Ўқишни текширувчи
Тижорат мақсадларида фойдаланиш мумкин
581 моделлари
Сув белгиси йўқ
Роҳхатдан ўтиш талаб этилмайди
Модель:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Браузерда тўлиқ ишлайди - серверга ҳеч нарса жўнатилмайди. Flesch Reading Ease, Flesch-Kincaid Grade, Gunning Fog, SMOG, Automated Readability Index ва Coleman-Liau ҳисобланади. Ҳар бир жумла учун ёритиб бориш энг қийин жумлаларни белгилайди.
Flesch Ease
-
0-100 scale
Флеш-Кинкейд
-
_Тақдим этиш
Туманли булут
-
_Тақдим этиш
СМОГ
-
_Тақдим этиш
ARI
-
_Тақдим этиш
Колман-Лиау
-
_Тақдим этиш
Ўртача жумла узунлиги
- сўзлар
Ҳар бир сўз учун ўртача силсилалар
-
Мушаккил сўзлар (3+ сил)
-
Қарор ва томошабинлар
Ўқиш сифати таҳлилини кўриш учун ёзишни бошланг.
Ҳар бир жумла қийинлиги
Энг қийин жумлалар ёритилади
Кўпроқ параметрлар
Натижа
Токенлар тугади.
Яна тегишли белгилар олиш
❤️ Free.aiни севинг? Дўстларингизга айтинг!
Реферал линк олиш учун ва ҳар бир дўст учун 30,000 токен олиш учун га рўйхатдан ўтинг.
Яна кўпроқ хоҳлайсизми?
Бепул рўйхатдан ўтиш: 30,000 tokens/day
Бепул рўйхатдан ўтиш
Сизнинг илтимосингиз ишлатилмоқда...
Матннинг ўқилиши эркин AI билан текширилади. Баҳо даражаси ва яхшилаш таклифларини олиш.
Қўллаш усули Ўқишни текширувчи
1
Ўзингизнинг киритмани киритинг
Матн ёзинг, файл юкланг ёки хоҳлаган нарсангизни таърифланг. Ҳисоб керак эмас.
2
Юклаб олишни босинг
Бизнинг ИИ сизнинг илтимосни энг яхши очиқ манба моделлари ёрдамида секундлар ичида ишлайди.
3
Юклаб олиш ва улаш
Юклаб олиш, нусха кўчириш ёки натижани ўртоқлаш. Шахсий ва бизнес учун бепул.
Бу асбобни API орқали қўллаш
Бу асбобни ўз кодингиздан автоматлаштиринг. OpenAI-га мос келувчи REST охирги нуқтаси, Bearer-token аутентификацияси, қўшимча SDK талаб этилмайди. Токен қиймати веб интерфейсига мос келади.
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: ..."}]}'Бунга ўхшаш эркин AI асбоблари
Ўқишни текширувчи - FAQ
Free.ai Ўқиш қобилиятини текширувчи матнни таҳлил қилади ва 6 та стандарт ўқиш қобилиятини кўрсатади: Flesch Reading Ease, Flesch-Kincaid Grade, Gunning Fog Index, SMOG Index, Automated Readability Index (ARI) ва Coleman-Liau. Шунингдек, ўртача жумла узунлиги, ҳар бир сўз учун ўртача силсилалар, мураккаб сўзлар сони ва ҳар бир жумла учун қийинчилик даражасини кўрсатади. 100% браузер томони - сервер чақириқлари йўқ, токенлар ишлатилмайди, матн ҳеч қачон қурилмангиздан чиқмайди.
Hemingway Editor $19.99 бир марталик 4 даражали 4 та гуруҳли дастур. Readable.com эса $4-$48/mo. WebFX фақат Flesch + FK билан бепул воситага эга. Grammarly Premium ($12/mo) эса ўз редакторида ўқиш мумкинлигини кўрсатади. Free.ai тўлиқ бепул, рўйхатдан ўтиш талаб қилинмайди, 6 та ўқиш формуласини (барча рақиблардан кўпроқ) тақдим этади ва браузерда тўлиқ ишлайди - матнингиз ҳеч қачон серверга тушмайди. Биз /text/simplifier/ ни ҳам бир босиш билан қайта ёзиш учун, агар натижа жуда юқори бўлса, боғлаймиз.
Ҳар бир формула бир оз бошқача сигнални қабул қилади. Flesch Reading Ease (0-100, юқори = осонроқ) умумий мазмун учун классикдир. Flesch-Kincaid Grade Level US-school-aligned. Gunning Fog мураккаб сўзларни (3+ sillabus) таъкидлайди. SMOG тиббий матнлар учун яратилган. ARI sillabus ўрнига характерлар сони билан ишлайди. Coleman-Liau ҳам шунга ўхшаш. Барча 5 даражали формулаларнинг ўртачаси энг ишончли ҳисоб - биз уни ҳукмда кўрсатамиз.
Чотирта кўр нуқта: (1) Луғат қийинлиги ҳарфлар билан қиймати қийматига яқинлаштирилади — қисқа, аммо кам учрайдиган сўз ("quaff") узун, аммо кўп учрайдиган сўздан ("application") осонроқ баҳоланади, бу эса орқага қараб баҳоланади. (2) Жузъий мураккаблик жумла узунлиги билан боғлиқ эмас — узун, аниқ жумла қисқа, чалкаш сўздан кўра кўпроқ баҳоланади. (3) Мавзу қийинлиги бу формулаларга кўринмайди. (4) Барча формулалар инглизча шеъриятга қараб калибрланган — инглизча бўлмаган баҳолар қийматига яқинлаштирилган.
Ҳар бири турли сигналларни баҳолайди. Flesch-Kincaid ва Gunning Fog одатда стандарт проза учун 1 баллдан рози бўладилар. SMOG техник матнда 1-2 баллдан юқорироқ баҳога эга (у мураккаб сўзларни камайтиришни кўпроқ мукофотлайди). ARI ва Coleman-Liau силсилалар ўрнига белгилар сонини қўллаб, жуда қисқа ёки жуда узун сўзларда турлича баҳо берадилар. Уларни мустаҳкам баҳолаш учун ўртача қилиб олинг; 4+ формуладаги келишувга кучли сигнал сифатида ишонинг.
Аудиторияга боғлиқ. Жамият: 8-синф (газета рўйхати). Масс-маркет блоги ёки истеъмолчи мазмуни: 6-8-синф. Профессионал бизнес / B2B: 9-12-синф. Академик / техник: 13-синфдан юқори (коллеж). АҚШ тартибга солиш йўлланмаси жамоатга қаратилган ҳужжатлар учун 7-8-синфни тавсия қилади. Оддий тил қонунлари (Буюк Британия, Австралия, АҚШ федерал) 8-синф ёки ундан пастни талаб қилади.
Ҳар бир жумла учун Flesch-Kincaid баҳосини ҳисоблайди, сўнгра энг қийин 20% ларини кўрсатади. Бу жой-таҳр. учун фойдали - кўрсатилган жумлаларни қисқа/осон вариантларга қайта ёзиш ва умумий баҳонгиз тез тушиб кетиши. Hemingway Editor'нинг машҳур хусусияти, энди бепул ва клиент томонида.
Инглиз тилидан бошқа матнларни жойлаштириш ва балларни ҳисоблаш мумкин, лекин формулалар инглиз тилида калибрланган, шунинг учун натижалар қиймати қиймати сифатида қабул қилиниши керак. Испан тили учун Fernández-Huerta формуласи аниқроқ бўлади (бу ерда қўлланилмаган). Олмон тили учун Amstad ёки Wiener Sachtextformel. Бир тилли ҳужжат учун бир тилли қисмларга ажратиб, алоҳида таҳлил қилинг.
Йўқ - ҳаммаси браузерингизда ишлайди. Серверга ҳеч нарса юборилмайди. Буни браузерингизнинг Network tab'ида текшириши мумкин: сиз ўқиш мумкинлигини текширувчидан фойдаланганда POST талаблари ўчмайди. Махфий ёки мулкий матн учун жуда яхши.
Йўқ. Токенлар йўқ, сервер чақириқлари йўқ. Ҳамма нарса бепул, чекловлар йўқ, рўйхатдан ўтиш талаб этилмайди.
Биз стандарт эвристик силсила ҳисоблагични (кўпчилик ўқиш китобхоналари билан бир хил ёндашув) инглиз сўзларининг ~95% ини тўғри ишлатадиган стандарт эвристик силсила ҳисоблагични қўллаймиз. Эскича ҳолатлар: жим E, таркибий сўзлар, ўз исмлари, қарз сўзлар. Тадқиқот даражасидаги аниқлик учун сизга талаффуз луғати (CMU ёки шунга ўхшаш) керак бўлади - бизнинг луғатимиз амалий фойдаланиш учун етарли даражада яхши.
Асбоб клиент томонида - сервер охири йўқ. Агар сиз дастурий ўқиш таҳлилини истасангиз, стандарт Python китобхонаси "textstat" шу формулаларни қўллаб-қувватлайди. Агар уни портлашни истасангиз, бизнинг JS кодимиз саҳифа манбасида текширилиши мумкин.
Ушбу асбобни қандай баҳолайсиз?