मुफ़्त Word Counter एक शब्द बदले बिना पाठ मापना
नीचे का हर टाइल आपके टाइप करते ही अपडेट होता है: शब्द, वर्ण, वाक्य और अनुच्छेद, साथ ही पढ़ने और बोलने का समय, पुनरावृत्ति जाँच, और आप जिस लंबाई के लिए लिख रहे हैं उसकी ओर प्रगति पट्टी। गणना वही Unicode segmentation उपयोग करती है जो आपका ऑपरेटिंग सिस्टम करता है, और यही Word Counter को तब भी सटीक रखता है जब पाठ में हाइफ़न, ellipses, या बिना रिक्तियों वाली कोई लिपि आ जाती है। आप जो पाठ चिपकाते हैं, उसे मापा और रिपोर्ट किया जाता है। उसमें से कुछ भी पुनर्लिखित नहीं होता।
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रिक्त स्थान के बिना
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पढ़ने का समय
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बोलने का समय
सबसे अधिक प्रयुक्त शब्द
दोहराए गए शब्द यहाँ दिखाई देते हैं, अत्यधिक पुनरावृत्ति उन पैटर्नों में से एक है जिन्हें AI detectors अंकित करते हैं।
84,000+
अंतरराष्ट्रीय शोधकर्ता
औसत रेटिंग
इनमें प्रकाशन करने वाले शोधकर्ताओं द्वारा विश्वसनीय
तीन चरणों में अपना count अपडेट होते देखना
अपना पाठ चिपकाएँ या लिखें
हर keystroke पर हर आँकड़ा पुनर्गणना होता है: न दबाने के लिए कोई बटन, न पहले पहुँचने के लिए कोई लंबाई सीमा।
एक लंबाई लक्ष्य चुनें
एक abstract, essay या article preset चुनें, या एक custom संख्या लिखें, और एक progress bar उससे दूरी दिखाता है।
विस्तृत आँकड़े पढ़ें
औसत वाक्य लंबाई और सबसे अधिक दोहराए गए शब्द, कच्चे count से आगे, पाठ के पढ़े जाने के तरीके का वर्णन करते हैं।
काउंटर कुल संख्या के अलावा क्या मापता है
बिना रिक्तियों वाली लिपियों में सही
Chinese, Japanese, Thai और अन्य भाषाएँ जो शब्दों को रिक्तियों से अलग नहीं करतीं, उन्हें एक लंबे शब्द के रूप में गिनने के बजाय सही ढंग से segment किया जाता है।
सामान्य लंबाई सीमाओं के लिए presets
Abstract, statement of purpose, essay और article targets, प्रत्येक के साथ एक लाइव बार जो दिखाता है कि वर्तमान मसौदा सीमा से कितनी दूर है।
पढ़ने और बोलने की गति
मापी गई पढ़ने की गति और एक यथार्थवादी प्रस्तुति गति पर आधारित अनुमान, जो किसी talk, video या word-capped summary से पहले उपयोगी हैं।
वाक्य और पुनरावृत्ति विवरण
प्रति वाक्य औसत शब्द और पाँच सबसे अधिक बार आने वाले शब्द वह लय और पुनरावृत्ति प्रकट करते हैं जो केवल headline count नहीं दिखाएगा।
एक अनुच्छेद तीन अलग-अलग counts क्यों देता है
Word, character और sentence counts देखने में एक ही तरह के fact लगते हैं, लेकिन वास्तव में ये तीन अलग-अलग measurements हैं, जिनके अपने-अपने अलग नियम हैं। word count इस बात पर निर्भर करता है कि कोई tool यह तय कैसे करता है कि एक word कहाँ समाप्त होता है और अगला कहाँ शुरू: केवल spaces पर split करने पर fine-tuned जैसे hyphenated term को कुछ tools में एक unit और कुछ में दो units गिना जाता है। character count इस बात पर निर्भर करता है कि spaces शामिल किए जाते हैं या नहीं, और यही कारण है कि यह tool दोनों आंकड़े side by side रिपोर्ट करता है। sentence count इस बात पर निर्भर करता है कि abbreviations और decimal points को genuine full stop से कैसे अलग बताया जाता है, क्योंकि जैसे e.g. और 3.14 दोनों में एक period होता है जो किसी चीज़ के अंत का संकेत नहीं होता। Microsoft Word, Google Docs और किसी journal का अपना submission system इन सबको अलग-अलग तरीके से resolve करता है, यही कारण है कि एक paragraph तीन अलग-अलग totals वापस कर सकता है, और यह भी कि किसी stated cap का मतलब तब ही होता है जब आप यह जानते हों कि क्या वह reference list को गिनता है।
पढ़ने और बोलने का समय, कच्ची गिनती के ऊपर परत की तरह रखे गए अनुमान हैं; वे पाठ के बारे में कोई नया तथ्य नहीं जोड़ते। यहां पढ़ने का आंकड़ा 238 शब्द प्रति मिनट मानता है, जो पढ़ने के शोध की एक बड़े meta-analysis में रिपोर्ट की गई वयस्कों की मौन पढ़ने की गति है; बोलने का आंकड़ा 150 शब्द प्रति मिनट मानता है, जो एक धीमे, बिना जल्दबाजी के लाइव प्रस्तुतीकरण के लिए सहज गति है। घनी तकनीकी गद्य किसी भी संख्या से धीमे पढ़ा जाता है, और एक अभ्यासित वक्ता जानबूझकर गति बदलता है, इसलिए दोनों आंकड़े किसी स्क्रिप्ट को जांचने के लिए एक प्रारंभिक अनुमान हैं; इनमें से कोई भी बिल्कुल ठीक उसी समय-सीमा (deadline) को पूरा करने के लिए नहीं है।
गिनती कुल (total) को देखकर आगे बढ़ने पर लय (rhythm) भी बताती है। औसत वाक्य लंबाई सबसे तेज संकेत है: ऐसा अनुच्छेद जिसमें हर वाक्य लगभग उसी लंबाई के कुछ शब्दों के भीतर आता है, वह उस अनुच्छेद से अधिक सपाट पढ़ता है जो छोटे और लंबे वाक्यों को मिलाता है। हमारे पाठ की लंबाई और डिटेक्टर विश्वसनीयता के अध्ययन में यह अंतर पचास शब्दों से कम के अंशों में लगभग शून्य तक सिमट जाता है। एक शीर्ष-शब्द सूची (top-word list) जिसमें एक ही संज्ञा (noun) का प्रभुत्व हो, अलग कोण से उसी सपाटपन की ओर संकेत करती है। ये दोनों समस्याएं हेडलाइन संख्या (headline number) में नहीं दिखतीं, इसलिए विस्तृत आँकड़े उसके ठीक नीचे दिखाई देते हैं।
इस शब्द गणक का उपयोग कौन करता है
पाठ्यकार्य और निबंध लेखक
असाइनमेंट और निबंध की सीमाएँ लाइव ट्रैक होती हैं, और औसत वाक्य-आँकड़ा पुनरावृत्त वाक्यांशों को मूल्यांकनकर्ता से पहले सामने लाता है।
शोधकर्ता और अकादमिक
सार, कवर लेटर और अन्य सीमित खंड स्थल की घोषित सीमा के विरुद्ध मापे जाते हैं, न कि किसी मोटे अनुमान के आधार पर।
विपणन और सामग्री टीमें
संक्षिप्त विवरण और मेटा-लंबाई की सीमाएँ पहले मसौदे में ही पूरी हो जाती हैं, और लेख या न्यूज़लेटर भेजने से पहले पढ़ने का समय जाँचा जाता है।
गैर-अंग्रेज़ी लिपियों में लिखने वाले लेखक
चीनी, जापानी, थाई और दर्जनों अन्य बिना-रिक्ति लिपियों की सही गणना होती है, और यही वह जगह है जहाँ साधारण स्पेस-आधारित गणक विफल हो जाता है।
गणना केवल लंबाई बताती है।
यह इस बारे में कुछ नहीं कहती कि वाक्य कैसे पढ़े जाते हैं।
समतल औसत वाक्य लंबाई या कुछ अत्यधिक प्रयुक्त शब्द ऐसे पैटर्न हैं जिन्हें गणना उजागर करती है, लेकिन अपने आप ठीक नहीं कर सकती। TextPulse humanizer पूरे मसौदे में लय और शब्द-चयन को पुनर्लेखित करता है, हर परिवर्तन ट्रैक किया जाता है और संदर्भ ठीक वहीं छोड़े जाते हैं जहाँ वे थे।