Testo

Word/Character Frequency Counter

Analisi di frequenza del testo: quante volte compare ogni parola o carattere, ordinato per quantità.


                        
                    

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

Common uses

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.

Articolo su questo strumento: Analisi di frequenza del testo: a cosa serve contare le ripetizioni delle parole

Domande frequenti

Qual è la differenza tra modalità Parole e Caratteri?

La modalità Parole conta quante volte appare ogni parola nel testo, mentre la modalità Caratteri conta le occorrenze di ogni singolo carattere, inclusa la punteggiatura.

Cosa fanno le opzioni "Non sensibile a maiuscole/minuscole" e "Ignora spazi"?

"Non sensibile a maiuscole/minuscole" unisce le occorrenze che differiscono solo per maiuscole/minuscole, e "Ignora spazi" esclude gli spazi dal conteggio in modalità caratteri; i risultati vengono poi ordinati per numero di occorrenze decrescente.

Il testo analizzato viene inviato a un server?

No, l'analisi di frequenza avviene interamente nel tuo browser in JavaScript — nulla viene trasmesso online.

Cos'è la legge di Zipf?

Nelle lingue naturali, la frequenza di una parola è inversamente proporzionale al suo rango per frequenza: la parola più frequente ricorre circa il doppio della seconda, il triplo della terza, ecc. Una deviazione significativa da questa regolarità è un segnale che il testo potrebbe essere generato artificialmente o essere spam di parole chiave.

È possibile usare l'analisi di frequenza per violare un cifrario semplice?

Sì, per i cifrari a sostituzione classici (come ROT13 o il cifrario di Cesare), che non modificano la distribuzione di frequenza delle lettere ma ne alterano solo la corrispondenza. Confrontando la distribuzione di frequenza del testo cifrato con la distribuzione nota della lingua originale, è possibile ricostruire la corrispondenza dei simboli senza provare tutte le chiavi.

Articoli: Testo

Case Converter: perché esistono stili di denominazione diversi

Perché in uno stesso progetto le variabili si scrivono in camelCase ma i file in kebab-case, e da dove vengono queste regole.

Text Diff: come gli algoritmi trovano la differenza tra due testi

Come un algoritmo di diff trova l'insieme minimo di modifiche tra due versioni di un testo.

Espressioni regolari: sintassi di base e pattern comuni

Come leggere un'espressione regolare e in cosa la corrispondenza greedy differisce da quella lazy.

Ordinare e deduplicare righe: a cosa serve

Perché un ordinamento numerico che mette "10" prima di "9" è un errore, e come evitarlo.

String Escape: perché lo stesso testo va escapato in modo diverso

Perché la stessa virgoletta viene escapata in modo diverso in una stringa JS, in JSON e in un comando shell.

CRLF contro LF: perché i caratteri di fine riga contano ancora

Perché un file scritto su Windows può apparire "completamente modificato" in git su Linux.

Contare caratteri e parole: perché non è sempre banale

Perché un'emoji o una lettera accentata possono contare come più caratteri contemporaneamente.

Lorem Ipsum: da dove viene il testo segnaposto e a cosa serve

Perché i designer usano deliberatamente testo "senza senso" invece di contenuti reali nei mockup.

Slugify: come trasformare un testo qualsiasi in un URL

Come un titolo come "Ciao, Mondo!" diventa una stringa compatibile con gli URL come ciao-mondo.

Markdown: perché una sintassi di testo semplice ha battuto gli editor ricchi

Perché gli sviluppatori preferiscono scrivere la documentazione in Markdown invece che in un editor di testo ricco.

Spazi e caratteri invisibili: la causa nascosta di bug strani

Perché due stringhe apparentemente identiche possono non corrispondere a causa di un carattere invisibile.

Text Reverse: perché "invertire un testo" è più difficile di quanto sembri

Perché un'inversione ingenua di una stringa può trasformare un'emoji in byte inutilizzabili.