นับความถี่คำในข้อความ

วางข้อความแล้วดูว่าแต่ละคำปรากฏกี่ครั้ง เครื่องมือนับความถี่คำเรียงคำจากที่ใช้มากที่สุดไปน้อยที่สุด พร้อมจำนวนครั้งและความหนาแน่นของแต่ละคำ และข้ามคำที่ใช้บ่อยมากอย่าง “และ” “ที่” “ของ” เพื่อให้คำที่มีความหมายขึ้นมาอยู่บนสุด

  • รายการคำเรียงอันดับ
  • ความหนาแน่นของทุกคำ
  • อยู่บนอุปกรณ์ของคุณ
0 คำ · 0 ตัวอักษร
เก็บไว้บนอุปกรณ์นี้เท่านั้น

รายการความถี่ของคำ

ทุกคำพร้อมจำนวนครั้งที่ปรากฏ เรียงจากใช้บ่อยที่สุด ความหนาแน่นคือสัดส่วนของคำนั้นในคำทั้งหมด รวมคำที่ใช้บ่อยมากด้วย

รายการคำของคุณจะแสดงที่นี่ เรียงจากคำที่ใช้บ่อยที่สุด

วิธีดูความถี่คำในข้อความ

หาคำที่คุณใช้ซ้ำมากที่สุดได้ในไม่กี่วินาทีด้วยสามขั้นตอน

  1. วางข้อความ

    บทความ เรียงความ บทถอดเสียง หรือหน้าเว็บ หรือเปิดไฟล์ .txt, .md, .csv หรือ .html รายการอัปเดตทันที

  2. เลือกวิธีนับ

    คำที่ใช้บ่อยมากอย่าง “และ” “ที่” “ของ” ถูกข้ามโดยค่าเริ่มต้น ปิดตัวเลือกเพื่อดูทุกคำ รวมตัวเลข หรือแสดงเฉพาะคำที่ยาว 3, 4, 5 หรือ 7 อักษรขึ้นไป

  3. อ่าน คัดลอก หรือดาวน์โหลด

    คำเรียงตามจำนวนครั้งพร้อมความหนาแน่น คัดลอกรายการหรือดาวน์โหลด CSV เพื่อเปิดใน Excel หรือ Google ชีต

ตัวอย่าง

ในข้อความตัวอย่าง “ข้าว” ปรากฏ 8 ครั้งจาก 72 คำ ความหนาแน่น 11.11% สังเกตว่า “ข้าวต้ม” และ “กับข้าว” ถูกนับเป็นคำของตัวเอง เพราะพจนานุกรมรู้จักเป็นคำเดียว ส่วน “ข้าวผัด” ถูกแยกเป็น ข้าว + ผัด

นับข้อความตัวอย่าง

รายการความถี่บอกอะไรบ้าง

เครื่องมือให้รายการเรียงอันดับพร้อมตัวเลขสรุป

  • #

    รายการเรียงอันดับ

    ทุกคำที่ต่างกันพร้อมจำนวนครั้ง จากมากไปน้อย หากเท่ากัน คำที่ปรากฏก่อนอยู่ก่อน

  • %

    ความหนาแน่น

    สัดส่วนของแต่ละคำต่อจำนวนคำทั้งหมด จึงเทียบข้อความยาวสั้นต่างกันได้

  • 1×

    คำที่ใช้ครั้งเดียว

    มีกี่คำที่ปรากฏครั้งเดียว และกี่คำที่ปรากฏตั้งแต่สามครั้งขึ้นไป

  • CSV

    คัดลอกและส่งออก

    คัดลอกรายการพร้อมจำนวน หรือดาวน์โหลดตารางที่มีอันดับ จำนวน และความหนาแน่น

ภาษาไทยไม่มีเว้นวรรคระหว่างคำ แล้วนับความถี่อย่างไร

เครื่องมือแบ่งข้อความเป็นคำแบบเดียวกับเครื่องมือนับคำ: ตัดคำด้วยพจนานุกรมภาษาไทยของเบราว์เซอร์ (ชุดกฎ ICU ที่ Chrome, Edge, Safari และ Firefox ใช้) เพราะภาษาไทยเขียนคำติดกันและใช้เว้นวรรคแบ่งวลีหรือประโยคแทน

ผลที่ตามมาคือ คำประสมบางคำถูกแยก บางคำถูกเก็บไว้ทั้งคำ ขึ้นกับว่าอยู่ในพจนานุกรมหรือไม่ ในข้อความตัวอย่าง “ข้าวต้ม” และ “กับข้าว” เป็นคำเดียว แต่ “ข้าวผัด” “ข้าวสวย” และ “ข้าวเหนียว” ถูกแยกเป็นสองคำ หากต้องการนับคำประสมทั้งคำ ใช้เครื่องมือหาวลีซ้ำ หรือพิมพ์คำนั้นในเครื่องมือนับคำที่ต้องการ

ความถี่ คือจำนวนครั้งที่คำหนึ่งปรากฏ ความหนาแน่น คือจำนวนครั้งนั้นหารด้วยจำนวนคำทั้งหมด คูณ 100:

  • “ข้าว” ปรากฏ 8 ครั้งในข้อความ 72 คำ = 8 ÷ 72 × 100 = 11.11%
  • ความหนาแน่นคิดจากจำนวนคำทั้งหมดรวมคำที่ใช้บ่อยมากเสมอ การข้าม “และ” หรือ “ที่” ในรายการจึงไม่เปลี่ยนสัดส่วนของคำอื่น

ไม้ยมก (ๆ) ถูกแยกเป็นหน่วยของตัวเองและถูกข้ามพร้อมคำที่ใช้บ่อยมาก ส่วนคำภาษาอังกฤษในข้อความนับตามเว้นวรรคตามปกติ

คำที่ใช้บ่อยที่สุดในภาษาไทย

ในข้อความภาษาไทยเกือบทุกชิ้น อันดับต้น ๆ ของรายการความถี่มักเป็นคำไวยากรณ์สั้น ๆ ซึ่งส่วนใหญ่อยู่ในกลุ่มคำที่เครื่องมือข้ามโดยค่าเริ่มต้น

ชนิดคำตัวอย่าง
คำเชื่อมและคำบุพบทและ หรือ แต่ กับ ใน ของ จาก โดย เพื่อ
คำที่ใช้ขยายหรือแสดงกาลจะ ได้ แล้ว ก็ ไม่
คำนำหน้าคำนามการ ความ
คำสรรพนามและคำชี้ที่ ซึ่ง นี้ นั้น
คำกริยาที่ใช้บ่อยเป็น มี คือ ให้ อยู่ ไป มา

ในปฏิญญาสากลว่าด้วยสิทธิมนุษยชนฉบับภาษาไทย คำที่ใช้บ่อยที่สุดห้าอันดับแรกคือ และ การ จะ ที่ และ ใน คำเหล่านี้จำเป็นต่อไวยากรณ์ แต่บอกเรื่องราวของข้อความได้น้อย เครื่องมือจึงแสดงคำที่มีความหมายก่อน

กฎของซิปฟ์: ทำไมไม่กี่คำจึงทำงานส่วนใหญ่

ความถี่ของคำเป็นไปตามรูปแบบที่เรียกว่า กฎของซิปฟ์ (Zipf’s law): คำที่ใช้บ่อยที่สุดปรากฏบ่อยกว่าคำอันดับสองประมาณสองเท่า บ่อยกว่าคำอันดับสามประมาณสามเท่า และเป็นเช่นนี้ต่อไป รูปแบบนี้พบในภาษาไทย ภาษาอังกฤษ และแทบทุกภาษา

รายการของคุณก็มีเส้นโค้งแบบนี้: ไม่กี่คำที่ใช้บ่อยมากอยู่ด้านบน ตามด้วยหางยาวของคำที่ใช้ครั้งหรือสองครั้ง หากมี คำที่มีความหมาย (คำนาม คำกริยา หรือคำคุณศัพท์) แทรกขึ้นมาท่ามกลางคำไวยากรณ์ด้านบน นั่นคือหัวข้อจริงของข้อความ หรือคำที่คุณใช้มากเกินไป

เครื่องมือนับความถี่คำใช้ทำอะไร

รายการความถี่มีประโยชน์เมื่อคุณอยากรู้ว่าข้อความพูดถึงอะไรจริง ๆ หรือคำไหนที่คุณใช้ซ้ำไปซ้ำมา

ใครหาอะไร
นักเขียน นักเรียน และนักศึกษาคำฟุ่มเฟือยที่ควรเปลี่ยนก่อนส่งงาน (“ในส่วนของ” “ทำการ” “มีการ”) และคำนามที่วนกลับมาตลอด
นักเขียน SEOคีย์เวิร์ดปรากฏอย่างเป็นธรรมชาติไหม และคำไหนโดดเด่นในหน้าเว็บของคู่แข่ง
ครูและผู้เรียนภาษารายการคำศัพท์จากบทอ่าน เรียงตามความถี่
นักวิจัยแนวคิดหลักในบทสัมภาษณ์ คำตอบปลายเปิด และบทถอดเสียง ส่งออกเป็นตารางได้ทันที
บรรณาธิการและนักแปลคำศัพท์ที่ต้องแปลหรือเขียนให้ตรงกันทั้งเอกสาร
คนเขียนสุนทรพจน์คำที่ผู้พูดใช้ซ้ำจนผู้ฟังสังเกตได้

ความถี่คำและการยัดคีย์เวิร์ด

เครื่องมือบอกว่าคีย์เวิร์ดปรากฏกี่ครั้ง แต่ไม่มีความหนาแน่นที่ “ถูกต้อง” นโยบายเกี่ยวกับสแปมของ Google เรียกการยัดคีย์เวิร์ด (keyword stuffing) ว่าการใส่คีย์เวิร์ดเต็มหน้าเพื่อปั่นอันดับ เช่น การใช้คำหรือวลีเดิมซ้ำจนดูไม่เป็นธรรมชาติ

ใช้รายการในทางกลับกัน: เขียนให้ผู้อ่านก่อน แล้วตรวจว่าคำสำคัญอยู่ในตำแหน่งที่ควรอยู่ไหม และมีคำไหนซ้ำจนฟังแปลกไหม คีย์เวิร์ดภาษาไทยมักเป็นคำประสมหรือวลีที่พจนานุกรมอาจแยก ใช้เครื่องมือนับคำที่ต้องการนับคีย์เวิร์ดทั้งวลี

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับความถี่คำ

คำอย่าง “และ” “ที่” ถูกนับไหม

โดยค่าเริ่มต้นไม่นับในรายการ คำที่ใช้บ่อยมากอย่าง และ ที่ ของ หรือ การ ถูกข้ามเพื่อให้คำที่มีความหมายขึ้นมาอยู่บนสุด หากต้องการนับทุกคำ ให้ปิด “ข้ามคำที่ใช้บ่อยมาก”

คำนวณความหนาแน่นของคำอย่างไร

นำจำนวนครั้งที่คำนั้นปรากฏหารด้วยจำนวนคำทั้งหมด แล้วคูณ 100 คำที่ปรากฏ 5 ครั้งในข้อความ 250 คำมีความหนาแน่น 2%

ทำไม “ข้าวผัด” ถูกแยกเป็นสองคำ แต่ “ข้าวต้ม” ไม่ถูกแยก

เพราะภาษาไทยไม่มีเว้นวรรคระหว่างคำ เครื่องมือจึงตัดคำด้วยพจนานุกรม คำที่อยู่ในพจนานุกรมอย่าง “ข้าวต้ม” เป็นหนึ่งคำ คำประสมที่ไม่อยู่ถูกแยกตามคำย่อย ใช้เครื่องมือหาวลีซ้ำเพื่อนับคำประสมทั้งคำ

จำนวนคำตรงกับ Microsoft Word ไหม

ใกล้เคียง แต่ไม่ตรงทุกครั้ง Word ก็ตัดคำไทยด้วยพจนานุกรมของตัวเอง ซึ่งอาจแยกคำประสมต่างกันเล็กน้อย

นับความถี่คำจากไฟล์ได้ไหม

ได้ “เปิดไฟล์” โหลดไฟล์ .txt, .md, .csv, .srt หรือ .html จากอุปกรณ์ สำหรับ PDF ให้คัดลอกข้อความจากเครื่องมือนับคำใน PDFแล้ววางที่นี่

มีขีดจำกัดจำนวนคำไหม

ไม่มีขีดจำกัดตายตัว เครื่องมือใช้กับหนังสือยาวได้ ข้อความที่ใหญ่มากอาจใช้เวลาเพิ่มเล็กน้อยบนมือถือรุ่นเก่า

ข้อความของฉันถูกส่งไปที่ไหนไหม

ไม่ การนับเกิดขึ้นในเบราว์เซอร์ และไม่มีอะไรที่คุณวางถูกส่งหรือบันทึกไว้

แหล่งข้อมูลและอ้างอิง

  1. Boundary Analysis (word boundaries for Thai), ICU User Guide
  2. Zipf’s law, Wikipedia
  3. นโยบายเกี่ยวกับสแปมสำหรับ Google Search, Google Search Central