こんにちは、がこないのクボタです。今回はプログラミングを使って、2022年度の大阪大学英語問題の中で、Stock4500の収録単語がいくつ出てきたかを調べたいと思います。
今回は単語数をある程度確保するために、「外国語学部」＋「それ以外の学部」の問題を合わせています。
自然言語処理を行なった検証の手順は、こちらの記事を参照してください。
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自然言語処理とは？【問題カバー率の検証の流れを説明】
各大学の的中率はどのような基準で調べているのか、興味のある人は読んでください。
実際の結果【2022】
2022年度大阪大学の英語の問題の中に、Stock4500の収録単語(今回は番号付き見出し語のみ使用)がいくつ出てきたか、その総数と的中率を発表したいと思います。
Stock4500の収録単語2155個中、的中させた単語は、、、
159個
的中率は159/2155なので
約7.4%
になります！
なお、的中率が高ければ高いほど、その単語帳が優秀とは言い切れません。例えば中学生用の単語帳なら"I"や"you"のような超基本単語も収録されていて、当然問題文と一致する確率は高くなります。後から的中させた全単語のリストを表示しますので、当てた中身で判断してください。
出てきた回数トップ10の単語【2022】
それではウェブブラウザ上に、回数順に並び替えてみます。今回はPythonのフレームワークであるDjangoを使用しました。トップ10の単語はこちら。
"abstract(抽象的な)"は重要な単語ですね。
ちなみに出てきた回数を全てカウントして、重複込みの的中数はこちら。
的中単語の全リスト【2022】
それでは的中させた全ての単語を表記します。まあブラウザ上のものをコピー、ペーストしただけですが。一応著作権も気にして、単語帳の訳をそのまま載せることはやめておきます。
リスト表示はこちら
1. as - 22回
2. category - 18回
3. do - 14回
4. so - 11回
5. hold - 11回
6. object - 9回
7. moment - 7回
8. abstract - 7回
9. such - 6回
10. hand - 5回
11. even - 5回
12. present - 5回
13. something - 5回
14. flexible - 4回
15. another - 4回
16. evolution - 4回
17. body - 4回
18. delicate - 4回
19. water - 4回
20. might - 4回
21. owner - 4回
22. mean - 3回
23. help - 3回
24. mind - 3回
25. organ - 3回
26. tip - 3回
27. data - 3回
28. turn - 3回
29. past - 3回
30. shape - 3回
31. simply - 3回
32. live - 2回
33. rotate - 2回
34. smell - 2回
35. contain - 2回
36. dangerous - 2回
37. marvel - 2回
38. much - 2回
39. completely - 2回
40. notion - 2回
41. norm - 2回
42. ethical - 2回
43. deceive - 2回
44. creature - 2回
45. tissue - 2回
46. identify - 2回
47. detect - 2回
48. impose - 2回
49. power - 2回
50. enemy - 2回
51. enforce - 2回
52. exceptional - 2回
53. scale - 2回
54. execute - 2回
55. length - 2回
56. top - 2回
57. mechanism - 2回
58. relatively - 2回
59. grip - 2回
60. actually - 2回
61. fire - 2回
62. decline - 2回
63. potential - 2回
64. easily - 2回
65. loud - 2回
66. nation - 2回
67. angle - 2回
68. constantly - 2回
69. breeze - 2回
70. taste - 1回
71. face - 1回
72. survive - 1回
73. spare - 1回
74. drive - 1回
75. follow - 1回
76. still - 1回
77. equipment - 1回
78. paper - 1回
79. fine - 1回
80. sensitive - 1回
81. available - 1回
82. remarkable - 1回
83. similarly - 1回
84. almost - 1回
85. somehow - 1回
86. equip - 1回
87. doubt - 1回
88. beat - 1回
89. replace - 1回
90. result - 1回
91. outcome - 1回
92. represent - 1回
93. attach - 1回
94. planet - 1回
95. citizenship - 1回
96. immune - 1回
97. ease - 1回
98. slender - 1回
99. neural - 1回
100. ecosystem - 1回
101. characteristic - 1回
102. nerve - 1回
103. vessel - 1回
104. seed - 1回
105. skull - 1回
106. paleontologist - 1回
107. ambiguous - 1回
108. manifest - 1回
109. thrive - 1回
110. psychology - 1回
111. imitate - 1回
112. stream - 1回
113. regulate - 1回
114. innovation - 1回
115. extraordinary - 1回
116. country - 1回
117. naked - 1回
118. marine - 1回
119. precisely - 1回
120. must - 1回
121. thirsty - 1回
122. relative - 1回
123. home - 1回
124. degree - 1回
125. grab - 1回
126. grasp - 1回
127. stick - 1回
128. trap - 1回
129. reverse - 1回
130. grain - 1回
131. range - 1回
132. grant - 1回
133. work - 1回
134. break - 1回
135. draw - 1回
136. figure - 1回
137. major - 1回
138. then - 1回
139. ground - 1回
140. common - 1回
141. different - 1回
142. process - 1回
143. set - 1回
144. nearby - 1回
145. main - 1回
146. else - 1回
147. throughout - 1回
148. meal - 1回
149. puppet - 1回
150. blind - 1回
151. activity - 1回
152. middle - 1回
153. network - 1回
154. engine - 1回
155. skin - 1回
156. development - 1回
157. wave - 1回
158. independent - 1回
159. container - 1回
リンク
この単語帳で勉強している人は、これらの単語の訳がパッと出てきますか？ 腕試しに使って、意味が出てこないものだけ調べておいてください。
このリストに載っていなくても、例えば品詞違いの派生語が試験に出ている場合もあるので、できれば単語帳のそういう部分まで極めましょう。
また他の単語帳でも同様の調査をしているので、下にリンクを貼っておきます。
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【大阪大学英語】ターゲット1900の的中単語全リスト【2022〜2021】【プログラミング】
大阪大学2022〜2021年度の英語に、ターゲット1900収録単語は何個出てきたのか？
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【大阪大学英語】システム英単語の的中単語全リスト【2022〜2021】【プログラミング】
大阪大学2022〜2021年度の英語に、システム英単語収録の単語は何個出てきたのか？
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【大阪大学英語】単語王2202の的中単語全リスト【2022〜2021】【プログラミング】
大阪大学2022〜2021年度の英語に、単語王2202収録単語は何個出てきたのか？
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【大阪大学英語】鉄壁の的中単語全リスト【2022〜2021】【プログラミング】
大阪大学2022〜2021年度の英語に、鉄壁収録単語は何個出てきたのか？
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【大阪大学英語】LEAPの的中単語全リスト【2022】【プログラミング】
大阪大学2022年度の英語に、LEAP収録単語は何個出てきたのか？
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【大阪大学英語】逆転英単語2000の的中単語全リスト【2022】【プログラミング】
大阪大学2022年度の英語に、逆転英単語2000収録単語は何個出てきたのか？
この調査シリーズは私のプログラミングのレベル、精度の関係で100パーセントこの数字と言い切れるものではありませんが、おおよその目安になるとは思います。万が一私のスペルミスなどがあった場合は数も修正しておきます。それではまた！
