您可將文字貼上至瀏覽器型產生器中免費建立文字雲，該產生器會計算字詞頻率、在 1200 乘以 800 像素的畫布上排列詞條，並匯出結果作為可下載的 PNG，無需上傳您的文字。文字雲是一種精簡的視覺摘要，其中來自您來源文字的每個詞條出現一次，大小與其出現頻率成比例，並排列在單一影像內。Lizely 的免費文字雲產生器可直接在您的瀏覽器中將文章、演講、課程筆記、問卷回覆及腦力激盪清單轉化為該類型的摘要。無需建立帳戶、無需付款，也無需遠端伺服器，因為權杖計數、畫布繪製及 PNG 匯出都在您的裝置上本地進行。這種本地工作流程可保護未發佈的草稿、內部筆記及學生作業的隱私，同時仍能產生完成的圖形，您可將其放入投影片、課堂講義、部落格文章或社交影像。
相較於桌面下載或託管雲端服務，選擇免費的瀏覽器內工具的最佳理由是沒有任何內容離開您的標籤頁。您的文字永遠不會提交至遠端處理器、永遠不會儲存至帳戶，也永遠不會用於訓練模型。您可貼上保密的訪談記錄、敏感的問卷答案、內部備忘錄或學生論文，產生雲端、下載 PNG，然後關閉標籤頁。影像本身是唯一傳輸的成品，您可決定將其放在何處。
從免費文字雲產生器獲得的內容
免費文字雲聽起來很簡單，但輸出是具體且可重複使用的。文字雲產生器會產生一張尺寸為 1200 乘以 800 像素的 PNG 影像，這是畫布的完整自然像素大小，而非頁面內預覽的螢幕截圖。該解析度對 16:9 投影片、適當大小的列印講義、部落格文章中的主視覺影像或社交貼文的正方形裁剪都夠大。匯出使用真實的畫布尺寸，因為繪製步驟和 PNG 步驟共享相同的基礎畫布，所以您在預覽中看到的內容在結構上與您下載的內容完全相同。
在影像內，每個權杖恰好出現一次。較常見的權杖會使用較大的字型，較不常見的權杖會使用較小的字型，相對大小按各詞條頻率的平方根按比例縮放。放置遵循從中心向外的確定性螺旋，因此相同的輸入文字和設定始終產生相同的排列。這種穩定性在您比較草稿的兩個版本或跨裝置重新執行相同的雲端時很重要。
該工具不執行語言偵測、語義分析、情緒分析或主題建模。它會提取字母和數字字詞權杖、計數、套用您的排除清單和大小寫偏好設定，並排列結果。權杖比對具備 Unicode 感知，這表示以許多非英文指令碼撰寫的字詞計數正確，而非受限於 ASCII 字母。數字也可以作為權杖出現，內部撇號或連字號會保留在詞條內，因此 don't 和 co-op 仍為單一權杖。根據預設，大寫和小寫形式會合併，因此 Cloud、cloud 和 CLOUD 都貢獻至一個計數。
如何在瀏覽器中免費建立文字雲
整個程序需要幾分鐘，並停留在您的裝置上。開啟免費文字雲產生器，貼上您想視覺化的文字，並遵循這些步驟。
- 在文字欄位中貼上或輸入您想視覺化的文字。冗長段落、文章、課程記錄及會議筆記都可行，因為產生器在您的瀏覽器中提取權杖並計數。
- 可選擇在專用欄位中輸入要排除的字詞，並透過開啟或關閉大小寫敏感選項來選擇大小寫是否應保持分開。
- 選擇「產生文字雲」。瀏覽器會正規化文字、提取權杖、套用您的排除項、計數出現次數、縮放字型大小、使用真實的畫布文字度量測量每個候選項，並沿著螺旋放置詞條，同時拒絕其矩形會跨越邊界或另一個字詞的任何字詞。
- 檢視預覽，然後下載完整尺寸的 1200 乘以 800 像素 PNG。匯出的影像使用其自然的像素尺寸，因此您可直接將其放入簡報、文件或社交貼文中。
如果訊息報告某些詞條不符合，產生器會告訴您它已考慮多達 80 個最常見詞條，並跳過至少一個，因為測量的矩形會與另一個字詞衝突或超出畫布。若要釋放空間，請從來源移除低價值文字、在排除清單中新增更多字詞、縮短異常長的權杖，或一次專注於一個部分並分別為每個部分產生雲端。
自訂雲端：排除項和大小寫敏感度
產生器刻意未附帶內建的停用詞字典。通用清單會默默對語言、內容及您認為不重要的項目做出假設，因此改為在選用欄位中輸入您自己的排除項。對於英文文章，您可能會排除 the、and、of 及 to。對於產品評論，您可能會排除產品名稱，讓雲端突出顯示形容詞和功能字詞，而非重複品牌。對於原始問卷回饋，您可能會保留每個詞條可見，讓回應者看到他們自己的用語被回應。
| 設定 | 預設行為 | 何時變更 |
|---|---|---|
| 排除字詞欄位 | 空白，每個計數的權杖均符合資格 | 新增高頻率填充詞（如 the、and、a）或您想淡化的品牌名稱 |
| 大小寫敏感度 | 合併，因此 Cloud、cloud 及 CLOUD 貢獻至一個計數 | 在大小寫本身很重要時開啟，例如縮寫、主題標籤或應保持相異的專有名詞 |
| 來源文字長度 | 所有符合資格的權杖都會計數 | 縮短非常冗長的段落或移除樣板，讓雲端強調實質詞彙 |
排除項使用與主要文字相同的權杖化和大小寫設定，因此您排除的字詞無論出現多少次都不會計數。相容性正規化在計數前套用，因此視覺上相容的形式會一致處理。如果您變更排除清單，請重新產生雲端以套用已更新的設定，而非信任您先前看到的預覽。
讀取結果：版面規則及輸出限制
了解版面工作方式有助於解釋您看到的內容。產生器最多考慮 80 個最常見的詞條以保持渲染反應靈敏。每個候選項在放置前使用瀏覽器的 CanvasRenderingContext2D.measureText API 測量，版面檢查畫布邊界和現有矩形，然後在找不到無碰撞位置時跳過字詞。這項碰撞檢查是異常冗長的權杖、非常大量的獨特字詞或擁擠的雲端可能使一個或多個詞條未放置的原因。
匯出的 PNG 使用其完整自然像素尺寸 1200 乘以 800，適合投影片、文件、課堂教材及社交貼文。PNG 是真相的來源，而非頁面內預覽的螢幕截圖。如果您想驗證任何特定字詞背後的確切計數，請在相同文字上使用字詞計數器，而非從字型大小估計。視覺大小顯示相對頻率，而非精確計數。
頻率何時會誤導及如何避免
字詞頻率是探索性訊號，而非意義或重要性的判斷。重複的樣板、引文、導航標籤、名稱和複製的頁尾可能會主導雲端，即使它們並非中心思想。如果您將網頁直接貼上至產生器，來自選單、廣告及版權行的字詞會計入版面，可能淹沒真正對您重要的字詞。
在產生前清理來源文字。移除導航、側邊欄、重複的標題及您不想突出顯示的任何引文區塊。然後有意地選擇排除項。產生器不識別錯誤資訊、敏感資料、抄襲、著作權、品質或意圖，因此請閱讀原始材料，並對任何有影響的解釋使用人類判斷。雲端是對話的視覺起點，而非分析結論。
免費文字雲的實用用例
根據您貼上的內容，相同的工具可提供非常不同的工作。下表將幾個常見場景對應至來源材料類型及雲端通常呈現的見解。
| 案例 | 來源材料 | 雲端呈現的內容 |
|---|---|---|
| 簡報圖形 | 文章、演講記錄或執行摘要 | 您可在投影片上引用的重複主題和強調 |
| 課堂講義 | 課程計畫、讀物段落或學生論文集 | 用於視覺學習的詞彙強調和主題突出 |
| 草稿比較 | 相同作品的兩個版本，具有不同的排除清單 | 修訂版本之間的語調或焦點轉變 |
| 工作坊提示 | 腦力激盪清單、便籤轉儲或訪談記錄 | 下一輪討論的叢集主題 |
在所有四個案例中，工作流程保持相同：貼上、可選擇排除、產生、下載。因為版面是確定性的，您可在編輯來源文字後重新執行雲端，並信任任何視覺變更反映實際的字詞計數變更，而非隨機重新洗牌。影像可供您在任何接受 PNG 的位置使用，而且因為計數和繪製在您的瀏覽器中進行，您可在另一台機器上重新貼上相同的文字，並得到相同的影像。
如果您正在衡量選項，在 Excel 中計數字詞：30 秒捷徑涵蓋詳細內容。
如果您正在衡量選項，如何在 Word 中插入編號文字行涵蓋詳細內容。