टेक्स्ट
Word/Character Frequency Counter
टेक्स्ट का फ़्रीक्वेंसी एनालिसिस: हर शब्द या कैरेक्टर कितनी बार आता है, संख्या के अनुसार क्रमबद्ध।
This tool counts how many times each word or character appears in a text and sorts the result by count — something that's practically impossible to tally by hand in a long piece of text.
How to use it
- Choose what to analyze — words or individual characters.
- Paste text and a frequency table appears instantly, sorted from most to least common.
- Handy for instantly spotting the most common word or character in a large block of text.
Common uses
- Finding keywords in an article or document for a basic SEO check without dedicated tools.
- A teaching example of frequency analysis when learning cryptography basics or natural language processing.
- Checking a text for excessive repetition of certain words before publishing.
Things to keep in mind
Frequency analysis is case-sensitive by default in many implementations — "Word" and "word" can count as different entries unless the text is normalized to one case first.
Classical substitution ciphers (ROT13, the Caesar cipher) don't change the frequency distribution of letters, only the mapping — which is exactly why frequency analysis is the classic way to break them without trying every key.
इस टूल के बारे में लेख: टेक्स्ट फ्रीक्वेंसी एनालिसिस: वर्ड क्लाउड से लेकर सिफर तोड़ने तक
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
"शब्द" और "अक्षर" मोड में क्या अंतर है?
"शब्द" मोड गिनता है कि टेक्स्ट में हर शब्द कितनी बार आता है, जबकि "अक्षर" मोड हर अलग-अलग अक्षर की, विराम चिह्नों सहित, गणना करता है।
"केस-असंवेदनशील" और "स्पेस नज़रअंदाज़ करें" विकल्प क्या करते हैं?
"केस-असंवेदनशील" उन घटनाओं को मिला देता है जो केवल बड़े/छोटे अक्षर में भिन्न हैं, और "स्पेस नज़रअंदाज़ करें" अक्षर मोड में गिनती से स्पेस को बाहर रखता है; परिणाम फिर घटनाओं की घटती संख्या के अनुसार क्रमबद्ध होते हैं।
क्या विश्लेषित टेक्स्ट सर्वर पर भेजा जाता है?
नहीं, फ़्रीक्वेंसी विश्लेषण पूरी तरह आपके ब्राउज़र में JavaScript में होता है — कुछ भी ऑनलाइन नहीं भेजा जाता।
ज़िप्फ़ का नियम क्या है?
प्राकृतिक भाषाओं में, किसी शब्द की फ़्रीक्वेंसी उसके फ़्रीक्वेंसी-रैंक के व्युत्क्रमानुपाती होती है: सबसे ज़्यादा इस्तेमाल होने वाला शब्द दूसरे नंबर के शब्द से लगभग दोगुना, तीसरे नंबर के शब्द से लगभग तिगुना आता है। इस पैटर्न से बड़ा विचलन एक संकेत है कि टेक्स्ट कृत्रिम रूप से जेनरेट किया गया हो सकता है या कीवर्ड की दृष्टि से स्पैमी हो सकता है।
क्या फ़्रीक्वेंसी एनालिसिस से सिंपल सिफर को तोड़ा जा सकता है?
हाँ, क्लासिक सब्स्टिट्यूशन सिफर (जैसे ROT13 या सीज़र सिफर) के लिए, जो अक्षरों के फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन को नहीं बदलते, बस उनकी आपसी मैपिंग बदल देते हैं। एन्क्रिप्टेड टेक्स्ट के फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन की मूल भाषा के ज्ञात डिस्ट्रीब्यूशन से तुलना करके, बिना सभी की आज़माए कैरेक्टर मैपिंग वापस पाई जा सकती है।