Анализатор слов
Инструмент «Анализатор слов» представляет исходный список ключевых фраз в виде списка уникальных слов, отсортированых в порядке убывания частоты встречаемости в исходном списке.
Этот инструмент аналогичен «Анализатору слов» в «Подборе слов» за исключением того, что здесь вы можете использовать произвольный список ключевых слов.
Список уникальных слов полезно просмотреть, чтобы понять, какие из часто встречающихся в выборке слов не относятся к вашей теме, и поэтому их нужно поместить в список слов для исключения. Пример ключевой фразы поможет понять контекст употребления слов и выявить нецелевые контекстные значения ваших поисковых слов.
Например, мы ищем «светлые обои » для квартиры. Вверху списка уникальных слов находятся слова «рабочий» и «стол», поэтому фразу «рабочий слол» можно сразу поместить в список исключений, поскольку речь идет об обоях, которые являются электронными картинками для рабочего стола ПК.
Максимальное количество строк в исходном списке — 100 000.
Если в вашем исходном списке ключевых слов встречаются операторы поиска (кавычки, восклицательный знак, минус и т.п., например, при копировании их из кампаний Яндекс Директ), то сначала нормализуйте ваш список ключевых слов.
Пишем простой счётчик уникальных слов на Python с GUI на Tkinter
Данная статья написана для тех, кто только начал изучать Python. В ней я пошагово опишу создание простого счетчика слов из txt-файлов, применяя Tkinter. Исходный код написан под Python 2.7, в конце статьи я добавлю несколько комментариев относительно того, как перенести его под 3.6
С чего начинаем?
Никаких незаурядных лестниц в программе не будет, так что рекомендую писать в IDLE; конечно же, без проблем можно писать и в PyCharm’е, и в Эклипсе.
Время создать первую и последнюю функцию, которая, собственно, будет выполнять все подсчёты:
Итак, что выполняет эта функция? Всё очевидно: открывает файл, считываем содержимое, убирает всякие символы и создает список из содержимого файла. Не стоит забывать убрать верхний регистр методом lower для корректной дальнейшей проверки на повторение слов. Дальше мы будем обрабатывать этот список. Фактически, считав длину этого списка функцией len, нам уже будет известно количество слов.
Количество уникальных слов
Чтобы посчитать кол-во уникальных слов, создадим ещё один список, в который будет через цикл заносить слова, которых ещё в нём не было:
Далее мы просто будет считывать длину списка nonrep_words.
Графическая оболочка
Для начала нам следует подключить соответствующие модули в нашу программу:
Теперь после определения нашей главной функции напишем код, который будет отображать главное окно, название нашей программки, кнопку «Импортировать файл» и поле вывода:
Вообще-то можно и не использовать фрейм для кнопки, лейбла и текстового поля, но если вы захотите на досуге добавить в дальнейшем ещё несколько каких-либо функций, то фрейм будет полезен для позиционирования.
При создании кнопки мы забиндили её на функцию counter.
Импорт файла и вывод
В начало определения функции counter добавим строчки:
Здесь всё просто: чистим поле вывода методом delete, затем открываем файл методом askopenfilename и передаём его имя переменной filename.
Далее в конец функции добавим:
Здесь мы выводим длину двух списков: списка всех слов и списка уникальных слов.
Как посчитать количество уникальных слов в тексте
Service description
1Text.com Word Count is totally unique without any equivalents on the Web. Highlighting watery fragments, keyword density areas, and keywords in a text make the analysis interactive and easy to interpret.
Word Count includes:
Word count, character count in your text online
The online service count words and characters in your text, including or excluding spaces.
Analysis of keywords and semantic core of a text
Finding keywords and detection of theiк number is extremely useful for writing new texts and improving existing ones. The service arranges keywords in groups and by frequency for fast and simple search. It will also show keyword forms when you click on it.
Detection of watery in the text
Shows the exact percentage of stop-words, idioms and conjunctions it the text. A small percentage of watery in the text is natural, but:
- to 15% — average amount of watery;
- from 15% to 30% — exceeded amount;
- from 30% — high amount of watery in the text.
Detection of keywords density of the text
Keyword density shows a number of keywords in a text. The more the keywords, the higher the keyword density:
Как посчитать количество уникальных слов в тексте
- Биржа копирайтинга
- Биржа рерайтинга
- Биржа переводов
- Контент для маркетплейсов
- Статья для Яндекс.Дзен
- Письменные работы на заказ
- Корректура
- Пост для ВКонтакте
- Пост для Telegram
- Пост для Одноклассников
Описание сервиса
SEO-анализ текста от Text.ru — это уникальный сервис, не имеющий аналогов. Возможность подсветки «воды», заспамленности и ключей в тексте позволяет сделать анализ текста интерактивным и легким для восприятия.
SEO-анализ текста включает в себя:
Счетчик символов, подсчет количества знаков и слов в тексте онлайн
С помощью данного онлайн-сервиса можно определить число слов в тексте, а также количество символов с пробелами и без них.
Определение ключей и семантического ядра текста
Возможность нахождения поисковых ключей в тексте и определения их количества полезна как для написания нового текста, так и для оптимизации уже существующего. Расположение ключевых слов по группам и по частоте сделает навигацию по ключам удобной и быстрой. Сервис также найдет и морфологические варианты ключей, которые выделятся в тексте при нажатии на нужное ключевое слово.
Определение процента водности текста
Данный параметр отображает процент наличия в тексте стоп-слов, фразеологизмов, а также словесных оборотов, фраз, соединительных слов, являющихся не значимыми и не несущими смысловой нагрузки. Небольшое содержание «воды» в тексте является естественным показателем, при этом:
- до 15% — естественное содержание «воды» в тексте;
- от 15% до 30% — превышенное содержание «воды» в тексте;
- от 30% — высокое содержание «воды» в тексте.
Определение процента заспамленности текста
Процент заспамленности текста отражает количество поисковых ключевых слов в тексте. Чем больше в тексте ключевых слов, тем выше его заспамленность:
- до 30% — отсутствие или естественное содержание ключевых слов в тексте;
- от 30% до 60% — SEO-оптимизированный текст. В большинстве случаев поисковые системы считают данный текст релевантным ключевым словам, которые указаны в тексте.
- от 60% — сильно оптимизированный или заспамленный ключевыми словами текст.
Поиск смешанных слов или слов в различных раскладках клавиатуры
Данный параметр показывает количество слов, состоящих из букв различных алфавитов. Часто это буквы русского и английского языка, например, слово «стол», где «о» — буква английского алфавита. Некоторые копирайтеры заменяют в русских словах часть букв на английские, чтобы обманным путем повысить уникальность текста. SEO-анализ текста от Text.ru успешно выявляет такие слова.
SEO-анализ текста доступен через API. Подробнее в API-проверке.