Некоторые методы анализа сложности написания текстов:
Индекс Флеша. 3 Вычисляется на основе многих параметров, например, длины предложений и слов в слогах, количества редких слов. 3 По шкале FRES (англ. Flesch reading ease scale) индекс распределяется от 0 до 100, где 0 — неудобочитаемый текст, предложение в среднем состоит из 37 слов, а 100 — легко читаемый текст, где длина предложения не превышает 15 слов. 3
Шкала Флеша-Кинкейда. 3 Рассматривает не уровень сложности текста, а уровень образования читателя, при котором чтение текста будет комфортным. 3 При этом использует те же параметры для оценки сложности, что и шкала Флеша: длину слов и длину предложений. 3
Индекс туманности Ганнинга (фог-индекс). 3 В основном используется для оценки годовых отчётов. 3 В этом тесте оцениваются количество слов, количество предложений, количество слов с тремя и более слогами, то есть сложных слов. 3
Тест Колман-Лиау. 3 В отличие от всех предыдущих тестов, в нём используется не количество слогов, а буквы. 3 В этой формуле удобочитаемости рассчитывается среднее количество букв на слово и среднее количество слов на предложение. 3
Алгоритмы машинного обучения. 4 Позволяют собрать большую коллекцию текстов и выявить разные, не всегда очевидные, признаки этих текстов. 4 На основании этих признаков можно обучить модель определять уровень сложности незнакомого текста. 4
Индекс удобочитаемости FOG. 5 Основывается на количестве сложных слов и длине предложений, этот метод позволяет определить, насколько текст будет доступен для понимания различными категориями читателей. 5
Ответ сформирован YandexGPT на основе текстов выбранных сайтов. В нём могут быть неточности.
Примеры полезных ответов Нейро на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Нейро.