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📉文字出現頻度・N-gram

文字頻度やN-gramを集計

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📖 使い方

テキストエリアに対象の文章を直接入力するか、ファイルを貼り付けます。入力欄の下部にある集計ボタンを押すと、文書全体に含まれる文字の出現頻度や、指定した文字数ごとのN-gram(バイグラムやトライグラムなど)が即座に算出されます。例えば、「日本語のテスト」と入力してN=2のバイグラムを設定した場合、「日本」「本語」「のテ」「テス」「スト」といった連続する2文字の組み合わせとその出現回数がリスト形式で出力結果に表示されます。

🔍 このツールについて

文章データから特定の文字や単語の並びがどれだけ出現するかを定量的に分析するためのツールです。N-gramとは、連続するN個の文字やトークンのまとまりをスライドさせながら抽出する自然言語処理の基本的な手法です。例えば文字単位のバイグラム(N=2)では、隣り合う2文字のペアごとに頻度を集計します。文書の傾向把握や形態素解析の事前調査、キーワードの偏り分析、マルコフ連鎖を用いた文章生成の基礎データづくりなど、テキストマイニングの様々な前処理や実務的な分析に活用されています。

💡 こんなときに使えます

自然言語処理やテキストマイニングの研究において、コーパス内の文字種別や単語ペアの出現傾向を素早く数値化したいとき。
ブログ記事やWebコンテンツ内で特定のキーワードや特定の文字の偏りが多すぎないか、文章の多様性を客観的に確認したいとき。
SEOライティングの際、ターゲットとする検索意図に関連するキーワードの共起関係や、文章内の単語分布の傾向を調査したいとき。

⚠️ 使う前に知っておきたいこと

全角と半角の文字や、大文字と小文字はそれぞれ別個の文字としてカウントされるため、表記ゆれがある場合は事前の正規化が必要です。
記号やスペース、改行コードも文字として集計対象に含まれるため、純粋な漢字やひらがなのみの頻度を見たい場合は事前に不要な文字を取り除く必要があります。

❓ よくある質問

Q. N-gramの「N」にはどのような数値を指定するのが一般的ですか?
文字単位の分析では、隣り合う関係を見るためのバイグラム(N=2)や、3文字のまとまりを見るトライグラム(N=3)がよく使われます。用途や分析したい単位に合わせて調整してください。
Q. スペースや改行、句読点も集計の対象に含まれますか?
はい。入力されたテキストに含まれるすべての文字、スペース、タブ、改行コードがそのまま集計対象としてカウントされますのでご注意ください。
Q. アルファベットの大文字と小文字は区別されて集計されますか?
はい、区別されます。例えば「A」と「a」はそれぞれ別の文字としてカウントされるため、統一して集計したい場合は事前に文字を揃えておく必要があります。
Q. 長すぎる長文を入力した場合、処理が途中で止まることはありますか?
数万文字を超える極端に長いテキストを一度に処理すると、N-gramの組み合わせが膨大になりブラウザの動作に負荷がかかる場合があります。適度な長さに分割しての集計をおすすめします。
Q. 出力された頻度のデータをCSV形式などでダウンロードできますか?
現在のバージョンでは画面上のリスト表示による確認がメインとなっており、直接ファイルとしてダウンロードする機能は備わっていません。必要に応じてコピーしてご利用ください。

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