मुफ़्त Perplexity Checker शब्द-स्तरीय पूर्वानुमेयता मापें

किसी वाक्य में अगला शब्द देखकर भाषा मॉडल को कितनी आश्चर्य होता है। एक मॉडल पढ़ने से पहले हर candidate word को एक probability देता है, और perplexity यह संक्षेप में बताता है कि उसका शीर्ष अनुमान आम तौर पर उस शब्द से कितनी दूरी पर रहता है जो वास्तव में प्रकट होता है। परिचित phrasing मॉडल के अनुमानों को पास रखती है, इसलिए उसका स्कोर कम होता है। विशिष्ट, कम सामान्य शब्द-चयन मॉडल को अधिक चौंकाते हैं, इसलिए स्कोर बढ़ता है। यह शब्द-स्तर का मापन है, दो passages एक ही sentence structure साझा कर सकते हैं, फिर भी अलग-अलग स्कोर पर पहुंच सकते हैं, जब आप देखते हैं कि कौन से शब्द उसे भरते हैं।

नहीं, और पेज यह बात साफ-साफ कहता है। वास्तविक perplexity के लिए आपके टेक्स्ट पर एक वास्तविक language model चलाकर उसके next-word predictions को स्कोर करना जरूरी है, जो ऐसा काम है जिसे ब्राउज़र पेज सटीक रूप से नहीं कर सकता। जो सीधे मापा जा सकता है, वह वह ingredient है जिसे लेखक वास्तव में नियंत्रित करता है, vocabulary range। यही यहां रिपोर्ट होता है, एक length-robust MATTR score, आपका type-token ratio, और वे शब्द जिन्हें आपका ड्राफ्ट सबसे अधिक दोहराता है, और इसे एक अनुमान के रूप में रिपोर्ट किया जाता है, दावे की तरह नहीं।

Type-token ratio किसी passage में distinct words की गिनती, उसके types, को कुल word count, उसके tokens, से विभाजित करता है; सत्तर distinct शब्दों से बना एक सौ-शब्दों का पैराग्राफ 0.70 स्कोर करता है। passage जितना लंबा होता जाता है, यह संख्या अपने आप घटती है, क्योंकि articles, pronouns और connectors को बाकी शब्दावली कितनी भी विविध हो, फिर भी दोहराना पड़ता है। इसलिए plain TTR किसी पैराग्राफ की तुलना किसी पूरे chapter से करने के लिए अनुपयोगी हो जाता है, यही कारण है कि इस पेज का headline score raw TTR के बजाय MATTR है।

नहीं। यह जाँचक केवल शब्दावली-सांख्यिकी रिपोर्ट करता है, एक MATTR स्कोर, एक type-token ratio, और दोहराए गए शब्दों की सूची। यह लेखकत्व का निर्णय नहीं करता। बिना संपादित AI मसौदों में दोहरावपूर्ण शब्दावली अक्सर दिखाई देती है, इसलिए यह जाँच उपयोगी है, लेकिन बहुत से मानव लेखक भी स्वयं को दोहराते हैं, और विविध शब्दावली किसी मॉडल के लिए भी उतनी ही संभव है जितनी किसी व्यक्ति के लिए। संख्याएँ पाठ का वर्णन करती हैं, वे इस बारे में कोई दावा नहीं करतीं कि उसे किसने या किसने नहीं बनाया।

नहीं। स्कोर पेज पर मौजूद शब्दों का एक फलन है, जिसे हर बार उसी तरह गणना किया जाता है, चाहे आप इसे कितनी बार चलाएं। संख्या को बदलता है संपादन स्वयं शब्दावली को: एक repeated verb को अधिक विशिष्ट verb से बदलिए, तो स्कोर बदलता है क्योंकि टेक्स्ट बदल गया है, और किसी अन्य कारण से नहीं।

किसी शब्द के आसपास वाक्य को बदलें, शब्द को कभी नहीं। शैक्षणिक गद्य एक परिभाषित अवधारणा पर निर्भर करता है, जो हर बार एक ही सटीक नाम बनाए रखता है; चौथी बार उल्लेख पर उसे किसी पर्याय से बदलना, शैली के बजाय, समीक्षक को अस्पष्टता जैसा पढ़ाई देता है। उत्पादक विविधता उन स्थिर शब्दों के आसपास क्रियाओं, संयोजकों और विवरणों में होती है। एक अनुच्छेद जिसमें "परिणाम दर्शाते हैं" तीन बार दोहराया गया है, उसका वास्तविक समाधान है: परिणाम पुष्टि कर सकते हैं, संकुचित कर सकते हैं, विरोध कर सकते हैं या जटिल बना सकते हैं, और इन क्रियाओं में से प्रत्येक "दर्शाते हैं" से अधिक सटीक बात कहती है।