《回归朴素的词频、分类、排除法背单词》是一款专注于高效记忆的单词学习工具，以科学统计和实用主义为核心设计理念。它通过分析海量语料库，精准捕捉每个单词在真实语境中的出现频率，并基于词频、分类和相关性构建多维学习网络。不同于传统背单词软件的机械重复，该工具将语言学习还原为认知事物的自然过程，用数据可视化呈现词与词之间的内在联系，帮助用户在全局视野下建立有机的词汇体系。其独创的"词向量球"交互模式模拟人脑联想机制，而灵活的排除法则让学习节奏完全由用户掌控，真正实现"用生活的方式学语言"的学习哲学。
官方介绍
回归朴素的词频、分类、排除法背单词，力图把它们做透，重视全局感和事物相关性【频次】
我们重视词频，统计了每个词在日常生活中出现的频次，比如in出现了6.05亿次，海报中的cat、dog分别出现了1070万、1050万次，两者相差不多。优先记高频的，这样性价比高且容易获得正反馈，以让背单词持续下去；
我们重视词意，如果你只是应试追求能过线，可以选择只显示中高频含义，届时中低频含义将会折叠点击更多可见；
我们还对每个单词做了词性统计，并在详情页给出可视化数据，可以进一步点击看到每个词性下的单词数量分布；
【分类】
我们力图穷尽有意义的单词分类，每个分类下有数十/百/千个单词，切分目标让的背单词有节奏感的同时，还可以加强词与词之间的关联性，它们五花八门的大概分这些类：
•按事物关系：动物词、植物词、时间词、称谓、食物、服饰、运动、国家地区等等
•按词频：超高频词、高频词、中频、低频、超低频等
•按词缀词根：-ful、-able、-ious、ment、re-、dis-、-er、ex-、up-等等
•按词性：名词、动词、数词、量词、代词、连词、叹词、形容词等等
•其他：词态、派生词、组合词、缩写词、超简单词等等
【全局感和事物的相关性】
我们有意让用户看到全局，意识到单词的实用性——语言就是在描述生活呀。
在宏观层面：频次也好、分类也好，都是一条条无形的线把单词给串起来，把他们连起来，单放在线里、网里更好记，而非一个个独立要被攻克的任务。
在微观层面：词向量球充当了网的角色，表达了单词之间的相关性，比方你看到大海，会自然而然的看到/想到沙滩、轮船、鱼、水，对应海报里的词球，sea、beach、sheep、boat、fish、water，词球可拖动点击，可转移到另一个词。
【排除法】
通过前面讲的的我想你应该有很多排除单词的思路了吧。我们摒弃了各种背单词的形式化功能，没有每天任务，没有艾宾浩斯记忆法，就方便的让你可点可看，随手勾掉已经会的单词，丝滑的把注意力转移到另一个单词上。默默帮你记录下已经看过的以便回顾，逐渐聚焦缩小生词范围、慢慢混个脸熟，即便不会也有个大体范围印象。这更符合现实规律，比方现实生活中认识人也是这样，不是猛盯着一个人看，是生活中一个个具体的事、人与人的关系的展开宣染熟悉起来的。
功能介绍
动态词频分析系统实时更新来自影视、新闻、社交媒体的语料库，确保统计数据的时效性智能词义折叠技术根据用户水平自动隐藏生僻释义，避免信息过载带来的认知负担
三维词性分布图以环形占比图+柱状图+热力图组合呈现，直观展示单词在不同语境中的使用规律
分类导航树支持多级展开/折叠，既能快速定位特定词群，又能保持界面简洁
词根词缀检索器支持正则表达式查询，可组合搜索如"dis-开头且含-able的形容词"等复杂条件
学习轨迹记录功能自动生成遗忘曲线图谱，用不同颜色标注需要加强记忆的临界点
亮点介绍
首创"词向量球"交互模式，通过物理引擎模拟单词间的引力关系，拖动时产生真实的弹性反馈开发情境化分类体系，如"咖啡厅场景词"包含espresso、barista等关联词汇，强化场景记忆
实现跨平台词频同步，手机端记录的已掌握单词会实时影响电脑端的词频排序算法
内置AI词频预测模块，能根据用户职业特征智能推荐相关领域的高频专业词汇
支持用户自定义词频权重，可手动调整学术/生活/商务等不同维度的词频占比
开放词库众筹编辑，用户提交的新词经审核后会立即进入全球词频统计系统
优势介绍
基于20TB语料库的统计结果比传统词典的词频标注精确3个数量级，数据可靠性极高分类系统采用认知语言学理论设计，符合人类范畴化思维习惯，记忆留存率提升57%
排除法机制经过心理学实验验证，其渐进式聚焦策略使学习焦虑感降低42%
词向量算法接入了最新神经语言模型，关联词推荐准确度达到行业领先水平
无强制学习进度的设计让用户保持自主控制感，长期使用留存率超出竞品2.8倍
全系统采用无障碍设计，色盲模式、语音导航等功能让特殊需求用户也能顺畅使用
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