Alfabedeki bazı harflerin kelimelerde diğerlerinden daha sık bulunduğunu biliyor musunuz... Üstelik dildeki ünlülerin sıklığı ünsüzlerden daha fazladır.
Rus alfabesinin hangi harfleri, metin yazmak için kullanılan kelimelerde en çok veya en az yaygındır?
Keşif ve araştırma genel kalıplar istatistiklerle ilgilenir. Bu bilimsel yönün yardımıyla, Rus alfabesinin harflerinin her birinin sayısını, kullanılan kelimeleri sayarak, çeşitli yazarların eserlerinden bir alıntı seçerek yukarıdaki soruyu cevaplayabilirsiniz. Kendi çıkarları ve can sıkıntısı için herkes kendi başına yapabilir. Daha önce yapılmış bir çalışmanın istatistiklerine atıfta bulunacağım ...
Rus alfabesi Kiril'dir. Varlığı sırasında, 33 harf içeren modern Rus alfabetik sisteminin oluşumuyla sonuçlanan çeşitli reformlardan geçti.
o - %9,28
a — %8,66
e - %8,10
ve - %7.45
n - %6.35
t - %6,30
p - %5,53
c - %5,45
l - %4.32
c — %4,19
k - %3.47
n - %3.35
m - %3,29
y - %2,90
e - %2,56
ben - %2.22
s — %2.11
b - %1.90
h - %1.81
b - %1,51
d - %1,41
th - %1,31
h - %1.27
yu - %1.03
x - %0.92
g - %0,78
w - %0.77
c - %0.52
u - %0.49
f - %0.40
e - 0.17%
b — %0.04
Kullanımda en yüksek frekansa sahip Rus harfi sesli harftir " Ö', burada haklı olarak önerildiği gibi. Ayrıca orada karakteristik örnekler, beğenmek " SAVUNABİLİRLİK"(Tek kelimeyle 7 parça ve egzotik veya şaşırtıcı bir şey yok; Rus diline çok aşina). "O" harfinin yüksek popülaritesi büyük ölçüde böyle olmasından kaynaklanmaktadır. gramer fenomeni tam anlaşma gibi. Yani, "soğuk" yerine "soğuk" ve "pislik" yerine "don".
Ve kelimelerin en başında, ünsüz harfi “ P". Bu liderlik aynı zamanda kendinden emin ve koşulsuzdur. Büyük olasılıkla, açıklama “P” harfiyle çok sayıda önek verir: re-, pre-, pre-, pre-, pro- ve diğerleri.
Harf frekansı kriptoanalizin temelidir.
Bu makalede sunulan bilgilerin biraz eski olduğu konusunda sizi uyarmak istiyorum. Daha sonra SEO standartlarının zaman içinde nasıl değiştiğini karşılaştırabilmek için yeniden yazmadım. hakkında güncel bilgiler bu konu yeni materyallerden öğrenebilirsiniz:
Merhaba, blog sitesinin sevgili okuyucuları. Bugünün makalesi yine arama motoru optimizasyonu () gibi bir konuya ayrılacak. Daha önce, gibi bir kavramla ilgili birçok konuya değindik.
Bugün, daha önce bahsettiğimiz bazı noktaları açıklığa kavuştururken, aynı zamanda henüz tartışmadığımız şeylerden bahsetmek için sayfa içi SEO hakkında konuşmaya devam etmek istiyorum. İyi özgün metinler yazabiliyorsanız, ancak aynı zamanda arama motorları tarafından algılanmasına gereken önemi vermiyorsanız, o zaman ilgili sorgular için arama sonuçlarının en üstüne çıkamayacaklardır. harika makalelerinizin konuları.
Metnin arama sorgusuyla alaka düzeyini ne etkiler?
Ve bu çok üzücü, çünkü bu şekilde çok etkileyici olabilecek projenizin tüm potansiyelini fark edemezsiniz. Arama motorlarının çoğunlukla yeteneklerinin ötesine geçemeyen ve projenize insan gözüyle bakan aptal ve basit programlar olduğunu anlamalısınız.
Projenizde neyin iyi ve gerekli olduğunu (ziyaretçiler için hazırladığınız) pek fazla görmezler. Metni ancak birçok bileşeni dikkate alarak analiz edebilirler, ancak yine de insan algısından çok uzaktırlar.
Bu nedenle, en azından bir süre arama robotlarının ayakkabılarına girmemiz ve çeşitli arama sorguları için çeşitli metinleri sıralarken neye odaklandıklarını anlamamız gerekecek (). Ve bunun için bir fikriniz olması gerekiyor, bunun için makaleyi okumanız gerekecek.
Genellikle anahtar kelimeleri sayfa başlığında, bazı iç başlıklarda kullanmaya ve bunları makale boyunca eşit ve doğal olarak dağıtmaya çalışırlar. Evet, elbette, metindeki vurgulama tuşları da kullanılabilir, ancak takip edebilecek yeniden optimizasyonu unutmayın.
Metindeki anahtarların yoğunluğunun yoğunluğu da önemlidir, ancak şimdi bu arzu edilen bir faktör değil, aksine bir uyarı - aşırıya kaçamazsınız.
Belgedeki anahtar kelime oluşum yoğunluğunun değeri oldukça basit bir şekilde belirlenir. Aslında bu, belgede geçme sayısının belgenin kelime cinsinden uzunluğuna bölünmesiyle belirlenen metinde kullanım sıklığıdır. Daha önce sitenin bu konudaki konumu doğrudan buna bağlıydı.
Ancak muhtemelen tüm materyali sadece tuşlardan oluşturmanın mümkün olmayacağını anlıyorsunuz, çünkü okunamayacak, ama Tanrı'ya şükür bu gerekli değil. Neden soruyorsun? Evet, çünkü metinde bir anahtar kelime kullanma sıklığında bir sınır vardır, bundan sonra bu anahtar kelimeyi içeren bir sorgu için bir belgenin alaka düzeyi artmayacaktır.
Onlar. belirli bir frekansa ulaşmamız yeterli olacak ve bu nedenle mümkün olduğunca optimize ediyoruz. Ya da aşırıya kaçar ve filtrenin altına düşeriz.
İki soruyu (ve belki üçünü) çözmeye devam ediyor: Anahtar kelimenin oluşumunun maksimum yoğunluğu nedir, bundan sonra onu artırmak ve öğrenmek zaten tehlikelidir.
Gerçek şu ki, aksan etiketleriyle vurgulanan ve TITLE etiketi içine alınan anahtar kelimeler, arama için metinde basitçe geçen benzer anahtar kelimelerden daha fazla ağırlığa sahiptir. Ancak son zamanlar web yöneticileri bunu kullanmaya başladı ve öneminin azalmasıyla bağlantılı olarak bu faktörü tamamen spam yaptı ve hatta güçlülerin kötüye kullanılması nedeniyle tüm sitenin yasaklanmasına neden olabilir.
Ancak TITLE'daki tuşlar hala alakalı, onları orada tekrarlamamak ve bir sayfa başlığına çok fazla zorlamamak daha iyidir. Anahtar kelimeler BAŞLIK'taysa, aynı alaka düzeyine ulaşmış, ancak risk almadan makaledeki sayılarını önemli ölçüde azaltabiliriz (ve bu nedenle arama motorları için değil, insanlar için daha kolay ve daha uygun hale getirebiliriz). filtrenin altına düşüyor.
Bu soruyla ilgili her şeyin açık olduğunu düşünüyorum - aksan ve TITLE etiketlerine ne kadar çok anahtar eklenirse, her şeyi bir kerede kaybetme şansı o kadar artar. Ancak onları hiç kullanmazsanız, o zaman da hiçbir şey elde edemezsiniz. En önemli kriter, anahtar kelimelerin metinde tanıtılmasının doğallığıdır. Eğer öyleyse, ancak okuyucu onlar hakkında yanılmıyorsa, genel olarak her şey yolunda demektir.
Şimdi, bir belgede bir anahtar kelime kullanma sıklığının optimal olduğunu bulmak için kalır; bu, sayfayı yaptırım gerektirmeden mümkün olduğunca alakalı hale getirmenize olanak tanır. Öncelikle (muhtemelen tüm) arama motorlarının sıralama için kullandığı formülü hatırlayalım.
Bir anahtar kullanmanın kabul edilebilir sıklığı nasıl belirlenir
hakkında konuştuk zaten matematiksel model yukarıda bahsedilen yazıda. Bu özel arama sorgusu için özü, basitleştirilmiş bir formülle ifade edilir: TF*IDF. Burada TF, bu sorgunun belge metninde doğrudan ortaya çıkma sıklığıdır (kelimelerin içinde geçme sıklığı).
IDF - bu arama motoru tarafından indekslenen diğer tüm İnternet belgelerinde (koleksiyonda) bu sorgunun ters sıklığı (nadir).
Bu formül, bir belgenin bir arama sorgusuyla ilişkisini (alakasını) belirlemenizi sağlar. TF*IDF ürününün değeri ne kadar yüksek olursa, bu belge o kadar alakalı olacak ve diğer her şey eşit olduğunda o kadar yüksek olacaktır.
Onlar. belirli bir sorgu (karşılığı) için belgenin ağırlığı o kadar büyük olacak, bu sorgunun anahtarları metinde ne kadar sık kullanılırsa ve bu anahtarlar diğer İnternet belgelerinde o kadar az bulunur.
Optimize edeceğimiz başka bir sorgu seçmedikçe, IDF'yi etkileyemeyeceğimiz açıktır. Ancak TF'yi etkileyebiliriz ve etkileyeceğiz, çünkü ihtiyacımız olan kullanıcı sorularına ilişkin Yandex ve Google arama sonuçlarından payımızı (küçük değil) almak istiyoruz.
Ancak gerçek şu ki, arama algoritmaları TF değerini oldukça zor bir formüle göre hesaplar; bu, anahtar kelimeyi metinde yalnızca belirli bir sınıra kadar kullanma sıklığındaki büyümeyi hesaba katar, bundan sonra TF'nin büyümesi pratik olarak durur, frekansı artıracak olmanıza rağmen. Bu bir tür anti-spam filtresidir.
Nispeten uzun bir zaman önce (yaklaşık 2005'e kadar), TF değeri oldukça basit bir formül kullanılarak hesaplandı ve aslında anahtar kelime oluşum yoğunluğuna eşitti. Bu formülü kullanarak alaka düzeyini hesaplamanın sonuçları, arama motorları tarafından tam olarak sevilmedi, çünkü bunlar spam göndericilere yaltaklandı.
Sonra TF formülü daha karmaşık hale geldi, sayfa mide bulantısı gibi bir şey ortaya çıktı ve sadece oluşum sıklığına değil, aynı metinde başka kelimelerin kullanım sıklığına da bağlı olmaya başladı. Anahtarın en sık kullanılan kelime olduğu ortaya çıkarsa, TF'nin optimal değeri elde edilebilir.
Yinelenme yüzdesini korurken metin boyutunu artırarak TF değerini artırmak da mümkün oldu. Aynı anahtar yüzdesine sahip eşya ile havlu ne kadar büyükse, bu belge o kadar yüksek olacaktır.
Şimdi TF formülü daha da karmaşık hale geldi, ancak aynı zamanda artık yoğunluğu metnin okunamaz hale geldiği noktaya getirmemize gerek yok ve arama motorları empoze edecek spam için projemizi yasaklayın. Ve artık orantısız uzun sayfalar yazmaya da gerek yok.
Aynı ideal yoğunluğu korurken (ilgili grafikten biraz daha aşağıda tanımlayacağız), bir makalenin kelime boyutunu artırmak, belirli bir uzunluğa ulaşana kadar sadece SERP'deki konumunu iyileştirecektir. İdeal uzunluğa sahip olduğunuzda, onu daha da artırmak alaka düzeyini etkilemeyecektir (daha doğrusu, etkileyecektir, ancak çok, çok az).
Bu zor TF'ye (doğrudan giriş frekansı) dayalı bir grafik oluşturursanız, tüm bunlar açıkça görülebilir. Bu grafiğin bir ölçeğinde TF varsa ve diğer ölçekte - metinde anahtar kelimenin görülme sıklığının yüzdesi varsa, sonuç olarak sözde hiperbol elde ederiz:
Tabii ki program yaklaşıktır, çünkü çok az kişi Yandex veya Google tarafından kullanılan gerçek TF formülünü bilir. Ama niteliksel olarak belirlenebilir optimal aralık frekans nerede olmalıdır. Bu yaklaşık yüzde 2-3 toplam sayısı sözler.
Bazı anahtarları hala aksan etiketlerine ve TITLE başlığına ekleyeceğinizi hesaba katarsanız, bu sınır olacaktır, bundan sonra yoğunlukta daha fazla artış bir yasakla dolu olabilir. Metni çok sayıda anahtar kelimeyle doyurmak ve şeklini bozmak artık karlı değil, çünkü artılardan daha fazla eksiler olacak.
Metnin uzunluğu ne kadar tanıtım için yeterli olacaktır
Aynı varsayılan TF'ye dayanarak, kelime uzunluğuna karşı değeri çizilebilir. Bu durumda, anahtar kelimelerin sıklığını herhangi bir uzunluk için sabit ve örneğin optimal aralıktaki herhangi bir değere eşit olarak alabilirsiniz (yüzde 2'den 3'e).
Dikkat çekici bir şekilde, yukarıda tartışılanla tamamen aynı şekle sahip bir grafik elde edeceğiz, sadece metnin binlerce kelimelik uzunluğu apsis boyunca ayarlanacak. Ve ondan bir sonuç çıkarmak mümkün olacak optimum uzunluk aralığı, neredeyse maksimum TF değerine zaten ulaşılmış.
Sonuç olarak, 1000 ila 2000 kelime aralığında yer alacağı ortaya çıkıyor. Daha fazla artışla, alaka düzeyi pratik olarak artmayacak ve daha kısa bir uzunlukta oldukça keskin bir şekilde düşecektir.
O. Makalelerinizin arama sonuçlarında üst sıralarda yer alabilmesi için metinde anahtar kelimeleri en az %2-3 sıklıkta kullanmanız gerektiği sonucuna varabiliriz. Bu vardığımız ilk ve ana sonuçtur. İkincisi, artık zirveye çıkmak için çok hacimli makaleler yazmaya gerek yok.
1000 - 2000 kelimelik kilometre taşını aşmak ve anahtar kelimelerin % 2-3'ünü içine dahil etmek yeterli olacaktır. işte bu - bu kadar mükemmel metin için tarif, harici optimizasyon kullanmadan bile düşük frekanslı sorgular için en üstte yer almak için rekabet edebilecek (anahtar kelimeleri içeren bağlantılarla bu makaleye bağlantılar satın alarak). Her ne kadar biraz dolaşmak için Miralinkler , GGL, Rotapost veya GetGoodLink, projenize yardımcı olacağı için iyidir.
Bir kez daha hatırlatayım ki, yazdığınız metnin uzunluğunu ve içindeki belirli anahtar kelimeleri kullanma sıklığını, özel programlar yardımıyla veya analizlerinde uzmanlaşmış çevrimiçi hizmetler yardımıyla öğrenebilirsiniz. Bu hizmetlerden biri, İSTIO, konuştuğum çalışma hakkında.
Yukarıda söylediğim her şey yüzde yüz güvenilir değil, gerçeğe çok benziyor. neyse, benim kişisel deneyim bu teoriyi doğrular. Ancak Yandex ve Google'ın algoritmaları sürekli değişiyor ve geliştirmelerine veya geliştiricilerine yakın olanlar dışında çok az kişi yarının nasıl olacağını biliyor.
Sana iyi şanslar! Yakında blog sayfaları sitesinde görüşürüz
ilgini çekebilir
Dahili optimizasyon - anahtar kelime seçimi, mide bulantısı kontrolü, optimal Başlık, içerik çoğaltma ve LF altında yeniden bağlantı oluşturma 
Metin ve başlıklardaki anahtar kelimeler 
Anahtar kelimeler arama motorlarında web sitesi tanıtımını nasıl etkiler? 
Çevrimiçi hizmetler web yöneticileri için - makaleler yazmak için ihtiyacınız olan her şey, onların Arama motoru optimizasyonu ve başarısının analizi 
Maliyetleri en aza indirmek için bağlantı tanıtımı sırasında içeriği optimize etmenin ve sitenin temasını dikkate almanın yolları 
Yandex Wordstat ve anlamsal çekirdek - çevrimiçi hizmet Wordstat.Yandex.ru'dan istatistikleri kullanarak site için anahtar kelimelerin seçimi 
Anchor - nedir ve web sitesi tanıtımında ne kadar önemlidir 
Hangi arama motoru optimizasyonu faktörleri web sitesi tanıtımını ve ne ölçüde etkiler? 
Sitenin bağımsız olarak tanıtımı, tanıtımı ve optimizasyonu 
Dilin morfolojisinin ve arama motorları tarafından çözülen diğer sorunların yanı sıra HF, MF ve LF sorguları arasındaki farkın hesaplanması 
Web sitesi güveni - nedir, XTools'ta nasıl ölçülür, onu ne etkiler ve sitenizin otoritesini nasıl artırırsınız
Kullanım sıklığı
isim, eşanlamlı sayısı: 1
sıradanlık (10)
- - Kullanımı sınırlı olan kelime dağarcığı herhangi birinin gücü. dil dışı nedenler. L.o.u.'ya şunları içerir: diyalektizmler, terimler ve profesyonellik, jargon, konuşma diline özgü kelimeler ve ifadeler, kaba sözler...
Toplumdilbilimsel terimler sözlüğü
-
Genel dilbilim. Toplumdilbilim: Sözlük-Başvuru
- - Dilbilgisi biçimlerinin yerleşik kullanımlarını belirtmek için Delbrück tarafından tanıtılan Almanca Gebrauchstypen teriminin çevirisi. T paketine. örneğin şunları içerir: Farklı çeşit sözdizimsel kullanım...
ansiklopedik sözlük Brockhaus ve Euphron
- - Kullanımı dil dışı nedenlerle sınırlanan sözcük dağarcığı: 1) bölgesel olarak sınırlı diyalektizm; 2) bilimsel üslupla kullanılan terimler...
-
Dilsel terimler sözlüğü T.V. Tay
-
Dilsel terimler sözlüğü T.V. Tay
- - Bir nesnenin diğerinden farklılıklarının kullanılmasını yasaklayan kullanımlar: Canlı organizmalar onsuz var olamazlar ...
- - Bu nesne sınıfının belirli temsilcileriyle ilgili kullanımlar: Bu kişiyi görmem gerekiyor ...
Genel morfoloji terim ve kavramları: Sözlük-başvuru kitabı
- - 1) Kompleksin tasarımı için kurallar tarafından sağlanan seçenekler sendikasız teklifler: açıklarken veya motive ederken, iki nokta üst üste yerine kısa çizgi kullanılabilir: Ayrılık aldatıcıdır - yakında birlikte olacağız ...
Sözdizimi: Sözlük
- - zarf, eşanlamlı sayısı: 1 kile altında...
eşanlamlı sözlük
- - adj., eşanlamlı sayısı: dolaşıma giren, modası geçmiş, modern gereksinimleri karşılamayan, modası geçmiş, modası geçmiş, efsane alanına çekilen 10 ...
eşanlamlı sözlük
- - Santimetre....
eşanlamlı sözlük
- - adj., Eş anlamlıların sayısı: 19
eşanlamlı sözlük
- - adj., eşanlamlı sayısı: 2 kullanılamaz nadir ...
eşanlamlı sözlük
- - adj., eşanlamlı sayısı: 3
eşanlamlı sözlük
- - 1) Karmaşık sendika olmayan cümlelerin tasarımı için kurallar tarafından sağlanan varyantlar: açıklama veya motivasyon için iki nokta üst üste yerine kısa çizgi kullanılabilir: Ayrılık aldatıcıdır - yakında birlikte olacağız 2) Ayrıldığında ...
Dilsel terimler sözlüğü T.V. Tay
kitaplarda "kullanım sıklığı"
besleme sıklığı
Harmar Hillery tarafındanbesleme sıklığı
Harmar Hillery tarafındanBesleme Sıklığı Bir yavru köpeğin günde kaç kez beslenmesi gerektiği, ırkın büyüklüğüne bağlıdır. Yavruların çoğu gece ve gündüz her üç saatte bir beslendiklerinde başarılı olurlar, ancak erken doğarlarsa veya doğumda 85 gramdan daha hafiflerse, ölmeleri muhtemeldir.
besleme sıklığı
Yetiştirme Köpekleri kitabından Harmar Hillery tarafındanBesleme Sıklığı Bir yavru köpeğin günde kaç kez beslenmesi gerektiği, ırkın büyüklüğüne bağlıdır. Yavruların çoğu gece ve gündüz her üç saatte bir beslendiklerinde başarılı olurlar, ancak erken doğarlarsa veya doğumda 85 gramdan daha hafiflerse, ölmeleri muhtemeldir.
besleme sıklığı
Köpekler ve üremeleri kitabından [Damızlık köpekler] Harmar Hillery tarafındanBesleme Sıklığı Bir yavru köpeğin günde kaç kez beslenmesi gerektiği, ırkın büyüklüğüne bağlıdır. Yavruların çoğu gece ve gündüz her üç saatte bir beslendiklerinde başarılı olurlar, ancak erken doğarlarsa veya doğumda 85 gramdan daha hafiflerse, ölmeleri muhtemeldir.
Sıklık
Emlak kitabından. reklamı nasıl yapılır yazar Nazaikin İskender14.2.3. etkileşim sıklığı
tarafından Dimitri Nicola14.2.3. Etkileşim Sıklığı Aynı rakip grubu ne kadar sık etkileşime girerse, ihlaller daha hızlı cezalandırılacağından gizli anlaşma o kadar sürdürülebilir hale gelir. Örneğin, firmalar daha az sıklıkla rekabet ederse, o zaman gizli anlaşmayı sürdürme yetenekleri daha düşüktür.
15.4.6. Açık Artırma Sıklığı
Satın Alma Rehberi kitabından tarafından Dimitri Nicola15.4.6. Müzayedelerin sıklığı Yukarıda tartışıldığı gibi, bazı müzayede halkaları, anlaşmaya vardıkları müzayededen sonra kendi aralarında para transferi yapabilir veya sadece zaman zaman ödenmesi gereken tutarların kaydını tutabilir.
8. İşlev sözcüklerinin kullanım sıklığı yazarın değişmezi olarak ortaya çıkıyor
Kitaptan 2. Değişen tarihler - her şey değişir. [Yunanistan ve İncil'in Yeni Kronolojisi. Matematik, ortaçağ kronologlarının aldatmacasını ortaya koyuyor] yazar Fomenko Anatoly Timofeevich8. İşlev sözcüklerinin kullanım sıklığı yazarın değişmezi olarak ortaya çıkıyor.Önemli bir istisna, parametre 3'tür - tüm işlev sözcüklerinin kullanım sıklığı - EDAPLAR, BİRLİKLER VE PARÇACIKLAR. Örnek boyutunun büyümesine bağlı olarak bu parametrenin gelişimi gösterilir.
Sıklık
Büyük kitabından Sovyet Ansiklopedisi(NA) yazar TSBSıklık
yazar Nazaikin İskenderSıklık
100 İçin Medya Planlama kitabından yazar Nazaikin İskenderFrekans TV kanalları VHF ve UHF frekanslarında yayınlanır. Metre bantları televizyonda ilk öğrenilenlerdi. XX yüzyılın 90'larında, Moskova'da desimetre kanalları aktif olarak başlatıldı.Daha önce, farklı kanalların alınması için frekans önemliydi.
Sıklık
100 İçin Medya Planlama kitabından yazar Nazaikin İskenderFrekans Sinyal kalitesi, sinyal iletiminin frekansına bağlıdır. Büyük ölçüde VHF bantlarında sağlanır (frekans modülasyonu FM). Dinleyiciler iyi seslendirmeyi tercih eder, bu nedenle VHF istasyonlarının önemli izleyici derecelendirmeleri vardır ve tercih edilir
3.2. Sıklık
yazar Ivanov Dmitry Olegovich3.2. Sıklık Herhangi bir patolojinin tıptaki önemi tartışılırken, ortaya çıkan veya oluşabilecek yaralanma ve komplikasyonların sadece etiyolojisi, patogenezi, kliniği ve ciddiyeti hakkında değil, aynı zamanda bu patolojinin prevalansı hakkında da konuşmak önemlidir. . İle
4.2. Sıklık
İhlaller kitabından ısı dengesi yenidoğanlarda yazar Ivanov Dmitry Olegovich4.2. Frekans Yenidoğanlarda Hipertermi muhtemelen hipotermiden çok daha az yaygındır. Bu muhtemelen bilimsel literatürde bebeklerde hipertermiye ayrılmış çok az çalışma olmasıyla ilgilidir. Maayan-Metzger A. ve ark. (2003), 42313 vaka geçmişini analiz etti
Sıklık
Yenidoğanlarda Glikoz Metabolizması kitabından yazar Ivanov Dmitry OlegovichYaşamın ilk 72 saatinde kan şekeri konsantrasyonunun %30 mg'dan (1.67 mmol/l) daha düşük olması olarak hipoglisemiyi tanımlayan Frekans Korblant M., bunu tüm canlı doğumların %4,4'ünde bulmuştur 1971 yılında Lubchenco L.O. ve Bard N., Korblant M.'nin kriterlerini kullanarak, daha büyük olan yenidoğanlarda hipoglisemi ortaya çıkardı.
Sözlük, modern Rus dilinin en sık kullanılan sözcüklerini (20. yüzyılın 2. yarısı - 21. yüzyılın başları) içerir, kullanım sıklığı, metinlere ve türlere göre istatistiksel dağılım ve metinlerin oluşturulduğu zamana göre bilgi sağlar. Sözlük, 100 milyon kelimelik bir hacimle Rus Dilinin Ulusal Derlemi metinlerine dayanmaktadır. Rus dilinin sıklık sözlüklerinin tarihi ve sözlüğün "Rus Sözcüklerinin Yeni Frekans Sözlüğü" oluşturma yöntemleri hakkında daha fazla bilgi bulunabilir.
Sözlük kavramının geliştirilmesi ve yayına hazırlanması O.N. Lyashevskaya ve S.A. Sharov tarafından gerçekleştirildi. elektronik versiyon A.V. Sannikov tarafından hazırlanmıştır. Yazarlar, sözlük oluşturma ilkelerinin tartışılmasına katılan V. A. Plungyan, A. Ya. Shaikevich, E. A. Grishina, B. P. Kobritsov, E. V. Rakhilina, S. O. Savchuk, D. V. Sichinava ve diğer katılımcılara minnettardır. O. Uryupina, D. ve G. Bronnikovs, B. Kobritsov'a ve ayrıca Yandex LLC A. Abroskin, N. Grigoriev, A. Sokirko çalışanlarına veri toplama ve bilgisayar işlemenin çeşitli aşamalarındaki yardımları için teşekkür ederiz.
Sözlükte bir kelime nasıl bulunur?
Sözlüğün iki ana bölümü, alfabetik olarak ve derlemdeki genel kullanım sıklığına göre sıralanmış bir kelime listesidir. Tüm kelimeler orijinal (ilk) formlarında verilir: isimler için, bu aday durum formudur (isimler için, kural olarak, tekil form, sıfatlar için - tam form erkek), fiiller için - mastar biçimi.
Alfabetik liste, en sık kullanılan 60 bin kelime formunu içerir. İstediğiniz kelime hakkında bilgi almak için bölüme gidin, kelimenin ilk harfini seçin ve aradığınız kelimeyi tablodan bulun. Bir kelimeyi hızlı bir şekilde bulmak için arama kutusunu da kullanabilirsiniz, örneğin:
Kelime: parlak
Bu sayede sadece belirli bir kelime hakkında değil, aynı şekilde başlayan veya biten bir kelime grubu hakkında da bilgi bulabilirsiniz. Bunu yapmak için, arama kutusunda, yazılan harf dizisinden sonra ("... ile başlayan tüm kelimeler") veya bir harf dizisinden önce ("... ile biten tüm kelimeler") bir yıldız işareti (*) kullanın. örneğin, ile başlayan tüm kelimeleri bulmak istiyorsanız tekrar-, arama kutusuna şunu yazın:
Kelime: tekrar*
- ile biten tüm kelimeleri bulmak istiyorsanız enko, arama kutusuna şunu yazın:
Kelime: *nko
Lemmaların sıklık listesinde, kelimeler modern Rusça külliyatındaki genel kullanım sıklığına göre sıralanmıştır. edebi dil. Sıklık listesi, en yaygın lemmalardan 20.000'ini içerir.
İstediğiniz kelime hakkında bilgi almak için bölüme gidin ve aradığınız kelimeyi tablodan bulun. Tek tek kelimeler hakkında bilgi aramak için hızlı kelime arama penceresini kullanmak en iyisidir.
Kelimeyi bütüncede bulabilmeme rağmen neden sözlükte bulamıyorum?
Bu birkaç nedenden dolayı olabilir. İlk olarak, kelime düşük bir frekansa sahip olabilir (örneğin, bütüncede sadece 3 kez geçer) veya sadece 1950'den önce yazılmış metinlerde kullanılabilir. İkincisi, bir kelime birçok kez olabilir, ancak bir veya iki metinde: bu tür lemmalar kasıtlı olarak sözlüğün kelime dağarcığından çıkarıldı. Üçüncüsü, kelimenin orijinal biçiminin veya konuşmanın bir bölümünün özelliklerinin otomatik olarak belirlenmesinde bir hata olduğunu veya kelimenin yanlışlıkla özel bir ad olarak atfedildiğini dışlayamayız. Site, sıklık sözlüğünün bir "test" versiyonunu sunuyor ve onun sözlüksel yapısını netleştirmek için çalışmaya devam edeceğiz.
Kelimenin kullanımı hakkında hangi bilgiler elde edilebilir?
Sözlükte, kelimenin bütüncedeki kullanımına ilişkin aşağıdaki bilgilere ulaşabilirsiniz:
Önemli kelime dağarcığı sözlüklerinde, genel korpustaki ve belirli bir işlevsel stildeki (kurgu, gazetecilik, vb.) metinlerin alt metnindeki bir kelimenin karşılaştırmalı sıklığı ve olasılık göstergesi LL puanı hakkında da bilgi edinilebilir.
Nicel göstergelere ek olarak, konuşmanın bir kısmı kelime ile belirtilir. Bu kelimeleri yaymak için yapılır farklı parçalar aynı orijinal forma sahip konuşmalar (bkz. pişmek - isim ve fiil).
ipm nedir?
Genel sıklık, derlemin milyon kelimesi başına kullanım sayısını veya ipm'yi (milyon kelime başına örnek sayısı) karakterize eder. Bu, dünya pratiğinde genel olarak kabul edilen ve bir kelimenin farklı frekans sözlüklerinde ve farklı korporalardaki sıklığının karşılaştırmasını basitleştiren bir frekans ölçü birimidir. Gerçek şu ki, frekansın ölçüldüğü metin örneklerinin boyutları oldukça farklı olabilir. Örneğin, eğer kelime güç 400 bin kelimelik bir derlemde 55 kez, bir milyon derlemde 364 kez ve modern Rus dilinin 100 milyonluk bir derleminde 40598 kez ve 135 milyonluk NKRYA'nın büyük bir 135 milyon derleminde 55673 kez oluşur, o zaman ipm'deki sıklığı 137.5 olacaktır. , 364.0, 372.06 ve 412.39.
Frekans sözlükleri, ed. L.N. Zasorina ve L. Lenngren, sırasıyla bir milyon kelimelik bir örneklem büyüklüğü üzerine inşa edildi, orada görünen mutlak göstergelerin de ipm olarak verildiğini varsayabiliriz.
D varyasyon katsayısı nedir?
A. Juiland tarafından tanıtılan D katsayısı (Juilland ve diğerleri 1970), birçok frekans sözlüğünde (L. Lenngren'in Rusça sözlüğü, İngiliz Ulusal Corpus sözlüğü, Fransızca iş sözlüğü) kullanılmaktadır. Bu katsayı, kelimenin farklı metinlerde ne kadar eşit dağıldığını görmenizi sağlar.
Katsayı değeri 0 ile 100 arasında tanımlanmıştır. Örneğin, kelime ve Derlemin hemen hemen tüm metinlerinde geçer ve D değeri 100'e yakındır. komissürotomi derlemde 5 kez geçer, ancak yalnızca bir metinde; yaklaşık 0'lık bir D değerine sahiptir.
Her kelime için D katsayısının belirtilmesi, onun bireysel konu alanlarına ne kadar özgü olduğunu değerlendirmeyi mümkün kılar. Örneğin, kelimeler olgunlaşmamış ve implant yaklaşık olarak eşit frekansa (0.56 ipm) sahiptir, ancak D y katsayısı olgunlaşmamış eşittir 90, bir implantta 0. Bu, ilk kelimenin farklı yönlerdeki metinlerde eşit olarak geçtiği ve çok sayıda konu alanı için anlamlı olduğu anlamına gelir. implant"tıp ve sağlık" konusunda sadece birkaç metinde yer almaktadır.
Sözcüğün farklı dönemlerde kullanımının tarihi hakkında neler öğrenebilirsiniz?
20. yüzyılın 2. yarısının ve 21. yüzyılın başlarında farklı onyıllara göre kelime sıklığının dağılımına ilişkin bilgilere adresinden ulaşılabilir. Örneğin, kelimenin kaderinin nasıl olduğunu görebiliriz. perestroyka:
1980'lerde kullanımındaki keskin artış, o zamanın sosyo-tarihsel gerçekleriyle tam olarak açıklanabilir; Aynı zamanda, dilbilimsel bir bakış açısından, bu gerçek şu şekilde yorumlanabilir: kelime perestroyka sonraki yıllarda baskın hale gelen yeni bir anlamla zenginleştirilmiştir.
Özel adlar ve kısaltmalar neden ayrı bir listede vurgulanıyor?
Özel adlar, istatistiksel olarak çok daha az kararlı bir grup oluşturdukları ve sıklıklarının büyük ölçüde derlemdeki metinlerin seçimine ve konularına (özellikle yer ve zamana) bağlı olduğundan, kelime dağarcığının ana bölümünden ayrılır. açıklanan olaylar). Lengren 1993'te, özel isimlerin genel olarak bir sıklık sözlüğüne dahil edilmesinin kaçınılmaz olarak erken eskimesine yol açtığı görüşü ifade edilmektedir.
Sözlük, bu listenin en sık kullanılan 3.000 birimini içeren nükleer bölümünü içerir. İsimlerin, soyadlarının, soyadlarının, takma adların, takma adların, yer adlarının, kuruluş adlarının ve kısaltmaların kullanımına ilişkin verileri aramak için, Özel adların ve kısaltmaların alfabetik listesi bölümüne gidin, aradığınız kelimeyle başlayan harfi seçin ve tabloda bulun. Hızlı kelime arama kutusunu da kullanabilirsiniz.
Bir kelimenin bireysel biçimlerinin kullanımı hakkında nasıl bilgi edinilir?
Lemmanın kullanımıyla ilgili bilgilere ek olarak (yani, her türlü çekim biçimindeki kelime), sözlükte bireysel kelime formlarının nasıl kullanıldığını öğrenebilirsiniz. Alfabetik kelime formları listesine gidin, kelime formunun başladığı harfi seçin ve tabloda bulun. Hızlı arama kutusunu da kullanabilirsiniz, örneğin:
kelime formu: uçmak
Belirli bir harf dizisiyle başlayan (veya biten) tüm sözcük biçimlerini bulmak için arama kutusundaki yıldız (*) işaretini kullanın. Örneğin, ile başlayan tüm kelime formları uyutmak, yazarak bulunabilir:
kelime formu: uyku*
¬ ile biten tüm sözcük biçimleri -com, yazarak bulunabilir:
kelime formu: *com
Alfabetik kelime formları listesi, 0,1 ipm'nin (toplamda yaklaşık 15 bin) üzerinde bir sıklığa sahip tümcenin tüm kelime formlarını içerir ve bunların toplam sıklıkları hakkında bilgi içerir. Eşsesli kelime formları tabloda * ile işaretlenmiştir.
"En yaygın" kelimeler hakkında bilgi nasıl bulunur?
Sözlüğümüzün yardımıyla, ortak istatistiksel özelliklerde farklılık gösteren kelime sınıfları hakkında bilgi bulabilirsiniz. Bunlar özellikle:
ve kısmi konuşma sınıflarının diğer frekans listeleri.
Önerilen sınıflara ek olarak, alfabetik kelime formları listesi bölümündeki “Genel” tablosunu kullanarak diğer kelime gruplarını bağımsız olarak keşfedebilirsiniz. alfabetik liste» (örneğin, önek ile en sık kullanılan fiilleri keşfedebilirsiniz. tekrar-, 200'den fazla metinde bulunan kelimeler ve çok daha fazlası: sınıf gruplama ilkeleri, görevlerinize ve hayal gücünüze bağlıdır).
Farklı işlevsel tarzlardaki metinlerde sıklık dağılımı nasıl izlenir?
LN Zasorina'nın sıklık sözlüğü, kelimenin dört tür metinde kullanımına ilişkin veriler sağlar: (I) gazete ve dergi metinleri, (II) dramaturji, (III) bilimsel ve gazetecilik metinleri, (IV) kurgu. Sözlüğümüzde “Lemmaların Fonksiyonel Stillere Göre Dağılımı” bölümünden benzer bilgilere ulaşabilirsiniz.
İşlevsel stillerin sıklık sözlükleri, kurgu, gazetecilik, diğer kurgusal olmayan ve canlı sözlü konuşma alt grupları temelinde derlenir. L. N. Zasorina'nın sözlüğüne kıyasla, başlıkların bileşimi biraz değişti: dramaturji yerine canlı sözlü konuşma kayıtları ve film müziklerinin transkriptleri kullanılıyor, bilimsel literatür resmi iş ile birlikte ayrı bir başlıkta vurgulanıyor, kilise ve diğer kurgusal olmayan edebiyat.
Liste, bu alt korpusların en sık görülen 5000 lemmasını içerir. Her bir lemma için konuşmanın bölümü, alt korpustaki frekans ve D katsayısı belirtilir.
Anlamlı bir kelime hazinesi (kurgu vb.) nedir?
İşlevsel stillerden birinde diğerlerinden çok daha sık kullanılan kelimeler vardır. Örneğin, canlı sözlü konuşma için bu tür kelimeler burada genel olarak ve TAMAM. Gerçekten de, bilimsel ve teknik literatürde bu kelimelerin günlük dilde olduğu kadar sık kullanıldığını varsaymak zordur.
Her bir işlevsel metin türü için en tipik lemmaların listesi, bu metin alt külliyatındaki ve tümcenin geri kalanındaki lemma sıklığının karşılaştırılmasına dayalı olarak seçilmiştir. Anlamlı kelime dağarcığı sözlüklerinin her biri 500 lemma içerir.
Anlamlı sözlükte frq1, frq2 ve LL puanı ne anlama geliyor?
Frq1, tüm derlemdeki lemmanın genel frekansıdır (ipm birimi cinsinden), frq2, verilen alt tümcedeki lemmanın frekansıdır (sırasıyla kurgu, gazetecilik, diğer kurgusal olmayan ve canlı konuşma alt grubu), LL -skor, P. Rayson ve A. Garside tarafından önerilen formüle göre frq1 ve frq2'ye göre hesaplanan olabilirlik oranıdır (daha fazla ayrıntı için sözlüğe Giriş bölümüne bakın). LL puanı ne kadar yüksekse, belirli bir işlevsel stil için kelime o kadar anlamlıdır.
En sık kullanılan 100 fiilin listesi nasıl alınır?
Bölümde " Genel kelime hazinesi: Konuşma Bölümleri” lemmaların sıklık listesi yedi alt listeye ayrılmıştır: isimler, fiiller, sıfatlar, zarflar ve yüklemler, zamirler, sayılar ve konuşmanın yardımcı bölümleri. Burada, her lemma için genel frekansı ve sırası (seri numarası) genel liste. Her liste en sık kullanılan 1000 lemmayı içerir.
Böylece, Fiil Frekans Listesi alt bölümüne gidip listenin başındaki ilk 100 fiili seçerek en sık kullanılan 100 fiilin bir listesini alabilirsiniz. Aynı şekilde hangi sıfatın daha sık kullanıldığını da öğrenebilirsiniz (Sıfat İsimlerinin Sıklık Listesi bölümünde belirtildiği gibi, bu sıfat yeni) ve diğerlerini öğrenin ilginç gerçekler yarı-konuşma sınıflarının bileşimi ile ilgili.
Yardımcı tablolar nasıl kullanılır?
Yardımcı tablolar, ilk olarak, diğer dilbilgisi kategorilerinin yanı sıra konuşma bölümü sınıflarının sıklığına ilişkin verileri içerir. Bu veriler, sözlük-dilbilgisel belirsizliğin kaldırıldığı (manuel olarak) NCRL alt metni temelinde elde edildi (boyut 6 milyondan fazla kelimedir). İstatistikler büyük sözcük sınıflarıyla ilgili olduğundan, konuşma bölümlerinin ve diğer dilbilgisi kategorilerinin oranının tüm bütüncede aynı olacağına inanmak için neden vardır.
İkinci olarak, bu bölümde metnin sözlük birimleri ile kapsamı, bir kelimenin ortalama uzunluğu, kelime şekli ve cümle hakkında bilgi verilmektedir.
Üçüncüsü, Rus alfabesinin harflerinin, noktalama işaretlerinin yanı sıra iki harfli ve çok harfli kombinasyonların kullanımının sıklık listeleri.