Compteur de Mots Japonais Gratuit | Précis Même Sans Espaces
Compteur de mots japonais gratuit. Le japonais ne sépare pas les mots par des espaces, donc un compteur de caractères classique ne les compte pas correctement. Cet outil effectue une analyse morphologique directement dans votre navigateur (rien n'est envoyé à un serveur) et affiche mots, tokens et le top 20 des fréquences.
Top 20 des fréquences de mots
| Rang | Mot | Occurrences |
|---|---|---|
| Saisissez un texte pour afficher la fréquence des mots. | ||
Qu'est-ce que le comptage de mots japonais ?
Dans des langues comme le français, où les espaces séparent les mots, il suffit de compter les espaces pour obtenir le nombre de mots. Le japonais n'a pas ce séparateur, donc la première étape consiste à décider où un mot se termine et où le suivant commence. Cet outil déduit ces limites à partir de la séquence de caractères, puis affiche le nombre de mots, le nombre total de tokens (qui inclut aussi la ponctuation) et les 20 mots les plus fréquents.
La détection des limites repose sur une méthode statistique plutôt que sur un dictionnaire, si bien que toute l'analyse s'exécute entièrement dans votre navigateur et que rien de ce que vous saisissez n'est envoyé à un serveur. La contrepartie est qu'un texte truffé de jargon technique ou de mots tout juste inventés peut parfois être découpé de façon étrange. Si vous avez besoin d'un résultat strict fondé sur un dictionnaire, associez cet outil à un analyseur morphologique spécialisé.
Comment compter les mots japonais
- Collez votre texte Collez ou saisissez le passage japonais que vous souhaitez mesurer. L'analyse démarre automatiquement pendant la frappe.
- Lisez les deux compteurs « Nombre de mots » exclut la ponctuation, tandis que « Nombre total de tokens » compte aussi chaque symbole. Choisissez celui qui correspond à ce que vous devez indiquer.
- Consultez la liste de fréquence Les 20 mots les plus fréquents s'affichent avec leur nombre d'occurrences, ce qui permet de repérer d'un coup d'œil un mot anormalement répété.
Astuces pour en tirer le meilleur parti
- Contrairement à l'anglais ou à l'allemand, où les espaces séparent les mots, le japonais nécessite une détection automatique des limites entre les mots. Cet outil estime ces limites à l'aide d'une méthode statistique légère appelée TinySegmenter.
- Le tableau Top 20 des fréquences de mots est utile pour vérifier si un article de blog ou un contenu SEO utilise un mot-clé de manière anormalement répétitive.
- La ponctuation et les parenthèses sont également comptées comme un token chacune, c'est pourquoi cet outil affiche séparément le "nombre total de tokens" et le "nombre de mots (hors ponctuation)".
- Les noms propres, les néologismes et les mots absents du dictionnaire peuvent parfois être segmentés de façon peu naturelle selon le contexte. Pour les usages nécessitant une analyse morphologique stricte basée sur un dictionnaire, envisagez un outil spécialisé comme MeCab.
À quoi sert ce compteur de mots
Vérifier la densité de mots-clés d'un article
Le tableau de fréquence montre en un coup d'œil si un mot-clé revient bien plus souvent qu'une formulation naturelle ne le permettrait, un signal d'alerte classique en rédaction SEO.
Repérer ses propres habitudes d'écriture
Les connecteurs et les tournures de fin de phrase utilisés par habitude remontent souvent tout en haut de la liste, offrant des points précis à retravailler lors d'une relecture.
Estimer le coût d'une traduction ou d'une prestation externe
Lorsqu'un devis se base sur le nombre de mots plutôt que sur le nombre de caractères, cet outil fournit le nombre de mots côté japonais à comparer avec le tarif d'un prestataire.
Comparer un brouillon avant et après relecture
Analysez le même passage avant et après réécriture : l'évolution du nombre de mots et de la répartition des fréquences donne une mesure chiffrée du resserrement du texte.
Termes de l'analyse de texte japonais
- Segmentation des mots
- Le fait de découper une phrase en mots individuels. Le japonais ne comporte pas d'espaces natifs marquant ces limites, une machine doit donc les estimer.
- Analyse morphologique
- La technique plus large consistant à décomposer un texte en ses plus petites unités porteuses de sens et à en identifier des propriétés comme la nature grammaticale. C'est le point de départ de la plupart des traitements automatiques du japonais.
- Token
- Une unité individuelle produite par l'analyse. La ponctuation et les parenthèses comptent chacune comme un token, même si ce ne sont pas des mots.
- TinySegmenter
- La bibliothèque légère et sans dictionnaire utilisée par cet outil pour estimer les limites entre les mots à partir de motifs dans la séquence de caractères. Elle ne pèse que quelques dizaines de kilo-octets et s'exécute entièrement dans le navigateur.
- Fréquence des mots
- Le nombre de fois qu'un mot apparaît dans le texte. C'est un indicateur de base pour repérer des répétitions ou des biais de formulation.
- Nombre de caractères contre nombre de mots
- Le nombre de caractères additionne simplement chaque caractère saisi, tandis que le nombre de mots reflète combien de mots distincts ces caractères forment : deux mesures différentes qui peuvent raconter des histoires très différentes sur le même passage.
Foire aux questions
Anecdote — « Sumomo mo Momo mo Momo no Uchi » et la difficulté de la segmentation des mots
Le japonais ne comporte pas d'espaces entre les mots (la segmentation des mots, ou wakachi-gaki, n'existe pas nativement), ce qui constitue l'un des plus grands défis du traitement automatique du langage naturel en japonais. Un exemple célèbre est le virelangue « すもももももももものうち » (sumomo mo momo mo momo no uchi, qui signifie à peu près « la prune aussi est une sorte de pêche »). Un humain peut intuitivement le découper en « sumomo / mo / momo / mo / momo no / uchi », mais pour une machine sans dictionnaire, déterminer où se situent les limites est extrêmement difficile.
TinySegmenter, la bibliothèque utilisée par cet outil, est une bibliothèque légère de segmentation japonaise créée par Taku Kudo, un chercheur également connu pour son travail chez Google et pour MeCab. Elle n'utilise aucun dictionnaire : elle segmente le texte à l'aide d'un modèle entraîné statistiquement qui déduit les limites des mots à partir des schémas de transition entre types de caractères (hiragana, katakana, kanji, chiffres, etc.). Bien qu'elle ne pèse que quelques dizaines de kilo-octets, elle fonctionne rapidement directement dans le navigateur.
Les moteurs d'analyse morphologique complets, comme MeCab ou Kuromoji, nécessitent des données de dictionnaire allant de plusieurs à plusieurs dizaines de méga-octets. Comme TinySegmenter ne nécessite aucun dictionnaire, cet outil peut effectuer toute l'analyse dans le navigateur sans envoyer aucune donnée à un serveur. En contrepartie de cette absence de dictionnaire, il perd un peu de précision, mais reste suffisamment pratique pour obtenir un comptage général des mots dans un texte courant.