匈牙利語維基百科的「Yacc」文章品質得分為 47.5 分（截至2025年7月1日）.
本文包含 47 篇參考文獻和 10 個章節。 在該語言版本的維基百科中，該文章具有最佳的品質。然而，本文最流行的語言版本是英語。 2025年6月，Yacc」一文由匈牙利語維基百科的 1 位作者編輯，並由 2 位所有語言的作者撰寫。 自「Yacc」文章創建以來，其內容由 2 名匈牙利語維基百科註冊用戶撰寫，並由 543 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在匈牙利語維基百科中被引用 19 次，在所有語言中被引用 1438 次。
2001 年以來作者的最高興趣排名：
2008年以來的最高人氣排名：
WikiRank 資料庫中本文有 28 種語言版本（所考慮的 55 個維基百科語言版本）。
品質和受歡迎程度評估是基於 2025年7月1日的維基百科轉儲（包括前幾年的修訂歷史和頁面瀏覽量）。
下表顯示了最高品質的文章的語言版本。
| # | 语言 | 质量等级 | 质量分数 |
|---|---|---|---|
| 1 | 匈牙利語 (hu) Yacc |  | 47.4739 |
| 2 | 閩南語 (zhminnan) Yacc |  | 41.8028 |
| 3 | 英語 (en) Yacc |  | 38.7744 |
| 4 | 意大利語 (it) Yacc |  | 28.404 |
| 5 | 烏克蘭語 (uk) Yacc | | 25.9428 |
| 6 | 亞美尼亞語 (hy) Yacc |  | 24.5142 |
| 7 | 阿拉伯語 (ar) ياك (برنامج) | | 24.4561 |
| 8 | 日語 (ja) Yacc | | 23.964 |
| 9 | 挪威語 (no) Yacc | | 22.5881 |
| 10 | 阿塞拜疆語 (az) Yacc | | 21.6255 |
下表顯示了本文最受歡迎的語言版本。
| # | 语言 | 价值 |
|---|---|---|
| ar | 阿拉伯語 ياك (برنامج) |  |
| az | 阿塞拜疆語 Yacc |  |
| ca | 加泰羅尼亞語 Yacc |  |
| cs | 捷克語 Yacc |  |
| da | 丹麥語 Yacc | |
| de | 德語 Yacc |  |
| el | 希臘語 Yacc |  |
| en | 英語 Yacc |  |
| es | 西班牙語 Yacc |  |
| fa | 波斯語 یک (کامپایلر) | |
| fi | 芬蘭語 Yacc |  |
| fr | 法語 Yacc (logiciel) | |
| hu | 匈牙利語 Yacc |  |
| hy | 亞美尼亞語 Yacc | |
| it | 意大利語 Yacc | |
| ja | 日語 Yacc |  |
| ko | 韓語 Yacc | |
| nl | 荷蘭語 Yacc |  |
| no | 挪威語 Yacc | |
| pl | 波蘭語 Yacc | |
| pt | 葡萄牙語 Yacc | |
| ru | 俄語 Yacc | |
| sr | 塞爾維亞語 Yacc | |
| sv | 瑞典語 Yacc | |
| uk | 烏克蘭語 Yacc | |
| vi | 越南語 Yacc | |
| zh | 中文 Yacc |  |
| zhminnan | 閩南語 Yacc |  |
| 最佳排名 | 匈牙利語: 46687 12.2024 |
全球: 63122 07.2008 |
| 最佳排名 | 匈牙利語: 1161 12.2024 |
全球: 2967 11.2002 |
2025年12月21日，在多語言維基百科中，網路使用者最常閱讀以下主題的文章：謝菲·艾比史頓、安东尼·约书亚、詹姆士·蘭森、阿凡達：火與燼、杰克·保罗、鋒迴路轉：亡者歸來、怪奇物语、格希莱恩·马克思维尔、阿凡達、阿凡達：水之道。
匈牙利語維基百科當天最受歡迎的文章是：Anthony Joshua、Jeffrey Epstein、A viskó (film)、Napforduló、Erdei Zsolt、Stranger Things、Megtorlás (film, 2023)、Amy Winehouse、Molnár Áron (színművész)、Jake Paul.
該計畫旨在對維基百科各種語言版本的文章進行自動相對評估。 目前，該服務允許比較 55 種語言的超過 4,400 萬篇維基百科文章。 文章的品質分數是根據 2025年7月的維基百科轉儲。 在計算作者當前的受歡迎程度和興趣時，考慮了 2025年6月的數據。 對於作者受歡迎程度和興趣的歷史價值，WikiRank 使用了 2001 年至 2025 年的數據。 更多資訊
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在哪裡：
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由於公式中歸一化指標的四捨五入值，計算結果可能略有不同
