Pemeriksa Kebolehbacaan Percuma Lihat Skor Sebenar Ayat Anda
Alat ini menggunakan enam formula kebolehbacaan yang mantap pada petikan yang sama dalam satu laluan: Flesch Reading Ease, Flesch-Kincaid Grade Level, Gunning Fog, SMOG, Coleman-Liau dan Automated Readability Index. Tampal abstrak, esei atau artikel dan dapatkan penanda aras tahap gred yang dibandingkan dengan sasaran yang dibina khusus untuk dokumen akademik dan umum. Satu formula boleh mengelirukan, enam formula yang sependapat pada julat yang sama jarang mengelirukan.
Menilai teks anda dengan enam formula kebolehbacaan serentak, Flesch, Flesch-Kincaid, Gunning Fog, SMOG, Coleman-Liau dan ARI.
0 / 1,000 perkataan
84,000+
Penyelidik Antarabangsa
Penilaian Purata
Dipercayai oleh penyelidik yang menerbitkan dalam
Cara menyemak skor kebolehbacaan anda dalam tiga langkah
Tambah petikan anda
Abstrak, satu bab penuh, ringkasan awam atau surat iringan, sehingga 1,000 perkataan. Sepanjang mana pun petikan itu, setiap skor dikira bersama dalam satu laluan.
Bandingkan semua enam nombor
Anggap purata sebagai angka utama. Formula individu di bawahnya menunjukkan sama ada kesukaran datang daripada panjang ayat, panjang perkataan, atau kedua-duanya sekali.
Ringkaskan sehingga anda berada dalam julat
Pecahkan ayat yang panjang, tukar frasa nama kepada kata kerja, dan perhatikan nombor berubah semasa anda menyunting sehingga petikan berada pada tahap yang diperlukan oleh pembaca anda.
Pemeriksa kebolehbacaan yang dibina untuk penulisan serius
Semua enam nombor bersebelahan
Flesch, Flesch-Kincaid, Fog, SMOG, Coleman-Liau dan ARI dikira bersama, jadi nilai luar biasa daripada satu formula tidak akan mengarahkan semakan ke arah yang salah.
Sasaran yang dibina untuk dokumen sebenar
Julat berasingan untuk prosa penyelidikan (13-16), penulisan umum (8-12) dan dokumen untuk peserta (6-8), bukan satu peraturan menyeluruh untuk semua jenis teks.
Kiraan ayat dan suku kata dipaparkan
Panjang ayat purata, suku kata per perkataan dan bahagian perkataan kompleks dipecahkan, supaya anda dapat melihat tuil mana yang benar-benar mengubah nombor.
Tiada apa-apa dihantar ke pelayan
Setiap formula berjalan dalam tab pelayar yang sudah anda buka. Bab yang belum diterbitkan tidak perlu meninggalkan mesin tempat ia ditulis.
Apa yang boleh dan tidak boleh diberitahu oleh formula kebolehbacaan
Formula kebolehbacaan menganggarkan tahap persekolahan yang diperlukan oleh pembaca untuk mengikuti sesuatu petikan dalam satu bacaan. Ia tidak menilai sama ada hujah itu kukuh, hanya dua kebiasaan yang melelahkan pembaca: ayat yang terlalu panjang, dan rentetan perkataan berbilang suku kata tanpa pilihan yang lebih pendek. Kajian jurnal yang diterbitkan meletakkan artikel biasa sekitar gred 14 hingga 16, dengan abstrak perubatan menghampiri 18, dan tinjauan berdekad-dekad terhadap penulisan saintifik menunjukkan prosa semakin sukar dari tahun ke tahun, walaupun penyunting meminta yang sebaliknya.
Akibatnya bukan sesuatu yang abstrak. Seorang penyemak membentuk tanggapan daripada abstrak sebelum sampai ke pengenalan, dan perenggan yang memerlukan dua bacaan untuk difahami akan menjejaskan kertas itu tanpa mengira hasil yang dihuraikan di dalamnya. Pembaca di luar subbidang anda, termasuk penyemak yang ditugaskan sebahagiannya kerana keluasan pengetahuan, memutuskan daripada perenggan yang sama sama ada karya itu wajar diikuti lebih lanjut. Sementara itu, urusan dokumentasi sekitar sesuatu kajian tertakluk pada peraturannya sendiri: bahan peserta pada gred 6 hingga 8, ringkasan pembiayaan dalam bahasa mudah, siaran akhbar yang sepatutnya boleh dibaca oleh sesiapa sahaja. Satu projek dengan mudah boleh memerlukan ketiga-tiga julat ini dalam tempoh seminggu, sebab itulah halaman ini menyemak enam formula dan bukannya bergantung pada satu sahaja.
Prosa yang drafnya dijana mesin menambah satu kerumitan yang wajar diperhatikan. Output lalai chatbot cenderung mengekalkan satu julat kesukaran dari baris pembuka hingga baris terakhir, lalu terlepas unsur saling memberi dan menerima yang secara semula jadi ditunjukkan oleh penulisan manusia antara ayat pembuka yang pendek dan ayat yang lebih panjang yang menghuraikannya. Menjalankan petikan mengikut bahagian, bukannya dari awal hingga akhir, biasanya menonjolkan bahagian yang sebenarnya tidak pernah disunting. Padankan kiraan di sini dengan burstiness checker untuk ritma, dan gunakan TextPulse humanizer apabila pembetulan yang diperlukan ialah penulisan semula, bukannya diagnosis.
Every formula reads the same draft a little differently
None of the six was built with your particular reader in mind, which is exactly the case for running all of them together.
Flesch Reading Ease
1948The earliest of the six and still the one most software reports by default. It weighs average words per sentence against average syllables per word on a 0-100 scale, where a higher reading runs easier. Most published research sits under 30 on this scale, so a paper reaching 30 to 50 stands out as unusually approachable.
Flesch-Kincaid Grade
1975A 1975 conversion of the Flesch formula into a US school-grade number, which is why it became the default citation in readability research. Surveys of published journals place medical abstracts near grade 18 and typical discussion sections around 16.
Gunning Fog Index
1952Weighs sentence length against the share of three-syllable-plus words, which makes it the formula quickest to react to jargon. When a Fog score runs well ahead of the Flesch-Kincaid grade for the same passage, vocabulary is doing more damage than sentence structure.
SMOG Index
1969Samples polysyllabic words across thirty sentences to gauge whether a reader will fully grasp the passage. It is the formula health communication relies on: consent forms and patient materials are typically required at grade 6 to 8, checked specifically with SMOG.
Coleman-Liau Index
1975Swaps syllable counting for characters per word, which machines can tally without ambiguity. Where it agrees with Flesch-Kincaid, trust the grade; where the two pull apart, the words in the passage are unusually long or short relative to how the sentences are built.
Automated Readability Index
1967Built from characters per word and words per sentence for military technical manuals, so it answers to long sentences more sharply than the others. That sensitivity makes it a fast early warning for a methods paragraph that has chained five steps into one fifty-word sentence.
Matching the target band to the document
Fit the number to the reader, never the reverse. A single research project commonly needs three of these bands running at once.
One finding, two very different sentences
Both passages are scored live by this tool. The underlying claim never moved; only the sentence construction did.
"The utilization of a multifactorial analytical approach for the assessment of intervention efficacy across heterogeneous participant subgroups necessitated the implementation of a stratified statistical methodology capable of accommodating substantial variance in baseline demographic characteristics."
One 34-word sentence, four nominalizations, thirteen complex words.
"This analysis needed a statistical method suited to mixed groups. Baseline traits varied widely between participants. The method had to account for that variation."
Three short sentences, plain verbs in place of noun phrases, nothing lost.
Siapa menggunakan penyemak kebolehbacaan
Pelajar prasiswazah dan penulis tugasan
Semak esei terhadap julat yang dijangka oleh pengajar, dan lihat ayat mana yang menaikkan tahap kesukaran.
Penyelidik pascasiswazah
Turunkan abstrak atau bahagian perbincangan daripada lingkungan dua puluhan tinggi sebelum penyemak membukanya.
Penyelidik klinikal dan kesihatan
Pastikan borang persetujuan dan bahan peserta berada pada garis gred 6-8 yang ditetapkan oleh kebanyakan jawatankuasa etika, disemak khusus dengan kiraan SMOG.
Penulis kandungan dan SEO
Pembaca web cepat meninggalkan perenggan yang padat. Pastikan halaman pendaratan dan artikel berada dalam julat yang benar-benar akan dihabiskan oleh khalayak umum.
Nombor menunjukkan gred 19.
Memendekkan ayat memerlukan penulisan semula yang sebenar.
TextPulse humanizer memecahkan ayat yang terlalu sarat, menukar frasa nama kepada kata kerja dan mempelbagaikan irama yang mendatar sepanjang draf penuh, dengan setiap perubahan dijejak untuk kelulusan, supaya penulisan mencapai gred yang dijangka oleh pembaca tanpa menggugurkan sebarang dakwaan.