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ペーパーバック Kindle版 YL 語数 語彙数 ジャンル フォーマット 2.6 6,605語 700語レベル Human Interest ペーパーバック YL 語数 語彙数 ジャンル フォーマット 2.6 6,605語 700語レベル Human Interest kindle版 名前 コメント
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ペーパーバック Kindle版 YL 語数 語彙数 ジャンル フォーマット 3.2 11,540語 1,000語レベル Classics ペーパーバック YL 語数 語彙数 ジャンル フォーマット 3.2 11,540語 1,000語レベル Classics kindle版 名前 コメント
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ペーパーバック Kindle版 YL 語数 語彙数 ジャンル フォーマット 4.5 23,180語 1,800語レベル Classics ペーパーバック YL 語数 語彙数 ジャンル フォーマット 4.5 23,180語 1,800語レベル Classics kindle版 名前 コメント
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※絵が見つかりませんでした。 922 いやあ名無しってほんとにいいもんですね 2011/01/16(日) 19 33 20 発信元 219.125.145.25 818 弁護士（ ＞＜）vs検事（ ● ● ） 全体図 ttp //imepita.jp/20110116/682420 ttp //imepita.jp/20110116/682660 （-＿-）いたい… (・∀ ・)あははははー 世界中が俺にしっとｗｗ （ ＞＜）（うわあああ！！どれだけ弁護しようとも全てを無に帰す“弁護士潰し”のベルベット検事なんです！！ 僕の弁護士人生が…） （ ＞＜）「ぼ、僕の方からいくんです！ 今回の被告人の罪状は「殺人未遂」なんです！ ですが、被告人に殺意はなく、また凶器もパチンコとややふざけ気味である為、私の方では「傷害罪」が妥当であると…」 （ ● ● ）「異議あり。」 ttp //imepita.jp/20110116/682850 （ ＞＜）（僕の弁護士人生軽やかに＼（＞＜）／オワターー！！） 続いたり 923 いやあ名無しってほんとにいいもんですね 2011/01/16(日) 19 35 00 発信元 219.125.145.28 ttp //imepita.jp/20110116/683140 （ ● ● ）「今回の事件で使われた凶器ですが、 ビロード弁護士の仰る通りパチンコ。普通に考えれば子供の玩具です。」 （ ● ● ）「が。 本体は金属製、ゴムは工業用、玉は小石で、そこにセロテープで画鋲が貼り付けてあったことはわかってます」 （;＞＜）「何ですかそれ！？聞いてないんです！！」 （ ● ● ）「以上のことから、十分に危害を加えることが目的であったことが予測出来ます。」 （ ● ● ）「更に、被害者の体からは、腹部をはじめ、大腿や背中などにも傷や火傷の痕があり、 被害者はいじめを受けていたこともわかってます。」 （ ＞＜）「あう」 （ ● ● ）「また、またんき被告の部屋を調べたところ、今回のような悪質な凶器や釘バッド等も発見されており、 殺意、あるいは、危害を加えるつもりは十分にあったと考えられます」 （;＞＜）「そうなんですか！？」 (・∀ ・）「あははははー」
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ペーパーバック Kindle版 YL 語数 語彙数 フォーマット 1.4 3,991語 400語レベル ペーパーバック YL 語数 語彙数 フォーマット 1.4 3,991語 400語レベル Kindle版 名前 コメント
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ペーパーバック Kindle版 YL 語数 語彙数 フォーマット 2.7 9,545語 800語レベル ペーパーバック YL 語数 語彙数 フォーマット 2.7 9,545語 800語レベル Kndle版 名前 コメント
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KH Coder使用レポート 基本的な分析手順 コーパスデータ(テキストファイル(*.txt)もしくはHTMLファイル)を開く 前処理を行う(茶筌で形態素解析する) 集計や検索をする 何ができるか データ抽出・検索機能文字列による検索 コーパスに含まれている文字列の単純な検索．例えば，新潮文庫100冊に含まれている「バス」という語をKWIC形式で表示させ，保存することができる． 品詞による検索 コーパスに含まれている特定の品詞を検索．例えば，新潮文庫100冊に含まれている「名詞」をKWIC形式で表示させ，保存し，前後文脈の集計もできる．なお，品詞体系は基本的には茶筌の体系に依存する．中のConfigファイルを変更することで調査目的にあった品詞の定義ができるように設計されている． 文字列と品詞による検索：文字列と品詞を組み合わせて検索し，表示することができる． 語基による一括検索：動詞などの語基のみを入力し，検索することで，その派生形を一括で検索することができる．例えば，走る＋動詞で検索するだけて，「走らない」，「走りたい」といった様々な語形のものが一括で拾える． 生起文脈を絞り込んで検索：生起文脈を限定し，検索することができる．例えば，ガ格の後ろに生じている「走る」の用例のみを検索するといったことができる．あるいは「走る」の後ろに名詞が生じている用法のみを検索することで，連体修飾表現のみを取り出すこともできる． データ集計機能品詞別出現頻度数の調査 エクセルに連携されており，コーパス全体の品詞別の出現頻度数を出力させることができる． 記述統計の出現回数 コーパス全体の語彙の分布を調べることができる．異なり語数と延べ語数を調べることができ，コーパス全体の大きさを簡単に把握できる．あるいは一回のみ生起した語(ハパックス)の数がどれくらいで，生起頻度や標準偏差も調べられ，そのコーパスの特徴を理解することができる． コロケーション統計 検索語の前後にどのような語彙がどれだけ使用されているかを調べることができる． これの他，特定の語彙のグループをコーディングし，それらを集計することができたり，文脈ベクトルを生成し，語彙と語彙の関係を(自己組織化マップなどで)可視化することもできるなど，様々な機能が搭載されている． 感想 非常に優れたデータ抽出機能を持っており，言語学的利用にも必要充分な機能を備えており優れたツールと言える． パッケージ内にはエクセルの便利なアドインも付いており，至れり尽くせり．また茶筌の解析エラーを補強する機能が付いているのも嬉しい．
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[訓] [意味] [部首] [総画数] [出典] [字源] [歴史] [語法] [用例] [訓]lantse（古）, lantsa（古）, lantis, katar（古）, liberal（古） [意味]霊人、アシェットの使徒 [部首]lantis0 →lantis部首の幻字 [総画数]2 [出典]赤アンクノット [字源]上部の膨らみは人の頭。左右の向きの違いで、霊人と人間を区別している（右は神聖、左は人間性を示す）→[参照]yuuma [歴史]霊人(lantis)と人間(yuuma)の対立が明確だったのは、メル2～7年ごろ。その後、同対立はアシェット：非アシェットを表すようになる。制に入るとyuumaはもっぱら神の名として使われる頻度が高まる。対立を失うことで霊人と人間の区別も崩壊。両者の区別が薄くなり、結果、lantisはアシェットのメンバーを指すようになる。 [語法]古においては、使徒と霊人の区別でlantis,katarなどと呼び分けたのではなく、霊人から見た霊人(lantis)、人間から見た人間のように、視点人物によって語彙が変わった。意味は同じであり、字は共通していた。複合語中ではlanとなる。 [用例] lantis xal 人がいる。 →lantis部首の幻字 [訓]yuuma, hyuuma（古） [意味]人間 [部首]lantis1 →lantis部首の幻字 [総画数]3 [出典]赤アンクノット [字源]上部の膨らみは人の頭。下部の横棒は地面に着く足。霊人が天に存在し、人間は地に足をつけて生きるという意味を示す。従ってこのころはまだ天が良く、地が悪いという思想があった。 [歴史]lantis [語法]霊人が人間を呼ぶ場合はyuuma。人間が人間を呼ぶ場合はhyuuma。古形はhyuumaだが、英語humanが語源ではないため、制以降も生き残った。 [異体字] [訓] その文字の音声。 左側ほど古く、右側ほど新しい音形だとされる。 (古)のマーカーは赤アンクノット(1998/01/12～)が執筆された時点または執筆期間中に使われなくなった音であることを示す。 ただ、vikuとvai(男)の中で、vikuがvikになったように、古い音形の方が新生アルカ等で復古採用されることもある。 母音はa, i, o, e, uの五つ 子音はt, k, x, s, n, v, f, m, d, g, p, v, h, y, c, r, j, z, w, l, th, dh, kh, rhの24個 ほとんどがローマ字と同じだがいくつか気をつけるべき音声を上げる。 xは無声後部歯茎摩擦音。英語のshot, wishのshの音。 cは歯茎震え音。イタリア語やラテン語の震えるrの音。 rは歯茎接近音。wrapのwrの音。 合成のつづりで作られる音声もある。 tsは無声歯茎破擦音。「ツ」の音。it sのt s音 txは無声後部歯茎破擦音。「チュ」の音。chat, peachのch音 後ろの4つ、th, dh, kh, rhは制アルカおよび新生アルカにはない音声であり、専門の一文字がある。 thは無声歯摩擦音。think, fifth等のth音 dhは有声歯摩擦音。thisのth音 khは無声柔口蓋摩擦音。ドイツ語のacht(8)のch。 rhは歯茎はじき音。日本語の「ら」やアメリカ英語のbetterのttの音。 [意味] その文字の意味 [部首] その文字の部首。後ろの数字は部首を除いた部分の画数。lantisのように部首部分のみの文字はlantis0のように0がつけられる。 文字によっては複数の部首を含むこともあり、その場合は複数記入される。 myaeは"[部首]myukale2"と"[部首]fai2"が併記される。 [総画数] その文字の総画数。古アルカの文字は漢字と違い一筆書きされる部分も多く判別が難しいところが多い。 [出典] その文字の出典。 『制定語彙』1996年ごろ。当時のアルシェが協力して作った資料で基本的な語彙が多い。 『赤アンクノット』1998年1月12日執筆開始。セレンが作った『制定語彙』の写本資料。音はカタカナで書かれている。 『高水準制定語彙』1998年ごろ。形声文字・会意文字など抽象的な語彙が多い。 『メル・アルカ』2000年5月9日～2001年7月19日。古アルカ文献の8割を占める時期とされ、最大文献『ミールの書』が作られた。制定語彙にも高水準制定語彙にも収録されなかったものを示す。 『新生古アルカ』2004年11月19日～。当時は中期制アルカの時代だが、神話世界で使われる整合性の高い古アルカを目指して作られた。その時、新たに創造された文字を示す。 [字源] その文字の字の由来。形の解釈や部首の説明が行われる。 [歴史] その文字の通時的変化が語られる。 [語法] 詳細な意味や使用する状況の説明。 [用例] 例文が書かれる。
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ペーパーバック Kindle版 YL 語数 語彙数 フォーマット 1.4 4,727語 400語レベル ペーパーバック YL 語数 語彙数 フォーマット 1.4 4,727語 400語レベル Kindle版 名前 コメント
https://w.atwiki.jp/tadoku100/pages/128.html
ペーパーバック Kindle版 YL 語数 語彙数 フォーマット 5.5 25,813語 2,800語レベル ペーパーバック YL 語数 語彙数 フォーマット 5.5 25,813語 2,800語レベル Kindle版 名前 コメント