Verwandte Tools
Warum einen Worthäufigkeits-Zähler nutzen?
Übernutzte Begriffe erkennen, Keyword-Balance skizzieren, Entwürfe vergleichen oder schnell eine Begriffsliste erstellen – ohne Ihr Manuskript hochzuladen.
Vorteile
- Sortierte Liste: höchste Häufigkeiten zuerst.
- Filter: Stoppwörter, Länge, Mindesthäufigkeit.
- CSV: Tabelle in eine Tabellenkalkulation übernehmen.
- Live: aktualisiert sich beim Bearbeiten.
- Privat: nur clientseitig.
So funktioniert es
Eine einfache Pipeline: Groß-/Kleinschreibung normalisieren, Satzzeichen zu Leerzeichen machen, an Leerzeichen teilen, Häufigkeiten summieren, sortieren, dann Ihre Anzeigefilter anwenden.
Funktionen
- Token-Regeln: Normalisierung im JavaScript-Stil „Wortzeichen“ vor dem Split.
- Stoppwörter: optionale kleine englische Menge.
- Regler: Mindestlänge 1–10; Mindestvorkommen 1–10.
- Export: zweispaltige CSV.
- Oberfläche: responsives, scrollbares Raster.
Wann einsetzen
Korrekturdurchläufe, leichte SEO-Checks, Korpus-Demos im Unterricht oder Wortschatz-Umfragen mit eingefügtem Text.
Ideale Einsatzfälle
- Schreiben: wiederholte Füllwörter finden.
- Keywords: grobe Term-Signifikanz (kein Ranking-Tracker).
- Lehre: naive Tokenisierung zeigen.
- Logs: informelle Begriffszählungen.
- QA: vor spezialisierten NLP-Tools.
Fakten
Hinweise zur Interpretation.
Kernpunkte
- Stoppwort-Entfernung nur für Englisch und begrenzt auf die integrierte Liste.
- Kein Stemming oder Lemmatisierung – run, runs und running zählen getrennt.
- Nicht-lateinische Schriften können bei der „Wortzeichen“-Tokenisierung anders ausfallen als erwartet.
- Die Mindestlänge nutzt die Zeichenanzahl des Tokens nach Normalisierung.
- Sehr große Eingaben können an Browser-Speichergrenzen stoßen.
Best Practices
Verantwortungsvoll nutzen.
Qualitätsaspekte
- Für produktives SEO mit dedizierten Tools und sprachspezifischer Verarbeitung kombinieren.
- CSV vor dem Teilen in der Tabellenkalkulation vorab ansehen.
- Verschiedene Mindestlängen ausprobieren, um Rauschen kurzer Token zu verringern.
- Vor aggressivem Filtern eine Kopie des Rohtexts behalten.
- Bei Code dominieren oft Schlüsselwörter und Zeichenketten die Häufigkeiten.
Wann nicht nutzen
- Wenn mehrsprachige Stoppwortlisten oder morphologische Normalisierung nötig sind.
- Wenn Recht oder Compliance auditierte NLP-Pipelines verlangen.
- Wenn Token-Grenzen exakt einer bestimmten Verlagsvorschrift entsprechen müssen.
Grenzen und Kompatibilität
Naive Tokenisierung; englische Stoppwortliste; nur CSV-Export. JavaScript erforderlich.
Läuft vollständig clientseitig.
Häufig gestellte Fragen
Ist der Worthäufigkeits-Zähler kostenlos?
Ja. Die Analyse läuft in Ihrem Browser. Keine Registrierung, kein Upload.
Was sind Stoppwörter?
Sehr häufige englische Wörter (z. B. the, and, of), die Sie optional ausblenden können, damit die Liste Inhaltswörter betont. Die Liste ist fest und auf Englisch ausgerichtet.
Wie werden Wörter erkannt?
Text wird kleingeschrieben; Satzzeichen werden zu Leerzeichen; Token werden an Leerzeichen getrennt. Nur Token, die Ihre Mindestlänge erfüllen, werden gezählt (und Stoppwörter können entfernt werden).
Was bewirkt die Mindestvorkommen?
Nach der Häufigkeitsberechnung erscheinen im Raster und Export nur Token, deren Anzahl mindestens diesem Wert entspricht.
Kann ich die Ergebnisse exportieren?
Ja. CSV-Export lädt die gefilterte Tabelle (Spalten Wort und Anzahl) herunter.
Ist mein Text sicher?
Ja. Die Verarbeitung bleibt auf Ihrem Gerät.
Worin unterscheidet sich das von einem Wortzähler?
Ein Wortzähler zeigt Summen. Hier sehen Sie jedes unterscheidbare Token und wie oft es vorkommt.