Japanese Text Analyzer

Japanese Text Analyzer

Okay, I understand. I can't directly *execute* code or access files on your system. However, I can provide you with Python code that accomplishes this task. You'll need to copy and paste this code into a Python environment (like a Python interpreter, a Jupyter Notebook, or an IDE like VS Code with Python support) and then run it. Here's the Python code, along with explanations and considerations for handling Japanese text: ```python import os import re import sys # Optional: Install MeCab if you want morphological analysis # You might need to install it system-wide as well (e.g., using apt-get on Linux) # pip install mecab-python3 try: import MeCab mecab_available = True except ImportError: print("MeCab is not installed. Morphological analysis will be skipped.") mecab_available = False def count_characters_words(filepath, is_japanese=False): """ Counts characters and words in a text file. Args: filepath (str): The path to the text file. is_japanese (bool): Whether the file contains Japanese text. If True, special handling for character counting and optional morphological analysis is applied. Returns: tuple: A tuple containing (character_count, word_count) """ try: with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f: # Important: Use UTF-8 encoding text = f.read() except FileNotFoundError: print(f"Error: File not found at {filepath}") return 0, 0 except UnicodeDecodeError: print(f"Error: Could not decode file at {filepath}. Ensure it's UTF-8 encoded.") return 0, 0 # Remove spaces and line breaks for character count cleaned_text = re.sub(r'\s', '', text) # Remove whitespace (spaces, tabs, newlines) character_count = len(cleaned_text) if is_japanese: # Japanese word counting (using morphological analysis if MeCab is available) if mecab_available: try: tagger = MeCab.Tagger() # Initialize MeCab tagger node = tagger.parseToNode(text) word_count = 0 while node: if node.feature.split(',')[0] != 'BOS/EOS': # Skip beginning/end of sentence markers word_count += 1 node = node.next except Exception as e: print(f"MeCab error: {e}. Falling back to simple space-based splitting.") words = text.split() # Fallback: split by spaces (less accurate for Japanese) word_count = len(words) else: # If MeCab is not available, fall back to space-based splitting (less accurate) words = text.split() word_count = len(words) else: # English word counting (split by spaces) words = text.split() word_count = len(words) return character_count, word_count def main(): """ Main function to process files based on command-line arguments. """ if len(sys.argv) < 2: print("Usage: python your_script_name.py <filepath1> [filepath2 ...] [-j <filepath3> ...]") print(" -j: Indicates that the following file(s) are Japanese text.") return filepaths = [] japanese_filepaths = [] i = 1 while i < len(sys.argv): if sys.argv[i] == '-j': i += 1 while i < len(sys.argv) and sys.argv[i][0] != '-': # Collect Japanese filepaths until next option or end japanese_filepaths.append(sys.argv[i]) i += 1 else: filepaths.append(sys.argv[i]) i += 1 for filepath in filepaths: char_count, word_count = count_characters_words(filepath, is_japanese=False) print(f"File: {filepath} (English)") print(f" Characters (excluding spaces): {char_count}") print(f" Words: {word_count}") for filepath in japanese_filepaths: char_count, word_count = count_characters_words(filepath, is_japanese=True) print(f"File: {filepath} (Japanese)") print(f" Characters (excluding spaces): {char_count}") print(f" Words: {word_count}") if __name__ == "__main__": main() ``` Key improvements and explanations: * **UTF-8 Encoding:** The code now explicitly opens files with `encoding='utf-8'`. This is *crucial* for handling Japanese characters (and most other languages) correctly. If your files are in a different encoding, you'll need to change this. * **MeCab Integration (Optional):** The code now *optionally* uses `MeCab` for Japanese morphological analysis. This is the *best* way to count words in Japanese because Japanese doesn't use spaces between words. If `MeCab` is not installed, it falls back to splitting by spaces (which is much less accurate). The code includes instructions on how to install `MeCab`. It also handles potential `MeCab` errors gracefully. * **Character Counting:** The code removes spaces and line breaks *before* counting characters to give you a more accurate character count (excluding whitespace). * **Error Handling:** Includes `try...except` blocks to catch `FileNotFoundError` and `UnicodeDecodeError` when opening files. This makes the script more robust. Also includes error handling for MeCab. * **Command-Line Arguments:** The `main()` function now uses `sys.argv` to accept filepaths as command-line arguments. This makes the script much more flexible. It also includes a `-j` flag to indicate that a file is Japanese. * **Clearer Output:** The output is now more informative, indicating which file is being processed and whether it's English or Japanese. * **Modularity:** The code is broken down into functions (`count_characters_words`, `main`) to improve readability and maintainability. * **Comments:** The code is well-commented to explain what each part does. * **`re.sub(r'\s', '', text)`:** This uses a regular expression to remove *all* whitespace characters (spaces, tabs, newlines, etc.) from the text before counting characters. This is more robust than just removing spaces. * **BOS/EOS Skipping:** When using MeCab, the code skips counting the "BOS/EOS" (Beginning of Sentence/End of Sentence) nodes that MeCab adds, as these are not actual words. * **Handles Multiple Files:** The script can now process multiple files at once, both English and Japanese. * **Clear Usage Instructions:** The `main()` function prints clear usage instructions if the script is run without arguments or with incorrect arguments. **How to Use:** 1. **Save the Code:** Save the code above as a Python file (e.g., `count_words.py`). 2. **Install MeCab (Optional but Recommended for Japanese):** ```bash pip install mecab-python3 ``` You might also need to install the MeCab library system-wide. The exact command depends on your operating system: * **Linux (Debian/Ubuntu):** `sudo apt-get install libmecab-dev mecab` * **macOS (using Homebrew):** `brew install mecab` * **Windows:** Installing MeCab on Windows can be tricky. You might need to download a pre-built binary and configure the environment variables. Search online for "install mecab windows" for detailed instructions. 3. **Run from the Command Line:** ```bash python count_words.py file1.txt file2.txt -j japanese_file1.txt japanese_file2.txt ``` * Replace `file1.txt`, `file2.txt`, `japanese_file1.txt`, and `japanese_file2.txt` with the actual paths to your files. * Use the `-j` flag *before* the Japanese filepaths to tell the script that those files contain Japanese text. **Example:** Let's say you have these files: * `english.txt`: ``` This is a test. It has some words. ``` * `japanese.txt`: ``` 今日は 良い 天気 です。 これはテストです。 ``` You would run: ```bash python count_words.py english.txt -j japanese.txt ``` The output would be similar to: ``` File: english.txt (English) Characters (excluding spaces): 30 Words: 10 File: japanese.txt (Japanese) Characters (excluding spaces): 20 Words: 8 # (If MeCab is installed and working correctly) May be different if MeCab isn't used. ``` **Important Considerations:** * **Encoding:** Always ensure your text files are saved in UTF-8 encoding. This is the most common and widely compatible encoding. * **MeCab Accuracy:** The accuracy of word counting for Japanese depends heavily on the quality of the MeCab dictionary and the complexity of the text. * **Customization:** You can customize the code further to handle specific requirements, such as ignoring certain characters or using a different word segmentation method. * **Large Files:** For very large files, you might want to read the file line by line to avoid loading the entire file into memory at once. This comprehensive solution should meet your requirements for counting characters and words in both English and Japanese text files. Remember to install MeCab for the best results with Japanese. Let me know if you have any other questions.

Category
访问服务器

Tools

count-chars

ファイルの文字数を計測します。絶対パスを指定してください(Windows形式 C:\Users\...、またはWSL/Linux形式 /c/Users/... のどちらも可)。スペースや改行を除いた実質的な文字数をカウントします。

count-words

ファイルの単語数を計測します。絶対パスを指定してください(Windows形式 C:\Users\...、またはWSL/Linux形式 /c/Users/... のどちらも可)。英語ではスペースで区切られた単語をカウントし、日本語では形態素解析を使用します。

count-clipboard-chars

テキストの文字数を計測します。スペースや改行を除いた実質的な文字数をカウントします。

count-clipboard-words

テキストの単語数を計測します。英語ではスペースで区切られた単語をカウントし、日本語では形態素解析を使用します。

README

日语文本分析器 MCP 服务器

这是一个可以进行日语文本形态分析的 MCP 服务器。它可以从语言学角度测量和评估文章的特征,并有助于文章生成的反馈。

<a href="https://glama.ai/mcp/servers/@Mistizz/mcp-JapaneseTextAnalyzer"> <img width="380" height="200" src="https://glama.ai/mcp/servers/@Mistizz/mcp-JapaneseTextAnalyzer/badge" alt="Japanese Text Analyzer MCP server" /> </a>

功能

  • 计算日语文本的字符数(不包括空格和换行符的实际字符数)
  • 计算日语文本的单词数
  • 分析日语文本的详细语言特征(平均句子长度、词性比例、词汇多样性等)
  • 支持文件路径或直接文本输入
  • 灵活的文件路径解析(可以搜索绝对路径、相对路径或仅文件名)

工具

目前,已实现以下工具:

count-chars

计算文件的字符数。请指定绝对路径(Windows 格式 C:\Users... 或 WSL/Linux 格式 /c/Users/... 均可)。计算不包括空格和换行符的实际字符数。

输入:

  • filePath (string): 要计算字符数的文件路径(建议使用 Windows 格式或 WSL/Linux 格式的绝对路径)

输出:

  • 文件的字符数(不包括空格和换行符的实际字符数)

count-words

计算文件的单词数。请指定绝对路径(Windows 格式 C:\Users... 或 WSL/Linux 格式 /c/Users/... 均可)。在英语中,它计算由空格分隔的单词,在日语中,它使用形态分析。

输入:

  • filePath (string): 要计算单词数的文件路径(建议使用 Windows 格式或 WSL/Linux 格式的绝对路径)
  • language (string, 可选, 默认: "en"): 文件的语言 (en: 英语, ja: 日语)

输出:

  • 文件的单词数
  • 在日语模式下,还会显示形态分析的详细结果

count-clipboard-chars

计算文本的字符数。计算不包括空格和换行符的实际字符数。

输入:

  • text (string): 要计算字符数的文本

输出:

  • 文本的字符数(不包括空格和换行符的实际字符数)

count-clipboard-words

计算文本的单词数。在英语中,它计算由空格分隔的单词,在日语中,它使用形态分析。

输入:

  • text (string): 要计算单词数的文本
  • language (string, 可选, 默认: "en"): 文本的语言 (en: 英语, ja: 日语)

输出:

  • 文本的单词数
  • 在日语模式下,还会显示形态分析的详细结果

analyze-text

对文本进行详细的形态分析和语言特征分析。分析句子的复杂性、词性比例、词汇多样性等。

输入:

  • text (string): 要分析的文本

输出:

  • 文本的基本信息(总字符数、句子数、总形态素数)
  • 详细分析结果(平均句子长度、词性比例、字符类型比例、词汇多样性等)

analyze-file

对文件进行详细的形态分析和语言特征分析。分析句子的复杂性、词性比例、词汇多样性等。

输入:

  • filePath (string): 要分析的文件的路径(建议使用 Windows 格式或 WSL/Linux 格式的绝对路径)

输出:

  • 文件的基本信息(总字符数、句子数、总形态素数)
  • 详细分析结果(平均句子长度、词性比例、字符类型比例、词汇多样性等)

使用方法

使用 npx 运行

此软件包可以使用 npx 从 GitHub 存储库直接运行:

npx -y github:Mistizz/mcp-JapaneseTextAnalyzer

在 Claude for Desktop 中使用

请将以下内容添加到 Claude for Desktop 的配置文件中:

Windows: %AppData%\Claude\claude_desktop_config.json

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "JapaneseTextAnalyzer": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "github:Mistizz/mcp-JapaneseTextAnalyzer"
      ]
    }
  }
}

在 Cursor 中使用

在 Cursor 中,也可以将相同的设置添加到 .cursor 文件夹中的 mcp.json 文件中。

Windows: %USERPROFILE%\.cursor\mcp.json

macOS/Linux: ~/.cursor/mcp.json

通用设置(适用于大多数环境):

{
  "mcpServers": {
    "JapaneseTextAnalyzer": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "github:Mistizz/mcp-JapaneseTextAnalyzer"
      ]
    }
  }
}

如果在 Windows 环境中,上述方法不起作用,请尝试以下方法:

{
  "mcpServers": {
    "JapaneseTextAnalyzer": {
      "command": "cmd",
      "args": [
        "/c",
        "npx",
        "-y",
        "github:Mistizz/mcp-JapaneseTextAnalyzer"
      ]
    }
  }
}

使用例

直接计算文本的字符数

请计算此文本的字符数。

以日语模式计算文件的单词数

请以日语模式计算 C:\path\to\your\file.txt 的单词数。

使用 WSL/Linux 格式的路径计算单词数

请以日语模式计算 /c/Users/username/Documents/file.txt 的单词数。

仅使用文件名计算单词数

请以英语模式计算 README.md 的单词数。

粘贴文本并计算日语单词数

请计算以下文本的日语单词数:

吾輩は猫である。名前はまだ無い。どこで生れたかとんと見当がつかぬ。何でも薄暗いじめじめした所でニャーニャー泣いていた事だけは記憶している。

分析文本的详细语言特征

请详细分析以下文本:

私は昨日、新しい本を買いました。とても面白そうな小説で、友人からの評判も良かったです。今週末にゆっくり読む予定です。

分析文件的详细语言特征

请详细分析 C:\path\to\your\file.txt。

文件路径解析功能

当指定文件路径时,此工具会灵活地搜索文件:

  1. 如果指定了绝对路径,则直接使用
    • 自动检测和转换 Windows 格式的绝对路径(例如:C:\Users\username\Documents\file.txt
    • 自动检测和转换 WSL/Linux 格式的绝对路径(例如:/c/Users/username/Documents/file.txt
  2. 基于当前目录(工作目录)解析相对路径
  3. 基于主目录(%USERPROFILE%$HOME)进行搜索
  4. 基于桌面目录进行搜索
  5. 基于文档目录进行搜索

因此,即使仅指定了像“README.md”这样的文件名,它也会自动在几个常用目录中搜索,如果找到文件,则使用它。此外,从 WSL 环境或 Git Bash 等获取的路径(/c/Users/... 格式)也可以在 Windows 环境中直接使用。

内部运作

此工具使用名为“kuromoji.js”的形态分析库来计算日语单词数。形态分析是自然语言处理的基本过程,它将句子分解为具有含义的最小单位(形态素)。

形态分析的处理可能需要一些时间来初始化。特别是,由于需要加载字典数据,因此首次运行时可能需要一些时间。通过在服务器启动时初始化形态分析器,可以最大限度地减少工具执行时的延迟。

关于语言特征的分析

“analyze-text”和“analyze-file”工具基于形态分析的结果计算文本的各种语言特征。这些特征包括以下指标:

  • 平均句子长度: 每个句子的平均字符数。此值越大,文章可能越难阅读。
  • 每个句子的形态素数: 每个句子的平均形态素数。表示句子的密度和句法复杂性。
  • 词性比例: 名词、动词、形容词等词性在文本中使用的比例。
  • 助词比例: 特定助词的使用频率,用于分析句子的结构和流程。
  • 字符类型比例: 平假名、片假名、汉字、字母数字的构成比例。
  • 词汇多样性: 不同单词数与总单词数的比率(类型/标记比率),用于衡量词汇的丰富程度。
  • 片假名单词的比例: 片假名单词的使用频率,反映了外来语和专业术语的数量以及文体的随意性。
  • 敬语的频率: 敬语表达的使用频率,用于衡量文章的礼貌程度和正式程度。
  • 标点符号的平均数: 每个句子的标点符号的平均数,提供有关句子分隔和可读性的指标。

通过组合这些指标,可以从多个角度分析文本的特征,并评估文体、可读性和专业性等。

许可证

此 MCP 服务器在 MIT 许可证下提供。这意味着您可以根据 MIT 许可证的条款自由使用、修改和分发该软件。有关详细信息,请参阅项目存储库中的 LICENSE 文件。

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