可读性检查器

商业用途OK 380+模型 无水印 不需要注册
型号 :
+ GPT-5, Claude, Gemini
完全运行在您的浏览器中, 没有发送到服务器 。 计算 Flesch Reading Ease、 Flesch- Kincaid 等级、 火雾、 SOMG、 自动可读性索引 和 Coleman- Liau 。 判决突出显示了最难的句子 。
0 字符字符数 · 0 字词词词词
100%的浏览器边。 没有使用标记, 没有服务器呼叫 。
Flesch 易变
0–100 scale
Flesch- 克朗
职等职等
枪雾
职等职等
SMOG 部队
职等职等
阿里
职等职等
科尔曼-廖
职等职等
Avg 刑期
字词词词词
Av syllables / 单词
复杂单词(3+Syl)
判决和观众
开始输入以查看可读性分析 。
判刑困难 最难强调的句子
高级选项
结果成果成果成果成果成果成果成果成果成果成果
声调越来越低 获取更多当当量
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如何使用 可读性检查器

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通过 API 使用此工具

从您自己的代码中自动启用此工具。 OpenAI 兼容的 REST 端点、 Bearer-tok 异常点、 不需要额外的 SDK 。 Token 成本符合网络界面 。

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: ..."}]}'

可读性检查器 — FAQ

Free.ai 可读性检查器分析文本并返回 6 个标准可读性分数: Flesch Reading Ease、 Flesch-Kincaid 等级、 火雾指数、 SOMOG 指数、 自动可读性指数 (ARI) 和 Coleman-Liau。 加上平均刑期、 每单词平均音量、 复杂字数和每次发音难度, 突出显示。 100%浏览器边- 零服务器呼叫、 使用的零符号、 文本从未离开您的设备 。

Hemingway 编辑器为 19. 99 美元 4 级带的一次性桌面应用程序 。 可读. com 是 4 - 48 美元/ mo 用于批量分析 。 WebFX 拥有一个免费工具, 只有 Flesch + FK 。 语法 Premium ( 12/ mo) 在其编辑器中显示可读性 。 Free.ai 是完全免费的, 零注册, 船舶 6 个可读公式( 比所有竞争对手都要多), 并且完全在浏览器中运行 — 您的文本从不点击服务器 。 当得分过高时, 我们也链接到 / text/ simplicer/ 用于一击重写器的链接 。

每个公式都捕捉略微不同的信号。 Flesch Read Ease (0-100, 更高=更容易)是一般内容的经典。 Flesch-Kincaid 级别是美国校对的。 Gunning Fog 强调复杂的单词( 3+ 音频 ) 。 SOMG 是为医学文本而建的。 ARI 使用字符数而不是音频数。 Coleman-Liau 相似。 所有5级公式的平均值都是最可靠的估计值,我们在判决中显示了这一点。

4个盲点:(1) 词汇困难近似于音调——一个短但短的词(“quaff”)分数比一个长但常见的词(“application”)分数容易。 (2) 刑期复杂程度不是刑期长度,长而清楚的句子比短而令人困惑的句子难分数。 (3) 这些公式看不到主题困难。 (4) 所有公式都是根据英文流体校准的,非英文分数是粗略的近似值。

每个重量的信号都不同。 Flesch-Kincaid 和 Gunnning Fog通常在一年级内为标准发文达成一致。 SOMG 通常在技术文本上高一至二年级(这能更大幅度地奖励复杂字词的减少 ) 。 ARI 和 Coleman-Liau 使用字符计数而不是音符,因此在非常短或非常长的单词上得分不同。 以稳健的估算平均得分;以四个+公式之间的信任协议作为强烈信号。

普通公众:八年级(报纸注册 ) 。 大众市场博客或消费者内容:六至八年级。 专业商业 / B2B: 九至十二年级。 学术/技术:十三年级+(大学 ) 。 美国监管指南建议公用文件的七至八年级。 普通语言法律(英国、澳大利亚、美国联邦)要求八年级或以下。

单个计算每个句子的 Flesch-Kincaid 等级, 然后突出最前的 20 % 。 点编辑非常有用 — — 将突出的句子改写为更短/ 简单版本,您的总体分数下降得很快。 海明威编辑的著名特写如今是免费的客户端。

您可以粘贴非英文文本和计分, 但是公式是用英文校准的, 所以结果应该作为近似值处理。 对于西班牙语来说, Fernández- Huerta 公式会更准确( 此处不执行 ) 。 对于德语, Amstad 或 Wiener Sachtextformel, 对于 德语, Amstad 或 Wiener Sachtextformel 。 对于混合语言文件, 则分为单一语言块, 单独分析 。

否 - 全部在浏览器中运行。 没有向任何服务器发送任何信息。 您可以在浏览器的网络标签中验证这一点: 使用可读性检查器时, POST 没有要求开火。 完全适合保密或专有文本 。

没有, 零符号, 服务器呼叫为零, 完全免费, 没有使用上限, 不需要注册 。

我们使用标准的文艺类比计(与大多数可读性图书馆相同),正确处理~95%的英文词。边缘情况:沉默 E、复合单词、适当的名词、贷款词。对于研究级精度来说,你需要一个读音字典(CMU或类似) — — 我们的字典足够实用。

可读性检查器是客户端的, 没有服务器端点 。 如果您想要程序可读性分析, 标准 Python 库“ textstat” 执行相同的公式 。 如果您想要移植, 我们的 JS 代码可以在页面源中检查 。

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