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回归朴素的词频、分类、排除法背单词,力图将它们做到极致,注重全局感和事物之间的相关性。

重视词频,精准记忆

我们高度重视词频,对每个单词在日常生活中出现的频次进行了详细统计。例如“in”一词在日常生活中出现了6.05亿次,而海报中的“cat”和“dog”分别出现了1070万次和1050万次。优先记忆高频词汇,既能提高性价比,又能轻松获得正反馈,使背单词的过程持续进行。同时我们提供了中高频含义的显示选项,以便用户根据自己的需求选择,中低频含义则可折叠显示,点击展开可见。另外我们还对每个单词进行了词性统计,并在详情页以可视化数据的形式呈现,方便用户进一步了解每个词性下的单词数量分布。

分类背诵,增强节奏感

我们力求穷尽有意义的单词分类,每个分类下包含数十、数百甚至数千个单词,使背单词的过程更具节奏感,同时加强词与词之间的关联性。以下是我们的分类方式:

按事物关系:动物词、植物词、时间词、称谓、食物、服饰、运动、国家地区等。

按词频:超高频词、高频词、中频词、低频词、超低频词等。

按词缀词根:-ful、-able、-ious、ment、re-、dis-、-er、ex-、up-等。

按词性:名词、动词、数词、量词、代词、连词、叹词、形容词等。

其他:词态、派生词、组合词、缩写词、超简单词等。

全局感与事物相关性

我们有意让用户看到全局,意识到单词的实用性——语言就是用来描述生活的。在宏观层面无论是词频还是分类,都是通过一条条无形的线将单词串联起来,使它们相互联系,而非孤立地记忆。在微观层面词向量球充当了网的角色,展现了单词之间的相关性。例如当你看到“大海”这个词时,自然会联想到“沙滩”、“轮船”、“鱼”、“水”等词汇。在海报中的词球功能,用户可以拖动点击,将注意力转移到另一个词上。

排除法,高效记忆

通过前面的介绍,相信您已经有了许多排除单词的思路。我们摒弃了各种形式化的背单词功能,没有固定的每日任务,也没有艾宾浩斯记忆法,让您可以轻松点选查看,随手勾掉已经掌握的单词,将注意力迅速转移到下一个单词。系统会默默记录您已查看的单词,以便回顾,并逐渐缩小生词范围,使您对单词产生熟悉感,即便不熟悉,也能有个大致的范围印象。这种方法更符合现实规律,就像在现实生活中认识人一样,不是猛盯着一个人看,而是通过一个个具体的事、人与人的关系逐渐熟悉起来。

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