मुफ्त टूल

उन संख्याओं को देखें जिन्हें एक डिटेक्टर वास्तव में देख रहा है।

अधिकांश टूल्स आपको एक प्रतिशत थमा देते हैं और कोई तर्क नहीं देते। यह टूल इसके विपरीत करता है: कोई स्कोर नहीं, केवल मापने योग्य आंकड़े — वाक्य-लंबाई भिन्नता, बर्स्टिनेस, शब्दावली विविधता, बार-बार आने वाले शुरुआती शब्द — ताकि आप स्वयं टेक्स्ट का न्याय कर सकें। सब कुछ आपके ब्राउज़र में चलता है।

पूरी तरह से आपके ब्राउज़र में चलता है। आपके द्वारा चिपकाया गया कुछ भी अपलोड, लॉग या स्टोर नहीं किया जाता है।

ऊपर कुछ टेक्स्ट चिपकाएं और आंकड़े यहां दिखाई देंगे।

इन संख्याओं का क्या अर्थ है

1

बर्स्टिनेस (Burstiness)

वाक्य की लंबाई में भिन्नता, जिसे औसत के सापेक्ष व्यक्त किया जाता है ताकि यदि आप कुल मिलाकर लंबे या छोटे वाक्यों में लिखते हैं तो यह न बदले। मानव लेखन लडखड़ाता सा होता है: एक लंबा घुमावदार वाक्य, फिर तीन शब्द, फिर एक अलग विचार। जनरेट किया गया टेक्स्ट अधिक स्थिर गति बनाए रखता है।

2

शब्दावली विविधता

आपके टेक्स्ट में उन शब्दों का हिस्सा जो विशिष्ट (अलग) हैं। कम विविधता का मतलब है कि वही शब्द बार-बार आते हैं, जो तकनीकी लेखन में और छोटे मॉडलों के आउटपुट में स्वाभाविक रूप से होता है। यह टेक्स्ट की लंबाई के साथ बढ़ता और घटता है, इसलिए समान टेक्स्ट की तुलना करें।

3

बार-बार आने वाले शुरुआती शब्द

वाक्य कितनी बार एक ही तरह से शुरू होते हैं। पाठक किसी भी टूल द्वारा इसे फ्लैग किए जाने से बहुत पहले नीरसता के रूप में इस पर ध्यान देते हैं, और यह आपके अपने ड्राफ्टिंग में ठीक करने की सबसे आसान चीजों में से एक है।

निष्कर्ष निकालने से पहले इसे पढ़ें

ये आंकड़े क्या हैं

  • +सटीक। वे आपके टेक्स्ट पर अंकगणित हैं, न कि कोई अनुमान — जितनी बार भी आप इसे चलाएंगे, वही नंबर आएंगे।
  • +तस्वीर का आधा हिस्सा। डिटेक्टर मॉडल-आधारित भविष्यवाणी के साथ इस तरह के भिन्नता उपायों को जोड़ते हैं, जो कि वह हिस्सा है जिसे यह पेज कंप्यूट नहीं कर सकता।
  • +संपादन के लिए उपयोगी। बहुत समान गति और दोहराए गए शुरुआती शब्द ठीक करने योग्य हैं, चाहे टेक्स्ट किसी भी चीज़ द्वारा जनरेट किया गया हो।

वे क्या नहीं हैं

  • डिटेक्शन परिणाम नहीं। इस पेज पर जानबूझकर कोई स्कोर नहीं है, क्योंकि अकेले ये आंकड़े किसी का समर्थन नहीं कर सकते।
  • किसी व्यक्ति के बारे में सबूत नहीं। एब्स्ट्रैक्ट्स, कानूनी मसौदे, निर्देशों और अनूदित टेक्स्ट में कम भिन्नता सामान्य है, और गैर-मूल लेखक अक्सर अधिक एकसमान वाक्य लंबाई के साथ लिखते हैं।
  • अनुकूलित करने के लिए कोई लक्ष्य नहीं। केवल संख्या बढ़ाने के लिए फिर से लिखना वही है जो ह्यूमनाइज़र टूल्स करते हैं, और यह कुछ भी साबित किए बिना लेखन को बदतर बना देता है।
  • विभिन्न भाषाओं में तुलनीय नहीं। जर्मन, जापानी या अरबी में वाक्य की लंबाई अलग व्यवहार करती है, इसलिए जो मूल्य अंग्रेजी में कम दिखता है वह कहीं और सामान्य हो सकता है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

कोई AI स्कोर क्यों नहीं है?

क्योंकि अकेले ये आंकड़े एक स्कोर को सही नहीं ठहराते। बर्स्टिनेस डिटेक्शन का एक वास्तविक इनपुट है, लेकिन एक डिटेक्टर इसे मॉडल-आधारित भविष्यवाणी और कई नमूनों पर प्रशिक्षित क्लासिफायर के साथ जोड़ता है। केवल भिन्नता से प्राप्त स्कोर दिखाना ठीक उसी तरह का आत्मविश्वासी नंबर होगा जिसके खिलाफ तर्क देने के लिए यह पेज मौजूद है। यदि आप एक स्कोर वाला परिणाम चाहते हैं, तो डिटेक्टर का उपयोग करें — यह संख्या के पीछे के वाक्य दिखाता है।

एक अच्छा बर्स्टिनेस मान क्या है?

कोई लक्ष्य नहीं है, और किसी एक को लक्ष्य मानना एक गलती है। एक मोटे अनुमान के रूप में, कसकर एकसमान गद्य लगभग 0.25 से नीचे बैठता है और संवादात्मक लेखन अक्सर 0.6 से ऊपर उतरता है, लेकिन एक तकनीकी एब्स्ट्रैक्ट कानूनी रूप से निचले सिरे पर बैठता है। वितरण चार्ट एकल आंकड़े की तुलना में अधिक जानकारीपूर्ण है।

आपको पाँच वाक्यों की आवश्यकता क्यों है?

तीन या चार वाक्यों में भिन्नता संयोग पर निर्भर करती है। एक छोटे से नमूने में एक लंबा वाक्य आंकड़े को भारी रूप से बदल देता है। मामूली संपादन पर बेतहाशा बदलने वाली संख्या दिखाने के बजाय, हम इसे रोकते हैं — यही कारण है कि हम बहुत छोटे सोशल कैप्शन को स्कोर करने से मना करते हैं।

क्या मेरा टेक्स्ट अपलोड होता है?

नहीं। विश्लेषण आपके डिवाइस पर चल रहा साधारण जावास्क्रिप्ट है। हमारे सर्वर पर कोई अनुरोध नहीं है, कुछ भी लॉग नहीं किया गया है, और यह नेटवर्क डिस्कनेक्ट होने पर भी काम करता है।

मेरा अपना लेखन बहुत समान वाक्य दिखाता है। क्या वह बुरा है?

जरूरी नहीं। इसका मतलब यह हो सकता है कि आपका विषय इसकी मांग करता है, या यह कि आप अच्छी तरह से संपादन करते हैं — दोनों ठीक हैं। यदि आप अधिक विविधता चाहते हैं, तो सबसे तेज़ उपाय यह है कि प्रत्येक पैराग्राफ में एक लंबे वाक्य को तोड़ें और दूसरे को चलने दें। लेकिन केवल संख्या के लिए पीछा न करें; पाठक के लिए लिखें।

स्कोर वाला संस्करण चाहते हैं?

डिटेक्टर मॉडल-आधारित विश्लेषण जोड़ता है और दिखाता है कि किन वाक्यों ने परिणाम को प्रभावित किया।

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