Betimleyici Kelime Bulucu
Yazarların önüne en sık koyduğu sıfatları görmek için bir İngilizce isim yazın; ya da bir sıfatın genellikle betimlediği isimleri görmek için kipi değiştirin. Eşleşmeler, Google Books'ta ne sıklıkla geçtiklerine göre sıralanır; birine tıklamak, onu diğer kelimesinden keşfetmenizi sağlar. Ücretsiz, üyelik gerekmez.
Sonuçlar yazdıkça görünür. Bir eşleşmeye tıklayarak diğer kelimesinden keşfedin.
Yazarların bir ismin önüne en sık koyduğu sıfatları görmek için bir isim yazın.
Deneyin: · · ·
Kelime verileri Datamuse API'sinden
Betimleyici Kelime Bulucu Nasıl Kullanılır
- Bir yön seçin. Bir isim için sıfatlar şu soruyu yanıtlar: insanlar evidence'ı nasıl betimler? Bir sıfat için isimler ise genellikle neye significant denir sorusunu yanıtlar.
- Kelimeyi yazın. Sonuçlar, yazdıkça tam eşleşmeler olarak görünür — empirical evidence, significant difference — böylece her birinin nasıl kulağa geldiğini değerlendirebilirsiniz.
- Bir sıralama seçin. Varsayılan, en sık eşleşmeleri başa koyar; belirli bir kelimeyi taramak için alfabetik sıraya geçin.
- Keşfedin ya da kopyalayın. Bir eşleşmeye tıklayarak diğer kelimesini karşı taraftan arayın ya da bütün listeyi kopyalayın.
Bazı Sıfatlar Neden Doğru Duyulur
İngilizce, sıfatları ve isimleri anlam kadar alışkanlıkla da eşleştirir. Strong ve powerful neredeyse aynı şeyi anlatır, yine de strong tea içer ve powerful cars kullanırız; tersi asla olmaz. Dilbilimciler bu alışılmış eşleşmelere eşdizim der ve akıcı okurlar, neyin yanlış olduğunu söyleyemeseler bile yanlış bir eşleşmeyi hemen fark eder. Araç bu alışkanlıkları doğrudan gösterir: eşleşmeleri, milyonlarca kitapta kelime dizilerinin sayımı olan Google Books Ngrams'ten gelir. Bu yüzden listenin başına yakın bir eşleşme, okurların onunla çok kez karşılaştığı bir eşleşmedir.
Hikâye için betimleyici kelimeler arayan yazarlar da aynı yardımı alır. Voice yazarsanız liste low, loud, own, deep, soft, human, clear, sweet, quiet ile başlar; sky yazarsanız blue, clear, cloudless, dark ile başlar. Sıklık kalite değildir — en yaygın eşleşme çoğu zaman en az şaşırtıcı olanıdır. Bu yüzden listeyi seçeneklerinizi görmek için kullanın, sonra tam olarak anlatmak istediğinizi söyleyen kelimeyi seçin.
Çalışılmış Örnek: Kanıtı Betimlemek
Evidence yazın; en sık eşleşmeler little, further, empirical, direct, strong, clear, experimental, sufficient, available, ample, conclusive ile başlar. Ne söylediklerine göre sıralandığında en üstteki sonuçlar, herhangi bir literatür taraması için yararlı bir kelime dağarcığı oluşturur:
| Sıfatın okura ne söylediği | İlk sonuçlardaki sıfatlar |
|---|---|
| Ne kadar kanıt olduğu | little, further, sufficient, ample, additional, considerable |
| Ne kadar ikna edici olduğu | strong, clear, direct, conclusive, circumstantial |
| Nasıl bir kanıt olduğu | empirical, experimental, documentary, historical, clinical, scientific |
Kaynaklarınızın desteklediğine göre seçin: little evidence ile conclusive evidence çok farklı iddialarda bulunur. Aramayı tersine çevirin — sıfattan isimlere — ve significant şunları verir: differences, difference, role, changes, effect, change, increase, impact. Bir sonuçlar bölümünde significant difference istatistiksel bir iddia gibi okunur; bu yüzden onu yalnızca bir anlamlılık testinden geçmiş sonuçlar için saklayın.
Betimleyici Kelime Seçmek İçin İpuçları
- Yoğun olana değil, kesin olana öncelik verin. Conclusive evidence, very strong evidence'tan daha çok şey söyler; pivotal role ise really important role'dan.
- Üç değil, bir sıfat kullanın. clear, strong, convincing evidence gibi bir yığın kendini tekrarlar; önemli olanı seçin.
- Dönemi kontrol edin. Google Books birkaç yüzyılı kapsar, bu yüzden eski alışkanlıklar da görünür — robust, method ve estimation'dan önce health, man ve constitution ile eşleşir. Bir eşleşmenin modern akademik yazıya uyduğundan emin olun.
- İlk ekranın ötesine bakın. Aşağıdaki daha nadir eşleşmeler çoğu zaman daha kesin olanlardır.
Sık sorulan sorular
- Betimleyici kelimeler nelerdir?
- Betimleyici kelimeler genellikle sıfatlardır — bir isim hakkında daha fazla bilgi veren kelimeler; örneğin empirical evidence içindeki empirical ya da soft voice içindeki soft gibi. Zarflar fiilleri ve sıfatları aynı şekilde betimler, ancak bu bulucu yalnızca sıfat ve isim çiftleriyle çalışır.
- Eşleşmeler nereden geliyor?
- Datamuse API'sinden. API bunları Google Books Ngrams'ten türetir — milyonlarca dijitalleştirilmiş kitapta kelime dizilerinin sayımları. Liste, her sıfat ve ismin birlikte ne sıklıkla geçtiğine göre sıralanır; en sık olan başta.
- Listede little, further ve same gibi kelimeler neden var?
- Eşleşmeler, isimden hemen önce yaygın olarak gelen her kelimeyi içerir; little, much, further ve same gibi niceleyiciler ve belirleyiciler de bunlara dahildir. Bunlar ismin nasıl kullanıldığının bir parçasıdır, ama nadiren yararlı betimleyici kelime olurlar; bu yüzden onları atlayın.
- Bazı eşleşmeler neden eski moda görünüyor?
- Çünkü sayımların arkasındaki kitaplar yüzyıllara uzanır. Robust health ve robust constitution, robust method araştırma yazımında bir deyim olmadan çok önce yaygındı. Listeyi bir kullanım kaydı olarak okuyun, sonra bir eşleşmenin bağlamınıza uyup uymadığını kontrol edin.
- Bir fiil için zarf bulabilir miyim?
- Hayır. Datamuse sıfat–isim ilişkilerini iki yönde de sağlar ve bulucu bunu kullanır; fiiller için ayrı bir zarf listesi yoktur. Synonym Finder ise bir zarf eklemek yerine daha kesin bir fiil bulmanıza yardımcı olabilir.
- Aramam bir yere gönderiliyor mu?
- Yazdığınız kelime, CitationEasy'nin sunucusuna gider; sunucu eşleşmeleri api.datamuse.com adresindeki Datamuse API'sinden alır. Bu yüzden Datamuse kelimeyi görür ama IP adresinizi görmez. CitationEasy kimin neyi aradığına dair bir kayıt tutmaz; yanıtlar kelimeye göre en fazla bir hafta önbelleğe alınır, bu yüzden tekrar eden bir arama Datamuse'a yeniden sorulmaz. Datamuse, sorguların geçici bir günlüğünü tuttuğunu ve bunu gün sonunda sildiğini söyler.