可読性チェッカー

スコアが何を意味するか

Flesch Reading Easeはテキストを0〜100のスケールにマッピングし、高いほど簡単です。2つの入力のみで構築されます：平均文長と平均音節数。その単純さは長所であり限界でもあります — 安定で再現可能ですが、議論が意味するかどうかは判断できません。

一般的なWeb文章の場合は60以上を目指してください。政府と医療分野の平易な言語ガイドは通常60〜70を目標とします。専門家向けの技術文書が40台にあることは失敗ではありません。その audience には語彙があります。

6つの式と一致しない場所

ここで使用される6つの式はすべて、文長、単語長、音節カウントの純粋な算術です。異なる目的で開発され、互いに一致しません。これはバグではなく機能です — 大きな差はテキストが不均一であることを告げています。

• Flesch–Kincaid学年 — Reading Easeと同じ入力がアメリカの学校学年で表現。
• Gunning Fog — 多音節語を重く評価。専門用語を罰する。
• SMOG — 健康材料向けに設計。短い段落で信頼できるとされる。
• Coleman–Liau — 音節ではなく文字数を使用するため、音節推定エラーを回避。
• 自動可読性指数 — 1語あたりの文字数に文長を加算。

音節カウントが弱点です。英語の正字法は音節にきれいにマッピングされないため、すべての実装がヒューリスティックを使用し、すべての実装が一部の単語で間違っています。Coleman–Liauは文字をカウントすることでこの問題を回避し、単独でではなく他の式と並べて読む価値があるのはそのためです。

文を修正し、単語を修正しない

文長は2つの入力の1つであるため、長い文を分割することはあらゆる類義語の置換よりもスコアを大きく動かします。45語の文を3つに分割することは意味の損失なしに、Reading Easeを10ポイント以上変えることができます。

これがパネルが合計を表示するだけでなく、最も難しい個別文をリストする理由です。それ以外は明確なページに1つの60語の文があると平均を下げ、ドキュメントレベルのスコアでは見えなくなります。外れ値を最初に修正し、次に語彙を見てください。

受動態の検出はここでは正規表現ヒューリスティックです — 「be」の形に過去分詞のように見えるものが続きます。過剰にフラグを立てます。カウントを再読の提示として扱い、判決としては扱わないでください。