पठनीयता स्कोर कैलकुलेटर

सामान्य वेब सामग्री के लिए, Flesch Reading Ease 60-70 (मानक, 8वीं-9वीं कक्षा स्तर) और Gunning Fog <= 8 का लक्ष्य रखें। तकनीकी लेखन का स्कोर इससे अधिक हो सकता है।

Flesch Reading Ease सबसे लोकप्रिय है। Flesch-Kincaid, Gunning Fog और SMOG अमेरिकी ग्रेड स्तर देते हैं। Coleman-Liau और ARI अक्षरों की गणना का उपयोग करते हैं, न कि सिलेबल का -- जब सिलेबल पहचान अनिश्चित हो तो ये अधिक विश्वसनीय होते हैं।

हाँ। सारा विश्लेषण क्लाइंट-साइड होता है। आपका टेक्स्ट कभी किसी सर्वर पर नहीं भेजा जाता।

हाँ, Readability Score Calculator 100% मुफ़्त है, बिना किसी पंजीकरण, बिना किसी छिपे शुल्क और बिना किसी उपयोग सीमा के। सारी प्रोसेसिंग आपके ब्राउज़र में स्थानीय रूप से होती है, जिससे पूर्ण गोपनीयता सुनिश्चित होती है।

बिल्कुल। Readability Score Calculator सब कुछ आपके ब्राउज़र में क्लाइंट-साइड प्रोसेस करता है। कोई भी डेटा किसी सर्वर पर अपलोड या संग्रहीत नहीं होता। आपकी सामग्री हर समय आपके डिवाइस पर निजी रहती है।

हाँ, Readability Score Calculator पूरी तरह रिस्पॉन्सिव है और स्मार्टफ़ोन व टैबलेट पर काम करता है। आप इसे आधुनिक वेब ब्राउज़र वाले किसी भी डिवाइस पर इस्तेमाल कर सकते हैं -- किसी ऐप डाउनलोड की ज़रूरत नहीं।

किसी खाते या पंजीकरण की ज़रूरत नहीं है। बस अपने ब्राउज़र में Readability Score Calculator खोलें और तुरंत इस्तेमाल शुरू करें। कोई साइन-अप दीवार या उपयोग प्रतिबंध नहीं है।

हाँ, Readability Score Calculator किसी भी लंबाई के टेक्स्ट को तेज़, रियल-टाइम प्रोसेसिंग के साथ संभालता है। चूँकि सब कुछ आपके ब्राउज़र में चलता है, प्रदर्शन आपके डिवाइस पर निर्भर करता है, पर अधिकांश मामलों में यह अच्छी तरह काम करता है।

बस दिए गए फ़ील्ड में अपना इनपुट डालें, अपनी पसंद के अनुसार सेटिंग्स समायोजित करें, और टूल इसे तुरंत प्रोसेस कर देगा। इसके बाद आप परिणाम को क्लिपबोर्ड पर कॉपी कर सकते हैं या डाउनलोड कर सकते हैं।

Readability Score Calculator Chrome, Firefox, Safari, Edge और Opera सहित सभी आधुनिक ब्राउज़रों में काम करता है। सर्वोत्तम अनुभव के लिए अपने पसंदीदा ब्राउज़र का नवीनतम संस्करण इस्तेमाल करें।

Flesch Reading Ease दो इनपुट से निकलता है: औसत वाक्य लंबाई (प्रति वाक्य शब्द) और औसत शब्द लंबाई (प्रति शब्द सिलेबल)। इसका फ़ॉर्मूला है: 206.835 में से (प्रति वाक्य शब्दों की संख्या × 1.015) घटाएं, फिर उसमें से (प्रति शब्द सिलेबल × 84.6) घटाएं। चूँकि दोनों ही फैक्टर घटाए जाते हैं, लंबे वाक्य और ज़्यादा बहु-सिलेबल शब्द स्कोर को 0 (बहुत कठिन) की ओर धकेलते हैं, जबकि छोटे वाक्य और सरल शब्द इसे 100 (बहुत आसान) की ओर ले जाते हैं। 60-70 का स्कोर सामान्य माना जाता है, जो लगभग 8वीं-9वीं कक्षा के स्तर के बराबर है। ध्यान दें कि शब्द की लंबाई, वाक्य की लंबाई से कहीं ज़्यादा वज़न रखती है, इसलिए लंबे शब्दों को छोटे शब्दों से बदलना स्कोर को सबसे तेज़ी से बदलता है। यह कैलकुलेटर आपके टेक्स्ट पर तुरंत यह फ़ॉर्मूला लागू करता है और Text Stats टैब में इसके पीछे के इनपुट भी दिखाता है, इसलिए अपना ड्राफ्ट पेस्ट करें और ठीक-ठीक देखें कि कौन-सा फैक्टर आपका स्कोर नीचे खींच रहा है।

हर फ़ॉर्मूला वाक्य की लंबाई और शब्दों की जटिलता को अलग-अलग तरह से आँकता है और अलग मकसद से बनाया गया है, इसलिए इनके बीच एक-दो ग्रेड का अंतर आना सामान्य बात है, कोई गड़बड़ी नहीं। Flesch-Kincaid, Gunning Fog और SMOG सिलेबल की गिनती और जटिल शब्दों पर ज़्यादा निर्भर करते हैं, इसलिए सिलेबल से भरा टेक्स्ट इनमें ज़्यादा कठिन स्कोर करता है। Coleman-Liau और ARI सिलेबल की जगह कैरेक्टर गिनते हैं, इसलिए ये ज़्यादा अक्षरों वाले लंबे शब्दों पर ज़्यादा प्रतिक्रिया देते हैं। Gunning Fog और SMOG खासतौर पर तीन या उससे ज़्यादा सिलेबल वाले शब्दों को दंडित करते हैं, जिससे तकनीकी शब्दजाल इनके आँकड़े बढ़ा देता है। किसी एक फ़ॉर्मूले पर भरोसा करने के बजाय, यह टूल ग्रेड-आधारित स्कोरों का औसत निकालकर एक ऐसा नंबर देता है जो उतार-चढ़ाव को संतुलित कर देता है, और यही वह सबसे स्थिर आँकड़ा है जिस पर भरोसा किया जा सकता है। सातों को साथ-साथ और गेज के नीचे औसत ग्रेड देखने के लिए अपना टेक्स्ट पेस्ट करें।

इस कैलकुलेटर में, तीन या उससे ज़्यादा सिलेबल वाला कोई भी शब्द जटिल माना जाता है, जिसे एक ऑटोमेटेड सिलेबल एस्टीमेटर गिनता है — यह पहले सामान्य शब्द-अंत हटाता है और फिर स्वर-समूहों (vowel groups) को गिनता है। "information," "opportunity," और "readability" जैसे शब्द इसमें आते हैं; जबकि "house" या "writing" जैसे छोटे शब्द नहीं आते। जटिल शब्दों का प्रतिशत कई फ़ॉर्मूलों के पीछे का इंजन है: Gunning Fog सीधे इनके अनुपात को गुणा करता है, और यहाँ का सरलीकृत Dale-Chall मूल परिचित-शब्द सूची के बजाय तीन-प्लस-सिलेबल शब्दों को "कठिन" शब्दों के प्रॉक्सी के तौर पर इस्तेमाल करता है। चूँकि सिलेबल गिनना एक अनुमानित (heuristic) प्रक्रिया है, कभी-कभार कोई शब्द गलत गिना जा सकता है, लेकिन पूरे पैराग्राफ में यह कुल आँकड़ा भरोसेमंद रहता है। Text Stats टैब आपके जटिल-शब्दों की संख्या और प्रतिशत दिखाता है, इसलिए अपना टेक्स्ट पेस्ट करें और देखें कि कहीं घनी शब्दावली ही तो आपका ग्रेड लेवल नहीं बढ़ा रही।

दो यांत्रिक बदलाव रीडेबिलिटी स्कोर को सबसे ज़्यादा बदलते हैं, क्योंकि लगभग हर फ़ॉर्मूला एक ही चीज़ों को दंडित करता है: लंबे वाक्य और लंबे शब्द। पहला, 20-25 शब्दों से ज़्यादा लंबे किसी भी वाक्य को दो हिस्सों में तोड़ें; छोटे वाक्य प्रति-वाक्य शब्दों की संख्या घटाते हैं, जिससे Flesch Reading Ease बढ़ता है और Gunning Fog व ARI दोनों एक साथ घटते हैं। दूसरा, कई सिलेबल वाले शब्दों को सरल शब्दों से बदलें — जैसे "utilize" की जगह "use" या "subsequently" की जगह "later" — इससे आपका प्रति-शब्द सिलेबल और जटिल-शब्द प्रतिशत घट जाता है। भरावदार वाक्यांश हटाना और घने पैराग्राफ को तोड़ना भी मदद करता है। सबसे तेज़ तरीका यह है कि अपना ड्राफ्ट पेस्ट करें, औसत ग्रेड नोट करें, सबसे लंबे वाक्यों और सबसे घने शब्दों को सरल बनाएं, फिर बदलाव देखने के लिए दोबारा कैलकुलेट करें। चूँकि नतीजे बिना किसी लंबाई सीमा के आपके खुद के इनपुट से तुरंत अपडेट होते हैं, इसलिए हर बदलाव पर आपको तुरंत फीडबैक मिलता है, तो अपना टेक्स्ट पेस्ट करें और इसे संवारना शुरू करें।

कोई भी प्रकार सार्वभौमिक रूप से ज़्यादा सटीक नहीं है; दोनों अलग-अलग तरीकों से चूक सकते हैं। Flesch-Kincaid, Gunning Fog और SMOG जैसे सिलेबल-आधारित फ़ॉर्मूले यह पकड़ते हैं कि शब्दों का उच्चारण कितना कठिन है, लेकिन ये सिलेबल गिनती पर निर्भर करते हैं, जिसका अनुमान ऑटोमेटेड टूल्स ह्यूरिस्टिक तरीके से लगाते हैं और असामान्य स्पेलिंग पर कभी-कभार गलत गिनती भी कर सकते हैं। Coleman-Liau और Automated Readability Index जैसे कैरेक्टर-आधारित फ़ॉर्मूले सिलेबल को पूरी तरह नज़रअंदाज़ करके प्रति-शब्द अक्षर या कैरेक्टर इस्तेमाल करते हैं, इसलिए ये ठीक तभी भरोसेमंद रहते हैं जब सिलेबल पहचान अनिश्चित हो। इसका नुकसान यह है कि कैरेक्टर गिनती छोटे-मगर-मुश्किल शब्दों को गलत आँक सकती है। यही वजह है कि इन्हें साथ देखना किसी एक पर भरोसा करने से ज़्यादा उपयोगी है: जब कोई सिलेबल-आधारित स्कोर अटपटा लगे, तो उसकी तुलना Coleman-Liau और ARI से करें। यह टूल इन सभी को एक साथ कैलकुलेट करता है और ग्रेड-आधारित नतीजों का औसत निकालता है, इसलिए एक ही टेक्स्ट पर दोनों तरीकों की तुलना करने के लिए अपना टेक्स्ट पेस्ट करें।