ToolDeck

เครื่องนับคำ

นับคำ ตัวอักษร ประโยค ย่อหน้า และประมาณเวลาอ่าน

ลองตัวอย่าง

0

คำ

0

ตัวอักษร

0

ตัวอักษร (ไม่รวมช่องว่าง)

0

ประโยค

0

ย่อหน้า

เวลาอ่าน

เวลาพูด

ข้อความของคุณ

ประมวลผลในเครื่อง · ปลอดภัยในการวางข้อมูลลับ

การนับคำคืออะไร?

เครื่องนับคำบอกจำนวนคำ ตัวอักษร ประโยค และย่อหน้าที่มีอยู่ในข้อความ โดยแยกอินพุตตามขอบเขตช่องว่างและใช้กฎที่อิงรูปแบบเพื่อตรวจจับประโยคและย่อหน้า คำนิยามของ "คำ" แตกต่างกันตามภาษา อักขระ และบริบท ในภาษาอังกฤษ โทเค็นที่คั่นด้วยช่องว่างใช้ได้ดี ส่วนในภาษากลุ่ม CJK (จีน ญี่ปุ่น เกาหลี) คำไม่ได้คั่นด้วยช่องว่าง และการแบ่งส่วนต้องใช้อัลกอริทึมที่อิงพจนานุกรม เช่น ICU's BreakIterator

การนับตัวอักษรมีนิยามทั่วไปสองแบบ คือ แบบรวมช่องว่างและไม่รวมช่องว่าง จำนวนตัวอักษรทั้งหมดครอบคลุมทุก Unicode code point ในข้อความ ทั้งช่องว่าง แท็บ และอักขระขึ้นบรรทัดใหม่ การนับโดยไม่รวมช่องว่างจะตัดช่องว่างทั้งหมดออกก่อนนับ ซึ่งเป็นตัวชี้วัดที่แพลตฟอร์มอย่าง Twitter (ปัจจุบันคือ X) ใช้สำหรับจำกัดความยาวโพสต์ และนักแปลที่คิดค่าบริการตามตัวอักษรก็ใช้เช่นกัน ความแตกต่างนี้มีความสำคัญเมื่อนำข้อความไปวางในระบบที่มีข้อจำกัดด้านความยาวอย่างเคร่งครัด

การประมาณเวลาอ่านและเวลาพูดคำนวณจากการหารจำนวนคำด้วยอัตราเฉลี่ย งานวิจัยที่ตีพิมพ์ใน Journal of Memory and Language (Brysbaert, 2019) ระบุว่าความเร็วในการอ่านแบบเงียบโดยเฉลี่ยอยู่ที่ 238 คำต่อนาทีสำหรับร้อยแก้วภาษาอังกฤษ ความเร็วในการพูดนำเสนอโดยทั่วไปอยู่ที่ 130 ถึง 160 คำต่อนาที ค่าเฉลี่ยเหล่านี้แตกต่างกันตามความยากของข้อความ ผู้อ่าน และภาษา แต่ให้ตัวเลขประมาณการที่ใช้งานได้จริงสำหรับบล็อกโพสต์ เอกสารประกอบ และสไลด์นำเสนอ

ทำไมต้องใช้เครื่องนับคำนี้?

วางข้อความของคุณแล้วรับจำนวนคำ ตัวอักษร ประโยค และย่อหน้าแบบเรียลไทม์ โดยไม่ต้องสร้างบัญชีหรือส่งข้อมูลผ่านเครือข่าย

ผลลัพธ์ทันที
จำนวนนับจะอัปเดตทันทีที่คุณพิมพ์หรือวางข้อความ ไม่ต้องกดปุ่ม ไม่มีการโหลด ทดสอบข้อความต่างๆ ต่อกันได้โดยไม่ต้องรอ
🔒
ประมวลผลโดยคำนึงถึงความเป็นส่วนตัว
การนับทั้งหมดเกิดขึ้นในเบราว์เซอร์ของคุณโดยใช้ JavaScript ข้อความของคุณไม่เคยออกจากอุปกรณ์ และไม่มีการจัดเก็บหรือบันทึกข้อมูลบนเซิร์ฟเวอร์ใดๆ
📊
เจ็ดตัวชี้วัดในครั้งเดียว
คำ ตัวอักษร (รวมและไม่รวมช่องว่าง) ประโยค ย่อหน้า เวลาอ่าน และเวลาพูด วางครั้งเดียวได้ทุกอย่างที่ต้องการ
🌍
ไม่ต้องสร้างบัญชีหรือติดตั้ง
เปิดหน้าเว็บแล้วเริ่มนับได้เลย ไม่ต้องสมัครสมาชิก ไม่ต้องติดตั้งส่วนขยายเบราว์เซอร์ ไม่ต้องใช้แอปบนเดสก์ท็อป ใช้งานได้บนทุกอุปกรณ์ที่มีเบราว์เซอร์สมัยใหม่

กรณีการใช้งานเครื่องนับคำ

การเขียนเนื้อหาและบล็อก
ตรวจสอบความยาวบทความเทียบกับเป้าหมาย SEO Google ไม่ได้บังคับใช้จำนวนคำขั้นต่ำ แต่การศึกษาโดย Backlinko และ Ahrefs แสดงให้เห็นว่าหน้าที่ติดอันดับสูงมีค่าเฉลี่ย 1,400 ถึง 1,700 คำสำหรับคำค้นหาที่มีการแข่งขันสูง
เอกสาร API
ทำให้คำอธิบาย endpoint มีความสอดคล้องกัน หาก style guide ของคุณระบุว่าคำอธิบายแต่ละพารามิเตอร์ควรมีไม่เกิน 200 ตัวอักษร ให้วางข้อความที่นี่เพื่อตรวจสอบก่อน commit
การเตรียมบทความวิชาการ
การส่งบทความสำหรับการประชุมวิชาการและวารสารมีข้อจำกัดด้านจำนวนคำอย่างเข้มงวด นับคำก่อนส่งเพื่อหลีกเลี่ยงการถูกปฏิเสธตั้งแต่แรกเนื่องจากเกินจำนวนสูงสุด
การร่างโพสต์โซเชียลมีเดีย
Twitter/X อนุญาต 280 ตัวอักษร LinkedIn ตัดโพสต์ที่ 3,000 ตัวอักษร และหัวเรื่องโฆษณา Meta จำกัดไว้ที่ 40 ตัวอักษร ตรวจสอบจำนวนตัวอักษรก่อนเผยแพร่
Commit Message ใน DevOps
รูปแบบ Git commit message แบบมาตรฐานแนะนำให้บรรทัดหัวเรื่องมีความยาวไม่เกิน 50 ตัวอักษร และเนื้อหาตัดที่ 72 ตัวอักษรต่อบรรทัด วางร่างเพื่อตรวจสอบก่อน commit
การแปลและการปรับให้เหมาะกับท้องถิ่น
นักแปลคิดราคาตามจำนวนคำหรือตัวอักษร รับจำนวนที่ถูกต้องของข้อความต้นฉบับเพื่อขอใบเสนอราคาและประมาณค่าใช้จ่ายของโครงการก่อนส่งไฟล์ให้บริษัทแปล

ข้อมูลอ้างอิงตัวชี้วัดข้อความ

ตัวชี้วัดแต่ละตัวที่เครื่องมือนี้รายงานมีนิยามเฉพาะ ตารางด้านล่างแสดงวิธีคำนวณแต่ละตัว

ตัวชี้วัดวิธีคำนวณตัวอย่าง
WordsSequences separated by whitespace"hello world" → 2
CharactersAll characters including spaces"hi there" → 8
Characters (no spaces)Letters, digits, punctuation only"hi there" → 7
SentencesSegments ending with . ? or !"Hi. Bye!" → 2
ParagraphsText blocks separated by blank lines"A\n\nB" → 2
Reading timeWord count ÷ 238 wpm (silent reading avg)1 000 words → ~4.2 min
Speaking timeWord count ÷ 150 wpm (presentation pace)1 000 words → ~6.7 min

จำนวนคำ vs. จำนวนตัวอักษร

ตัวชี้วัดทั้งสองตอบคำถามที่แตกต่างกัน การเลือกใช้ผิดอาจนำไปสู่การส่งงานที่ถูกปฏิเสธหรือเลย์เอาต์ที่เสียหาย

จำนวนคำ
วัดจำนวนโทเค็นที่แยกด้วยช่องว่าง นี่คือตัวชี้วัดมาตรฐานสำหรับเรียงความ บทความ และต้นฉบับหนังสือ วารสารวิชาการ แพลตฟอร์มบล็อก และสัญญาฟรีแลนซ์ส่วนใหญ่กำหนดความยาวเป็นจำนวนคำ ขึ้นอยู่กับภาษา: ย่อหน้าภาษาอังกฤษ 500 คำอาจแปลเป็น 700 คำในภาษาเยอรมัน หรือ 300 ตัวอักษรในภาษาจีน
จำนวนตัวอักษร
วัดจำนวนตัวอักษรแต่ละตัว (Unicode code points) นี่คือมาตรฐานสำหรับขีดจำกัดโซเชียลมีเดีย (Twitter: 280 ตัวอักษร) ข้อความ SMS (160 bytes ใน GSM-7) สตริง UI และข้อความ CJK ที่ไม่มีขอบเขตคำ เมื่อแพลตฟอร์มระบุว่า "จำกัดตัวอักษร" มักหมายถึง code points ไม่ใช่ bytes Surrogate pairs (อีโมจิ CJK บางตัว) อาจนับเป็น 1 หรือ 2 ขึ้นอยู่กับแพลตฟอร์ม

ตัวอย่างโค้ด

วิธีนับคำและตัวอักษรด้วยโปรแกรมในภาษาต่างๆ แต่ละตัวอย่างใช้สตริงอินพุตเดียวกันเพื่อการเปรียบเทียบที่สอดคล้องกัน

JavaScript
// Word count — split on whitespace, filter empty strings
const text = 'Hello  world!  How are you?'
const words = text.trim().split(/\s+/).filter(Boolean)
console.log(words.length) // → 5

// Character count
console.log(text.length)                          // → 27 (with spaces)
console.log(text.replace(/\s/g, '').length)       // → 22 (without spaces)

// Sentence count — split on sentence-ending punctuation
const sentences = text.split(/[.!?]+/).filter(s => s.trim().length > 0)
console.log(sentences.length) // → 2

// Reading time estimate (238 wpm average)
const readingMin = words.length / 238
console.log(Math.ceil(readingMin)) // → 1 min
Python
import re

text = 'Hello  world!  How are you?'

# Word count
words = text.split()
print(len(words))  # → 5

# Character counts
print(len(text))                              # → 27 (with spaces)
print(len(text.replace(' ', '')))             # → 22 (without spaces)

# Sentence count
sentences = [s for s in re.split(r'[.!?]+', text) if s.strip()]
print(len(sentences))  # → 2

# Paragraph count
multiline = """First paragraph.

Second paragraph."""
paragraphs = [p for p in multiline.split('\n\n') if p.strip()]
print(len(paragraphs))  # → 2
Go
package main

import (
	"fmt"
	"strings"
	"unicode"
)

func main() {
	text := "Hello  world!  How are you?"

	// Word count
	words := strings.Fields(text)
	fmt.Println(len(words)) // → 5

	// Character count (rune-aware for Unicode)
	fmt.Println(len([]rune(text))) // → 27

	// Characters without spaces
	noSpaces := strings.Map(func(r rune) rune {
		if unicode.IsSpace(r) {
			return -1
		}
		return r
	}, text)
	fmt.Println(len([]rune(noSpaces))) // → 22
}
CLI (bash)
# Word count
echo "Hello world" | wc -w
# → 2

# Character count (bytes — use wc -m for multibyte chars)
echo -n "Hello world" | wc -m
# → 11

# Line count
echo -e "line1\nline2\nline3" | wc -l
# → 3

# Count words in a file
wc -w < article.txt
# → 4230

คำถามที่พบบ่อย

เครื่องนับคำนิยาม "คำ" อย่างไร?
เครื่องมือนี้แยกข้อความตามช่องว่าง (เว้นวรรค แท็บ ขึ้นบรรทัดใหม่) และนับโทเค็นที่ไม่ว่างเปล่าที่ได้ คำที่ใช้ยัติภังค์ เช่น "well-known" นับเป็นหนึ่งคำ ซึ่งตรงกับพฤติกรรมของ Microsoft Word และ Google Docs สำหรับข้อความภาษาอังกฤษ สำหรับภาษากลุ่ม CJK การแยกด้วยช่องว่างนับจำนวนคำต่ำกว่าความเป็นจริง เนื่องจากอักขระเหล่านั้นไม่ใช้ช่องว่างระหว่างคำ
การประมาณเวลาอ่านมีความแม่นยำหรือไม่?
การประมาณใช้ 238 คำต่อนาที อ้างอิงจากการวิเคราะห์เชิงอภิมานปี 2019 โดย Marc Brysbaert ครอบคลุม 190 การศึกษา เป็นค่าเฉลี่ยที่ดีสำหรับร้อยแก้วภาษาอังกฤษที่ผู้ใหญ่อ่านแบบเงียบ เอกสารทางเทคนิคที่มีบล็อกโค้ดอ่านได้ช้ากว่า (150 ถึง 180 wpm) และเนื้อหาบล็อกทั่วไปอ่านได้เร็วกว่า (250 ถึง 300 wpm) ให้ถือตัวเลขนี้เป็นแนวทาง ไม่ใช่การรับประกัน
ความแตกต่างระหว่างตัวอักษรและตัวอักษรไม่รวมช่องว่างคืออะไร?
ตัวอักษรรวมทุกตัวในข้อความ ได้แก่ ตัวอักษร ตัวเลข เครื่องหมายวรรคตอน ช่องว่าง แท็บ และอักขระขึ้นบรรทัดใหม่ ตัวอักษรไม่รวมช่องว่างจะลบช่องว่างทั้งหมดออกก่อนนับ ใช้การนับ "ไม่รวมช่องว่าง" เมื่อตรวจสอบขีดจำกัดของแพลตฟอร์มอย่าง Twitter ซึ่งช่องว่างนับรวมในขีดจำกัด หรือสำหรับการกำหนดราคาการแปลในภาษากลุ่ม CJK ที่ช่องว่างไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของระบบการเขียน
ประโยคนับอย่างไร?
เครื่องมือนับส่วนที่ลงท้ายด้วยมหัพภาค เครื่องหมายอัศเจรีย์ หรือเครื่องหมายคำถาม คำย่อ เช่น "Dr." หรือ "U.S.A." อาจทำให้จำนวนสูงเกินจริงเพราะแต่ละมหัพภาคจะถูกตีความว่าเป็นจุดสิ้นสุดประโยค สำหรับการแบ่งประโยคที่แม่นยำ ให้ใช้ไลบรารี NLP เช่น spaCy หรือ NLTK ที่ใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกเพื่อจัดการกับคำย่อ จุดไข่ปลา และตัวเลขทศนิยม
ฉันสามารถนับคำในไฟล์โดยไม่ต้องวางข้อความได้หรือไม่?
เครื่องมือเบราว์เซอร์นี้ใช้งานได้กับข้อความที่วางเท่านั้น หากต้องการนับคำในไฟล์จาก command line ให้ใช้ wc -w filename บน Linux หรือ macOS บน Windows PowerShell ให้ใช้ (Get-Content file.txt | Measure-Object -Word).Words สำหรับไฟล์ขนาดใหญ่หรือการประมวลผลหลายไฟล์ เครื่องมือ command-line มีความเร็วกว่าเครื่องมือที่ใช้งานผ่านเบราว์เซอร์
เครื่องมือนับตัวอักษร Unicode ได้ถูกต้องหรือไม่?
ได้ JavaScript ใช้ string.length นับ UTF-16 code units ไม่ใช่ code points ดังนั้นอีโมจิตัวเดียว เช่น ธงชาติ (ซึ่งเป็น ZWJ sequence ของหลาย code points) อาจรายงานจำนวนตัวอักษรสูงกว่าที่คาดไว้ เครื่องมือนี้ใช้วิธีการนับเดียวกับ string API ที่มีอยู่ในเบราว์เซอร์ สำหรับการนับกลุ่มกราฟีมที่แม่นยำ ให้ใช้ Intl.Segmenter API ที่มีในเบราว์เซอร์สมัยใหม่
เครื่องมือนี้เปรียบเทียบกับเครื่องนับคำใน Microsoft Word หรือ Google Docs อย่างไร?
Microsoft Word และ Google Docs ใช้การแยกตามช่องว่างในลักษณะเดียวกันสำหรับการนับคำภาษาอังกฤษ ความแตกต่างเล็กน้อยอาจเกิดขึ้นกับคำที่ใช้ยัติภังค์ em dash ที่ไม่มีช่องว่าง และวิธีที่เชิงอรรถหรือหัวเรื่องถูกรวมเข้าด้วย เครื่องมือนี้นับเฉพาะข้อความที่คุณวาง โดยไม่มีข้อมูลเมตา หัวเรื่อง หรือเชิงอรรถ หากต้องการให้ตรงกับการนับของแพลตฟอร์มเฉพาะ ให้วางข้อความเดียวกันในทั้งสองและเปรียบเทียบ