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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。

词频

我们重视词频，统计了每个词在日常生活中出现的频次。例如“in”出现了6.05亿次，“cat”和“dog”在海报中分别出现了1070万次和1050万次，两者频次相差不多。我们优先记忆高频词，这样性价比高且容易获得正反馈，让背单词的过程得以持续。我们还重视词意，如果你只是应试，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。另外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，可以进一步点击查看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。这种切分目标让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，大致分为以下类别：

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。在宏观层面频次、分类都是一条条无形的线把单词串起来，将它们连起来，让单词单放在线里、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。例如你看到“大海”时，会自但是然地想到“沙滩”、“轮船”、“鱼”、“水”等。对应海报里的词球，“sea”、“beach”、“sheep”、“boat”、“fish”、“water”等，词球可拖动点击，可转移到另一个词。

排除法

通过前面讲述的方法，你应该已经有很多排除单词的思路了。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，只是方便你点、看，随手勾掉已经会的单词，将注意力转移到另一个单词上。我们默默记录下你已经看过的单词，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，现实生活中认识人也是这样不是猛盯着一个人看，而是在生活中一个个具体的事、人与人的关系的展开中逐渐熟悉起来。

向量单词 v1.2.2

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分类

全局感和事物的相关性

排除法

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