanese, Thai এবং spaces দিয়ে শব্দ আলাদা না করা অন্যান্য ভাষা সঠিকভাবে segment করা হয়, এক দীর্ঘ শব্দ হিসেবে গণনা করা হয় না।
সাধারণ দৈর্ঘ্যসীমার জন্য preset
Abstract, statement of purpose, essay এবং article এর লক্ষ্যবস্তু, প্রতিটির ক্ষেত্রে একটি লাইভ বার দেখায়, বর্তমান খসড়া সীমা থেকে কতটা দূরে।
পড়ার ও বলার গতি
মাপা পড়ার গতি এবং বাস্তবসম্মত presentation গতির ওপর ভিত্তি করে অনুমান, talk, video বা word-capped summary-এর আগে উপযোগী।
বাক্য ও পুনরাবৃত্তির বিবরণ
প্রতি বাক্যে গড় শব্দসংখ্যা এবং সবচেয়ে ঘন ঘন পাঁচটি শব্দ headline count একা যা দেখায় না, সেই rhythm ও repetition প্রকাশ করে।
কেন একটি passage তিনটি ভিন্ন গণনা দেয়
Word, character এবং sentence counts একই রকম ধরনের তথ্য মনে হলেও আসলে এগুলো তিনটি আলাদা মাপ, এবং তিনটিরই আলাদা নিয়ম আছে। একটি word count নির্ভর করে কোনো টুল কীভাবে ঠিক করে কোথায় একটি শব্দ শেষ হয় এবং পরেরটি শুরু হয় তার ওপর: কেবল spaces-এ split করলে fine-tuned-এর মতো একটি hyphenated টার্ম কিছু টুলে এক ইউনিট হিসেবে গণ্য হয়, আবার অন্যগুলোতে দুই ইউনিট হিসেবে। একটি character count নির্ভর করে spaces অন্তর্ভুক্ত করা হবে কি না তার ওপর, আর ঠিক এই কারণেই এই টুল দুটো সংখ্যাই পাশাপাশি রিপোর্ট করে। একটি sentence count নির্ভর করে কীভাবে abbreviations এবং decimal points-কে একটি প্রকৃত full stop থেকে আলাদা করে বলা হয় তার ওপর, কারণ e.g. এবং 3.14 উভয়ই এমন একটি period ধারণ করে যা কোনো কিছুর শেষ নয়। Microsoft Word, Google Docs এবং একটি জার্নালের নিজস্ব submission system প্রত্যেকটিই এগুলো আলাদা ভাবে সমাধান করে, যা-ই ব্যাখ্যা করে কেন একটি paragraph তিনটি আলাদা টোটাল দিতে পারে, এবং কেন একটি নির্ধারিত cap কেবল তখনই অর্থবহ, যখন আপনি জানেন এটি reference list গণনা করে কি না.
পড়া এবং বলা সময় (reading and speaking time) কাঁচা গণনার ওপর স্তর হিসেবে বসানো অনুমান; এগুলো পাঠ্য সম্পর্কে কোনো নতুন তথ্য যোগ করে না। এখানে পড়ার সময়ের হিসাব ধরে নেয় 238 শব্দ প্রতি মিনিট, যা পড়া গবেষণার একটি বড় মেটা-অ্যানালাইসিসে রিপোর্ট করা প্রাপ্তবয়স্কদের নীরব পাঠের গতি; বলা সময়ের হিসাব ধরে নেয় 150 শব্দ প্রতি মিনিট, যা একটি ধীরস্থির, স্বচ্ছন্দ লাইভ উপস্থাপনার জন্য আরামদায়ক গতি। ঘন প্রযুক্তিগত গদ্য এই দুই সংখ্যার যেকোনো একটির চেয়েও ধীরে পড়ে, এবং অভিজ্ঞ বক্তা ইচ্ছাকৃতভাবে গতি বদলায়, তাই স্ক্রিপ্টকে মিলিয়ে দেখার জন্য উভয় সংখ্যাই শুরুতে একটি অনুমান; ঠিক ঠিক সময়সীমা ধরার জন্য এগুলো কোনো ডেডলাইন নয়।
মোট গণনার বাইরে তাকালে, গণনাটি ছন্দ (rhythm) সম্পর্কেও বলে। গড় বাক্য দৈর্ঘ্য (average sentence length) সবচেয়ে দ্রুত সংকেত: এমন একটি অনুচ্ছেদ যেখানে প্রতিটি বাক্য একই দৈর্ঘ্যের কয়েকটি শব্দের মধ্যে পড়ে, তা ছোট এবং বড় বাক্য মিশিয়ে দেওয়া একটির চেয়ে বেশি সমতল (flatter) শোনায়, আমাদের পাঠ্য দৈর্ঘ্য এবং ডিটেক্টর নির্ভরযোগ্যতা বিষয়ক গবেষণা দেখেছে যে পঞ্চাশ শব্দের কম অংশে এই পার্থক্য প্রায় শূন্যে নেমে আসে। একটি শীর্ষ-শব্দ তালিকা যদি একটিমাত্র বিশেষ্য (noun) দ্বারা প্রভাবিত হয়, তবে তা ভিন্ন কোণ থেকেও একই সমতলতার ইঙ্গিত দেয়। এই দুই সমস্যাই হেডলাইন সংখ্যায় দেখা যায় না, তাই বিস্তারিত পরিসংখ্যানগুলো ঠিক তার নিচেই দেখা যায়।
এই শব্দ গণকটি কারা ব্যবহার করেন
কোর্সওয়ার্ক ও প্রবন্ধ লেখকরা
অ্যাসাইনমেন্ট ও প্রবন্ধের সীমা সরাসরি অনুসরণ করা হয়, আর গড় বাক্যদৈর্ঘ্যের পরিসংখ্যান মূল্যায়নকারীর আগে পুনরাবৃত্ত ভাষা সামনে আনে।
গবেষক ও শিক্ষাবিদরা
সারসংক্ষেপ, কভার লেটার এবং অন্যান্য সীমাবদ্ধ অংশগুলো স্থানের ঘোষিত সীমার সঙ্গে তুলনা করে মাপা হয়, মোটামুটি অনুমানের সঙ্গে নয়।
বিপণন ও কনটেন্ট দল
ব্রিফ ও মেটা-দৈর্ঘ্যের সীমাবদ্ধতা প্রথম খসড়াতেই পূরণ করা হয়, আর কোনো নিবন্ধ বা নিউজলেটার প্রকাশের আগে পড়ার সময় পরীক্ষা করা হয়।
অ-ইংরেজি লিপির লেখকরা
চীনা, জাপানি, থাই এবং আরও কয়েক ডজন স্পেসবিহীন লিপি সঠিকভাবে গণনা করা হয়, আর ঠিক এখানেই সাধারণ স্পেস-ভিত্তিক গণক ব্যর্থ হয়।
গণনা শুধু দৈর্ঘ্য জানায়।
এটি sentences কীভাবে পড়া যায়, সে সম্পর্কে কিছু বলে না।
একটি সমতল average sentence length বা কয়েকটি অতিরিক্ত ব্যবহৃত শব্দ এমন pattern, যা count প্রকাশ করে কিন্তু নিজে থেকে ঠিক করতে পারে না। TextPulse humanizer draft জুড়ে rhythm এবং word choice পুনর্লিখন করে, প্রতিটি পরিবর্তন tracked থাকে এবং citation গুলি ঠিক যেখানে ছিল সেখানেই থাকে।