Англ глаголы: 100 самых главных глаголов английского языка

Спряжение: Иметь

Что это означает: Иметь или удерживать, испытывать, нуждаться в чем-то. Его также используют как «вспомогательный глагол», чтобы говорить о том, что происходило, но теперь закончено (т.е. Я поел).

Научитесь ценить то, что у вас , прежде чем время заставит вас оценить то, что у вас было .

—Неизвестно

Никто не уверен, кто изначально произнес эту цитату, но очень важно помнить ее значение. Это напоминает нам наслаждаться и любить то, чем мы владеем, держим или переживаем, потому что никогда не знаешь, когда это исчезнет. Любите свою семью, наслаждайтесь жизнью и не забывайте ценить все!

Одна из самых сложных задач в обучении использованию слова «иметь» — это правильно использовать его в качестве вспомогательного глагола.Он очень часто используется для обозначения того, что что-то уже произошло или закончилось.

Например, вы можете сказать: «Я съел здесь », если раньше бывали в ресторане. Вы также можете сказать: «Я, , читал, когда он был вчера», чтобы показать, что ваше чтение было прервано посещением. Используйте этот глагол как можно чаще, чтобы понять его!

3. Сделать

Сопряжение: Сделать

Что это означает: Выполнить действие, достичь чего-то, действовать.

До или до нет. Нет попытки.

—Йода говорит в «Звездных войнах»

Эта цитата, произнесенная Йодой в знаменитом фильме «Звездные войны», говорит о том, что когда у вас есть цель, вы должны приближаться к ней, чтобы добиться успеха. Попытка означает, что у вас есть шанс (шанс) проиграть! Так что, если вы изучаете английский язык, делайте это, а не просто пробуйте , чтобы сделать это.

Слово «делать» используется в ситуациях, начиная со свадьбы, когда пары говорят «Я, , делаю », до таких мотивирующих слов, как «Ты можешь сделать это!»

Вы будете часто использовать его, когда задаете вопросы, обычно в начале предложения, например, в « Вы знаете, как говорить по-английски?» или « Вы кормили рыбу?»

4.

Спряжение: Сказать

Что это означает: Использовать слова, чтобы выразить себя вслух.

Никогда скажи никогда.

— Написано Чарльзом Диккенсом в «Записках Пиквика».

Если вы поклонник шпионских фильмов, возможно, вы знаете, что «Никогда больше не говори никогда» — это название фильма о Джеймсе Бонде 1980-х годов, но эта цитата изначально был написан известным писателем Чарльзом Диккенсом.

Смысл прост, но действенен: все может случиться!

Если вы не понимаете, когда использовать «сказать», а когда — «говорить» или «рассказать», запомните следующее:

• Используйте «сказать» , когда цитируете кого-то.(«Она сказала, что она идет на вечеринку»)
• Используйте «скажи» , когда с кем-то разговаривают. («Я сказал вам, что это не сработает!») «Скажи» всегда должно сопровождаться получателем.
• Используйте «говорите» или «говорите» , когда говорите об общей речи или более серьезном разговоре. («Я говорил с профессором ».)

Помните, что вы говорите что-то , но вы говорите кому-то : «Она сказала нет» и «Она сказала мне нет» — оба правильных способа говоря то же самое.

5. Перейти

Сопряжение: Перейти

Что это означает: Переехать с одного места на другое, уйти.

В трех словах я могу резюмировать все, что я узнал о жизни: идет дальше .

—Robert Frost

Вы можете многому научиться из жизни, но поэт Роберт Фрост понял, что, в конце концов, наиболее важным фактом является то, что « идет ». Это означает, что независимо от того, что происходит или что вы переживаете, жизнь будет продолжаться.

Слово «вперед» означает движение! Используйте его, когда вы куда-то идете , когда вы жалуетесь на цен на бензин, которые поднимаются на , или когда вы описываете дыру в стене, из которой проходил от пола до потолка.

6. Получить

Сопряжение: Получить

Что это означает: Приобрести или получить что-то, что-то понять, достичь куда-то («добраться до»).

Сначала соберите свои факты, а затем вы можете их искажать, как вам заблагорассудится.

—Марк Твен

Автор Марк Твен написал несколько известных книг, таких как «Приключения Тома Сойера», но он также сказал несколько остроумных (умных и забавных) вещей. В этой цитате он указывает, что вы должны действительно знать о предмете, прежде чем делать какие-либо выводы по нему. «Искажать» означает исказить или изменить что-то, поэтому он высмеивает людей, которые искажают правду в своих интересах.

Вы можете получить вещей, которые являются физическими или просто концепциями, например, получить работу или кошку, или получить некоторую новую информацию или знания.Глагол используется во многих фразах:

• Возьми себя в руки означает расслабиться и взять себя в руки
• Начать означает начать куда-то путешествовать
• Преодолеть означает не позволять чему-то больше беспокоить вас.

Выучите многие из этих часто используемых фраз, чтобы говорить более естественно.

7. Сделать

Спряжение: Сделать

Что это означает: Создать, воплотить что-то в жизнь, заставить кого-то что-то сделать.

Рискни, сделают ошибок, запутайся! »

—Ms. Фризл из «Волшебного школьного автобуса»

Эта цитата может быть «известной» только людям, которые выросли на просмотре мультфильма «Волшебный школьный автобус» в 90-х, но это отличные слова для жизни! Цитата означает, что вы не должны бояться испачкаться или ошибиться, когда изучаете что-то новое.

Хотя глагол «сделать» имеет несколько основных значений, он используется по-разному.Когда вы изучаете это слово, постарайтесь выучить как можно больше вариантов его употребления.

Например, вы могли бы использовать слово «зарабатывать», чтобы говорить о зарабатывании денег (т.е. Он зарабатывает много денег), чтобы сказать, что человек движется к чему-то (например, Он заработал для своей машины…), или даже поговорить о том, чтобы что-то превратить во что-то другое (например, Вы можете сделать сливочного масла из молока).

8. Знать

Спряжение: Знать

Что это означает: Знать что-то, устанавливать отношения с кем-то.

Мы, , знаем, какие мы есть, но знаем, не то, чем мы можем быть ».

—Офелия говорит в «Гамлете» Уильяма Шекспира

Неудивительно, что многие люди считают Уильяма Шекспира одним из величайших драматургов всех времен — его произведения просто полны замечательных цитат! В этом фильме Офелия говорит, что сейчас мы можем чувствовать, смотреть и действовать в одном направлении, но в будущем мы можем стать совершенно другими людьми. Ты никогда не узнаешь!

Знания важны для нас, и мы часто используем слово «знать», чтобы поделиться ими с другими.Это слово используется, когда вы получаете информацию из своего собственного разума, будь то , знающий, что , столица Франции, или , знающий человека, который только что прошел мимо вас.

Используйте это слово, чтобы выразить свою уверенность в чем-то, например: «Я просто знаю, что Лондон — столица Франции». Конечно, вам не обязательно быть правым — вам нужно только думать, что вы правы. (Париж — столица Франции!)

9. Взять

Сопряжение: Взять

Что это значит: Приобрести что-то своими руками, что-то принести или унести, получить.

Хотелось бы, чтобы они только взяли меня таким, какой я есть.

— Винсент Ван Гог

Винсент Ван Гог был более известен рисованием подсолнухов и звездных ночей и тем, что отрезал себе ухо, чем своими словами. Но в какой-то момент мы все могли почувствовать эту цитату: желание, чтобы нас приняли таким, какой вы есть.

Когда вы берете что-то, вы физически удаляете это. Вы берете то, что вам дают, берете то, что вам принадлежит, а забираете вашего времени, когда вы что-то делаете. Последний пример — это еще одно значение, которое имеет слово «взять», и это может потребовать некоторой практики. Это слово используется для обозначения необходимости или использования определенного периода времени. Например, вам понадобится , чтобы выучить это слово, или день?

10. Видеть

Сопряжение: Видеть

Что это означает: Использовать глаза, чтобы что-то воспринимать, чтобы понять что-то («Ах, я вижу»).

Мы не видим вещей такими, какие они есть, мы видим их такими, какие мы есть.

—Анаис Нин

Эта цитата автора Анаис Нин означает, что все видят вещи по-разному. Наш опыт и образ мышления меняют то, как мы видим мир и вещи в нем. Вы можете увидеть просто цветок, а кто-то другой может увидеть любимую розу своей матери.

Слово видеть довольно прямолинейно: вы используете его, чтобы говорить о том, что воспринимают ваши глаза. Вы также можете использовать глагол, чтобы описать встречу с кем-то (т.е. Я видел моего друга вчера вечером) или, что реже, сопровождал кого-то (то есть видел вас ).

Как насчет разницы между « look» (# 13) и «see» ?

• Используйте «взгляд» , если у вас есть причина или цель. (« Присмотритесь к этому дереву. Вы знаете, что это за дерево?»)
• Используйте «видеть» , когда что-то попадает в поле вашего зрения. («Вы видите там ту собаку?»)

11.Придет

Спряжение: Придет

Что это значит: Приближаться, чтобы случиться.

Распространяйте любовь везде, куда бы вы ни пошли. Пусть никто и никогда не придет к вам , не покидая его более счастливым.

—Мать Тереза ​​

Что чувствуют люди после разговора с вами? Эта цитата Матери Терезы напоминает нам о том, чтобы быть добрыми по отношению к другим и распространять любовь и счастье — так же, как это сделала Мать Тереза, когда она помогла стольким людям.

«Приходи» и «уходи» — это движение, но в разных направлениях. «Прийти» — это двигаться к чему-то, а «идти» — это отойти от чего-то. Вы идете на работу утром, а вы приходите вечером домой.

Когда цель важнее, чем путешествие или место, в которое вы отправились, вы также можете использовать слово «, приходи» : «Я, , приехал сегодня утром на работу , а потом понял, что это выходной.”

12. Думать

Спряжение: Думать

Что это означает: Иметь мнение, использовать свой разум.

Я думаю , значит, я.

—Рене Декарт

Эта философская цитата является напоминанием о том, что в мире нет никого, кто думает так же, как вы. На еще более глубоком уровне Декарт пытался доказать, что, поскольку мы способны мыслить, мы должны быть реальными. Люди изучают философию годами, так что не волнуйтесь, если вы не совсем понимаете!

Когда вы говорите что-то, что является мнением, а не фактом, вы можете использовать слово «подумайте. «Это также правильное слово, если вы в чем-то не уверены (например, я думаю, что будет дождь) или даже что-то предложить (например, я подумал, мы могли бы поплавать позже).

13. Смотреть

Сопряжение: Смотреть

Что это означает: Искать что-то глазами, чтобы создать видимость или впечатление.

Загляните вглубь природы, и тогда вы все лучше поймете.

—Альберт Эйнштейн

Альберт Эйнштейн — надежный источник понимания вещей — он один из самых известных ученых в истории! Но даже Эйнштейн обнаружил, что природа — это то место, где можно узнать обо всем побольше.

Как описано в разделе «видеть», слово «смотреть» используется, когда вы видите что-то с определенной целью. Может быть, вы ищете своего друга в толпе или хорошее место, чтобы припарковать машину.

Вы также можете использовать это слово для описания внешнего вида (например, вы, , выглядите счастливыми сегодня; как он, , выглядит, ?), Или чтобы сказать, что вы кем-то восхищаетесь (например, я смотрю на нее ).

14. Хотеть

Спряжение: Хотеть

Что это означает: Иметь желание чего-то.

Если вы хотите, чтобы что-то было сделано правильно, сделайте это сами.

—Charles-Guillaume Etienne

Иногда легче сделать что-то самому, чем объяснять кому-то, как это делать. Писатель Шарль-Гийом Этьен писал, что это означает, что в большинстве случаев именно вы можете осуществить свои желания наилучшим образом для себя.

«Хочу» имеет только одно общее значение — желать чего-то. Тот факт, что мы так часто его используем, очень много значит для нас! Вы можете хотеть материальных вещей, таких как деньги или хорошая работа, или вы можете хотеть более эмоциональных вещей, таких как любовь.Или вы можете просто попросить поговорить с кем-нибудь о том, чтобы найти хорошую работу или найти любовь!

15. Дать

Сопряжение: Дать

Что это значит: Передать что-то, предоставить, изложить информацию.

Дайте человеку рыбу, и вы накормите его в течение дня; научи человека ловить рыбу, и ты будешь кормить его на всю жизнь ».

—Неизвестно

Эта цитата является пословицей, которая передается из поколения в поколение, но никто не знает, кто сказал ее первым.Он указывает на то, что вы можете помочь кому-то гораздо больше, делясь своими знаниями, а не материальным имуществом.

Мы можем любить что-то получать, но мы также любим давать. Когда вы отдаете что-то , вы с этим расстаетесь. Вы можете подарить подарков, передать свое слово кому-то (пообещать что-то) или позвонить кому-то по телефону.

Используйте этот глагол каждый раз, когда что-то переносится из одного места или объекта в другое.

16.Использовать

Сопряжение: Использовать

Что это означает: Чтобы заставить что-то работать (иногда до тех пор, пока ничего не остается), познакомиться с чем-то или кем-то («привыкнуть»).

Ничто не будет пустой тратой времени, если вы используете опыт с умом.

—Огюст Роден

Жизнь — это то, что ты из нее делаешь! По крайней мере, так считает любимый скульптор и художник Огюст Роден. Это означает, что если вы максимально используете свое время и свой опыт, вы всегда будете учиться.

Слово «использовать» имеет много… употреблений. Все, что можно взять, удержать, использовать, использовать или применить для достижения какой-либо цели или задачи, можно использовать .

Это означает, что при встрече со знаменитостью полагаться на друга — это , используя их, точно так же, как если бы вы использовали ключ, чтобы открыть замок. Вы также можете использовать слово «использовать», чтобы вспомнить, как все было (но уже не так), например: «Я использовал , чтобы иметь рыжие волосы, но потом покрасил их в черный».

Изучив эти глаголы, посмотрите это видео с английского канала FluentU на YouTube. В нем показаны 50 супер-распространенных глаголов, которые вы все время будете использовать в английском:

Это видео с подлинными примерами из фильмов даст вам отличный материал для начала пополнения словарного запаса английского языка. Подпишитесь на канал FuentU English сегодня и посмотрите другие похожие видео, чтобы учить английский весело и увлекательно!

Попробуйте использовать эти слова как можно чаще и как можно чаще. Вы почувствуете себя намного увереннее, изучая более сложные слова на английском языке, если вы овладеете этими очень распространенными английскими глаголами!

Загрузить: Эта запись в блоге доступна в виде удобного портативного PDF-файла. можно взять куда угодно.Щелкните здесь, чтобы получить копию. (Скачать)

Введение в глаголы — Lawless English

Глаголы — это слова в предложении, которые обозначают действие, состояние или обладание. Некоторые примеры.

действие		состояние		владение
Я пешком до школы.		Я чувствую устал.		Этот принадлежит мне
Она бежит быстро.		Ты выглядишь отлично!		He имеет хорошую идею.
Сейчас дождей в Париже.		Мы верим тебе.		Она и Том владеют автомобилем.
Они пьют чай.		Вы и он , рост .		У них было две собаки.

В английском языке у глаголов есть три основные формы: форма инфинитива , форма основания и форма спряжения .Инфинитиву формы глагола всегда предшествует слово от до . Базовая форма такая же, как инфинитив, но без до . Базовая форма глагола — это то, что вы ищете в словаре. Инфинитив и основная форма нейтральны: в глаголе нет времени или лица.

Спряжение глагола указывает, когда происходит действие (настоящее, прошлое или будущее). Иногда глагол указывает, кто или что выполняет действие, хотя обычно английский требует предмета, чтобы определить, кто или что выполняет действие. Вот несколько примеров спряженных глаголов:

За исключением глагола BE и модальных глаголов, все английские глаголы имеют только два спряжения в простом настоящем и только одно в простом прошлом. Глагол ВЕ имеет три спряжения в простом настоящем и два в простом прошедшем. Модальные глаголы не спрягаются. Нажмите на ссылки выше, чтобы узнать.

Как и во многих других языках, в английском есть правильных глаголов и неправильных глаголов . Английский правильный глагол — это глагол, в котором простое прошедшее время образовано добавлением морфемы — ed к основной форме глагола. (Есть несколько небольших неточностей, касающихся этой морфемы. Чтобы узнать больше, нажмите на простое прошедшее время.) Обычный глагол также означает, что форма причастия прошедшего времени такая же, как и простая форма прошедшего времени. Вот примеры правильных глаголов в основной форме, простом прошедшем и форме причастия прошедшего времени.

У неправильных глаголов простое прошедшее время образуется путем изменения орфографии.Причастие прошедшего времени иногда сохраняет ту же форму, что и простое прошедшее время, но не всегда. В других случаях простое прошедшее и причастие прошедшего времени совпадают с базовой формой.

неправильные глаголы
базовая форма		простое прошлое		причастие прошедшего времени
см.		пила		просмотрено
думаю		мысли		мысли
разрез		разрез		разрез

Некоторые глаголы называются переходными глаголами .За этими глаголами следуют существительные или местоимения, которые служат в предложении как прямые объекты. В целом, структура предложения английского языка соответствует следующему шаблону: субъект + глагол + прямой объект .

Эти глаголы требуют прямого объекта. Без прямого объекта предложения неполны.

Глаголы, не требующие прямого объекта, называются непереходными глаголами . Вот несколько примеров:

субъект	глагол
Птицы	летать.
Рыба	плавать.
Том	храпа.
Они	согласен.

Некоторые глаголы в английском языке могут быть как переходными, так и непереходными. Вот примеры:

непереходный				переходная
субъект	глагол	объект		субъект	глагол
Они	повар	ужин.		Они	повар.
Алисия	учит	Английский язык.		Алисия	учит.
Я	вон	игрушка.		Я	вон.

Связанные уроки:

55 английских глаголов, необходимых для «выживания»

Этот сборник глаголов будет особенно полезен тем, кто начал изучать английский самостоятельно, и тем, кто имеет лишь базовые знания английского языка.Я попытался выбрать наиболее часто используемые английские глаголы. Этот список, конечно, можно расширить, но это тема для отдельной статьи. Все в свое время.

Я хочу предоставить вам список английских глаголов, обозначающих «выживание», то есть наиболее распространенных глаголов, которые помогут вам понять основы языка.

Если вы только начали изучать английский язык, этот список будет чрезвычайно полезным. Все глаголы в своей естественной (словарной) форме являются инфинитивами. Многие глаголы имеют более одного значения, но я дам вам только первое или наиболее распространенное значение каждого слова. Вы можете проверить другие определения в словаре, если вам интересно.

• Be
• Иметь
• До
• Марка
• Получите
• Дубль
• Попробовать
• Знать
• Думай
• Почувствуйте
• См.
• Дайте
• Принеси
• Купить
• Стоимость
• Перерыв
• Путь
• Есть
• Сон
• Напиток
• Понять
• Написать
• Читать
• Говори
• Скажите
• Встречайте
• Учить
• Узнать
• Отправить
• Забыть
• Мечта
• Оплата
• Продать
• Позвоните
• Играть
• Драйв
• Путешествие

• Начало
• Остановка
• Нужно
• Использовать
• Банка
• Чистый

Приготовьтесь говорить уверенно

Улучшите свои языковые навыки с помощью последних статей, которые публикуются еженедельно.

• Справка
• Бег
• Повар
• Открыть
• Закрыть
• Перемещение
• Пой
• Плавать
• танец
• Работа

• Подскажите время
• Заводим машину
• Говорите свободно
• Делай (свое) лучшее
• Напиться
• Много работать

Иногда, когда вы изучаете язык самостоятельно, кажется, что ваш прогресс останавливается.Вы не можете заставить себя сесть и открыть книгу или просто не можете понять информацию.

Когда это произойдет, я предлагаю вам найти репетитора, который поможет вам продвинуться в изучении языка, укажет вам правильное направление и объяснит то, чего вы не понимаете.

«Обучение никогда не истощает ум». — Леонардо де Винчи

Между прочим, если у вас есть вопросы по поводу английского, не стесняйтесь спрашивать меня. Буду рад на них ответить.

Удачи!

50 самых распространенных неправильных глаголов

Новостное обновление (март 2020 г.)

Всем нашим учителям: сейчас многие языковые школы и другие учебные заведения закрываются из-за ситуации с коронавирусом .Пожалуйста, помните, что у нас есть Студенческий сайт.

Этот интерактивный сайт позволит вашим ученикам продолжить учебу более независимо.

Посетите наш студенческий сайт сегодня.

Это самые распространенные пятьдесят неправильных глаголов в английском языке. Сюда не входят вспомогательные глаголы «делать» и «иметь». Просто выучив эти пятьдесят, ваши ученики подготовятся к 87% неправильного употребления глаголов в английском языке! Есть еще одна страница, показывающая обычный список неправильных глаголов в английском языке.

Упорядочение английских глаголов в книгах и твитах

Abstract

Английский язык претерпел драматические изменения на протяжении всей своей жизни до такой степени, что современный говорящий на древнеанглийском языке был бы непонятен без перевода. Одним из конкретных индикаторов этого процесса является переход от неправильных к правильным (-ed) формам прошедшего времени глаголов. В этом исследовании мы количественно оцениваем степень регуляризации глагола, используя два существенно разных набора данных: (1) шесть лет опубликованных книг, отсканированных Google (2003–2008 гг.), И (2) десятилетие сообщений в социальных сетях, размещенных в Twitter (2008–2017 гг.) ). Мы обнаружили, что степень регуляризации глаголов в Твиттере в целом выше, чем в английских художественных книгах. Регуляризация также выше для твитов с геотегами в Соединенных Штатах по сравнению с книгами на американском английском, но обратное верно для твитов с геотегами в Соединенном Королевстве по сравнению с книгами на британском английском.Мы также находим интересные региональные различия в регуляризации в округах США. Однако после учета различий в населении мы не обнаруживаем сильной корреляции с социально-демографическими переменными, такими как образование или доход.

Образец цитирования: Gray TJ, Reagan AJ, Dodds PS, Danforth CM (2018) Регуляризация английских глаголов в книгах и твитах. PLoS ONE 13 (12): e0209651. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0209651

Редактор: Тобиас Прейс, Уорикский университет, ВЕЛИКОБРИТАНИЯ

Поступила: 10.04.2018; Принята к печати: 10 декабря 2018 г .; Опубликовано: 28 декабря 2018 г.

Авторские права: © 2018 Gray et al.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Данные, связанные с этим исследованием, можно загрузить из (a) репозитория Google ngram (https://books.google.com/ngrams/) и (b) общедоступного API Twitter (https: // developer . twitter.com / en / docs.html). Хотя условия использования API Twitter не позволяют нам делиться отдельными сообщениями, которые мы использовали, мы использовали поток Twitter Decahose с 9 сентября 2008 г. по 22 октября 2017 г., предоставив 10% случайную выборку твитов для этого периода времени и любую хорошую выборку твиты за один и тот же период времени должны давать аналогичные результаты.

Финансирование: PSD и CMD были поддержаны грантом Национального научного фонда № IIS-1447634, а TJG, PSD и CMD были поддержаны подарком от MassMutual. Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Конкурирующие интересы: У нас есть следующие интересы: TJG, PSD и CMD были поддержаны подарком от MassMutual. Нет никаких патентов, продуктов в разработке или продаваемых продуктов, которые можно было бы декларировать.Это не влияет на нашу приверженность всем политикам PLOS ONE в отношении обмена данными и материалами.

1 Введение

Человеческий язык отражает культурную, политическую и социальную эволюцию. Слова — это атомы языка. Их значения и модели использования раскрывают понимание динамического процесса, с помощью которого меняется общество. Действительно, возрастающая частота использования электронного текста в качестве средства общения, например, посредством электронной почты, обмена текстовыми сообщениями и социальных сетей, дает нам возможность количественно оценить ранее не наблюдаемые механизмы лингвистического развития.

В то время как существует множество аспектов языка, изучаемых с целью более глубокого понимания социальной и лингвистической эволюции [1–6], одна конкретная область внимания была сосредоточена на изменениях в формах прошедшего времени для английских глаголов [1–3]. Эти исследования в совокупности продемонстрировали, что английские глаголы проходят процесс регуляризации, когда исходное неправильное прошедшее время глагола заменяется правильным прошедшим временем, образованным с помощью суффикса -ed.

Например, неправильное прошедшее время глагола «сжигать» — «сожжено», а правильное прошедшее время — «сожжено».Со временем правильное прошедшее время стало в целом более популярным, а для некоторых глаголов оно заменило неправильную форму. Например, на рис. 1 мы используем программу просмотра Google Ngram Online Viewer, чтобы сравнить относительную частоту «сожжений» и «сожжений» за последние 200 лет. (Как показано в более ранней статье с участием двух авторов [7] и более подробно описано ниже, набор данных Google Ngram весьма проблематичен, но может служить полезным барометром лексических изменений.) В первой половине XIX века неправильное прошедшее время «сожженный» было более популярным.Тем не менее, обычное прошедшее время «сожженное» приобрело популярность и в конце 1800-х годов стало более популярной формой, которая сохраняется и по сей день.

Рис. 1. Относительная частота слов для неправильных и правильных глагольных форм прошедшего времени для слова «гореть» в течение XIX и XX веков с помощью онлайн-просмотра Google Ngram с корпусом English Fiction 2012.

Тенденции Google Ngram могут вводить в заблуждение, но отражают основные изменения в лексиконе языка [7, 8]. Неправильная форма «сгоревший» снова была популярна, но обычная форма «сгоревший» настигла его в конце 19 века, и с тех пор ее популярность постоянно росла, в то время как популярность «сгоревший» снижалась.Динамика смены глаголов во времени богата и отражает многие процессы, происходящие в данных Google Книг Ngram. Интерактивную версию этого рисунка можно найти на странице https://books.google.com/ngrams/graph?content=burned%2Cburnt&year_start=1800&year_end=2000&corpus=16&smoothing=3.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0209651.g001

Рассматривая несколько подобных примеров, в статье 2011 года Michel et al. изучал регуляризацию глаголов, наряду с другими культурными и языковыми тенденциями, как дополнение к их введению в корпус Ngram Google Книг (далее Ngrams) и протополе «Культуромика» [2].Они обнаружили, что большая часть регуляризации глаголов за последние два столетия произошла от глаголов, использующих суффикс -t для неправильной формы, и что тексты британского английского языка с меньшей вероятностью, чем тексты американского английского, отходили от этой неправильной формы.

В исследовании 2007 года Lieberman et al. исследовали регуляризацию английских глаголов с помощью корпуса CELEX, который дает частоты слов из нескольких текстовых источников [1]. Сосредоточившись на наборе из 177 глаголов, которые все были неправильными в древнеанглийском, они исследовали, как скорость регуляризации глаголов связана с частотой использования, обнаружив, что более распространенные глаголы регуляризуются медленнее.Они вычислили период полураспада неправильных глаголов, разделенных по частоте, и обнаружили, что неправильные глаголы упорядочиваются с периодом полураспада, пропорциональным квадратному корню из частоты употребления.

В более позднем исследовании Newberry et al. предложил метод определения основных механизмов изменения языка, включая регуляризацию глаголов [3]. Используя Корпус исторического американского английского языка и вдохновленные идеями эволюции, авторы описали метод определения того, является ли изменение языка результатом выбора или дрейфа, и применили этот метод к трем областям изменения языка. Они использовали нулевую гипотезу стохастического дрейфа и проверили, будет ли отбор достаточно сильным, чтобы отклонить эту нулевую гипотезу. Из 36 глаголов Newberry et al. только шесть из них продемонстрировали статистическую поддержку выбора. Они также утверждали, что рифмующиеся шаблоны могут быть движущей силой выбора.

К сожалению, корпуса, использованные в этих исследованиях, имеют значительные ограничения и искажения. Например, ранние версии данных Ngrams включают научную литературу, взрывной рост которой в 20-м веке является причиной тенденции к снижению относительной частоты использования слов, наблюдаемой во многих общих поисковых запросах [7].Более того, подобная библиотеке природа корпуса не допускает учета популярности: «Властелин колец» и неизвестная работа вносят равный вес в количество токенов.

Еще одна общая проблема с большими корпусами глобального языка, такого как английский, заключается в том, что использование языка сильно зависит от культуры и географии. Ngrams допускает только региональное изучение английского языка с корпусом британского английского и корпусом американского английского. Данные Twitter позволяют нам сосредоточиться на гораздо меньших пространственных регионах (например,г., округ или штат).

Предыдущие исследования регуляризации глаголов также были сосредоточены на данных, отражающих формальный редакционный процесс, такой как тот, которому подвергается любая опубликованная книга. Этот редакционный процесс будет иметь тенденцию к нормализации языка, отражая лингвистические мнения небольшого меньшинства канонических привратников, а не изображать язык, используемый обычными людьми. Например, возможно, ученые считают правильным неправильное от определенного глагола, но подавляющее большинство англоговорящего населения использует правильную форму.Хотя это не глагольная форма, одним из наглядных примеров является «кто». Хотя «кто» — правильное слово для использования в объективном случае, обычные ораторы обычно используют «кто».

В настоящем исследовании мы рассматриваем твиты как более близкое представление обыденного языка. Для подавляющего большинства учетных записей твиты создаются отдельными людьми, не подвергаясь формальному процессу редактирования. Таким образом, язык в нем должен более точно отображать среднестатистических носителей, чем то, что можно найти в книгах.

Демографические группы, работающие в Твиттере, ни в коем случае не являются тщательно отобранным слоем общества, но предлагают использование естественного языка примерно 20% взрослых англоговорящих, которые используют Твиттер [9]. При изучении временных изменений в использовании языка, наборы данных Ngrams и CELEX, очевидно, охватывают гораздо более длительный период, чем десятилетие, в течение которого доступны социальные сети. В результате, глядя на Twitter, мы не можем сделать никаких выводов о временном измерении регуляризации.

В этой статье мы используем наборы данных Ngrams и Twitter для оценки текущего состояния регуляризации английских глаголов. Наша статья структурирована следующим образом. В разд. 2 мы описываем используемые наборы данных. В гл. 3 мы представляем наши результаты. Мы изучаем регуляризацию глаголов в английском языке в целом в разд. 3.1. В разд. 3.2. В гл. 3.3 мы применяем методы для изучения региональных вариаций в использовании глаголов, используя данные о местоположении пользователей на уровне округов в Соединенных Штатах.Мы также исследуем корреляцию между регуляризацией глагола и рядом социально-демографических и экономических переменных. Наконец, в разд. В разделе 4 приведены заключительные замечания.

2 Описание наборов данных

Чтобы соответствовать предыдущей работе, мы выбрали список команд для нашего проекта, который соответствует списку Michel et al. [2]. При сравнении BE с AE мы используем подмножество глаголов, образующих неправильное прошедшее время с суффиксом -t. При вычислении частот или количества знаков для «прошедшего времени» мы используем как претерит, так и причастие прошедшего времени глагола. См. Таблицу S1 для полной таблицы всех форм глаголов.

Данные Ngrams отражают относительную частоту, обеспечивая для глагола и данного года процент токенов корпуса, которые являются данным глаголом, где токен — это отдельное вхождение слова. Google Ngram Online Viewer также имеет параметр сглаживания, s , который усредняет относительную частоту для данного года с частотой каждого из s лет до и после данного года, если они существуют. Например, на рис. 1 используется сглаживание за 3 года и показано, что при усреднении за 1997–2000 годы (значение, отображаемое для 2000 года) слово «сгорело» появлялось с относительной частотой 0.004321% (примерно один раз на каждые 23 000 токенов), тогда как «сжигание» появлялось с относительной частотой 0,000954% (примерно один раз на каждые 105 000 токенов).

Мы загрузили данные глагола Ngrams за последний доступный 6-летний период (2003–2008 гг.) [10]. В частности, мы выбрали значения относительной частоты за 2008 год со сглаживанием на 5 лет, что привело к средней частоте слов без учета регистра за 2003–2008 годы. (Когда Ngrams вычисляет частоту слов без учета регистра, он использует «сумму по годам наиболее распространенных вариантов входного запроса без учета регистра» [11].) Для общего английского языка, как предлагается в [7], мы запросили корпус English Fiction 2012, в котором используются «книги преимущественно на английском языке, которые библиотека или издатель определили как художественную». Для AE мы использовали корпус American English 2012, в котором используются «книги преимущественно на английском языке, изданные в США». Для BE мы использовали корпус British English 2012, в котором используются «книги преимущественно на английском языке, изданные в Великобритании» [11].

Сообщения Twitter для нашего проекта состоят из случайной выборки примерно 10% всех твитов, опубликованных в период с 9 сентября 2008 года по 22 октября 2017 года.Этот набор данных «decahose» включает в общей сложности более 106 миллиардов сообщений, отправленных примерно 750 миллионами уникальных аккаунтов. Из этого большего набора мы выполнили поиск без учета регистра интересующих форм глаголов, а также извлекли географическое местоположение, если оно доступно в метаданных, связанных с каждым твитом. Твиты с геотегами GPS мобильного телефона и местоположением в США составляют около 0,27% подмножества набора данных декагозера; Локации Соединенного Королевства составляют около 0,05% подмножества. Многие люди предоставляют информацию о местонахождении в виде произвольного текста вместе со своим биографическим профилем.Мы сопоставляли указанные пользователем местоположения в форме «город, штат» с округом США, когда это было возможно, что составляет 2,26% подмножества набора данных decahose. Подробную информацию об этом процессе сопоставления можно найти в Приложении S1.

Для общего английского мы подсчитали количество токенов в наборе данных decahose для каждого глагола. Для AE мы использовали твиты, координаты которых с геотегами находятся в США, а для BE мы использовали твиты, координаты которых с геотегами расположены в Соединенном Королевстве. Для анализа глаголов по округам мы использовали твиты с введенной пользователем информацией о местоположении.В таблице 1 приведены наборы данных, используемые как для Ngrams, так и для Twitter.

Демографические данные по округам США взяты из 5-летних оценок Американского обследования сообществ 2015 года, таблиц DP02 – Избранные социальные характеристики, DP03 – Избранные экономические характеристики, DP04 – Избранные жилищные характеристики и DP05 – Демографические и жилищные оценки, которые можно найти путем поиска в Интернете по адресу https://factfinder.census.gov/. Эти таблицы содержат в общей сложности 513 используемых социально-демографических и экономических переменных.

Мы вычисляем долю регуляризации для глагола как долю случаев, в которых правильная форма использовалась для прошедшего времени глагола. Более конкретно, для Ngrams мы делим относительную частоту регулярного прошедшего времени на сумму относительных частот регулярного и неправильного прошедшего времени. Точно так же для Twitter мы делим количество токенов для обычного прошедшего времени на сумму количества токенов для обычного и нерегулярного прошедшего времени.Если результирующая доля регуляризации больше 0,5, правильное прошедшее время более популярно, и мы называем глагол правильным. В противном случае мы называем глагол неправильным.

При вычислении средней регуляризации для всех глаголов мы сначала вычисляем долю регуляризации для каждого глагола индивидуально. Затем мы вычисляем среднее значение дробей регуляризации, при этом каждый глагол дает одинаковый вес в среднем независимо от частоты. Мы вычисляем это «среднее значение», чтобы не заглушать вклад менее употребляемых глаголов.

3 Методы и результаты

3.1 Регуляризация глагола с использованием Ngrams и Twitter

Используя наборы данных в строке (I) таблицы 1, мы начинаем со сравнения Ngrams и Twitter в отношении регуляризации английских глаголов на рис. 2, где мы обнаруживаем, что 21 глагол более регулярен в Ngrams, а 85 — более регулярны в Twitter. . Знаковый ранговый тест Уилкоксона для данных имеет значение p , равное 7,9 × 10 ⁻⁶ , что демонстрирует веские доказательства того, что глаголы в Twitter более правильны, чем глаголы в Ngrams.

Рис. 2. Сравнение регуляризации глагола для Ngrams и Twitter.

Мы вычисляем доли регуляризации глаголов, используя наборы данных в строке (I) таблицы 1. Глаголы центрируются по их доле регуляризации в Ngram (по горизонтали) и Twitter (по вертикали). Обе оси имеют логит-шкалу, которая охватывает обе крайние границы интервала (0, 1). Глаголы справа от вертикальной пунктирной линии в нграммах являются правильными; глаголы над горизонтальной пунктирной линией являются обычными в Твиттере. Диагональная пунктирная линия отделяет глаголы, которые более регулярны в Твиттере (те, что вверху и слева от строки), от тех, которые более регулярны в Ngrams (те, которые находятся ниже и справа от линии).Например, по сравнению со словом «знал» слово «знала» встречается примерно 3 раза из 1000 в Ngrams и 2 раза из 10 000 в Twitter, что делает «знать» нерегулярным в обоих случаях, но более чем на порядок более регулярным в Ngrams, чем в Твиттере.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0209651.g002

Какие механизмы могут быть ответственны за наблюдаемое увеличение регулярности в Твиттере? Одна из возможностей состоит в том, что авторы художественной литературы, опубликованной в 2000-х годах, вместе со своими редакторами, будучи профессиональными пользователями английского языка, имеют больший словарный запас, чем типичный пользователь Twitter.В таком случае их приверженность правильному английскому способствовала бы появлению в книгах относительно более неправильных глаголов. Среднестатистический пользователь Twitter может не знать или не использовать «правильную» форму прошедшего времени определенных глаголов и, таким образом, использовать обычное прошедшее время по умолчанию.

Другая причина может заключаться в том, что люди, не являющиеся носителями английского языка, пишущие английские твиты, могут с большей вероятностью использовать обычную форму по умолчанию. Ниже мы найдем количественную поддержку этого механизма. В качестве предварительного просмотра отметим, что на рис. 2 показано, что «сжигание» в Твиттере в основном происходит регулярно, но позже мы увидим (рис. 3В), что «сжигание» нерегулярно в Twitter как для американского, так и для британского английского языков.Таким образом, вполне вероятно, что не носители языка способствуют возникновению этой разницы.

Рис. 3. Доли регуляризации глаголов американского и британского английского для (A) Ngrams и (B) Twitter.

Мы используем подмножество глаголов, которые образуют неправильное прошедшее время с суффиксом -t, и наборы данных в строках (II) и (III) таблицы 1. На врезке диаграммы разброса есть точка для каждого глагола. Пунктирная диагональная линия отделяет более правильные глаголы в AE (под линией) от более правильных в BE (над линией).

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0209651.g003

3,2 Американский и британский английский

Далее мы исследуем, как регуляризация глагола меняется в зависимости от географического региона. В этом подразделе мы используем наборы данных в строке (II) таблицы 1 для AE и в строке (III) для BE, а также подмножество глаголов, которые образуют неправильное прошедшее время с суффиксом -t.

На рис. 3A мы сравниваем американский и британский английский в нграммах. Средняя доля регуляризации составляет 0,49 в AE и 0.42 в BE. Для 17 из 22 глаголов AE показывает большую регуляризацию, со знаком рангового критерия Вилкоксона p -значение 9,8 × 10 ⁻⁴ , что дает статистическое подтверждение того, что глаголы AE в среднем более регулярны в Ngram, чем глаголы BE.

Как показано на врезке диаграммы разброса на рис. 3A, регуляризация в AE и BE также сильно положительно коррелирует с коэффициентом корреляции Спирмена, равным 0,97 ( p = 2,3 × 10 ⁻¹⁴ ). Глаголы, которые более регулярны в AE, также более регулярны в BE, но не в такой степени.

На рис. 3B мы сравниваем регуляризацию в AE и BE в Twitter. Для Twitter средняя доля регуляризации составляет 0,54 для AE, выше, чем Ngrams, и 0,33 для BE, что намного ниже, чем Ngrams. Как и в случае с Ngrams, 17 глаголов из 22 показывают большую регуляризацию в AE, чем в BE. Знаковый ранговый критерий Уилкоксона дает более слабое, но все же значительное значение p — 1,9 × 10 ⁻³ .

На вставке на рис. 3B также показана положительная корреляция, хотя и не такая сильная, как Ngrams, с коэффициентом корреляции Спирмена, равным 0.87 ( p = 1,1 × 10 ⁻⁷ ). Обычно в Твиттере правильные глаголы AE также являются правильными в BE, но разница в доле регуляризации намного больше, чем для Ngrams.

На рис. 4A мы демонстрируем разницу в регуляризации между AE и BE как для Ngrams, так и для Twitter. Значения на этом рисунке для Ngrams можно представить как для каждого глагола на рис. 3A вычитание значения нижней полосы из верхней полосы, а также для Twitter и рис. 3B. Положительные числа означают большую регуляризацию НЯ, более распространенный сценарий.Когда разница близка к нулю для одного корпуса, она обычно близка к нулю и для другого корпуса. Однако, когда Ngrams показывает, что AE заметно более регулярен, чем BE, Twitter, как правило, показывает гораздо большую разницу.

Рис. 4. Различия в долях регуляризации глаголов.

Гистограмма показывает разницу для каждого глагола в каждом корпусе. На врезке точечной диаграммы есть точка для каждого глагола. (A) Разница между дробями регуляризации глагола для AE и BE в Twitter и Ngrams.Пунктирная диагональная линия на врезке диаграммы разброса отделяет глаголы, для которых эта разница больше в Ngram (под линией), от тех, для которых она больше в Twitter (над линией). (B) Разница между долей регуляризации глагола для Twitter и Ngrams в AE и BE. Пунктирная диагональная линия на вставке диаграммы разброса отделяет глаголы, для которых эта разница больше в AE (под линией), от тех, для которых она больше в BE (над линией).

https: // doi.org / 10.1371 / journal.pone.0209651.g004

Средняя разница в доле регуляризации между AE и BE для Twitter составляет 0,21, тогда как для Ngrams она составляет всего 0,08. Опять же, мы обнаруживаем, что эти средние значения существенно различаются при знаковом ранге Уилкоксона p -значение 1,9 × 10 ⁻² .

На врезке точечной диаграммы рассказывается аналогичная история с группой точек около начала координат. Поскольку разница в доле регуляризации между регионами увеличивается в Ngram, она также имеет тенденцию к увеличению в Twitter с коэффициентом корреляции Спирмена 0.65 и p — значение 1,0 × 10 ⁻³ . Крутой рост показывает, что разница в Twitter увеличивается быстрее, чем в Ngrams.

Рис. 4B возвращается к сравнению Ngrams и Twitter, но теперь между AE и BE. Для каждого глагола гистограмма показывает разницу между долей регуляризации для Twitter и Ngrams как в AE, так и в BE, с положительными значениями, показывающими, что регуляризация для Twitter выше. В этом случае значения можно представить как вычитание значений столбцов на рис. 3A из соответствующих столбцов на рис. 3B.Как мы видим для английского языка в целом, регуляризация в Twitter выше, чем в Ngrams для AE, со средней разницей 0,04. Однако для BE регуляризация больше в Ngrams, чем в Twitter, со средней разницей в доле регуляризации -0,09.

Мы суммируем наши результаты в Таблице 2. Мы снова обнаружили, что глаголы в Twitter более регулярны, чем в Ngrams для американского английского, вероятно, по многим из тех же причин, по которым глаголы в Twitter более регулярны, чем Ngrams в целом.Однако мы обнаруживаем, что в британском английском все наоборот: глаголы в Twitter менее регулярны, чем в Ngrams. В порядке убывания средней доли регуляризации у нас есть AE Twitter, затем AE Ngrams, затем BE Ngrams и, наконец, BE Twitter. Зная, что общая тенденция направлена ​​к регуляризации [1, 2], кажется, что регуляризацией, возможно, руководят обычные люди, говорящие на американском английском, а американские публикации следуют этому примеру, но с задержкой. Тогда, возможно, британские английские авторы и редакторы находятся под влиянием американских публикаций и используемого в них языка.Действительно, некоторые исследования выявили общую «американизацию» английского языка во всем мире [12, 13], а это означает, что различные варианты английского языка, используемые во всем мире, все больше соответствуют американскому английскому. Наконец, вполне возможно, что среднестатистические британские пользователи Twitter более устойчивы к изменениям. Действительно, из данных исследования Gonçalves et al., Можно увидеть, что «американизация» британского английского более выражена в Ngrams, чем в Twitter [12], что согласуется с тем, что мы здесь обнаружили.

3.3 Регуляризация округом США

в сек. 3.2, мы продемонстрировали региональные различия в регуляризации глагола, сравнив BE и AE. Здесь мы рассматриваем различия в меньшем пространственном масштабе путем количественной оценки регуляризации по округам в Соединенных Штатах с использованием набора данных в строке (IV) таблицы 1. Мы используем методы, вдохновленные Grieve et al. изучить региональную вариативность языка [14].

Мы включаем только те округа, в которых было не менее 40 токенов для рассматриваемых глаголов.Мы наносим на график среднюю долю регуляризации для каждого округа в континентальной части США на рис. 5A, где округа с недостаточным количеством данных окрашены в черный цвет. Чтобы контролировать асимметрию распределения выборок, связанных с населением округа (подробнее см. Ниже), мы используем остатки для этой части анализа. После регрессии с журналом ₁₀ объема данных (общее количество токенов) для каждого округа мы вычисляем средний остаток доли регуляризации, который показан на рис. 5B.

Рис. 5. (A) Средняя доля регуляризации глагола по округам для нижних 48 штатов, вместе с (B) остатками и (C) Gi * z -оценка.

Более высокий показатель Gi * z означает, что округ имеет большую долю регуляризации, чем ожидалось. По графствам, отмеченным черным цветом, не хватало данных. Мы использовали набор данных в строке (IV) таблицы 1.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0209651.g005

То есть, если мы позволим d _i быть общим количеством токенов для глаголов в твитах из округа i ; α и β — параметры наклона и пересечения, вычисленные из регрессии; и R _i будет средней долей регуляризации для округа i , тогда мы вычисляем средний остаток доли регуляризации для округа i , как (1)

Используя средний остаток регуляризации на уровне округа в качестве входных данных, мы измеряем локальную пространственную автокорреляцию, используя Getis-Ord Gi * z -счет [15], (2) где (3), n — количество округов, а w _ij — матрица весов. Чтобы получить матрицу весов, используемую в этом вычислении, мы сначала создаем матрицу расстояний, s _ij , где расстояние между каждой парой округов больше расстояния большого круга в милях между центрами округов. ограничивающая рамка для каждого округа и 10 миль. Это, (4) Мы устанавливаем минимальное значение для s _ij 10 миль, чтобы предотвратить слишком большой вес округа. Затем мы вычисляем весовую матрицу как (5)

На рис. 5C показаны результаты для нижних 48 штатов, где черным цветом обозначены округа, не включенные в список из-за недостатка данных.Для каждого округа оценка Gi * z вычисляет локальную взвешенную сумму остатков для окружающих округов и сравнивает это с ожидаемым значением этой взвешенной суммы, если все округа имели точно средний остаток,, в качестве их стоимости, где вес такой, что более близкие округа имеют больший вес. Темно-синие области (положительная оценка z ) относятся к кластеру округов с более высокой регуляризацией, чем в среднем, а области с более темным красным цветом (отрицательная оценка z ) относятся к кластеру с более низкой регуляризацией, чем в среднем. .Итак, рис. 5C показывает, что в целом в западных округах регуляризация меньше, чем в среднем, а в восточных округах — больше, за исключением того, что территория Новой Англии довольно нейтральна.

Как обычно, оценка z дает количество стандартных отклонений от среднего. Для этого мы бы провели тест на значимость с двумя хвостами, потому что мы ищем кластеры как с высокими, так и с низкими значениями. Например, значение z , превышающее по величине 1,96, является значимым на уровне 0,05.Если мы сделаем поправку Бонферрони на основе 3161 округа (число, включенное в эту часть анализа), то оценка z , превышающая по величине 4,32, будет значимой для теста с двумя хвостами при 0,05 / 3161 ≈ 1,58 × 10 ⁻⁵ уровень.

Мы проделываем тот же процесс, глядя на отдельные глаголы. Однако, рассматривая отдельные глаголы, мы используем долю регуляризации, а не остатки, потому что перекос данных не так проблематичен. Это связано с тем, что основная проблема с объемом данных возникает при усреднении глаголов, которые имеют разную частоту использования, как объясняется ниже. Также сюда включены округа, у которых есть не менее 10 жетонов. На рис. 6 показан пример карты, показывающей Gi * z — баллов для глагола «мечта». Карты, показывающие локальную пространственную автокорреляцию для полного списка глаголов, можно найти в онлайн-приложении A по адресу https://www.uvm.edu/storylab/share/papers/gray2018a/.

Рис. 6. Оценка Gi * z за регуляризацию глагола по округам для глагола «мечта» для нижних 48 состояний.

В графствах, отмеченных черным цветом, недостаточно данных.На юго-востоке США,

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0209651.g006

Для многих округов США есть небольшая выборка данных Twitter. Мы ограничиваем наш анализ округами с общим количеством маркеров не менее 40 для рассматриваемых нами глаголов. Даже для округов, отвечающих этим критериям, объем данных варьируется, что приводит к резко различающимся размерам выборки по округам.

Более распространенные глаголы, как правило, имеют популярные неправильные формы (например, «нашел» и «выиграл»), а менее распространенные глаголы имеют тенденцию быть правильными (например, «благословил» и «поднялся») [1]. В результате образцы, взятые из густонаселенных округов, с большей вероятностью будут содержать менее распространенные глаголы. Наша «средняя регуляризация» — это среднее значение средних значений, что приводит к основной тенденции к более высоким показателям для более густонаселенных округов из-за увеличения присутствия более редких регулярных глаголов.

Рис. 7 демонстрирует взаимосвязь между объемом данных и регуляризацией.Для дальнейшего изучения связи мы проводим синтетический эксперимент следующим образом.

Рис. 7. (A) График разброса средней регуляризации глагола для округов.

Для каждого округа горизонтальная координата — это общее количество маркеров глаголов, найденных в твитах из этого округа, а вертикальная координата — это средняя доля регуляризации этого округа. Для версии с глаголами, разделенными на интервалы частот, см. S1 Рис. (B). Мы создали синтетические округа путем выборки слов из коллекции всех вхождений всех глаголов в Twitter (используя набор данных из строки (I) таблицы 1).Горизонтальное положение точки определяется общим количеством жетонов выборки в синтетическом округе; вертикальное положение определяется его средней долей регуляризации.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0209651.g007

Чтобы смоделировать выборку из округов с разной численностью населения, мы сначала объединяем все счетчики глагольных токенов (используя набор данных Twitter из строки (I) таблицы 1) в единую коллекцию. Затем мы случайным образом отбираем жетоны синтетического округа из этой коллекции.Для набора из 1000 логарифмически разнесенных размеров округов мы случайным образом рисуем пять синтетических наборов глаголов (каждый из них обозначен синим кружком на рис. 7). Для каждой выборки мы вычисляем среднюю долю регуляризации, как мы это делали для округов США. Цель состоит в том, чтобы сделать вывод о существовании любой ложной тенденции, введенной путем выборки редко наблюдаемых округов.

Полученная в результате смоделированная кривая сопоставима с тенденцией, наблюдаемой для реальных округов США. По мере увеличения объема данных смоделированная версия сходится примерно к 0.17, что является средней долей регуляризации для всего Твиттера.

Мы также исследовали корреляцию между регуляризацией глагола и различными демографическими переменными. Рис. 7 показывает сильную взаимосвязь между объемом данных и регуляризацией глагола. В другом месте было показано, что плотность твитов положительно коррелирует с плотностью населения [16], а размер населения коррелирует со многими демографическими переменными. В результате мы используем частичные корреляции как попытку контролировать вероятный смешивающий эффект объема данных.

Для каждой демографической переменной мы вычисляем линию регрессии между логарифмом ₁₀ объема данных, d _i и регуляризацией и вычисляем остатки, как в уравнении 1. Затем, если демографическая переменная является Переменная «Оценка», где единицей измерения является количество людей, мы аналогичным образом вычисляем линию регрессии между журналом ₁₀ объема данных и журналом ₁₀ демографической переменной (для всех округов, где значение этой переменной не равно нулю. ) и вычислить остатки, как (6) где D _i — значение демографической переменной для округа i , а γ и δ — параметры наклона и пересечения, вычисленные во время регрессии.

В противном случае демографическая переменная представляет собой переменную «Процент» с процентными единицами, и мы вычисляем линию регрессии между логом ₁₀ объема данных и демографической переменной и вычисляем остатки как (7) Корреляция между остатками и дает частичную корреляцию между средней регуляризацией и демографической переменной.

Наши результаты показывают, что объем данных является смешивающей переменной по крайней мере в некоторых случаях, потому что после учета объема данных, как правило, наблюдается значительное уменьшение корреляции между регуляризацией глагола и демографическими переменными. Наибольшая по величине корреляция Пирсона между регуляризацией глагола и демографической переменной составляет 0,68 для переменной «Оценка; ЗАЧИСЛЕНИЕ В ШКОЛУ — Население от 3 лет и старше, обучающееся в школе », тогда как наибольшая по величине частичная корреляция составляет всего -0,18 для переменной« Процент; ПРОФЕССИОНАЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ — Гражданское население 16 лет и старше — Управление, бизнес, наука и искусство ». В таблице 3 перечислены 10 демографических переменных с наибольшей по величине частичной корреляцией.

На рис. 8 показан пример одной из демографических переменных, переменной «Процент» с наибольшей простой корреляцией. Рис. 8A представляет собой диаграмму разброса демографической переменной со средней регуляризацией, которая соответствует простой корреляции. Рис. 8B представляет собой диаграмму разброса остатков, и после регрессии с логарифмом ₁₀ объема данных он соответствует частичной корреляции. Мы можем видеть, что существует сильная простая корреляция (-0,52), но после учета объема данных эта корреляция в значительной степени исчезает (-0. 15). Подобные графики для всех демографических переменных можно найти в онлайн-приложении B по адресу https://www.uvm.edu/storylab/share/papers/gray2018a/.

Рис. 8. (A) Средняя регуляризация глаголов для округов как функция процента гражданских лиц, занятых в сельском хозяйстве, лесоводстве, рыболовстве, охоте и горнодобывающей промышленности.

Несколько сотен таких графиков доступны в интерактивном онлайн-приложении. (B) Для каждого округа горизонтальная координата задается остатком, оставшимся после регрессии демографической переменной с журналом ₁₀ объема данных, а вертикальная координата задается остатком, оставшимся после регрессии средней доли регуляризации этого округа с журналом ₁₀ объема данных.Объем данных для округа — это общее количество маркеров всех глаголов, содержащихся в твитах из этого округа.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0209651.g008

4 Заключительные замечания

Наши результаты показывают, что в целом шаблоны регуляризации глаголов схожи при вычислении с помощью Ngrams и Twitter. Однако для некоторых глаголов степень регуляризации может быть совершенно разной. Если социальные сети являются индикатором изменения моделей использования языка, данные Ngrams должны отставать от временного масштаба, который еще не наблюдается из-за новизны данных Twitter.Совершенно разумно, что данные Ngrams могут еще не отражать некоторую регуляризацию, которая происходит в повседневном английском.

Мы также обнаружили различия в регуляризации глаголов между американским и британским английским языком, но обнаружили, что эта разница намного больше в Twitter, чем в Ngrams. В целом, и в частности в американском английском, глаголы в Twitter более регулярны, чем в Ngrams, но для британского английского все наоборот. В США мы также находим различия в регуляризации среднего глагола по округам.Наконец, мы показали, что между регуляризацией глагола и различными демографическими переменными существуют значительные частичные корреляции, но они, как правило, слабые.

Наши результаты не учитывают возможные эффекты проверки орфографии. Некоторые люди при написании твита могут использовать средство проверки правописания для редактирования своего твита. Во всяком случае, это, скорее всего, изменит язык Twitter в сторону «правильной» формы, используемой в отредактированных текстовых источниках. Например, на рис. 2 мы видим, что «стоять» нерегулярно как для Ngrams, так и для Twitter, и, вероятно, большинство средств проверки орфографии сочли бы обычную «стандартную» ошибкой, но мы видим, что «стоять» по-прежнему более чем в 100 раз чаще на Twitter, чем в Ngrams.Таким образом, различия между отредактированным языком и повседневным языком могут быть даже больше, чем мы находим здесь. В будущей работе следует изучить влияние средств проверки орфографии.

Наше исследование исследовало идею о том, что отредактированный письменный язык может не полностью отражать язык, на котором говорят среднестатистические носители. Однако твиты, конечно, не полностью отражают англоязычное население. Даже среди пользователей наша выборка неоднородна, поскольку отражает частоту, с которой разные пользователи пишут твиты (см. S2 Рис).Более того, язык, используемый в Твиттере, не является беспристрастным образцом языка даже для людей, которые его часто используют. То, как кто-то пишет слово и как кто-то произносит слово, может отличаться, особенно, например, глаголы с неправильной формой, оканчивающиеся на -t, потому что -t и -ed близки фонетически. Однако тот факт, что мы обнаружили различия между языком Ngrams и языком Twitter, предполагает, что истинный язык обычных людей не полностью представлен отредактированным письменным языком.Мы рекомендуем в будущих исследованиях изучить речевые данные.

Вспомогательная информация

S1 Рис. Диаграмма разброса средней регуляризации глагола с разделением на интервалы для округов.

Глаголы с количеством токенов в интервале [10 ⁶ , 10 ⁸ ] в наборе данных Twitter из строки (IV) таблицы 1 в разд. 2 считаются «высокочастотными», в интервале [10 ⁴ , 10 ⁶ ) — «средними частотами», а в интервале [10 ² , 10 ⁴ ) — низкими. Подборки содержат 37, 55 и 14 глаголов соответственно. Для каждого округа (не менее 40 жетонов) рассчитывается средняя доля регуляризации глаголов в каждой из трех ячеек (если она не пуста) и наносится на график против общего количества жетонов для всех глаголов для этого графства.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0209651.s001

(TIFF)

S2 Рис. Частота твитов уникальных пользователей в нашем наборе данных Twitter decahose (строка (I) таблицы 1 в разделе 2).

Пользователи ранжируются по их общему количеству твитов по горизонтальной оси, а по вертикальной оси указано общее количество твитов, которые мы связали с учетной записью каждого пользователя.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0209651.s002

(TIFF)

Благодарности

Мы благодарны А. Олбрайту и Дж. Бэгроу за полезные обзоры и обсуждения более ранних версий этой работы, а также за помощь в сборе исходных данных от Л. Грея. PSD и CMD были поддержаны грантом NSF No. IIS-1447634 и TJG, PSD и CMD были поддержаны подарком от MassMutual.

Список литературы

1. 1. Либерман Э, Мишель Дж. Б., Джексон Дж, Тан Т., Новак Массачусетс. Количественная оценка эволюционной динамики языка. Природа. 2007. 449 (7163): 713–716. pmid: 179
2. 2. Мишель Дж. Б., Шен Ю. К., Эйден А. П., Верес А., Грей М.К., команда Google Книг и др. Количественный анализ культуры с использованием миллионов оцифрованных книг. Наука. 2011. 331 (6014): 176–182. pmid: 21163965
3. 3.Ньюберри М.Г., Ахерн К.А., Кларк Р., Плоткин Дж. Б. Обнаружение эволюционных сил в изменении языка. Природа. 2017; 551 (7679): 223. pmid: 203
4. 4. Greenhill SJ, Wu CH, Hua X, Dunn M, Levinson SC, Gray RD. Эволюционная динамика языковых систем. Труды Национальной академии наук. 2017; 114 (42): E8822 – E8829.
5. 5. Реали F, Chater N, Christiansen MH. Упрощенная грамматика, больший словарный запас: как размер населения влияет на язык. Труды Лондонского королевского общества B: биологические науки.2018; 285 (1871).
6. 6. Рамиро К., Сринивасан М., Солод BC, Сюй Ю. Алгоритмы в историческом возникновении словесных смыслов. Труды Национальной академии наук. 2018; 115 (10): 2323–2328.
7. 7. Печеник Э.А., Данфорт СМ, Доддс П.С. Характеристика корпуса Google Книги: строгие ограничения на выводы о социокультурной и лингвистической эволюции. PLOS ONE. 2015; 10 (10): 1–24.
8. 8. Печеник Э.А., Данфорт СМ, Доддс П.С. Прекращается ли языковая эволюция? Масштабирование лексической турбулентности в английской художественной литературе предполагает, что это не так.Журнал вычислительной науки. 2017; 21: 24–37.
9. 9. Демография пользователей социальных сетей; 2015. http://www.pewinternet.org/2015/08/19/the-demographics-of-social-media-users/.
10. 10. Команда Google Ngram Viewer. Средство просмотра Google Ngram; 2013 г. https://books.google. com/ngrams/.
11. 11. Команда Google Ngram Viewer. О программе просмотра Ngram; 2013 г. https://books.google.com/ngrams/info.
12. 12. Гонсалвеш Б., Лоурейро-Порту Л., Рамаско Дж. Дж., Санчес Д.Картографирование американизации английского языка в пространстве и времени. PLOS ONE. 2018; 13 (5): 1–15.
13. 13. Бейкер П. Американский и британский английский: разделены общим языком? Издательство Кембриджского университета; 2017.
14. 14. Грив Дж., Спилман Д., Гираертс Д. Статистический метод выявления и агрегирования региональных языковых вариаций. Языковые вариации и изменения. 2011. 23 (2): 193–221.
15. 15. Орд Дж. К., Гетис А. Статистика локальной пространственной автокорреляции: вопросы распределения и приложение.Географический анализ. 1995. 27 (4): 286–306.
16. 16. Артур Р., Уильямс ПВТ. Законы масштабирования в географических данных Twitter. CoRR. 2017; абс / 1711.09700.

Распространенные неправильные глаголы в английском языке и как их использовать

В английском языке много неправильных глаголов, и, хотя их сложно выучить, на самом деле они встречаются чаще, чем большинство обычных глаголов. В то время как 10 наиболее часто используемых глаголов в английском языке являются неправильными, неправильные глаголы на самом деле составляют лишь 3% от всех глаголов в английском языке.

Какие глаголы в английском языке встречаются чаще всего? Подумайте о глаголах, которые вы используете чаще всего на английском или на своем родном языке. Вот 10 самых употребляемых неправильных глаголов:

неправильный глагол # 1 быть

Простой подарок: Я, ты, мы, он / она, они

Простое прошлое: было, было

Причастие прошедшего времени: было, было

Устал; Ты опоздала; Я ждал тебя.

Неправильный глагол # 2 иметь

Простой подарок: У меня, у вас, у нас, у него, у них

Простое прошлое: было

Причастие прошедшего времени: было

У меня есть лошадь; У меня была лошадь; У меня была лошадь

Неправильный глагол № 3 To do

Простой подарок: Да, вы делаете, мы делаем, он / она делает, они делают

Простое прошлое: сделал

Причастие прошедшего периода: совершили / совершили

Делай свою работу; Я сделал свою работу; Вы выполнили свою работу

Неправильный глагол # 4 идти

Простой подарок: Я иду, ты идешь, мы идем, он / она идет, они идут

Простое прошлое: прошло

Причастие прошедшего времени: было / прошло

Хожу в школу; Я ходил в школу; Я пошел в школу

Неправильный глагол # 5 Сказать

Простой подарок: Я говорю, вы говорите, мы говорим, он / она говорит, они говорят

Простое прошлое: сказал

Причастие прошедшего времени: Сказал / сказал

Я говорю да; Я сказал да; Я сказал да

Неправильный глагол # 6 Чтобы увидеть

Простой подарок: Я вижу, вы видите, мы видим, он / она видит, они видят

Простое прошлое: видел

Причастие прошедшего времени: видели / видели

Я это вижу; Я видел это; Я видел

неправильный глагол # 7 взять

Простой подарок: Беру, берешь, берешь, берет, берет

Простое прошлое: заняло

Причастие прошедшего времени: приняли / приняли

Беру уроки; Я брал уроки; Я взял уроки

неправильный глагол # 8, чтобы получить

Простой подарок: Я получаю, вы получаете, мы получаем, он / она получает, они получают

Простое прошлое: получил

Причастие прошедшего времени: получили / получили

Запуталась; Я запутался; Запуталась

Неправильный глагол # 9 Can

Простой подарок: Я могу, ты можешь, мы можем, он / она может, они могут

Простое прошлое: могло

Причастие прошедшего времени: имело / было

Я могу это сделать; Я мог это сделать; Я смог это сделать

Неправильный глагол # 10 Will

Простой подарок: Я буду, ты, мы, он / она, они будут

Простое прошлое: было бы

попробую; Я бы попробовал (но)…

Поделись с друзьями