通过你真正可以编辑的部分来估算你的英文写作的 perplexity：词汇变化。该检查器使用一种长度稳健的移动窗口指标（MATTR）为你的词汇评分，报告你的类型-标记比，并列出草稿最常依赖的词语。重复且低多样性的表达是文章读起来平淡的最明显原因之一，这一页面让它变得可见且可计量。
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一个段落就足以开始，整段或整章会得到最可靠的评分。没有字数限制。
以 0-100 量表给出估算的词汇变化，并附带判定区间，以及你的类型-标记比和唯一词数。
重复词汇列表会显示你的草稿最重依赖哪些词。围绕关键术语变化动词和连接词，但让术语本身保持不变。
原始 TTR 会随着文本变长而下降，所以大多数在线检查器会惩罚长文档。这里的核心评分是基于 50 词窗口的 MATTR，章节和段落都用同一把尺子衡量。
只有分数并不能指导修改。重复最多词汇列表会准确显示哪些词占用了过多篇幅，统计时已排除停用词。
与我们的 humanizer 仪表盘在其 In-Text Perplexity 卡片中显示的相同词汇变化估算，运行在你自己的设备上。
该工具只报告词汇层面的数据，别无其他。没有作者归属声明，没有检测承诺，只有你可以手动核对的数字。
perplexity 最初是一个工程指标：语言模型预测文本中下一个词的能力有多强？由固定套语构成的散文很容易预测，得分较低；做出具体而多样选择的散文会让模型更意外。当读者发现这种联系是双向时，这一指标进入了写作领域。对模型来说可预测的文本，往往对人也同样显得可预测，因为相同的小词汇集合会按部就班地不断出现。
网页无法真实计算模型 perplexity，但可以衡量作者直接掌控的组成部分：词汇多样性。标准尺度是类型-标记比，即独特词数除以总词数，而其长度稳健的改进版是 MATTR，它会让固定窗口在文本中滑动，并对窗口内的比率取平均。低分有一个一致的原因：少数词承担了过多文本内容。快速起草会这样，第二语言写作会这样，AI 辅助也会以自己的方式这样做，把偏好的动词和连接词平均地重复到每一段中。
修改的技巧在于知道哪些重复该保留。学术写作要求术语一致：一个已定义的概念每次出现都应保持完全相同的名称，而把关键概念的同义词来回替换，会让审稿人有理由怀疑稿件的严谨性。值得增加的多样性存在于其他地方，也就是这些固定术语周围的动词、连接词和描述中。"The results show" 可以变成结果真正做了什么：demonstrate、contradict、narrow、confirm。每一次替换都会通过表达更精确的内容而顺带提高多样性，这才符合因果关系的正确顺序。
词汇变化只是让散文读起来自然的一个层面。关于句子层面的节奏，请看 burstiness checker；至于 AI 模型最常滥用的具体词语，请看 AI word cleaner；而想了解完整写作技巧，请看我们关于 making AI writing sound human 的指南。
词汇变化在某些地方鼓励编辑，在另一些地方则会惩罚编辑。它们之间的界线，正是学术修订成为一项技能的原因。
在一个段落里三次写 "The results show" 就是一个多样性问题。结果可以 demonstrate、confirm、narrow、contradict 或 qualify，每个动词所表达的内容都比 "show" 更精确。连接词也是如此：however、although、whereas 和 despite 含有细微区别，而反复使用 "but" 会把这些区别抹平。
如果你的研究将 "working memory capacity" 定义为一个术语，那么它在每一页都必须是 "working memory capacity"。为了追求多样性而换成 "cognitive load" 或 "mental bandwidth" 会改变主张。审稿人会把同义词来回替换的术语视为不够精确，而不是风格处理。你的重复词汇列表中会包含关键术语，这种重复是正确的。
为了提高分数而把普通词换成罕见词，会提高多样性却破坏行文："use" 并不会因为变成 "utilize" 而更好。真正的多样性来自表达更具体的内容，而不是给相同内容做装饰。如果某次替换没有增加精确度，就保留那个普通词。
在审稿人看到同一个动词被用第十一次之前，先找出快速起草和 AI 辅助反复套用的固定表达。
看出一篇文章依赖哪些词，并学会围绕论点变化表达，而不是重复相同框架。
第二语言往往意味着更小的主动词汇量，重复也会随之显现。随着你可用范围的扩大，衡量自己的进步。
当语法和结构都没有问题时，诊断一篇文章为何读起来平淡, 答案往往是只有三十个词在承担全部工作。
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