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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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 लक्ष्य, प्रत्येक के साथ एक live bar जो दिखाता है कि वर्तमान draft सीमा से कितना 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 सुनने में एक ही प्रकार के तथ्य लगते हैं, लेकिन वास्तव में वे तीन अलग-अलग नियमों के साथ तीन अलग-अलग माप हैं। Word count इस पर निर्भर करता है कि कोई tool एक word का अंत और अगले की शुरुआत कहाँ तय करता है: केवल spaces पर split करने पर fine-tuned जैसा hyphenated term कुछ tools में एक unit गिना जाता है और कुछ में दो। Character count इस पर निर्भर करता है कि spaces शामिल हैं या नहीं, और यही कारण है कि यह tool दोनों आँकड़े साथ-साथ दिखाता है। Sentence count इस पर निर्भर करता है कि abbreviations और decimal points को वास्तविक full stop से कैसे अलग किया जाता है, क्योंकि e.g. और 3.14 दोनों में एक period होता है जो किसी चीज़ का अंत नहीं है। Microsoft Word, Google Docs और किसी journal की अपनी submission system इन प्रत्येक को अलग तरह से हल करते हैं, और यही पूरा कारण है कि एक अनुच्छेद तीन अलग-अलग totals दे सकता है।
Reading और speaking time raw count के ऊपर रखे गए अनुमान हैं, पाठ के बारे में अतिरिक्त तथ्य नहीं। यहाँ reading figure 238 words a minute मानता है, जो reading research के एक बड़े meta-analysis में रिपोर्ट की गई वयस्क silent reading speed है; speaking figure 150 words a minute मानता है, जो जल्दबाज़ी वाले नहीं बल्कि live presentation के लिए आरामदायक गति है। घना technical prose इन दोनों में से किसी भी संख्या से धीमा पढ़ा जाता है, और एक अभ्यास-प्राप्त speaker जानबूझकर गति बदलता है, इसलिए दोनों आँकड़े एक प्रारंभिक अनुमान हैं जिनसे script की तुलना की जा सकती है, न कि बिल्कुल पहुँचने की कोई deadline।
कुल संख्या से आगे देखने पर यह लय का भी वर्णन करती है। औसत वाक्य-लंबाई सबसे तेज संकेत है: ऐसा अनुच्छेद जिसमें हर वाक्य लगभग समान लंबाई का हो, उस अनुच्छेद की तुलना में अधिक सपाट पढ़ा जाता है जिसमें छोटे और लंबे वाक्य मिले हों। शीर्ष शब्दों की सूची में यदि एक ही संज्ञा का प्रभुत्व हो, तो वही सपाटपन एक अलग कोण से दिखता है। इनमें से कोई भी समस्या शीर्षक संख्या में नहीं दिखती, इसलिए विस्तृत आँकड़े उसके ठीक नीचे रखे जाते 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।