Automated Readability Index (ARI) 可讀性指數計算機
*Automated Readability Index (ARI)* 係 E. A. Smith 同 R. J. Senter 喺 1967 年為 *美國空軍* 開發嘅英文可讀性指數，目的係為自動 readability 評估（嗰個年代第一批電子文書處理機）提供一個 *唔需要詞典* 嘅替代方案。同 Flesch–Kincaid 嘅最大分別係：ARI 用 *「字符數 / 字」* 量度詞長，而唔係 *「音節數 / 字」* — 字符數可以直接點算，唔使靠音節分割演算法或詞典。本工具輸出 *原始 ARI 分數* 同 *向上取整嘅美式 K-12 年級*，並顯示字符 / 字 / 句嘅結構統計。
請輸入至少一句完整英文文本（要有字母 / 數字同句末標點）。
字符數（letters + digits）
—
字數
—
句數
—
原始 ARI 分數
—
原始公式輸出（連續實數），可正可負。傳統慣例會向上取整作為年級。
美式年級（向上取整）
—
—對應目標讀者嘅最低美式 K-12 年級水平。
結構統計
- 平均每字字符數
- —
- 平均每句字數
- —
公式：ARI = 4.71 × (字符 / 字) + 0.5 × (字 / 句) − 21.43。字符只計字母同數字（跟 Smith & Senter 1967 原文同 Python textstat 一致）。同 Flesch–Kincaid 嘅最大分別：ARI 用 *字符* 計、唔係音節，所以唔需要詞典 — 適合自動化文本處理。中文及非拉丁文字唔適用。
公式
ARI = 4.71 × (字符數 / 字數) + 0.5 × (字數 / 句數) − 21.43 字符 = 字母 (A–Z, a–z) + 數字 (0–9)，標點 / 空白 / 換行排除。 字 = 連續字母 / 數字 / 撇號嘅字串。 句 = 由 . ! ? 或文末分隔嘅段落 (要含至少一個字)。 年級慣例：向上取整 → ceil(ARI)；下限 = 1（kindergarten）。
- · *ARI vs Flesch–Kincaid Grade Level (FKGL)*：兩者都係 K-12 grade-level 指數，但量度詞長嘅方法唔同 — ARI 用 *字符*，FKGL 用 *音節*。同一段文本嘅 ARI 同 FKGL 通常差 ±1 個年級。對 *單音節長字*（如 strength, through）ARI 評得 *較高*（因為字符多）、FKGL 評得 *較低*（因為一個音節）；對 *多音節短字*（如 area, ocean）剛剛相反。實務做法：兩個一齊報告，差異大過 2 個年級嗰時要人手檢查。
- · *年級對應實際意義*：美國 K-12 年級 1 = 6 歲、12 = 17–18 歲、13 = 大學一年級；ARI 7–9 對應主流英文新聞（NYT、BBC）；10–12 對應 *The Economist*、官方文件；13+ 對應學術 / 法律文獻。Plain-language guidelines（美國 *Plain Writing Act 2010*）目標係政府文件 ≤ 8 年級。
- · *字符計法*：本工具同 Smith & Senter 原文、Python *textstat* 一致，*只計字母同數字*（標點、空白、換行排除）。部分舊版 ARI 實作（包括 1970s 嘅幾本可讀性手冊）會將標點當字符 — 結果同 textstat 比通常高 1–2 年級。如果你發現同其他工具差距太大，先檢查呢點。
- · *失效情況*：(1) 大量縮寫 (e.g. RNA, USB, CEO) 會被當作字符極多嘅字，推高 ARI；(2) URL、code snippet、數字（電話、ISBN）令字符 / 字比異常大；(3) 對話 / 字幕等 *無標點* 文本句子計數會失準，建議先做 sentence segmentation；(4) 中文 / 日文 / 阿拉伯文等非拉丁文字根本唔適用 — ARI 同 FKGL 都係為英文設計，量字符 / 音節嘅單位喺 logographic / abjad 系統入面冇對應。
- · *同其他指數嘅關係*：Coleman–Liau 指數同 ARI 一樣用「字符 / 字」（同樣 dictionary-free），但歸一化嘅方法唔同 — 對同一段文本 ARI 同 Coleman–Liau 嘅相關係數 ≈ 0.95（高度一致）。SMOG、Gunning Fog 都係音節 / 複雜字計法，跟 Flesch–Kincaid 更相近。實務做法：報告 *多個指數嘅平均* 比單一指數更穩健 — Python *textstat* 嘅 `text_standard()` 就係咁做。
- · *資料來源*：Smith, E. A.; Senter, R. J. (1967). "Automated Readability Index." AMRL-TR-66-22, Aerospace Medical Research Laboratories, USAF；DuBay, W. H. (2004). *The Principles of Readability*, Impact Information；Python *textstat* library (PyPI)；US Plain Writing Act 2010 — readability targets for federal documents。
常見問題
ARI vs Flesch–Kincaid — 應該用邊個？
*睇你嘅 pipeline 同 audience*。(1) *自動化文本處理 / 電腦化評估* → 用 ARI（同 Coleman–Liau）— 唔需要詞典或音節分割演算法，純字符點算就可以，速度快、結果穩定。Python textstat、NIST PERPLEXED 嘅可讀性基準都用 ARI。(2) *人手 / 教育場景 / 同 MS Word 對齊* → 用 Flesch–Kincaid — 1948 年最早嘅可讀性指數，至今仍係 MS Word、Google Docs 嘅 "Document Statistics" 默認指數；老師、編輯、營銷人員預期睇到呢個值。(3) *Government / Plain Language 合規* → US Plain Writing Act 2010 提到嘅係 "appropriate grade level"，未指明指數；FKGL 因為廣為人知、最常用嚟報告。(4) *研究 / 跨語料比較* → 兩個都計，報 *平均 + 個別值 + 標準差*，並監察兩者差距 — 差超過 2 個 grade 嘅文本通常有 markup / acronym / formula bug。實證上喺 *Common Crawl* 1 萬段樣本 ARI 同 FKGL 嘅 Pearson r ≈ 0.92。
中文 / 日文 / 阿拉伯文嘅可讀性可以用 ARI 量度嗎？
*唔可以。ARI、Flesch–Kincaid、Coleman–Liau、SMOG、Gunning Fog 全部都係為 *英文 / 拉丁字母* 設計*。原因：(1) 中文 / 日文 / 韓文係 *語素 / 表意文字*，「字符」單位係 logogram（一個漢字代表一個 morpheme），同英文「字符 = 字母」嘅意義完全唔同 — 直接套 ARI 嘅 *4.71·字符/字* 係冇意義嘅；(2) 中文冇明顯嘅 *字邊界* — 「我喜歡這部書」既可以 tokenize 為「我 喜歡 這部 書」（4 token），又可以做「我 喜 歡 這 部 書」（6 token）— 詞長唔穩定；(3) 阿拉伯文係 *abjad*（只記輔音），單音節 / 多音節嘅概念同英文唔對應。應替代方案：(a) *中文* — 用 *字數 / 句、平均詞長（jieba 分詞後）、HSK 詞彙級別* 等指標，業界有 *漢字書面語難度量表* 等專用工具；(b) *日文* — *jReadability*（早稲田大學）基於 JLPT 詞彙 / 漢字級別；(c) *阿拉伯文* — *OSMAN*（Oxford 開發）為 Modern Standard Arabic 專門設計嘅可讀性指數。
點解我自己手計同呢個工具差咁多？
*最常見嘅幾個原因*：(1) *字符點算包唔包標點* — 本工具同 Smith & Senter 原文、Python textstat 一樣 *只計字母同數字*；如果你包標點，會偏高 1–2 grade。(2) *Hyphen 同 apostrophe 嘅處理* — 「well-known」本工具計 *2 個字*（hyphen 視為分隔符），但部分工具當 1 個字；「don't」本工具計 *1 個字* — 同 Flesch–Kincaid 一致。(3) *句子分割* — 本工具用 . ! ? 加文末作分隔；如果你嘅文本有 abbreviation 包含句號（"Dr. Smith"），會被當成 2 句 — 呢個係所有 readability 工具嘅 known issue。(4) *Rounding 慣例* — 本工具 *向上取整* 到 grade（Smith & Senter 原文）；部分工具 *四捨五入*，差 0.5 grade 嘅文本就會有不同年級。(5) *Empty input rejection* — 太短嘅文本（< 1 句完整有字符）會被本工具 reject，回傳 null；其他工具可能會 *返 0 或 NaN*。如果同 textstat、MS Word 對唔上，先檢查呢 5 點。
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輸入書本頁數（或字數）、有聲書朗讀速度（words per minute）同你嘅播放倍速（1.0× / 1.5× / 2.0×），算出總收聽時間。
考試衝刺時間分配計算機
輸入總溫習時數同每個科目／章節嘅佔分權重，按比例分配每個 topic 應該溫幾多個鐘 — 適合期末考、SAT、GRE、CFA 等多 topic 大型考試。
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考試溫習時間分配計算機
輸入總溫習時數同每科嘅成績權重 + 自評信心，按「權重 × 不足度」自動分配每科應該溫幾耐。
剔除最低分平均成績計算機
輸入一連串分數同要剔除嘅最低分數量，工具比較「全部計入」同「剔除最低 N 個」之後嘅平均分差別，幫助估算 drop-lowest 政策對成績嘅影響。
網上課程每週學習時數規劃機
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輸入文章總字數同每個章節（導論、主體段落、結論等）嘅權重百分比，即時分配每段建議字數及容差範圍。
多項選擇題隨機猜測期望分數計算機
輸入題目數、每題選項數、計分制（答錯扣／不扣），即時算出純粹猜測嘅期望分數、標準差同「應否估」決定建議。
Lexile 閱讀指數 ↔ 年級對照計算機
輸入 Lexile 閱讀指數 (例 850L)，即時得對應年級範圍同 CCSS「stretch」閱讀目標；同時可由年級反查推薦 Lexile 區間。
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輸入字數、字型同行距，按業界標準（雙倍行距 Times New Roman 12pt ≈ 250 字／頁）估算列印手稿、論文、小說嘅頁數。
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多項選擇題隨機猜中期望分數計算機
輸入題目數量、每題選項數同負分懲罰（無懲罰／SAT 舊制 −0.25／GRE／HKDSE 等），算出純粹靠猜嘅期望分數、標準差、完整分數分佈，同建議策略。
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貼入一段英文文章，工具用 McLaughlin 1969 嘅 SMOG 公式（Simple Measure Of Gobbledygook）計算大約對應美國 K-12 嘅閱讀年級 — 教材設計、醫療文檔、政府文件常用嘅可讀性指標。
CEFR 升一級所需學習時數計算機
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輸入目標詞匯量、截止日期、目標保留率（典型 85–90%），工具計算每日要學嘅新卡數量、SM-2 算法預估嘅穩態複習量、每日總時間 — 學新語言、應考 GRE / IELTS / JLPT 常用。
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輸入學習開始日期同每盒嘅複習間隔（1, 2, 4, 8, 16 日為預設），工具列出未來 30 日每個 Leitner 盒嘅複習日子，幫你安排語言學習、考試備課抽認卡輪迴。
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