Contatore Frequenza Parole Online

Le stop word sono parole ad alta frequenza con poco valore semantico: articoli (il, la, lo, un), preposizioni (di, in, con), congiunzioni (e, o, ma), pronomi (io, tu, lui). In qualsiasi testo in prosa, queste parole dominano le prime posizioni della classifica di frequenza, oscurando le parole con contenuto reale. Filtrandole, l'analisi della frequenza rivela i termini tematicamente rilevanti: concetti chiave, nomi propri, termini tecnici e verbi principali.

Le lingue CJK non usano spazi per separare le parole, il che significa che la tokenizzazione basata sugli spazi (il metodo standard per le lingue europee) non funziona correttamente. Per il cinese e il giapponese, una segmentazione corretta richiede un analizzatore morfologico specifico della lingua (come MeCab per il giapponese o Jieba per il cinese). Questo strumento applica la tokenizzazione basata su spazi e punteggiatura, quindi i suoi risultati sono indicativi per i testi CJK ma non linguisticamente precisi.

Si. Puoi configurare una soglia di frequenza minima per nascondere le parole che compaiono meno di N volte. Questo e utile per i testi lunghi dove le parole con frequenza 1 (hapax legomena) possono rappresentare il 40-60% del vocabolario totale. Filtrare a partire da un minimo di 2 o 3 occorrenze elimina molto rumore e ti permette di concentrarti sulle parole che strutturano davvero il contenuto.

TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) e una metrica che pondera la frequenza di una parola in un documento (TF) rispetto alla sua frequenza in una raccolta di documenti (IDF). Una parola molto frequente in un documento ma anche molto frequente in tutti gli altri documenti (come le stop word) riceve un punteggio basso. Una parola frequente in un documento ma rara negli altri riceve un punteggio alto, indicando che e distintiva di quel documento. La semplice frequenza mostra quante volte compare ogni parola; TF-IDF mostra quali parole sono caratteristiche e differenzianti per quel testo specifico.

La legge di Zipf, formulata dal linguista George Kingsley Zipf nel 1949, afferma che in qualsiasi corpus di linguaggio naturale la frequenza di una parola e inversamente proporzionale al suo rango di frequenza. La parola piu frequente compare il doppio delle volte rispetto alla seconda, il triplo rispetto alla terza, e cosi via. Questa distribuzione a legge di potenza compare in modo notevolmente costante in tutte le lingue naturali e in molti altri fenomeni (citta per popolazione, aziende per fatturato). Se la classifica di frequenza del tuo testo segue una curva di Zipf, e un segnale che il testo ha le caratteristiche del linguaggio naturale; deviazioni marcate possono indicare contenuti generati artificialmente o testi tecnici altamente specializzati.