Kifereji cha Neno
Biashara ya utumizi Sawa
579
Hakuna alama ya maji
Hakuna haja ya kutia sahihi
Mfano:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Vibonyezo vilivyochujwa
Mambo ya kuchaguliwa yaliyo bora
Matokeo
Vidole vyatiririka chini.
Lanuka Zaidi
❤️ Waeleze rafiki zako kuhusu mapenzi ya mapenzi ya Free.ai?
Mojawapo ya alama hizo ni pamoja na ile ya "Sawari"/nation": #16A34A" ambayo ni dalili ya 2013/a bustanini kwa kila rafiki ili kupata kiungo cha maneno na kuchuma ishara 25,000 kwa kila rafiki.
Je, ungependa mengi zaidi?
Tia alama huru: Ishara 30,000 za mchana
Tia Alama Huru
Kuandaa ombi lako...
Ukisoma maandishi yoyote bila malipo, SEO na yaliyomo yakafanya iwe rahisi.
Jinsi ya Kutumia Kifereji cha Neno
1
Ingieni kwenye orodha yenu, enyi mlio tumwa!
Maandishi ya aina mbalimbali, pakia faili, au eleza jambo unalotaka.
2
Mirija ya bli
Tunatumia sekunde chache tu katika orodha yetu ya vitu bora.
3
Pakia na ushiriki
Pakua, nakala, au shiriki matokeo yako.
Tumia kifaa hiki kupitia API
Automate this tool from your own code. OpenAI-compatible REST endpoint, Bearer-token auth, no extra SDK required. Token costs match the web interface.
curl -X POST https://api.free.ai/v1/chat/ \
-H "Authorization: Bearer sk-free-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "qwen7b", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize this: ..."}]}'Vifaa vya Kutuliza vya AI
Kifereji cha Neno - FAQ
Extracts the most meaningful words and phrases from any long-form text (article, blog post, transcript, product description). Five extraction modes: (1) SEO keywords with search-intent tagging, (2) high-level topics + themes, (3) named entities - people/places/organizations, (4) tag-style lowercase-hyphen-joined tags, (5) academic index terms. Results scored 0-100 by TF-IDF, raw frequency, or semantic relevance. Export as CSV, TXT, or JSON.
Yes - a 1,500-word article extracts in ~350 tokens on the default Qwen 3 30B model, comfortably inside the 6,000 anonymous or 30,000 signed-up daily pool. No sign-up required for your first extraction.
Vifaa hivyo vinavuta taarifa za uhakiki ambazo unazitoa (dola 99+/mo). Kifereji cha Neno kinampa mgombea maneno tofauti ya msingi kutoka kwenye maudhui yako na kuweka bayana nia yao ya utafutaji. Kaziflow: tumia hii kupata ni mafungu gani ya maneno ambayo tayari makala yenu inasisitiza, kisha inawachanganya wale wanaoingia Ahifas/Semrush ili kuchunguza buku la kila mwezi.
Njia tatu za kukazia maana: (1) TF-IDF (defrault) huthawabisha maneno ya kawaida katika hati hii na yasiyo ya kawaida katika Kiingereza cha ujumla - kwa kuwa haya ndiyo maneno tofauti. (2) Mara nyingi huwa na maana ya mara moja tu - zaidi unapotaka kuona usemacho zaidi. (3) Semantic hulingana na hati hiyo kwa ukaribu hata ikiwa usemi waonekana mara moja tu - kwa ajili ya ujumlisho bora zaidi.
"Jomo la pili ni la 2-gram." ni la kiukrali" ni la kiuratibu. "mfano wa akili" ni la 3-gramama. Toggle vibansi vya kutoa 1 tu-gramu (maneno ya siri kama "pichasynthesis"), 2-gram (mafungu ya kichwa kama "trela"), au 3-gamu ya upana (kama "kina ya chini ya jicho).
Ndiyo - mwondoko wa kuacha shule unaondoa "kuto", "na", "kwa", n.k. katika lugha 14. Unaweza kuongeza maneno ya kawaida kupitia "Magomla ya kuondoa" shamba - ya faida ya kuzuia jina lako, sheria za bidhaa, au taarifa za kisheria ambazo kwa kawaida zingedhibiti matokeo.
Google inaweka viwango vya juu vya habari kwa lengo la mtumiaji: taarifa ("kinachomaanisha X"), kuendesha ndege ("kio rasmi"), biashara ("bora zaidi kinachoendeshwa viatu 2026"), bidhaa ("zinayo hewa ya kununulia"). Kifaa hicho hubandika maneno yako ya msingi na yaelekea kuwa na nia ya kutaka kujua kama makala yako yapasa kuwa na nafasi ya watafiti, wanunuzi, au ya moja kwa moja kwa moja kwa moja. Vifaa vya kuunganisha maudhui na mambo ya SERP.
Lugha 99 kupitia msingi wa Qwen 2.5. Sifa ya juu zaidi katika Kiingereza, Kihispania, Kifaransa, Kireno, Kijerumani, Kichina. Lugha za chini za kutafsiri lakini 3-gramazi huenda zisitegeme sana - hurudi 1+2-gram kwa Kiarabu, Kihindi, Kituruki, n.k.
UI inatumia maandishi moja kwa wakati mmoja. Kwa matumizi makubwa ya simu ya mkononi, ninaweka alama ya /v1/chat/ API ndani ya hati ya Python bustanini ya CMS inayosafirishwa nje ya nchi, kila mwili wa makala, rusha takataka ya JSON. Bearer auuth, 1,000 inapiga simu/saa kwenye akaunti za bure, kuna mipaka ya juu ya procs at /a/upi/.
RAKE and YAKE are classic lexical algorithms - fast but weak on semantic nuance (they miss "tech startup" if the document says "technology startup" but not "tech" alone). KeyBERT uses BERT embeddings - better semantic quality but slow and requires installation. TextRank is graph-based. Our approach uses a 7B-parameter LLM which does all of the above zero-shot plus search-intent classification - slower per call but zero setup, free, and no ML engineering required.
Kwa ukawaida na kwa namna za TF-IDF, ndiyo - kila neno la msingi latokana na chanzo cha maandishi ya neno kwa neno au kwa mabadiliko madogo ya kihalo. Katika utaratibu wa kisomi kigezo huenda kikarudisha namna ya maneno (minuolojia ya kihalo" hata kama maandishi yako yanasema "kufanyiwa uchunguzi wa daktari").
Ndio - POST to /v1/chat/with mfumo huohuo huu huu unaharakisha kurasa hizi kujenga (kwa mfano chanzo cha mfyatuko kamili).
Ungetumiaje kifaa hicho?