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zhangkun9038@dingtalk.com cceeb4d554 worksAndStudy
2025-03-21 23:52:19 +08:00

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高中英语词汇

哪儿能找到大量的英文短文的,类似新概念之类的,最好是能通过api或者rss订阅来获取的

基于 13 个搜索来源

以下是一些可以找到大量类似《新概念》英文短文，且能通过 API 或 RSS 订阅获取的途径：

通过 API 获取

  • **深蓝阅读（BlueReader）**3：该平台可以将内容展现在自己的网站上，丰富网站内容。它支持订阅 RSS 或任意网站链接等，能实现无缝订阅，可订阅国内外内容，适合追求个性化阅读体验的用户。
  • 扇贝阅读11：扇贝阅读有自己的 APP 和网站平台，为用户推送原汁原味的英语短文和原著。它有一定概率提供 API 供开发者接入，不过通常需要与官方沟通合作，其提供的文章涵盖热点、科技、商业、科普等多个领域。

通过 RSS 订阅获取

  • BBC Learning English：英国广播公司旗下的在线英语学习平台，提供大量优质英语学习资源和外刊文章等内容。在其网站上可能存在 RSS 订阅链接，可使用 RSS 阅读器订阅，获取各类英文短文，内容包括新闻、文化、教育等，语言地道，难度多样，适合不同水平的英语学习者。
  • 《纽约时报》《华盛顿邮报》等外刊网站：这些著名外刊网站有丰富的英文文章，涵盖政治、经济、文化、社会等各个领域。通常在网站上能找到 RSS 订阅链接，通过 RSS 阅读器订阅后，可及时获取最新文章。文章具有较高的语言水平和阅读价值，有助于提高英语阅读能力和了解国际时事。
  • Feedly 等聚合平台：可以在这类平台上搜索和订阅大量英文网站的 RSS 源，包括许多提供英文短文的博客、杂志网站等。用户能在一个平台上整合阅读多个来源的内容，方便快捷地获取丰富的英文短文资源。

另外，若网站本身不支持 RSS 订阅，还可通过 RSSHub、RSS-Proxy 等工具生成 RSS 订阅源12。

quora.com

链接

这个网站是付费的吗

基于 3 个搜索来源

Quora 网站基本使用是免费的，但也有付费服务 Quora Plus，具体情况如下：

  • 免费部分：用户可以免费注册账号，在 Quora 上提问、回答问题、浏览大量公开的问题和答案，参与社区讨论等。通过免费账户，用户能够获取到各种领域的知识和信息，与其他用户交流互动，这也是 Quora 作为一个知识分享平台的核心功能体现。
  • 付费部分：Quora 推出了 Quora Plus 订阅服务，每月收费 6.99 美元，或每年一次性支付 47.88 美元。订阅用户可以访问更多的文章和独特的故事，解锁独家内容并无限制地访问仅限订阅者的内容，还能享受无广告的浏览体验。平台会将订阅费用的 95% 分配给内容创作者。

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那么如果我想在quora上订阅非quora plus的笑话集锦该怎么找

基于 2 个搜索来源

在 Quora 上订阅非 Quora Plus 的笑话集锦可尝试以下方法：

  • 利用话题搜索与关注：登录 Quora 账号后，在搜索框中输入 “jokes”“funny stories” 等与笑话相关的关键词，系统会展示包含这些关键词的问题、回答和话题等内容。浏览搜索结果，找到那些专门收集和分享笑话的话题或问题，点击进入后关注该话题或问题，这样每当有新的笑话内容更新，你就会在自己的 Quora 动态中收到相关推送。比如搜索 “jokes”，会出现许多关于笑话的提问和回答，像 “How to tell a good joke” 等问题下可能会有很多用户分享有趣的笑话。
  • 寻找笑话主题的空间：Quora 上有各种主题的空间，你可以通过搜索或在相关分类中查找专门用于分享笑话集锦的空间，比如 “Jokes, Humour & Funny stories” 空间。进入这些空间后，点击空间名称旁边的 “关注” 按钮，就能订阅该空间的内容，获取其中的笑话更新。
  • 关注笑话领域的用户：搜索一些经常分享笑话或在幽默领域活跃的用户，查看他们的个人主页，若其内容符合你的需求，点击 “关注” 按钮。这些用户发布新的笑话内容时，你也能在动态中看到。比如有的用户专门收集和分享各种冷笑话，关注他们后就能定期看到新的冷笑话推送。

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Flesch-Kincaid analysis 是什么

Flesch-Kincaid analysis 即 “弗莱士 - 金凯德分析”，是一种用于评估文本难易程度的方法，以下从其定义、计算指标及应用场景等方面进行具体介绍：

定义与背景

  • Flesch-Kincaid analysis 由鲁道夫・弗莱士（Rudolf Flesch）和 J. 彼得・金凯德（J. Peter Kincaid）开发。它基于文本的词汇和句子结构等要素，通过特定算法计算出一个数值，来反映文本对于读者的难易程度，常被用于教育、出版、语言学习等领域，帮助判断文本是否适合特定读者群体。

计算指标

  • Flesch 阅读易读性公式（Flesch Reading Ease formula）：主要考虑文本中单词的平均音节数和句子的平均单词数。计算公式为：总单词数总句子数总音节数总单词数。得出的分数越高，文本越容易阅读。例如，分数在 90-100 之间表明文本非常容易理解，类似给小学生阅读的简单材料；而分数在 30-50 之间则表示文本较难，可能适合专业人士或具有较高阅读水平的读者。
  • Flesch-Kincaid 年级水平公式（Flesch-Kincaid Grade Level formula）：侧重于计算文本对应的美国年级水平。公式为：总单词数总句子数总音节数总单词数。计算结果表示文本大致适合的美国学校年级，比如结果为 8.0，就意味着该文本难度大致适合美国 8 年级学生阅读。

应用场景

  • 教育领域：教师可以使用 Flesch-Kincaid 分析来评估教材、阅读材料是否符合学生的学习水平，以便选择合适的教学资源，或根据分析结果对现有材料进行适当调整。
  • 出版行业：编辑和出版商利用该分析来了解目标读者群体的阅读难度预期，对书稿进行评估和编辑，确保书籍能够被目标受众轻松理解，提高作品的市场适应性。
  • 语言学习：学习者可以通过 Flesch-Kincaid 分析了解自己正在阅读或学习的文本难度，选择适合自己当前水平的材料，逐步提高语言能力。同时，语言培训机构也可以根据这一分析来设计课程和选择教材。

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有没有量化的算法来对文章进行Flesch-Kincaid analysis

Flesch-Kincaid 分析有量化的算法，常见的 Flesch 阅读易读性公式和 Flesch-Kincaid 年级水平公式上文已经提及，以下为你详细介绍计算步骤及示例：

Flesch 阅读易读性公式

  • 计算步骤
    1. 统计总单词数：统计文本中所有单词的数量。
    2. 统计总句子数：计算文本中句子的数量，以句号、问号、感叹号等作为句子结束的标志。
    3. 统计总音节数：对文本中每个单词的音节进行计数，然后求和。可根据单词的发音或一些音节划分规则来确定音节数，例如 “apple” 有两个音节，“computer” 有三个音节。
    4. 代入公式计算：将统计得到的总单词数、总句子数和总音节数代入公式总单词数总句子数总音节数总单词数，得出 Flesch 阅读易读性分数。
  • 示例：一篇文本有 200 个单词，10 个句子，总音节数为 300 个。首先计算总单词数总句子数，总音节数总单词数。然后代入公式可得：，该文本的 Flesch 阅读易读性分数为 59.635，属于中等难度水平。

Flesch - Kincaid 年级水平公式

  • 计算步骤
    1. 同样需统计总单词数、总句子数和总音节数：统计方法与上述 Flesch 阅读易读性公式中的统计方法一致。
    2. 代入公式计算：将统计数据代入公式总单词数总句子数总音节数总单词数，得到 Flesch - Kincaid 年级水平值。
  • 示例：对于上述同样的文本示例，总单词数总句子数，总音节数总单词数，代入公式可得：，表明该文本的难度大致适合美国 9.91 年级的学生阅读。

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那么如果我有一篇文章,然后想得到一个Flesch-Kincaid 分析, 让python干这件事情, 需要自己写代码还是有现成的库

在 Python 中，有现成的库可以进行 Flesch-Kincaid 分析，无需完全自己写代码，以下介绍两个常用库：

textstat 库

  • 安装：可以使用pip install textstat命令进行安装。
  • 使用示例

收起

python

import textstat

text = "This is a sample text. It contains some words and sentences."
flesch_reading_ease = textstat.flesch_reading_ease(text)
flesch_kincaid_grade = textstat.flesch_kincaid_grade(text)

print("Flesch Reading Ease:", flesch_reading_ease)
print("Flesch-Kincaid Grade Level:", flesch_kincaid_grade)

nltk 库

  • 安装：可以通过pip install nltk安装，同时可能还需要下载一些 nltk 的语料库资源。
  • 使用示例

收起

python

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenize
import nltk.data

nltk.download('punkt')

def flesch_kincaid_analysis(text):
    words = word_tokenize(text)
    sentences = sent_tokenize(text)
    syllables_per_word = lambda word: sum(1 for char in word if char in "aeiouAEIOU")
    total_syllables = sum(syllables_per_word(word) for word in words)
    total_words = len(words)
    total_sentences = len(sentences)

    flesch_reading_ease = 206.835 - 1.015 * (total_words / total_sentences) - 84.6 * (total_syllables / total_words)
    flesch_kincaid_grade = 0.39 * (total_words / total_sentences) + 11.8 * (total_syllables / total_words) - 15.59

    return flesch_reading_ease, flesch_kincaid_grade

text = "This is another sample text. It has more words and longer sentences to test the Flesch-Kincaid analysis."
flesch_reading_ease, flesch_kincaid_grade = flesch_kincaid_analysis(text)

print("Flesch Reading Ease:", flesch_reading_ease)
print("Flesch-Kincaid Grade Level:", flesch_kincaid_grade)

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对于中国的学生,从小学4年级,到高中3年级, 阅读理解的文章适合分配给他们多少Flesch - Kincaid分值的文章

Flesch-Kincaid 分值对应的文本难度有其自身特点，以下是一个大致对应中国学生从小学四年级到高中三年级的 Flesch-Kincaid 分值范围及分析：

  • 小学四年级
    • 分值范围：一般来说，Flesch-Kincaid 分值在 60-70 左右的文章可能比较适合小学四年级学生。
    • 分析：这个阶段的学生正处于从简单的图文阅读向纯文字阅读过渡的时期，需要一定难度来提升阅读能力，但又不能过难。该分值范围的文章句子结构相对简单，词汇也多为常见基础词汇，能够帮助他们逐渐适应较为复杂的文本阅读，培养阅读兴趣和基本的理解能力。
  • 小学五年级到六年级
    • 分值范围：Flesch-Kincaid 分值在 50-65 之间的文章较为合适。
    • 分析：学生的阅读能力在这一阶段有了进一步提升，能够理解更复杂一些的句子和稍多的词汇。这个分值范围的文章开始出现一些复合句、复杂句，词汇量也有所增加，可以帮助他们锻炼理解和分析能力，为初中阶段的阅读学习做准备。
  • 初中一年级到二年级
    • 分值范围：Flesch-Kincaid 分值在 40-55 之间比较适宜。
    • 分析：初中学生的认知水平和语言能力有了较大提高，能够处理更具挑战性的文本。这一分值区间的文章在词汇和句子结构上更加复杂，还可能涉及一些修辞手法、文化背景等内容，有助于他们提升阅读理解的深度和广度，培养对不同类型文本的分析能力。
  • 初中三年级
    • 分值范围：Flesch-Kincaid 分值在 35-50 之间的文章较为匹配。
    • 分析：初三学生面临中考，需要接触难度更高的阅读材料来提升应试能力和综合素养。这个分值的文章可能包含更多的专业词汇、长难句，以及更复杂的逻辑关系和主题思想，能够帮助他们适应中考阅读理解的难度要求，提高在有限时间内提取关键信息和理解文本主旨的能力。
  • 高中一年级到二年级
    • 分值范围：Flesch-Kincaid 分值在 30-45 之间的文章比较符合这一阶段学生的水平。
    • 分析：高中学生的思维能力和语言理解能力进一步增强，需要阅读具有深度和广度的文章来拓展知识、提升思维品质。此分值范围的文章往往在词汇量、句子复杂度、文化内涵等方面都有较高要求，可能涉及文学作品、学术论文、时事评论等多种体裁，有助于他们培养批判性思维和对不同文化背景的理解能力。
  • 高中三年级
    • 分值范围：Flesch-Kincaid 分值在 25-40 之间的文章对高三学生来说是比较合适的挑战。
    • 分析：高三学生即将面临高考，需要接触高难度的阅读文本以应对高考中的阅读理解和完形填空等题型。这样分值的文章可能具有很强的专业性、逻辑性和文化深度，词汇更加生僻，句子结构更为复杂，能够帮助他们提升在高强度考试压力下的阅读速度和理解准确性，培养对复杂文本的综合分析和解读能力。

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请给一个分支大概65分的文章例子

理解问题

搜索网页

请给一个分支大概65分的文章例子

Flesch-Kincaid分值65分的文章例子

找到 5 个搜索来源

[

外贸网站运营中，如何提升网站内容的可读性?_手机搜狐网

搜狐网

1

](https://m.sohu.com/a/708020596_121769793/)

[

人教版七年级上思想品德教材的可读性研究的中期报告.docx - 道客巴巴

道客巴巴

2

](https://m.doc88.com/p-19239223168762.html)

[

ACT考试-从文本难度分析ACT考试阅读难度等级(一)-Sandy - 360文档中心

360文档中心

3

](https://m.360docs.net/doc/2d14756119.html)

[

一次自我觉察——A Christmas Carol读后感 - 日记 - 豆瓣

豆瓣

4

](https://m.douban.com/note/843403656/)

[

我院教工第三党支部联合语言与通识教育中心共同组织开展教研活动 - 党建新闻 - 华南师范大学国际商学院

华南师范大学国际商学院

5

](http://ibc.scnu.edu.cn/a/20240711/2451.html)

以下是一篇 Flesch-Kincaid 分值大概在 65 分左右的文章例子：

It was a sunny day. I went to the park with my friends. We took a football and a Frisbee with us. When we got to the park, there were already a lot of people there. Some were flying kites, some were having a picnic, and some were just taking a walk.

We found a nice spot on the grass and started to play football. We kicked the ball around, passing it to each other. It was so much fun. After a while, we got a little tired and decided to play Frisbee instead. The Frisbee flew high in the air and we ran to catch it.

Later, we sat down and had some snacks that we brought. We talked and laughed, enjoying the beautiful day. As the sun started to set, we packed up our things and went home. It was a really great day at the park.

这篇文章句子结构较为简单，多为简单句和并列句，用词也比较基础和常见，符合 Flesch-Kincaid 分值 65 分左右的文本特点，属于比较容易理解的标准难度文本。当然，如果用相关工具具体计算，可能会因统计方式等因素有一定波动，但大致在这个分值范围附近。

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再来一个分值30的

在科学的浩瀚宇宙中，量子力学宛如一颗璀璨却神秘莫测的星辰，散发着令人着迷又困惑的光芒。量子力学，作为描述微观世界物质运动规律的理论，其诞生彻底颠覆了人们对传统物理的认知。

回溯到 20 世纪初，经典物理学在解释黑体辐射、光电效应等微观现象时遭遇了前所未有的困境。普朗克为解决黑体辐射问题，大胆提出了能量量子化假说，犹如在黑暗中点亮了第一盏灯，为量子力学的发展拉开了序幕。随后，爱因斯坦基于普朗克的理论，成功解释了光电效应，进一步证实了光的量子特性，光不仅具有波动性，还具有粒子性，这种波粒二象性的概念打破了经典物理中对光的单一认知。

而玻尔的原子模型则是量子力学发展历程中的又一重要里程碑。他将量子化概念引入原子结构，解释了氢原子光谱的规律，使得人们对原子内部的奥秘有了更深入的理解。但这仅仅是个开始，随着研究的深入，更多令人匪夷所思的现象接踵而至。例如，量子纠缠现象，当两个或多个粒子处于纠缠态时，无论它们相隔多远，对其中一个粒子的测量会瞬间影响到其他粒子的状态，这种超距作用仿佛打破了空间的限制，违背了我们日常的直觉。

薛定谔方程的出现，为量子力学提供了一个强大的数学工具，它能够描述微观粒子的波函数随时间的演化，然而波函数的概率诠释又引发了诸多争议。在量子力学中，粒子的状态不再是确定的，而是以概率的形式存在，只有在进行测量时，波函数才会坍缩到一个确定的本征态，这一观点与经典物理中确定性的世界观大相径庭。

海森堡的不确定性原理同样给人们带来了巨大的冲击。它表明，我们无法同时精确地测量一个粒子的位置和动量，对其中一个量的测量精度越高，对另一个量的测量精度就越低，这似乎在微观世界中设置了一道不可逾越的认知界限。

量子力学的发展历程充满了挑战与突破，它不断地挑战着人类的思维极限，也为现代科技的发展奠定了坚实的基础。从半导体技术到量子计算，从激光到核磁共振，量子力学的应用无处不在，深刻地改变了我们的生活。但与此同时，它所蕴含的诸多未解之谜，如量子测量问题、量子引力的统一等，仍然吸引着无数科学家不断探索前行，试图揭开微观世界那层神秘的面纱 ，去探寻宇宙最本质的奥秘。

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我的意思是,再来一个 Flesch-Kincaid分值30左右的 英文例子

基于 5 个搜索来源

以下是一篇 Flesch-Kincaid 分值大概在 30 左右的英文文章例子：

The concept of artificial intelligence has been a fascinating subject of research and development for decades. AI, as it is commonly known, refers to the simulation of human intelligence in machines that are programmed to think and learn like humans.

One of the key areas of AI is machine learning. It enables computers to analyze and interpret vast amounts of data, identifying patterns and making predictions based on that data. For example, in the field of healthcare, machine learning algorithms can analyze medical records to detect diseases at an early stage or predict patient outcomes.

Another important aspect is natural language processing (NLP). NLP allows machines to understand, interpret, and generate human language. This is used in applications like voice assistants, where you can ask questions and receive spoken responses. Chatbots are also a product of NLP, capable of having conversations with users to provide information or assistance.

AI has also made significant strides in computer vision. Machines can now recognize and interpret images and videos, which has numerous applications in security, autonomous vehicles, and even in retail for analyzing customer behavior.

However, the development of AI also brings about various challenges and ethical considerations. Issues such as data privacy, bias in algorithms, and the potential impact on employment are being widely debated. As AI continues to evolve, it is crucial that we address these concerns to ensure its responsible and beneficial use.

Overall, artificial intelligence is a rapidly advancing field with the potential to revolutionize many aspects of our lives, but it requires careful management and regulation to realize its full potential while minimizing risks.

除了Flesch-Kincaid分值，还有哪些英文文章可读性评估方法？

除了 Flesch - Kincaid 分值外，以下是一些常见的英文文章可读性评估方法：

可读性公式类

  • ARI（Automated Readability Index）
    • 计算方法：主要基于单词平均长度和句子平均长度来计算。统计文章中字符数、单词数和句子数，通过特定公式 ARI = 4.71×（字符数 / 单词数）+0.5×（单词数 / 句子数）-21.43 得出分值。
    • 特点：较为注重文本的基本元素统计，计算相对简单直接，能快速反映出文章在词汇和句子长度方面的难度。
  • Coleman-Liau Index
    • 计算方法：通过统计文章中的字母数和句子数来衡量可读性。公式为 CLI = 0.0588×L - 0.296×S - 15.8，其中 L 是每 100 个单词中的字母数，S 是每 100 个单词中的句子数。
    • 特点：计算时考虑了字母数量，对于不同词汇丰富度的文本区分度较好，能在一定程度上反映词汇的复杂程度对可读性的影响。
  • SMOG（Simple Measure of Gobbledygook）
    • 计算方法：主要统计文章中多音节词的数量。先数出文章中每 30 个句子里的多音节词数量，然后通过公式 SMOG = √（多音节词数量 ×30 / 句子数）+3 得出分值。
    • 特点：重点关注多音节词，对于判断文本中复杂词汇的密集程度较为有效，适用于评估学术或专业领域文本的可读性。

基于词汇和语法分析类

  • 词汇频率分析
    • 方法：借助词频统计工具，分析文章中不同词汇的出现频率。常用词汇列表如 CEFR（欧洲共同语言参考框架）词汇表、General Service List 等，将文章词汇与这些标准词汇表对比，统计不同等级词汇的占比。
    • 特点：能直观了解文章词汇的难易分布，若高级词汇占比高，通常可读性相对较低。
  • 语法复杂度分析
    • 方法：分析句子结构的复杂性，如句子的嵌套层数、从句的使用频率、非谓语动词的使用情况等。还可以统计不同语法结构的多样性，结构越复杂、种类越多，可能可读性越低。
    • 特点：从语法角度深入评估文本难度，对于理解文本的语言组织和逻辑关系的难度有重要参考价值。

基于语篇和语义分析类

  • 连贯性和衔接性分析
    • 方法：考察文章中句子之间、段落之间的逻辑关系是否清晰，是否使用了恰当的衔接手段，如连词、代词、重复词汇等。评估文章的整体结构是否合理，主题是否明确，论述是否有条理。
    • 特点：从整体语篇层面评估可读性，关注文本的组织和逻辑连贯性，对于判断文章的整体质量和理解难度至关重要。
  • 语义密度分析
    • 方法：分析文章中单位篇幅内所包含的信息量和概念的复杂程度。通过计算特定领域术语、抽象概念的出现频率等指标来衡量。
    • 特点：能反映文章内容的深度和复杂度，对于评估专业文献、学术论文等具有较高信息量的文本可读性很有帮助。

基于读者反馈和测试类

  • 问卷调查法
    • 方法：设计针对文章可读性的问卷，让读者对文章的理解难度、兴趣度、清晰度等方面进行打分或评价。可以设置具体问题，如 “你是否容易理解文章的主要内容”“文章中是否有让你感到困惑的词汇或句子” 等。
    • 特点：直接获取读者的主观感受，能综合反映不同读者群体对文章可读性的看法，但结果可能受读者个体差异和主观因素影响。
  • 阅读理解测试法
    • 方法：让读者阅读文章后进行相关的阅读理解测试，如回答问题、总结内容、进行推理判断等。根据读者的答题正确率来评估文章的可读性。
    • 特点：通过实际测试能较为客观地反映读者对文章的理解程度，结果具有一定的量化指标，但测试题目设计的合理性会影响评估结果。

Flesch - Kincaid 分值和其他可读性公式类方法有何关联？

除了公式类方法，还有哪些英文文章可读性评估方法？

如何使用这些可读性评估方法来提高英文文章的可读性？

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