日語單詞計數器（免費）｜無空格也能準確統計
免費的日語單詞計數器。日語單詞之間沒有空格，普通的字元計數器無法準確統計。本工具在瀏覽器內進行形態學分析（不會上傳到伺服器），自動統計單詞數、詞符數，並顯示出現頻率TOP20。
單詞出現頻率 TOP20
| 排名 | 單詞 | 次數 |
|---|---|---|
| 輸入文本後，將顯示單詞出現頻率。 | ||
什麼是日語單詞計數
像中文這樣以標點和閱讀習慣來斷句的語言尚且不難判斷詞語，而英語等以空格分隔單詞的語言，只需數空格即可得到單詞數。日語既沒有空格，斷句方式也和中文不同，所以第一步必須先判斷一個詞在哪裡結束、下一個詞從哪裡開始。本工具會根據字元的排列推測這些邊界，然後給出單詞數、總詞符數（包含標點符號）以及最常出現的20個單詞。
邊界判斷採用統計方法而非詞典查詢，因此整個分析都在瀏覽器內完成，輸入的內容不會傳送到任何伺服器。代價是遇到大量專業術語或全新造詞時，切分結果偶爾會不太自然。如果需要嚴格的、基於詞典的結果，建議將本工具與專業的形態學分析工具搭配使用。
如何統計日語單詞數
- 貼上文本 貼上或輸入想要統計的日語文本，輸入的同時會自動開始分析。
- 區分兩個指標 「單詞數」不含標點符號，「總詞符數」則連標點符號也一併計入，請根據需要選擇合適的指標。
- 查看出現頻率 出現頻率最高的20個單詞會附帶次數一起顯示，方便一眼看出是否有某個詞被異常頻繁地使用。
用好本工具的小技巧
- 與英語、德語等以空格分隔單詞的語言不同，日語需要自動判斷單詞邊界。本工具使用輕量級的統計方法（TinySegmenter）來推測這些邊界。
- 單詞出現頻率 TOP20 便於檢查部落格文章或 SEO 內容中是否存在關鍵詞使用過於頻繁、不自然的情況。
- 標點符號和括號等也會被計為1個詞符（token），因此本工具將"總詞符數"與"單詞數（不含符號）"分開顯示為兩個指標。
- 專有名詞、新詞以及詞典中沒有的單詞，有時會因上下文而被不自然地分割。如果需要嚴格的（基於詞典的）形態學分析，請考慮使用 MeCab 等專業工具。
這款單詞計數器的使用場景
檢查文章的關鍵詞密度
透過頻率表可以一目了然地發現某個關鍵詞是否明顯多於自然表達的程度，這是SEO寫作中常見的警示訊號。
發現自己的寫作習慣
習慣性使用的連接詞和句尾表達往往會排在列表前列，為修改時替換措辭提供了具體的線索。
估算翻譯或外包的工作量
當報價按單詞數而非字元數計算時，本工具可以給出日語原文的單詞數，方便與供應商的報價進行對比。
比較修改前後的文稿
將修改前後的同一段文字分別進行分析，單詞數和頻率分佈的變化可以用數字直觀地體現文章變得多精鍊。
日語文本分析相關術語
- 分詞
- 將句子切分為一個個單詞的處理過程。日語原本沒有類似空格的分隔標記，因此需要由電腦來推測這些邊界。
- 形態學分析
- 將文本拆分為具有意義的最小單位，並判斷詞性等屬性的更廣義技術，是大多數日語自然語言處理的起點。
- 詞符（token）
- 分析後切分出的每一個單位。標點符號和括號等雖然不是單詞，也各自被計為一個詞符。
- TinySegmenter
- 本工具用來根據字元排列推測單詞邊界的輕量級、不依賴詞典的分詞庫，體積僅數十KB，完全在瀏覽器內運行。
- 出現頻率
- 統計某個單詞在文本中出現的次數，是發現措辭重複或偏向的基本指標。
- 字元數與單詞數
- 字元數只是單純統計輸入的每一個字元，而單詞數反映的是這些字元組成了多少個獨立的詞——同一段文字用這兩種指標衡量，結果可能大不相同。
常見問題
閒話 ― 從"すもももももももものうち"看日語分詞的難點
日語中沒有像英語那樣區分單詞的空格（即"分詞書寫"），這也是自然語言處理領域公認的一大難點。一個常被提起的例子是繞口令"すもももももももものうち"（讀作 sumomo mo momo mo momo no uchi，大意為"李子也是桃子的一種"）。人類可以憑直覺將其切分為"李子／也／桃子／也／桃子的／其中"，但對於手邊沒有詞典的機器來說，判斷詞語邊界卻是相當棘手的挑戰。
正是為了應對這一難題，本工具選用了 TinySegmenter 這個輕量級日語分詞庫，它出自同時以 Google 研究者身份知名的工藤拓（Taku Kudo）之手。有意思的是，它完全不依賴任何詞典，而是通過統計學習字元種類（平假名、片假名、漢字、數字等）的轉換模式來推斷詞語邊界的可能性，因此儘管體積僅有數十 KB，卻依然能在瀏覽器中高速執行。
相比之下，正規的形態學分析引擎（如 MeCab、Kuromoji 等）通常需要數 MB 至數十 MB 的詞典資料才能工作，而 TinySegmenter 完全不需要詞典即可完成分詞。也正因為如此，本工具才能像現在這樣，完全不向伺服器傳送任何資料，僅在瀏覽器內完成全部處理。雖然精度略遜於基於詞典的方法，但對於日常文本的單詞數統計而言，這已經足夠實用。