붙여 넣은 글에서 각 단어가 몇 번 나오는지 세어, 많이 나온 순서대로 보여 줍니다.
계산은 기기에서 처리되며 입력값을 서버로 보내지 않습니다.
“Blue sky, blue ocean, bright sky.”에서는 blue 2, sky 2로 세고, 이어서 bright 1, ocean 1이 나옵니다. 횟수가 같은 단어는 알파벳 순으로 늘어놓습니다.
글을 글자와 숫자로 이루어진 단어로 나눈 뒤 소문자로 바꿔 세고, 빈도순으로 정렬한 다음 같은 빈도끼리는 알파벳순으로 정렬합니다. 전체 단어 수와 그중 서로 다른 단어가 몇 개인지도 함께 보여 줍니다.
the, and, of 같은 기능어는 걸러 내지 않으므로 대개 목록 위쪽을 차지합니다. 주제어를 찾을 때는 그냥 건너뛰거나, 미리 본문에서 지우고 넣으세요. 계산은 브라우저 안에서 이루어지며 아무것도 전송하거나 저장하지 않습니다.
텍스트를 붙여 넣으면 각 단어와 등장 횟수를 많은 순으로 보여 주며 대소문자는 구분하지 않습니다. “Blue sky, blue ocean, bright sky.”에서는 blue와 sky가 각각 2회입니다. 불용어를 제거하거나 활용형을 합치지 않아 “Run, run, RUN! Ran.”은 run 3, ran 1입니다. 한국어는 띄어쓰기 단위로 세므로 “학교에”와 “학교가”가 다른 항목이 됩니다. 단어 안 하이픈은 “data-driven”처럼 하나로 유지됩니다.
| 입력 | 결과 |
|---|---|
Blue sky, blue ocean, bright sky. | blue 2 · sky 2 · bright 1 · ocean 1 |
The cat and the hat. The end. | the 3 · and 1 · cat 1 · end 1 · hat 1 |
Run, run, RUN! Ran. | run 3 · ran 1 |
data-driven data | data 1 · data-driven 1 |
아닙니다. 어간 처리나 사전 조회를 하지 않아서 “Run, run, RUN! Ran.”은 run 3, ran 1로 셉니다. 대소문자는 무시하므로 run의 세 가지 표기는 합쳐지지만, 어미가 달라지면 별개 항목이 됩니다.
단어를 하나로 묶어 둡니다. 그래서 “data-driven data”는 data 1, data-driven 1처럼 서로 다른 항목으로 셉니다. 단어 주변의 문장 부호는 무시합니다. 축약형 안의 어포스트로피가 단어를 둘로 쪼개지 않는 것도 같은 이유입니다.
단어 빈도로는 쓸 수 없습니다. 이들 언어는 단어를 띄어 쓰지 않아서 끊기지 않고 이어진 글자 덩어리가 한 항목으로 세어지고, 결과가 실제 단어를 반영하지 못합니다. 이 도구는 띄어쓰기를 하는 언어에서 초고에 너무 자주 쓴 단어, 피드백에 반복되는 용어, 짧은 글의 어휘를 살펴볼 때 가장 쓸모 있습니다.