Ücretsiz Perplexity Checker Kelime Düzeyinde Öngörülebilirliği Ölçün

Bir dil modelinin, bir cümledeki bir sonraki kelimeye ne kadar şaşırdığı. Bir model, okumaya devam etmeden önce aday her kelimeye bir olasılık atar ve perplexity, en iyi tahminin genellikle gerçekte görünen kelimeden ne kadar uzak düştüğünü özetler. Tanıdık ifadeler, bir modelin tahminlerini yakın tutar, bu nedenle puanı düşer. Özel, daha az yaygın kelime seçimleri modeli daha çok şaşırtır, bu nedenle puan yükselir. Bu, kelime düzeyinde bir ölçümdür, iki metin aynı cümle yapısını paylaşabilir, ancak onu dolduran kelimelere baktığınızda farklı puanlara ulaşabilirler.

Hayır, sayfa bunu açıkça söylüyor. Gerçek perplexity, metniniz üzerinde gerçek bir dil modelini çalıştırmayı ve bir sonraki kelime tahminlerini puanlamayı gerektirir, bunu bir tarayıcı sayfası doğru biçimde yapamaz. Doğrudan ölçülebilecek şey, bir yazarın bizzat kontrol ettiği bileşendir, kelime dağarcığı aralığı. Burada raporlanan da budur, uzunluk dayanıklı bir MATTR puanı, type-token ratio'nuz ve taslağınızın en çok tekrar ettiği kelimeler, ve bu, bir iddia yerine bir tahmin olarak raporlanır.

Type-token ratio, bir pasajdaki farklı kelimelerin sayısını, türleri, toplam kelime sayısına, token'lara böler; yetmiş farklı kelimeden oluşan yüz kelimelik bir paragraf 0.70 puan alır. Pasaj uzadıkça sayı otomatik olarak düşer, çünkü makaleler, zamirler ve bağlaçlar, geri kalan kelime dağarcığı ne kadar çeşitli olursa olsun tekrar etmek zorundadır. Bu nedenle ham TTR, bir paragrafı tam bir bölümle karşılaştırmak için kullanılamaz, bu sayfada başlık puanı ham TTR yerine MATTR olduğu için.

Hayır. Denetleyici yalnızca sözcük dağarcığı istatistiklerini raporlar, bir MATTR puanı, bir type-token ratio ve tekrar eden sözcük listesi. Yazarlığı değerlendirmez. Tekrarlayan ifade, düzenlenmemiş AI taslaklarında sık görülür, bu yüzden bu denetim yararlıdır, ancak birçok insan yazar da kendini tekrar eder ve çeşitli bir sözcük dağarcığı hem bir model hem de bir kişi tarafından üretilebilir. Sayılar metni tanımlar, bunlar kimin ya da neyin ürettiğine dair bir iddia taşımaz.

Hayır. Puan, sayfadaki kelimelerin bir fonksiyonudur ve kaç kez çalıştırdığınızdan bağımsız olarak her seferinde aynı şekilde hesaplanır. Sayıyı değiştiren şey, kelime dağarcığını bizzat düzenlemektir: tekrarlanan bir fiili daha spesifik bir fiille değiştirin, puan metin kaydığı için kayar ve başka hiçbir nedenle değil.

Bir terimin etrafında cümleyi değiştirin, terimin kendisini asla değiştirmeyin. Akademik üslup, her geçtiğinde aynı exact adı koruyan tanımlı bir kavrama dayanır, dördüncü kez geçtiğinde eşanlamlıyla değiştirmek ise bir stil tercihi gibi değil, belirsizlik gibi görünür. Üretken çeşitlilik, bu sabit terimlerin etrafındaki fiillerde, bağlaçlarda ve açıklamalardadır. "sonuçlar gösteriyor" ifadesini üç kez tekrar eden bir paragrafın gerçek bir çözümü vardır: sonuçlar doğrulayabilir, daraltabilir, çelişebilir ya da karmaşıklaştırabilir ve bu fiillerin her biri, "gösteriyor" ifadesinin hiç yapamadığı kadar daha kesin bir şey söyler.