本帖最后由 Niaaan 于 2020-6-29 22:58 编辑
6.29更新： 有老哥说coca6万的词频更贴近实际，所以我加进来了。 我再说说对词频按词性分类统计的看法。 如果是搞学术研究或者单纯的想知道某个单词到底哪个词性更常用，自然应该按词性分类进行统计。 如果只是平常看看单词是否常用，按词性分类其实是不对的。举个简单的例子，单词A和单词B，我们假定他们出现的频率一样。也就是说他们一样的常见。按词频排序，他们应该排在一个位置。现在假设A单词有两个词性，且每个词性出现的频率一样。这样再按词性分类排序，A的排名就会比B落后很多。这就和实际情况不一致了。所以词频这东西，随便看看就好，不用过度纠结是不是准确的。
上一个版本部分词条有严重问题，比如run。请下载新版本！！！
关于词频词典的应用 在本论坛接触词频词典以来，就一直在使用。之前一直觉得这个数据就是满足一下自己的好奇心，除此以外似乎没什么用。但是最近这段时间，我隐约的感觉到，词频数据似乎可以大致确定一个人的词汇量。 假定某个人地词汇量是5000（为了简化模型，我们假定他认识的就是排名前5000的单词）。这样的话第5001和5002他就不认识。由生产单词排名的原则可知，5001出现的次数高于5002，也就是说将来某一天这位同学可能查询5001的概率高于查询5002的概率，5002又高于5003。随着单词排名的下降，这个概率随之下降。经过一段时间的积累，这位同学就会发现他经常查询的单词的词频会更多的落在5000附近。 所以大家在使用词频词典的时候，看看自己查询的单词更多地落在什么区间，你的词汇量大概就在这个区间。
关于本词典的说明
合集的意思在于，不同语料库的数据差距可能会比较大，几个合在一起，方便去除一个最高，去除一个最低，最终得到的数据可能就会比较靠谱。
1. 合并了iweb anc bnc coca的rank数据。删除了frequency和百分比的数据。因为实际使用下来，这两个数据对我完全没用，还占空间。
2. 测试平台为欧路和mdict电脑版。电脑版mdict上显示字体过小，请自行调整。颜色也自己改吧。家里随便找个大品牌的包装袋或者瓶瓶罐罐，参考一下别人的配色。
- /*width为每个格子的宽度*/
- .dof span{
- display:inline-block;
- width:6em
- }
- /*字体大小为iweb后面词性标签字体的大小*/
- strong{
- line-height:1.5em;
- font-size:60%;
- }
3. 数据的表现形式为表格，但是实际不是表格。所以不知道会不会有兼容性问题。之前一直没排出我喜欢的样式。这个排版样式是偶然弄出来的 但是我觉得看起来还不错，也省空间。
4. 词典封面图片随便百度的，和这个词典本身没关系。
5. 数据均来自与本论坛。不过这东西已经折腾了很久了，原帖地址就不去找了。
度盘
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发表于 2020-6-26 09:05:30
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