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[使用求助] 如何制作(Vocabulary.com + Collins + 雅思 + 牛津)高频短语词组记忆库?

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  • TA的每日心情
    开心
    2022-1-21 00:52
  • 签到天数: 699 天

    [LV.9]以坛为家II

    发表于 2019-4-18 00:04:14 | 显示全部楼层 |阅读模式
    atomore 整理了(Vocabulary.com + Collins + 雅思 + 牛津)中的高频短语词组3 s& D5 M; B0 D' n( Y* ]
    内容包括:
    # O7 \3 Y: ]( U4 k4 @4 S% Khttps://www.pdawiki.com/forum/thread-33730-1-1.html?x=180507
    ! ]2 p& Z5 i$ g# C3 |) P1. Vocabulary.com词典中词频小于20000的词组 (1977个,按词频排序);
    2 i6 n3 `3 l+ Q) k( u! U2. 柯林斯双解词典中 五星词组 (4692个, 按五级分组排序);
    3 s: E+ _6 Z% a  X; n3. 剑桥双解词典中 雅思词组 (2452个,按A1-C2分组);- v. a7 b1 s4 L& I; i- l' u
    4. 牛津双解词典中 星标词组 (298个)。: F7 U: a! {5 q
    7 t2 e3 [$ ~- U7 V5 ]* T9 I8 z- E
    如果要把atomore 整理的xls列表,制作成anki记忆库(反面是相应词典中该短语词组的内容),技术上如何实现呢?1 \: e& X- W! [
    希望集思广益, B8 K. ?* ^( @- [1 L9 {" j
    - `7 z4 ]" O$ [  p3 {8 w" ]1 A! H

    本帖被以下淘专辑推荐:

  • TA的每日心情
    开心
    2023-2-22 11:08
  • 签到天数: 54 天

    [LV.5]常住居民I

    发表于 2019-4-22 09:06:50 | 显示全部楼层
    合并后,在Excel里删除相同词组后,大概有8000多个词组。
    ( \+ _( X! J8 u% s7 K; C不知道怎么批量提取中文。
  • TA的每日心情
    开心
    2019-6-23 00:02
  • 签到天数: 18 天

    [LV.4]偶尔看看III

    发表于 2019-4-25 23:37:30 | 显示全部楼层
    anki用的是sqlite数据库存储信息的,首先搞清楚数据库中table的结构,你可以在你想要的deck里创建一个新词条,然后分析数据库中的数据。
    9 G, [4 A( `/ G$ {然后就是根据单词提取对应词典中词条的信息,处理好以后写到anki的数据库中。这一步可以编写程序实现,也可以用某些editor的automation实现,比如用EmEditor。
  • TA的每日心情
    开心
    2022-1-21 00:52
  • 签到天数: 699 天

    [LV.9]以坛为家II

     楼主| 发表于 2019-4-26 00:59:34 | 显示全部楼层
    ogrishman 发表于 2019-4-25 23:37
    / q1 A7 u8 T) o9 q, {  H4 Manki用的是sqlite数据库存储信息的,首先搞清楚数据库中table的结构,你可以在你想要的deck里创建一个新词 ...
    0 g: F5 D  J2 f9 J
    谢谢指点。
    " ?! \& X5 I2 H# |7 D% ?短语词组每个单词都懂,但合在一起意思可能大不同,偏偏还太常见。8 ~& ^, i& ^5 X  j% ^# ?
    2 r3 P; l2 w, H/ D1 E& x  c
    需要学习一下技术了
  • TA的每日心情
    擦汗
    2021-11-13 00:18
  • 签到天数: 119 天

    [LV.6]常住居民II

    发表于 2019-4-26 14:23:11 | 显示全部楼层
    本帖最后由 脚下千 于 2019-4-26 14:44 编辑
    6 b7 i: t. l1 b1 U1 i$ |- w9 M: [  M  G
    这个站在前人的基础上,有简单一点的方法,不过需要有支持的词典。! H5 E- N8 X, A7 S' w2 X
    % n$ S! A) y. D0 D! z4 b) h
    简单来说,就是 将 xlsx 转成 csv,然后导入 anki,用 anki 插件(我用的好像叫 FastWordQuery)查询即可。
    3 l) l: i& _6 Q; x) D# u6 C9 o6 V$ H  L! k5 g2 I) l
    虽然说缺的词典可以在这个插件基础上增加(因为给出的 mdx 词典一般都没有短语的索引),但目前我所见到的只有 longman 词典的短语有人制作过,其他的不知道有没有。' S( f2 {% z1 e' s$ z0 m1 Z2 N
    如果自己解析对应词典的话,也许在实现上比较方便(解析 mdx 内容后用正则表达式只提取相关短语释义),但给插件贡献词典解析可能会有更广的作用。
    ; h* \, M% n$ ^8 j  h: t$ L4 T4 B, y- T
    ps:这个引起了我的兴趣,有些想做了,不过我的 CoCa 20000 还没背完……: o7 N5 z+ |- a8 o- [' ~
    ! W# \: }! M* g/ ?! K

      J7 C; i( s6 h( \! B
  • TA的每日心情
    开心
    2022-1-21 00:52
  • 签到天数: 699 天

    [LV.9]以坛为家II

     楼主| 发表于 2019-4-26 20:02:52 | 显示全部楼层
    脚下千 发表于 2019-4-26 14:23/ [2 @6 y. Y$ G  @1 v/ W, c% W+ ^
    这个站在前人的基础上,有简单一点的方法,不过需要有支持的词典。
    8 c0 u0 u! y2 \6 y) j- `+ ]7 u$ w1 W# x0 L3 `3 \; F
    简单来说,就是 将 xlsx 转成 csv,然 ...

    * U+ U: J5 D( F: h* n  y  W4 u不知道插件对短语词组的支持如何?
    : Q; }2 M& b8 [3 G7 _+ t: ~一个难点是例如eat one's fill这样的短语在不同词典里的词条可能是各种形式,eat sb's fill等等等等+ e$ V1 ~, V) s5 Y  x9 ~  D
    不容易批量把该短语在各个词典中的相关entries都查询出来,以便进一步进行比较再挑选自己觉得最好的词典解释和例句, I4 C8 q2 y. g5 v& Y9 ]  f6 d$ t

    & |1 O6 G( U" C% Q) \! S
  • TA的每日心情
    擦汗
    2021-11-13 00:18
  • 签到天数: 119 天

    [LV.6]常住居民II

    发表于 2019-4-28 19:33:42 | 显示全部楼层
    本帖最后由 脚下千 于 2019-4-28 19:35 编辑
    ( _, L: k  K8 Y
    cocowind 发表于 2019-4-26 20:02
    ) j% |, z. l1 ^  s8 T) \不知道插件对短语词组的支持如何?% E9 g% I* R# ~- z  H0 e! P, U; @
    一个难点是例如eat one's fill这样的短语在不同词典里的词条可能是各 ...

    ' _. F: j' v4 e这个倒不是很难,就是麻烦点,直接按不同形式处理一下即可,比如 one 替换为 sb 等,当然里面可能有更复杂点的规则要写。0 z9 ~, N& u  m0 D4 z1 Q

    6 s. j' s8 ]$ I如果要统一结果到一处的话,就多列几个 fields 存储不同的查询形式,然后按词典逐个查询。  H, p) ^" L/ L! ^
    + `' t5 _! }1 G  g
    当然,这都需要有词典支持,一般来说上述词典我猜很少能对短语直接查询的(我没用过啊)。7 w/ P2 U" I/ i4 k0 o

    , i/ X4 s+ B& `) u插件设置自定义词典后,只是根据字段直接查询,然后提取所有内容,和在词典软件里是一样的。在词典软件里如果直接输入短语查不到,那么插件也查不到。
  • TA的每日心情
    开心
    2022-1-21 00:52
  • 签到天数: 699 天

    [LV.9]以坛为家II

     楼主| 发表于 2019-4-28 19:56:54 | 显示全部楼层
    脚下千 发表于 2019-4-28 19:337 x4 f1 z% ]" _9 x( W1 z' }
    这个倒不是很难,就是麻烦点,直接按不同形式处理一下即可,比如 one 替换为 sb 等,当然里面可能有更复杂 ...
    , N# Z  e; f/ n" Q  L, Q! y
    谢谢指点~; ?( q; w. ^% d) P% ^( l$ A/ L
    2 T# i4 T- Q( T' U
    看到这个方法也许可以借鉴一下
    . k+ C4 F% s! _  l5 qhttps://www.pdawiki.com/forum/thread-11546-1-1.html?x=180507; i  b- {- f( B
  • TA的每日心情
    奋斗
    2023-12-14 15:58
  • 签到天数: 874 天

    [LV.10]以坛为家III

    发表于 2019-5-6 19:48:04 | 显示全部楼层
    是fq这个插件不够好吗……直接把词条转为utf-8的txt导入anki,建几个字段用fq查询不就是了,而且css格式也能保留,要修改css去collection.media修改就是了
    # o0 z# C9 l: b) O# _5 n) q! y+ G) W

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  • TA的每日心情
    擦汗
    2021-11-13 00:18
  • 签到天数: 119 天

    [LV.6]常住居民II

    发表于 2019-6-12 03:12:14 | 显示全部楼层
    xusorn 发表于 2019-5-6 19:48) [$ q4 i: t6 i9 O8 D, o% `! ]
    是fq这个插件不够好吗……直接把词条转为utf-8的txt导入anki,建几个字段用fq查询不就是了,而且css格式也 ...
    ; v' o) f0 T6 f) [& ~6 M
    这个要词典本身支持才可以的,目前很少这样的词典。楼主说的是匹配短语,不是单词。(具体见我前面的帖子)
  • TA的每日心情
    奋斗
    2023-12-14 15:58
  • 签到天数: 874 天

    [LV.10]以坛为家III

    发表于 2019-6-12 07:27:20 | 显示全部楼层
    本帖最后由 xusorn 于 2019-6-12 07:31 编辑 4 P5 Y: I) C2 A+ s" ~
    脚下千 发表于 2019-6-12 03:12
    & E( A3 F- m+ a7 l( @. T* f6 v这个要词典本身支持才可以的,目前很少这样的词典。楼主说的是匹配短语,不是单词。(具体见我前面的帖子 ...
    ' c+ u+ u  V' ]/ {8 b( {9 L7 C
    我看清了问题,论坛的韦氏,朗文,牛津的词组不够你用吗?至少我用fq把vocabulary前1000的都查到了% z$ l  Z# V3 K

    % d1 H+ J- X2 |
    / N! Z* V: r/ v8 j. ^0 K# i/ H3 v

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  • TA的每日心情
    擦汗
    2021-11-13 00:18
  • 签到天数: 119 天

    [LV.6]常住居民II

    发表于 2019-6-12 13:05:01 | 显示全部楼层
    本帖最后由 脚下千 于 2019-6-12 13:15 编辑 & V5 Z0 d& ]5 [. A- t" {
    xusorn 发表于 2019-6-12 07:27
    5 X/ T  Z0 b" X) {+ p8 m我看清了问题,论坛的韦氏,朗文,牛津的词组不够你用吗?至少我用fq把vocabulary前1000的都查到了
    4 C8 M8 x; [. X: {, ?
    。。。
    * i, ]  @5 _  D' A" O9 F: H4 q' H8 e- `$ x% C/ M; n$ K# J
    1. 问题中是: Vocabulary.com + Collins + 雅思 + 牛津 —— “制作成anki记忆库(反面是相应词典中该短语词组的内容)”- Z$ g# s; q  M1 V
    3 p, \- i; ~& f9 w
    2. 输入是"例如eat one's fill这样的短语在不同词典里的词条可能是各种形式,eat sb's fill等等等等";
    # g  w7 F9 |# Z- H( o( D, `- A& \% v; y3 ~
    3. 需求是做一个“综合”的短语库,不能说这没必要,起码楼主是需要的;而这涉及到第 2 点中的形式不同问题,至少要预处理一下
    3 f( X6 ~) a. d& L( j$ x* y. v( c1 k3 A1 t( a) P' r
    4. FastWordQuery 我首次回帖就告知了楼主3 H3 p! S. l7 j8 {, F
    ' r8 h( f) Q3 e
    5. 我不是楼主
    # }! K' I. p! V5 {- l
  • TA的每日心情
    奋斗
    2023-12-14 15:58
  • 签到天数: 874 天

    [LV.10]以坛为家III

    发表于 2019-6-12 15:38:31 | 显示全部楼层
    脚下千 发表于 2019-6-12 13:05
    ) P* q' ?0 C) u) Q- ~. X。。。
    & c, j. |8 ]1 s7 I  V
    , f+ I% @& V0 I) g) O1. 问题中是: Vocabulary.com + Collins + 雅思 + 牛津 —— “制作成anki记忆库(反面是相应词 ...
    ) }3 S( n. D( G' ~' `
    我上一条是在回复你回复我的“这个要词典本身支持才可以的,目前很少这样的词典。楼主说的是匹配短语,不是单词。(具体见我前面的帖子)”
    * t2 ?8 d; k; i我回复楼主的是匹配词组,你说我是回复匹配单词,所以我进行了回应。
    " n# O0 H5 X1 N; U你说目前词典少,所以我就把论坛可以查的词典多告诉你了。
    & |. B5 L' R3 G! ]3 J结果你和我扯什么形式,什么综合,搞得我好像没看清提问一样,而且你告知了和我有什么关系,我一开始就没回复你,是你在回复我,说我查的不是词组是单词啊。。。
  • TA的每日心情
    擦汗
    2021-11-13 00:18
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    [LV.6]常住居民II

    发表于 2019-6-13 11:00:17 | 显示全部楼层
    本帖最后由 脚下千 于 2019-6-13 11:09 编辑
    - x  u! U4 C' m( w2 _- c7 ~
    xusorn 发表于 2019-6-12 15:38
    7 v6 ]4 ^  T2 [4 F! X; }* I我上一条是在回复你回复我的“这个要词典本身支持才可以的,目前很少这样的词典。楼主说的是匹配短语,不 ...
    $ r- f, K6 S5 W0 Z1 C& [! O) y) b! _
    之前回复你是看到你的用词—— 什么“不够好吗,……就是了,……就是了” 才回复的,另外当时你的图片也没显示出来(也许是论坛原因),我表达能力低下,想让你去看我之前写的内容 ,但因为 我懒,我笨,我没写清楚,我标点符号不会用,最后让你觉得我在说你用它来匹配单词而不是短语 —— 的确,我 这个 sb 怎么知道 fq 原来也可以匹配短语 ?!
    ' n, G  }) `+ k% l
    ' R* Y/ c) _- X- L- C* A算了,我是 sb,这里不是 StackOverflow,论坛发帖不需要看别人回帖。不再继续争论。我是 sb。
  • TA的每日心情
    奋斗
    2023-12-14 15:58
  • 签到天数: 874 天

    [LV.10]以坛为家III

    发表于 2019-6-13 13:14:48 | 显示全部楼层
    脚下千 发表于 2019-6-13 11:00
    , [5 [9 O' D5 e6 t" A! k) B3 u  x之前回复你是看到你的用词—— 什么“不够好吗,……就是了,……就是了” 才回复的,另外当时你的图片也 ...

    - O8 v3 ^: m3 Z# i# j图片应该是是之前服务器出了问题,我一开始就不认为查询这些词组不是特别困难的事情,但如果我的措辞对你产生了困扰,我对你表示抱歉。刚刚把你的回复完整的看了一遍,我个人认为你可能是想把词条统一形式表达,然后进行合并去重再统一查询,不知道是不是这样,如果是是的话,我个人认为存在三个需要考虑之处# |4 U7 l$ W/ |; a+ p, n
    1.工作量对于我和一般的不会Python的用户来说,应该不算小,因此可行性不高,或许程序员可以解决这个难题。- n- m2 l: C; ^) H4 `
    2.如果统一了形式,再进行查询,是否能够查询得出,因为每个词典的表示不同,那么同一个形式是否能在多个词条查询出结果,这也是一个需要考虑的问题。0 J( I2 {' L) y' N- G
    3.此外,每个词表的来源词典不同,因此导致词频及常用性的统计也不相同,合并后是否能够兼顾这些?
    5 e: W$ F* I9 |因此我觉得,如果仅仅是为了去重而大费周章的改形式的成本远大于收益,所以我建议直接用多本词典进行查询或许是更好的选择,我已经制作出来了,比把制作流程发到了论坛,如果有兴趣,也可以看看[【展示+制作教程】根据高频短语词组制作anki记忆库教程https://www.pdawiki.com/forum/fo ... hread&tid=34820]
  • TA的每日心情
    开心
    2022-4-20 08:22
  • 签到天数: 23 天

    [LV.4]偶尔看看III

    发表于 2020-9-26 07:50:41 | 显示全部楼层
    好高深的样子
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