<![CDATA[Mino Learn content 🏝️]]>https://learn.mino.randriamanivo.com/https://learn.mino.randriamanivo.com/favicon.pngMino Learn content 🏝️https://learn.mino.randriamanivo.com/Ghost 5.78Sat, 02 May 2026 12:36:48 GMT60<![CDATA[🦇[Lexicon] Variations régionales marquées]]> FR RU JA ZH SICHUAN HUA (四川话) ------------------ -- -- -- Bonjour 四川话 你好撒 ni3 hao3 sa / 你好噻 ni3 hao3 se Ça va ? 四川话 你爪子嘛？ni zhua zi ma / 你吃饭了没得]]>https://learn.mino.randriamanivo.com/lexicon-variations-regionales/6979cdd6a1d1440001aee4f2Wed, 28 Jan 2026 08:51:07 GMT FR RU JA ZH SICHUAN HUA (四川话) ------------------ -- -- -- Bonjour 四川话 你好撒 ni3 hao3 sa / 你好噻 ni3 hao3 se Ça va ? 四川话 你爪子嘛？ni zhua zi ma / 你吃饭了没得 ni3 chi1 fan4 le mei2 de Comment ça va ? 四川话 啷个样 lang2 ge4 yang4 Je vois / j’ai ccompris 四川话 我晓得了 wo3 xiao3 de2 le Qu’est-ce que c’est ? 四川话 这是啥子 zhe4 shi4 sha2 zi Trop bien / parfait 四川话 巴适得板 ba1 shi4 de2 ban3 Cool / agréable 四川话 安逸 an1 yi4 (taquin) 四川话 耙耳朵 pa2 er3 duo3 À 100 %, carrément 四川话 妥妥的 tuo3 tuo3 de Pas épicé pas heureux 四川话 不辣不欢 bu4 la4 bu4 huan1 Discuter tranquille / papoter 四川话 摆龙门阵 bai3 long2 men2 zhen4 Sortir s’amuser / chiller 四川话 耍 shua3 Pourquoi / comment (polyvalent) 四川话 啷个 lang2 ge4 Quoi (dialectal) 四川话 啥子 sha2 zi ------------------ -- -- -- DONGBEI HUA (东北话) ------------------ -- -- -- Bonjour 东北话 你干嘛呢 ni3 gan4 ma ne Ça va ? 东北话 干啥呢 gan4 sha2 ne Comment ça va ? 东北话 最近咋样 zui4 jin4 za3 yang4 Je vois / j’ai compris 东北话 整明白了 zheng3 ming2 bai2 le Qu’est-ce que c’est ? 东北话 这是啥玩意儿 zhe4 shi4 sha2 wan2 yi4r Trop bien / parfait 东北话 老好了 lao3 hao3 le Cool / agréable 东北话 挺得劲 ting3 de2 jin4 Génial / impressionnant 东北话 老带劲了 lao3 dai4 jin4 le Pas terrible 东北话 不咋地 bu4 za3 de Discuter longtemps 东北话 唠嗑 lao4 ke1 Se balader sans but 东北话 溜达 liu1 da Pourquoi / comment 东北话 咋 za3 Quoi 东北话 啥 sha2 Sérieux ? / vraiment ? 东北话 真的假的 zhen1 de jia3 de Arrête tes conneries (familier) 东北话 扯犊子 che3 du2 zi Mec / pote 东北话 老铁 lao3 tie3 ------------------ -- -- -- GUIZHOU HUA YUNNAN HUA (云贵话) ------------------ -- -- -- Salut 云贵话 在做哪样 zai4 zuo4 na3 yang Comment / quoi 云贵话 哪样 na3 yang Aller 云贵话 克 qie4 Ça marche pas 云贵话 整不成 zheng3 bu cheng Très bien / super 云贵话 乖得很 guai1 de hen Je vois 云贵话 我晓得了 wo3 xiao3 de le Quoi ? 云贵话 是哪样 shi4 na3 yang Pas terrible 云贵话 要不得 yao4 bu de ------------------ -- -- -- GAN YU (赣语) ------------------ -- -- -- Bonjour 赣语 你好 ni hao Salut / Hey 赣语 你好哇 ni hao wa Comment ça va ? 赣语 你还好不 ni hai hao bu Qu’est-ce que tu fais ? 赣语 你搞么子 ni gao mo zi Ça va / OK 赣语 挺好 ting hao Merci 赣语 多谢 duo xie Au revoir 赣语 再会 zai hui ------------------ -- -- -- Wuhan Hua (武汉话) ------------------ -- -- -- Tu fais quoi ? 武汉话 你搞莫斯撒？(ni gao mo si sa) Je fais rien武汉话 没搞莫斯 (mei gao mo si) Rien de spécial武汉话 没得事 (mei de shi) Je chill / je traîne 武汉话 玩哈子 (wan ha zi) Et toi ? (Wuhan)武汉话 你咧？(ni lie) Quoi de neuf ? 武汉话 有莫斯新鲜事？(you mo si xin xian shi) J’y vais 武汉话 我走咧 (wo zou lie) Je rentre 武汉话 回去咧 (hui qu lie) OK (Wuhan) 武汉话 行咧 (xing lie) Laisse tomber / pas grave 武汉话 算咧 (suan lie) On reparle plus tard 武汉话 等哈再聊 (deng ha zai liao) J’arrive (tout de suite) 武汉话 马上到 (ma shang dao) T’inquiète 武汉话 莫急 (mo ji) C’est comme ça 武汉话 就这咧 (jiu zhe lie) Tu racontes quoi là ? 武汉话 你说莫斯鬼话？(ni shuo mo si gui hua) ------------------ -- -- -- KANSAI BEN (関西弁) ------------------ -- -- -- Salut / tu fais quoi ? 関西弁 何してんねん？ nani shiten nen Ça va ? 関西弁 元気か？ genki ka Comment ça va ? 関西弁 最近どない？ saikin donai Je vois / j’ai compris 関西弁 わかったで wakatta de Qu’est-ce que c’est ? 関西弁 なんやそれ？ nanya sore Trop bien / parfait 関西弁 めっちゃええ meccha ee Cool / agréable 関西弁 ええ感じ ee kanji Vraiment ? / sérieux ? 関西弁 ほんま？ honma Pourquoi ? (signature) 関西弁 なんでやねん nande yanen Pas terrible / ça va pas 関西弁 あかん akan Discuter / papoter 関西弁 しゃべろか shabero ka Sortir / chiller 関西弁 遊ぼか asobo ka Négation (ne…pas) 関西弁 行かへん ikahen Copule “être” 関西弁 や ya Très / super (intensif) 関西弁 めっちゃ meccha ]]><![CDATA[🐦‍🔥[LEXICON] AI / Data Notions]]> FR RU JA ZH Understanding of Machine Learning Fundamentals Supervised Learning Обучение моделей с использованием размеченн]]>https://learn.mino.randriamanivo.com/lexicon-ai-data-notions/67b2f9fbadf17700019e7504Mon, 17 Feb 2025 09:09:41 GMT FR RU JA ZH Understanding of Machine Learning Fundamentals Supervised Learning Обучение моделей с использованием размеченных данных. Это процесс, при котором алгоритмы машинного обучения обучаются на заранее размеченных данных, где каждой входной записи сопоставлена соответствующая метка. Такой подход позволяет модели точно выявлять закономерности и зависимости, что повышает её способность правильно классифицировать или прогнозировать новые данные.
Training models using labeled data. This process involves machine learning algorithms learning from pre-annotated data, where each input is paired with a corresponding label. This approach enables the model to accurately identify patterns and relationships, enhancing its ability to classify or predict new, unseen data. Unsupervised Learning 教師なし学習. 教師なし学習は、ラベル付けされていないデータからパターンや構造を自動的に抽出し、データ内の隠れた関係性を明らかにする学習手法です。クラスタリングや次元削減など、さまざまな応用分野で利用され、未知の情報を効果的に整理・解析するための基盤となります
Kyōshi nashi gakushū. Kyōshi nashi gakushū wa, raberu tsuke sarete inai dēta kara patān ya kōzō o jidōteki ni chūshutsu shi, dēta-nai no kakureta kankeisei o akiraka ni suru gakushū shuhō desu. Kurasutaringu ya jigen sakugen nado, samazama na ōyō bun'ya de riyō sare, michi no jōhō o kōkateki ni seiri/kaiseki suru tame no kiban to narimasu.
Training models using unlabeled data. Unsupervised learning is a method that automatically extracts patterns and structures from data that has not been labeled, revealing hidden relationships within the data. It is used in various applications such as clustering and dimensionality reduction, serving as a foundation for effectively organizing and analyzing previously unknown information. Reinforcement Learning 强化学习 强化学习是一种机器学习方法，它利用奖励与惩罚机制来引导智能体在环境中不断探索并发现最优策略。其优点在于能够处理复杂、动态和未知的环境，通过不断试错实现自我改进；但缺点也十分明显，例如样本效率低、训练过程耗时长，并且对奖励设计极为敏感，容易陷入局部最优或策略不稳定的困境。
Pinyin: Qiánghuà xuéxí Qiánghuà xuéxí shì yī zhǒng jīqì xuéxí fāngfǎ, tā lìyòng jiǎnglì yǔ chéngfá jīzhì lái yǐndǎo zhìnéng tǐ zài huánjìng zhōng bùduàn tànsuǒ bìng fāxiàn zuì yōu cèlüè. Qí yōudiǎn zàiyú nénggòu chǔlǐ fùzá, dòngtài hé wèizhī de huánjìng, tōngguò bùduàn shìcuò shíxiàn zìwǒ gǎijìn; dàn quēdiǎn yě shífēn míngxiǎn, lìrú yàngběn xiàolǜ dī, xùnliàn guòchéng hàoshí zhǎng, bìngqiě duì jiǎnglì shèjì jíwéi mǐngǎn, róngyì xiànrù jìbù zuì yōu huò cèlüè bù wěndìng de kùnjìng.
Learning via rewards and penalties.Reinforcement learning is a machine learning method that uses rewards and penalties to guide agents in exploring an environment and discovering optimal strategies. Its advantages include the ability to handle complex, dynamic, and unknown environments through continuous trial and error, leading to self-improvement; however, its drawbacks are also notable, such as low sample efficiency, lengthy training periods, and high sensitivity to reward design, which can cause the system to fall into suboptimal or unstable strategies. Overfitting 過学習.過学習とは、モデルが訓練データに対して非常に高い精度を達成する一方で、新たな未知のデータに対してはパフォーマンスが大幅に低下する現象を指します。訓練データに含まれる複雑なパターンや詳細を完全に捉えるという利点があるものの、その反面、モデルが細部に過剰に適応しすぎるため、汎用性が失われ、実際の運用環境での予測力が著しく低下するという重大な欠点も存在します
Kagakushū Kagakushū to wa, moderu ga kunren dēta ni taishite hijō ni takai seido o tassei suru ippō de, aratana michi no dēta ni taishite wa pafōmansu ga ōhaba ni teika suru genshō o sasu. Kunren dēta ni fukumareru fukuzatsu na patān ya shōsai o kanzen ni toraeru to iu riten ga aru mono no, sono hanmen, moderu ga saibū ni kajō ni tekio shisugiru tame, hanyōsei ga ushinaware, jissai no unyō kankyō de no yosokuryoku ga ichijirushiku teika suru to iu jūdaina ketten mo sonzai shimasu.
Model performs well on training data but poorly on new data. Overfitting refers to the phenomenon where a model achieves exceptionally high accuracy on training data but exhibits a significant drop in performance on new, unseen data. While one advantage is that it thoroughly captures the intricate patterns and details present in the training data, the major drawback is that the model becomes excessively adapted to those specifics, resulting in a loss of generalization and substantially diminished predictive power in real-world scenarios. Underfitting 欠拟合. 欠拟合是指模型结构过于简单，未能有效捕捉训练数据中的基本规律和复杂特征。这种情况虽然可能带来较高的计算效率，但在处理复杂数据时，其预测能力明显不足，导致模型泛化能力较差
Pinyin: Qiàn nǐhé. Qiàn nǐhé shì zhǐ móxíng jiégòu guòyú jiǎndān, wèi néng yǒuxiào bǔzhuō xùnliàn shùjù zhōng de jīběn guīlǜ hé fùzá tèzhēng. Zhè zhǒng qíngkuàng suīrán kěnéng dàilái jiào gāo de jìsuàn xiàolǜ, dàn zài chǔlǐ fùzá shùjù shí, qí yùcè nénglì míngxiǎn bùzú, dǎozhì móxíng fànhuà nénglì jiào chà.
Model is too simple, failing to capture underlying patterns.Underfitting refers to a situation where the model is too simple to effectively capture the underlying patterns and complex features of the training data. While it may benefit from higher computational efficiency, its predictive performance on complex data is significantly compromised, resulting in poor generalization. Bias-Variance Tradeoff Баланс между смещением и дисперсией модели для уменьшения ошибки Баланс между смещением и дисперсией модели — это компромисс между простотой модели и её способностью к обобщению. Слишком высокая смещенность приводит к недообучению, а чрезмерная дисперсия — к переобучению, поэтому оптимальная настройка модели помогает минимизировать общую ошибку.
Balancing model complexity to reduce error. The bias-variance tradeoff involves finding the right balance between model simplicity and its ability to generalize. Too much bias causes underfitting, while too much variance leads to overfitting, so fine-tuning the model is essential to minimize overall error. Cross Validation クロスバリデーションは、モデルの汎化能力を評価するための技法です。データセットを複数のサブセットに分割し、各サブセットを順番にテストデータとして使用することで、モデルが未知のデータに対してどれだけ適応できるかを検証します。この手法により、過学習や欠拟合のリスクを低減し、より信頼性の高い評価が可能となります
Kurosu baridēshon wa, moderu no hanka nōryoku o hyōka suru tame no gihō desu. Dētasetto o fukusū no sabusetto ni bunkatsu shi, kaku sabusetto o junban ni tesuto dēta to shite shiyō suru koto de, moderu ga michi no dēta ni taishite dore dake tekio dekiru ka o kenshō shimasu. Kono shuhō ni yori, kagakushū ya ken nihi no risuku o teigen shi, yori shinraisei no takai hyōka ga kanō to narimasu.
Cross validation is a technique used to evaluate a model’s generalization capability. By splitting the dataset into multiple subsets and sequentially using each subset as test data, it verifies how well the model adapts to unseen data. This approach helps reduce the risks of overfitting and underfitting, leading to a more reliable evaluation. Train-test Split 将数据分成训练集和测试集。 将数据分成训练集和测试集是一种基本的数据预处理方法。通过将数据划分为两部分，一部分用于训练模型以捕捉数据特征，另一部分用于评估模型的泛化能力。这种分割方法可以有效防止模型过拟合，并确保其在实际场景中的表现稳定。
Pinyin: Jiāng shùjù fēnchéng xùnliàn jí hé cèshì jí. Jiāng shùjù fēnchéng xùnliàn jí hé cèshì jí shì yī zhǒng jīběn de shùjù yùchǔlǐ fāngfǎ. Tōngguò jiāng shùjù huàfēn wéi liǎng bùfèn, yī bùfèn yòng yú xùnliàn móxíng yǐ bǔzhuō shùjù tèzhēng, lìng yī bùfèn yòng yú pínggū móxíng de fànhuà nénglì. Zhè zhǒng fēngē fāngfǎ kěyǐ yǒuxiào fángzhǐ móxíng guò nǐhé, bìng quèbǎo qí zài shíjì chǎngjǐng zhōng de biǎoxiàn wěndìng.
Dividing data into training and testing sets.Dividing data into training and testing sets is a basic data preprocessing method. By partitioning data into two parts, one part is used to train the model to capture data features, while the other is used to evaluate the model's generalization ability. This splitting method effectively prevents overfitting and ensures stable performance in real-world scenarios. Accuracy Metric Точность: доля правильных предсказаний. Точность — это ключевая метрика оценки эффективности модели, рассчитываемая как отношение числа верных предсказаний к общему числу предсказаний. Она позволяет понять, насколько модель правильно классифицирует данные, однако в случаях несбалансированных классов может быть недостаточной для комплексной оценки.
Proportion of correct predictions. Accuracy is a fundamental performance metric calculated as the ratio of correct predictions to the total number of predictions. It provides a clear measure of how well a model is classifying data, though it may not fully capture performance nuances in scenarios with imbalanced classes. Precision Metric 精度. 精度は、モデルが陽性と予測したサンプルのうち、実際に陽性である割合を示す評価指標です。この指標は、偽陽性をどれだけ抑制できているかを反映し、誤検出を最小限に抑えることが求められるアプリケーションで特に重要視されます
Seido Seido wa, moderu ga yōsei to yosoku shita sanpuru no uchi, jissai ni yōsei de aru wariai o shimesu hyōka shihyō desu. Kono shihyō wa, gi-yōsei o dore dake yokusei dekite iru ka o han'ei shi, go-kenshutsu o saishōgen ni osaeru koto ga motomerareru apurikēshon de toku ni jūyōshi saremasu.
Proportion of true positives among predicted positives. Precision is an evaluation metric that indicates the proportion of predicted positive samples that are actually positive. This metric reflects how effectively false positives are minimized, and it is particularly important in applications where reducing misdetections is critical. Recall Metric 召回率是衡量模型识别所有实际正样本能力的指标。它计算模型正确识别的正样本在所有真实正样本中所占的比例。较高的召回率意味着模型能捕获大部分真实正样本，对于需要全面检测的任务尤为重要。
Pinyin: Zhàohuí lǜ shì héngliáng móxíng shíbié suǒyǒu zhēnshí zhèng yàngběn nénglì de zhǐbiāo. Tā jìsuàn móxíng zhèngquè shíbié de zhèng yàngběn zài suǒyǒu zhēnshí zhèng yàngběn zhōng suǒ zhàn de bǐlì. Jiào gāo de zhàohuí lǜ yìwèi zhe móxíng néng bǔhuò dàbùfèn zhēnshí zhèng yàngběn, duìyú xūyào quánmiàn jiǎncè de rènwù yóuwéi zhòngyào.
Proportion of true positives among actual positives. Recall is a metric that evaluates the model's ability to identify all actual positive samples. It calculates the proportion of true positives among all real positive cases. A higher recall indicates that the model is capable of capturing most of the true positives, which is especially crucial for tasks requiring comprehensive detection. F1-score Metric Эф уан ско: мера — это гармоническое среднее между точностью и полнотой. Данная метрика объединяет оба показателя, что позволяет учитывать как ложноположительные, так и ложноотрицательные ошибки, обеспечивая сбалансированную оценку работы модели, особенно в условиях несбалансированных классов. Однако в некоторых задачах может возникнуть необходимость уделить больше внимания одному из показателей, если его важность существенно превышает влияние другого.
Harmonic mean of precision and recall. The F1-score is the harmonic mean of precision and recall, merging these two metrics into a single performance measure. Its advantage lies in balancing the impact of false positives and false negatives, providing a well-rounded evaluation of model performance, particularly in imbalanced class scenarios. However, in certain tasks, one metric might be prioritized over the other if its significance outweighs the other’s contribution. AUC-ROC Metric 「エーユーシー・アールオーシー」は、モデルが異なるクラスを正確に識別する能力を評価する指標です。ROC曲線の下の面積を計算することで求められ、この値が大きいほど、モデルの識別力が高いことを示します。
"Ēyūshī Āru Ōshī" wa, moderu ga kotonaru kurasu o seikaku ni shikibetsu suru nōryoku o hyōka suru shihyō desu. ROC kyokusen no shita no menseki o keisan suru koto de motomerare, atai ga ōkii hodo, moderu no shikibetsu-ryoku ga takai koto o shimeshimasu.
"AUC-ROC" is a metric used to evaluate a model's ability to accurately distinguish between different classes. It is determined by calculating the area under the ROC curve, and a higher value indicates a stronger discriminative ability of the model. MSE Metric 均方误差（“姆艾斯伊”）是用于回归模型的一项常见评估指标。它通过计算预测值与实际值之间误差的平方，然后求取平均值，从而反映模型预测误差的整体大小。均方误差值越低，表明模型的预测性能越好。
Jūn fāng wùchā (“Mǔ ài sī yī”) shì yòng yú huíguī móxíng de yī xiàng chángjiàn pínggū zhǐbiāo. Tā tōngguò jìsuàn yùcè zhí yǔ shíjì zhí zhī jiān wùchā de píngfāng, ránhòu qiúqǔ píngjūn zhí, cóng'ér fǎnyìng móxíng yùcè wùchā de zhěngtǐ dàxiǎo. Jūn fāng wùchā zhí yuè dī, biǎoshì móxíng de yùcè xìngnéng yuè hǎo.
Mean Squared Error (MSE) is a common evaluation metric used for regression models. It reflects the overall magnitude of prediction errors by calculating the square of the difference between predicted and actual values and then averaging these squared differences. A lower Mean Squared Error indicates better predictive performance of the model. RMSE Metric Корень из среднеквадратичной ошибки (эр эм эс и: мера) Эр эм эс и: мера — это метрика для оценки регрессионных моделей, представляющая собой квадратный корень из среднего квадратичного отклонения, полученного из эм эс и (эм эс и). Данная мера позволяет интерпретировать ошибку в тех же единицах, что и исходные данные, и даёт представление о средней величине отклонения предсказаний модели от реальных значений.
Root Mean Squared Error (RMSE) is a metric used for evaluating regression models. It represents the square root of the average squared deviation (MSE), allowing the error to be interpreted in the same units as the original data and providing insight into the average magnitude of deviation of the model's predictions from the actual values.. R^2 Metric 「アールツー」（決定係数）は、モデルがデータの分散のうちどれだけの割合を説明できるかを示す指標です。値が1に近いほど、モデルがデータの変動を的確に捉えていることを意味し、モデルの適合度を評価する上で重要な役割を果たします。
"Āru tsū" (Kettei keisū) wa, moderu ga dēta no bunsan no uchi dore dake no wariai o setsumei dekiru ka o shimesu shihyō desu. Atai ga ichi ni chikai hodo, moderu ga dēta no hendō o tekikaku ni toraete iru koto o imi shi, moderu no tekigōdo o hyōka suru ue de jūyōna yakuwari o hatashimasu.
"R^2" (Coefficient of Determination) is a metric that indicates the proportion of the variance in the data that is explained by the model. A value closer to 1 means the model captures the variability of the data effectively, playing a crucial role in evaluating the model's fit. Hyperparameter Tuning 优化参数调整是指在模型训练过程中，通过试验不同的参数组合来寻找最佳配置，从而提高模型的预测准确性和泛化能力。该方法在模型开发中具有关键作用，能够有效防止过拟合或欠拟合，并为模型性能的提升提供有力支持
Yōu huà cān shù tiáo zhěng shì zhǐ zài móxíng xùnliàn guòchéng zhōng, tōngguò shìyàn bùtóng de cān shù zǔhé lái xúnzhǎo zuì jiā pèizhì, cóng'ér tígāo móxíng de yùcè zhǔnquè xìng hé fànhuà nénglì. Gāi fāngfǎ zài móxíng kāifā zhōng jùyǒu guānjiàn zuòyòng, nénggòu yǒuxiào fángzhǐ guò nǐhé huò qiàn nǐhé, bìng wèi móxíng xìngnéng de tíshēng tígōng yǒulì zhīchí.
Hyperparameter tuning refers to the process of experimenting with different parameter combinations during model training to find the optimal configuration, thereby enhancing the model's predictive accuracy and generalization ability. This method plays a crucial role in model development, effectively preventing overfitting or underfitting and providing robust support for improved model performance. GridSearch «Гридсёрч» — Систематический перебор заданных гиперпараметров «Гридсёрч» — это метод, при котором осуществляется последовательный перебор набора гиперпараметров для определения оптимальной конфигурации модели. Такой подход помогает выявить наилучшие настройки, улучшая качество и стабильность работы модели, а также снижая риск переобучения или недообучения
GridSearch is a method that systematically iterates over a set of specified hyperparameters to determine the optimal model configuration. This approach helps identify the best settings, improving the model's performance and stability while reducing the risk of overfitting or underfitting. RandomSearch 「ランダムサーチ」は、ハイパーパラメータ空間をランダムにサンプリングする手法です。指定された範囲内からランダムに値を選び出し、最適なモデル設定を探索することで、計算資源を節約しつつ効率的なチューニングが可能となります。
"Randamu sāchi" wa, haipāparametā kūkan o randamu ni sanpurinngu suru shuhō desu. Shitei sareta han'i-nai kara randamu ni atai o erabi dashi, saiteki na moderu settei o tansaku suru koto de, keisan shigen o setsuyaku shi tsutsu kōritsuteki na chūningu ga kanō to narimasu.
RandomSearch is a technique that involves randomly sampling the hyperparameter space. By selecting values at random within a specified range, it explores the optimal model settings, enabling efficient tuning while conserving computational resources. Bayesian Optimization 贝叶斯优化是一种基于概率模型的超参数调优方法。它通过构建代理模型来预测不同超参数配置下模型的表现，并利用贝叶斯定理不断更新预测模型，从而高效地搜索出最佳的超参数组合
Bèi yè sī yōu huà shì yī zhǒng jīyú gàilǜ móxíng de chāo cānshù tiáo yōu fāngfǎ. Tā tōngguò gòujiàn dàilǐ móxíng lái yùcè bùtóng chāo cānshù pèizhì xià móxíng de biǎoxiàn, bìng lìyòng bèi yè sī dìnglǐ bùduàn gēngxīn yùcè móxíng, cóng'ér gāoxiào dì sōusuǒ chū zuì jiā de chāo cānshù zǔhé.
Bayesian Optimization is a hyperparameter tuning method based on a probabilistic model. It constructs a surrogate model to predict the model's performance under different hyperparameter configurations and uses Bayes' theorem to continuously update the prediction model, thereby efficiently searching for the optimal hyperparameter combination.. Bayes' theorem
贝叶斯定理是一种描述条件概率关系的数学公式。它表达了在已知某些证据的情况下，事件发生概率如何更新。公式通常写作：概率（事件甲｜事件乙）＝ 概率（事件乙｜事件甲）× 概率（事件甲）÷ 概率（事件乙），其中“概率（事件甲）”表示事件甲发生前的先验概率，“概率（事件乙｜事件甲）”表示在事件甲发生后事件乙的条件概率。
Bèi yè sī dìnglǐ shì yī zhǒng miáoshù tiáojiàn gàilǜ guānxì de shùxué gōngshì. Tā biǎodále zài zhīyǒu mǒuxiē zhèngjù de qíngkuàng xià, shìjiàn fāshēng gàilǜ rúhé gēngxīn. Gōngshì tōngcháng xiězòu: gàilǜ (shìjiàn jiǎ｜shìjiàn yǐ) děngyú gàilǜ (shìjiàn yǐ｜shìjiàn jiǎ) chéng yǐ gàilǜ (shìjiàn jiǎ) chúyǐ gàilǜ (shìjiàn yǐ), qízhōng “gàilǜ (shìjiàn jiǎ)” biǎoshì shìjiàn jiǎ fāshēng qián de xiānyán gàilǜ, “gàilǜ (shìjiàn yǐ｜shìjiàn jiǎ)” biǎoshì zài shìjiàn jiǎ fāshēng hòu, shìjiàn yǐ de tiáojiàn gàilǜ.
Bayes' theorem is a mathematical formula that describes the relationship of conditional probabilities. It explains how the probability of an event is updated in light of new evidence. The formula is typically written as: Probability (Event A / Event B) = Probability (Event B / Event A) × Probability (Event A) ÷ Probability (Event B), where "Probability (Event A)" represents the prior probability of Event A, and "Probability (Event B / Event A)" represents the conditional probability of Event B given that Event A has occurred. Model Selection & Validation Выбор лучшей модели посредством методов валидации Выбор лучшей модели включает использование различных методов валидации, таких как разбиение данных на обучающую и валидационную выборки или кросс-валидация. Эти техники позволяют объективно оценить способность модели к обобщению и избежать переобучения, что критически важно для её успешного применения в реальных задачах.
Choosing the best model through validation techniques involves using various methods, such as splitting the data into training and validation sets or employing cross-validation. These techniques enable an objective assessment of the model's generalization ability and help prevent overfitting, which is crucial for its effective application in real-world tasks. Early Stopping 「早期停止」とは、モデルの訓練中に評価指標の改善が見られなくなった時点で学習を終了する手法です。これにより、過学習を防止し、最適なモデルの性能を維持することが可能となります。
"Sōki teishi" to wa, moderu no kunren-chū ni hyōka shihyō no kaizen ga mirarenu natta jiten de gakushū o shūryō suru shuhō desu. Kore ni yori, kagakushū o bōshi shi, saiteki na moderu no seino o iji suru koto ga kanō to narimasu.
Early Stopping is a technique that halts training when the performance metric ceases to improve. This helps prevent overfitting and maintains the optimal performance of the model. Regularization Techniques 正则化技术是防止模型过拟合的一组方法。通过在损失函数中添加惩罚项，如“艾勒壹正则化”与“艾勒贰正则化”，这些技术能够约束模型的复杂度，从而提高泛化能力。它们有助于平衡模型在拟合训练数据与保持简洁之间的权衡，防止模型过于依赖训练数据中的噪声。
Zhèng zé huà jì shù shì fángzhǐ móxíng guò nǐhé de yī zǔ fāngfǎ. Tōngguò zài sǔnshī hánshù zhōng tiānjiā chéngfá xiàng, rú “Ài lè yī zhèng zé huà” yǔ “Ài lè èr zhèng zé huà”, zhèxiē jìshù nénggòu yuēshù móxíng de fùzá dù, cóng'ér tígāo fànhuà nénglì. Tāmen yǒu zhù yú pínghéng móxíng zài nǐhé xùnliàn shùjù yǔ bǎochí jiǎnjié zhī jiān de quánhéng, fángzhǐ móxíng guòyú yīlài xùnliàn shùjù zhōng de zàoyīn.
Regularization techniques are methods used to prevent overfitting in models. By adding penalty terms to the loss function, such as “L1 regularization” and “L2 regularization” (represented as “Ài lè yī zhèng zé huà” and “Ài lè èr zhèng zé huà” in Chinese quotes), these techniques help constrain the model’s complexity, thereby enhancing its generalization ability. They assist in balancing the model’s capacity to fit the training data against the need to maintain simplicity, preventing it from over-relying on noise in the data.. Feature Признаки (фичи) Признаки — это измеримые характеристики данных, используемые для обучения модели. Например, при прогнозировании цены недвижимости признаки могут включать площадь, количество комнат, местоположение и возраст здания. Эти переменные помогают алгоритму выявлять закономерности, влияющие на стоимость, и тем самым строить более точные прогнозы.
Features are measurable attributes of the data used for training a model. For instance, when predicting house prices, features might include the area, the number of rooms, location, and the age of the building. These variables help the algorithm identify patterns that influence the price, thereby enabling more accurate predictions Parameter
Параметры — это внутренние коэффициенты модели, которые оптимизируются в процессе обучения для достижения наилучшего соответствия данным. Например, в линейной регрессии параметры включают коэффициенты при каждом признаке и свободный член. Если мы предсказываем цену дома, модель может иметь уравнение вида: Цена = w₁ × (площадь) + w₂ × (количество комнат) + b, где w₁, w₂ и b — это параметры, которые настраиваются для минимизации ошибки прогноза. В нейронной сети параметры представлены весами и смещениями, которые связывают нейроны между слоями, и они обновляются в процессе обратного распространения ошибки.
Parameters are the internal coefficients of a model that are optimized during training to best fit the data. For example, in linear regression, parameters include the coefficients for each feature and a bias term. If predicting a house price, the model might use an equation like: Price = w₁ × (area) + w₂ × (number of rooms) + b, where w₁, w₂, and b are parameters that are adjusted to minimize prediction error. In neural networks, parameters are represented by weights and biases that connect neurons across layers, and they are updated during the backpropagation process Dropout Случайное отключение нейронов при обучении для уменьшения переобучения Dropout — это техника регуляризации, которая заключается в случайном «выключении» части нейронов во время обучения нейронной сети. Такой подход препятствует чрезмерной адаптации модели к обучающим данным, снижая риск переобучения. Использование Dropout помогает модели лучше обобщать информацию, поскольку она не становится слишком зависимой от отдельных нейронных связей, что улучшает её способность работать с новыми данными.
Randomly dropping neurons during training to reduce overfitting Dropout is a regularization technique that involves randomly "dropping out" a subset of neurons during the training process. This approach prevents the model from becoming overly reliant on specific neurons, thereby reducing the risk of overfitting. By forcing the network to learn more robust features, dropout enhances the model's ability to generalize to new, unseen data. Data Visualization in ML データ可視化は、機械学習においてデータの分布や傾向を視覚的に理解するための手法です。グラフやプロットを用いることで、データセット内のパターンや異常値、相関関係などを直感的に把握し、モデルの改善や意思決定に役立てることができます
Dēta kashika wa, kikai gakushū ni oite dēta no bunsoku ya keikō o shikakuteki ni rikai suru tame no shuhō desu. Gurafu ya purotto o mochiiru koto de, dētasetto nai no patān ya ijōchi, sōkan kankei nado o chokkan-teki ni haaku shi, moderu no kaizen ya ishi kettei ni yakudateru koto ga dekimasu.
Data visualization in machine learning involves using plots to visually understand data distribution and trends. By employing graphs and plots, one can intuitively grasp patterns, anomalies, and correlations within the dataset, thereby supporting model improvement and informed decision-making. Exploratory Data Analysis (EDA) 探索性数据分析是指通过统计图表、数据摘要等方法对数据集进行初步分析，以揭示数据的结构、分布、异常值及潜在相关性。该方法为后续的特征工程和模型构建提供有价值的见解和依据。
Tàn suǒ xìng shù jù fēn xī shì zhǐ tōngguò tǒngjì túbiǎo, shùjù zhāiyào děng fāngfǎ duì shùjù jí jìnxíng chūbù fēnxī, yǐ jiēshì shùjù de jiégòu, fēnbù, yìcháng zhí jí qiánzài xiāngguān xì. Gāi fāngfǎ wèi hòuxù de tèzhēng gōngchéng hé móxíng gòujiàn tígōng yǒu jiàzhí de jiànjiě hé yījù.
Exploratory Data Analysis (EDA) involves analyzing data using statistical plots and summaries to reveal its structure, distribution, outliers, and potential correlations. This approach provides valuable insights and a foundation for subsequent feature engineering and model development. Loss Functions Функции потерь — это математические выражения, используемые для количественной оценки ошибки модели. Они измеряют разницу между предсказанными значениями и фактическими данными, позволяя алгоритму оптимизации корректировать параметры модели для уменьшения этой ошибки. Например, среднеквадратичная ошибка (MSE) часто применяется для регрессионных задач, а кросс-энтропия — для задач классификации
Loss functions are mathematical expressions used to quantify the error of a model. They measure the difference between the predicted values and the actual data, enabling the optimization algorithm to adjust the model's parameters to reduce this error. For instance, Mean Squared Error (MSE) is commonly used for regression tasks, while cross-entropy is applied to classification problems. Loss Functions 损失函数是在机器学习中用于量化模型预测误差的重要工具。它通过比较模型的预测输出与真实值之间的差异，计算出一个数值来表示误差的大小。在模型训练过程中，算法会调整参数以尽可能降低损失函数的值，从而提高模型的预测准确性。常见的损失函数有均方误差（“姆艾斯伊”）和交叉熵损失等。
Sǔnshī hánshù shì zài jīqì xuéxí zhōng yòng yú liànghuà móxíng yùcè wùchā de zhòngyào gōngjù. Tā tōngguò bǐjiào móxíng de yùcè shūchū yǔ zhēnshí zhí zhī jiān de chāyì, jìsuàn chū yīgè shùzhí lái biǎoshì wùchā de dàxiǎo. Zài móxíng xùnliàn guòchéng zhōng, suànfǎ huì tiáozhěng cānshù yǐ jǐn kěnéng jiàngdī sǔnshī hánshù de zhí, cóng'ér tígāo móxíng de yùcè zhǔnquè xìng. Chángjiàn de sǔnshī hánshù yǒu jūn fāng wùchā (“Mǔ ài sī yī”) hé jiāochā yàng sǔnshī děng.
Loss functions are essential tools in machine learning used to quantify the error of a model's predictions. They compute a numerical value representing the magnitude of the error by comparing the model's predicted outputs with the actual values. During training, the algorithm adjusts the parameters to minimize the loss function value, thereby improving the model's predictive accuracy. Common loss functions include Mean Squared Error (MSE) and Cross-Entropy Loss, among others.. Optimization Algorithms 最適化アルゴリズムとは、モデルのパラメータを更新し、損失関数の値を最小化するための手法です。例えば、ストカスティック・グラディエント・デセント（「エスジーディー」）、アダム（「アダム」）、およびアールエムエス・プロップ（「アールエムエスプロップ」）などがあり、各手法はそれぞれ異なる特性と利点を持ち、トレーニングの効率と精度向上に寄与します。
Saiteki-ka arugorizumu to wa, moderu no parameta o kōshin shi, sonshitsu kansū no atai o saishōka suru tame no shuhō desu. Tatoeba, sutokasutikku guradiēnto desento (“Esujīdī”), Adamu (“Adamu”), oyobi āruesu puroppu (“Āru Emu Esu Puroppu”) nado ga ari, kaku shuhō wa sorezore kotonaru tokusei to riten o mochi, torēningu no kōritsu to seido kōjō ni kiyosuru.u
Optimization algorithms are methods used to update a model's parameters in order to minimize the loss function. For example, Stochastic Gradient Descent (SGD), Adam, and RMSProp are common techniques, each with distinct characteristics and advantages that contribute to improved training efficiency and accuracy. Activation Functions 激活函数是在神经网络中引入非线性特性的重要工具。它们通过对神经元输入进行非线性变换，使网络能够学习和表达复杂的模式和关系，从而提升模型的表达能力。常见的激活函数包括“瑞露”（对应 ）、“西格莫伊德”（对应 ）以及“坦赫”（对应 ）等，每种函数在不同的场景中各具优势。
Pinyin: Jī huó hán shù shì zài shénjīng wǎngluò zhōng yǐnrù fēi xiànxìng tèzhēng de zhòngyào gōngjù. Tāmen tōngguò duì shénjīngyuán shūrù jìnxíng fēi xiànxìng biànhuàn, shǐ wǎngluò nénggòu xuéxí hé biǎodá fùzá de móshì hé guānxi, cóng'ér tíshēng móxíng de biǎodá nénglì. Chángjiàn de jī huó hán shù bāokuò “Ruìlù” (duìyìng ReLU), “Xīgémòyīdé” (duìyìng Sigmoid) yǐjí “Tǎnhè” (duìyìng Tanh) děng, měi zhǒng hánshù zài bùtóng de chǎngjǐng zhōng gè jù yōushì.
Activation functions are essential tools in neural networks that introduce non-linearity. They apply non-linear transformations to the inputs of neurons, enabling the network to learn and express complex patterns and relationships, thereby enhancing the model's expressive power. Common activation functions include “Ruìlù” (corresponding to ReLU), “Xīgémòyīdé” (corresponding to Sigmoid), and “Tǎnhè” (corresponding to Tanh), each with distinct advantages in different scenarios. Introduce non-linearity in neural networks.Neural Network Architectures Архитектура нейронных сетей определяет, как нейроны организованы и связаны между собой для решения конкретной задачи. Различные архитектуры (например, полносвязные, сверточные, рекуррентные сети) предназначены для различных типов данных и задач. Важным элементом любой архитектуры является использование активационных функций, которые вводят нелинейность, позволяющую сети моделировать сложные зависимости и адаптироваться к разнообразным паттернам в данных.
Neural network architectures refer to the design and structure of networks, defining how neurons are organized and interconnected to solve specific tasks. Different architectures (such as fully connected, convolutional, and recurrent networks) are tailored for various types of data and problems. A key component in any architecture is the use of activation functions that introduce non-linearity, enabling the network to model complex relationships and adapt to diverse patterns in the data.. 常见的激活函数有“瑞露”、“西格莫伊德”和“坦赫”，它们在不同场景下各有千秋。“瑞露”因计算简单、收敛迅速而受到青睐，十分适合用于训练深层神经网络，但其不足之处在于容易造成部分神经元失活，始终输出零值；“西格莫伊德”能将输出严格控制在（零，一）的区间内，适合用于概率计算，但其容易出现饱和现象，导致梯度逐渐消失，从而影响深层网络的学习效果；“坦赫”则将输出调整在（负一，一）的范围内，使得输出更为居中，有助于梯度的平稳更新，但在非常深的网络中也可能面临梯度消失的问题。
Chángjiàn de jīhuó hánshù yǒu “Ruìlù”, “Xīgémòyīdé” hé “Tǎnhè”, tāmen zài bùtóng chǎngjǐng xià gè yǒu qiānqiū. “Ruìlù” yīn jìsuàn jiǎndān, shōulù xùnsù ér shòudào qīnglài, shífēn shìhé yòng yú xùnliàn shēncéng shénjīng wǎngluò, dàn qí bùzú zhī chù zài yú róngyì zàochéng bùfèn shénjīngyuán shīhuó, shǐzhōng shūchū língzhí; “Xīgémòyīdé” néng jiāng shūchū yángé kòngzhì zài (líng, yī) de qūjiān nèi, shìhé yòng yú gàilǜ jìsuàn, dàn qí róngyì chūxiàn bǎohé xiànxiàng, dǎozhì tī dù zhújiàn xiāoshī, cóng'ér yǐngxiǎng shēncéng wǎngluò de xuéxí xiàoguǒ; “Tǎnhè” zé jiāng shūchū tiáozhěng zài (fù yī, yī) de fànwéi nèi, shǐdé shūchū gèng wéi jūzhōng, yǒuzhù yú tī dù de píngwěn gēngxīn, dàn zài fēicháng shēn de wǎngluò zhōng yě kěnéng miànduì tī dù xiāoshī de wèntí.
Common activation functions include “Ruìlù” (corresponding to ReLU), “Xīgémòyīdé” (corresponding to Sigmoid), and “Tǎnhè” (corresponding to Tanh), each with its own strengths and weaknesses in various scenarios. ReLU is favored for its computational simplicity and fast convergence, making it highly suitable for training deep neural networks, but its drawback is that it can cause some neurons to become inactive, consistently outputting zero. Sigmoid restricts its outputs to the interval (0, 1), which is useful for probability calculations; however, it is prone to saturation and vanishing gradients, thereby impeding the learning process in deep networks. Tanh adjusts outputs within the range (–1, 1) to center them better, which aids in smooth gradient updates, yet it too may encounter vanishing gradient issues in very deep architectures. Convolutional Neural Networks (CNNs) 畳み込みニューラルネットワークは画像データの解析に特化したニューラルネットワークの一種です。これらのネットワークは画像の局所的な特徴を抽出するために、畳み込み層を用いて情報を段階的に処理します。そのため、画像分類、物体検出、セグメンテーションなどのタスクにおいて非常に高い性能を発揮します。また、パラメータ数を削減し計算効率を向上させる利点がある一方で、深層化に伴う学習の難しさなどの課題も存在します。
Tatamikomi nyūranu nettowāku wa gazō dēta no kaiseki ni tokka shita nyūranu nettowāku no isshu desu. Korera no nettowāku wa, gazō no kyokusokuteki na tokuchō o chūshutsu suru tame ni, tatamikomi sō o mochiite jōhō o dankai-teki ni shori shimasu. Sono tame, gazō bunrui, buttai kenshutsu, segumentēshon nado no tasuku ni oite hijō ni takai seinō o hakki shimasu. Mata, parameta sū o sakugen shi keisan kōritsu o kōjō saseru riten ga aru ippō de, shinsō-ka ni tomonau gakushū no muzukashisa nado no kadai mo sonzai shimasu.
Convolutional Neural Networks are a type of neural network specialized for analyzing image data. These networks use convolutional layers to extract local features from images and process information in a hierarchical manner. Consequently, they exhibit very high performance in tasks such as image classification, object detection, and segmentation. Additionally, they offer the advantage of reducing the number of parameters and improving computational efficiency, while also facing challenges such as the difficulty of training deeper networks. Recurrent Neural Networks (RNNs) 循环神经网络是一类专门用于处理序列数据的神经网络。它们能够捕捉数据中的时间依赖性，通过递归结构传递隐藏状态，从而有效地对序列数据进行建模。这种网络在自然语言处理、时间序列预测以及语音识别等领域有着广泛应用，但在处理过长序列时可能会遇到梯度消失或爆炸的问题。
Xún huán shén jīng wǎng luò shì yī lèi zhuān mén yòng yú chǔ lǐ xù liè shù jù de shén jīng wǎng luò. Tā men néng gòu bǔ huò shù jù zhōng de shí jiān yī lài xì, tōng guò dì guī jié gòu chuán dì yǐn cáng zhuàng tài, cóng ér yǒu xiào de duì xù liè shù jù jìn xíng jiàn mó. Zhè zhǒng wǎng luò zài zì rán yǔ yán chǔ lǐ, shí jiān xù liè yù cè yǐ jí yǔ yīn shí bié děng lǐng yù yǒu zhe guǎng fàn yìng yòng, dàn zài chǔ lǐ guò cháng xù liè shí kě néng huì yù dào tī dù xiāo shī huò bào zhà de wèn tí.
Recurrent Neural Networks are a class of neural networks specifically designed for processing sequential data. They capture temporal dependencies in the data by recursively transmitting hidden states through their structure, thereby effectively modeling sequences. These networks are widely applied in fields such as natural language processing, time series forecasting, and speech recognition, although they may encounter issues like vanishing or exploding gradients when processing very long sequences. Transfer Learning Использование предварительно обученных моделей для новых задач Трансферное обучение представляет собой подход, при котором предварительно обученная модель используется как основа для решения новой, часто смежной задачи. Такой метод позволяет значительно сократить время обучения и снизить требования к объему данных, поскольку модель уже содержит знания о характерных признаках, которые можно адаптировать к новым условиям. Это особенно полезно, когда доступно ограниченное количество данных для конкретной задачи.
Transfer learning is an approach where a pre-trained model is used as a foundation for solving a new, often related, task. This method significantly reduces training time and data requirements since the model already possesses knowledge of characteristic features that can be adapted to the new context. It is particularly useful when only a limited amount of data is available for the specific task. Ensemble Methods アンサンブル学習は、複数のモデルを組み合わせることで、それぞれのモデルが持つ弱点を補完し、全体としての予測性能を向上させる手法です。たとえば、バギング、ブースティング、スタッキングなどの方法があり、これらの手法を活用することで、単一のモデルよりも堅牢で精度の高い予測が可能となります。
Ansanburu gakushū wa, fukusū no moderu o kumiawaseru koto de, sorezore no moderu ga motsu jakuten o hokkan shi, zentai to shite no yosoku seinō o kōjō saseru shuhō desu. Tatoeba, bagingu, būsutingu, sutakkingu nado no hōhō ga ari, korera no shuhō o katsuyō suru koto de, tan'itsu no moderu yori mo kenrō de seido no takai yosoku ga kanō to narimasu.
Ensemble methods involve combining multiple models to complement each model's weaknesses, thereby enhancing the overall predictive performance. For example, techniques such as bagging, boosting, and stacking are used to create predictions that are more robust and accurate than those produced by any single model. Dimensionality Reduction 降维是一种技术手段，通过提取数据中最为关键的特征并剔除冗余信息来减少特征数量。常用的降维方法包括“皮西艾”和“提斯恩艾”。前者通过正交变换将原始数据映射到低维空间中，而后者利用概率分布保留数据的局部结构，使得高维数据能够在二维或三维空间中直观呈现。这两种方法在提高模型训练效率、降低计算复杂度以及实现数据可视化等方面具有重要意义
Jiàng wéi shì yī zhǒng jìshù shǒuduàn, tōngguò tíqǔ shùjù zhōng zuì wéi guānjiàn de tèzhēng bìng tíchú rǒngyú xìnxī lái jiǎnshǎo tèzhēng shùliàng. Chángyòng de jiàng wéi fāngfǎ bāokuò “Pí xī ài” hé “Tí sī ēn ài”. Qián zhě tōngguò zhèngjiǎo biànhuàn jiāng yuánshǐ shùjù yìngshè dào dī wéi kōngjiān zhōng, ér hòu zhě lìyòng gàilǜ fēnbù bǎoliú shùjù de júbù jiégòu, shǐdé gāo wéi shùjù nénggòu zài èr wéi huò sān wéi kōngjiān zhōng zhíguān chéngxiàn. Zhè liǎng zhǒng fāngfǎ zài tígāo móxíng xùnliàn xiàolǜ, jiàngdī jìsuàn fùzá dù yǐjí shíxiàn shùjù kěshìhuà děng fāngmiàn jùyǒu zhòngyào yìyì.
Dimensionality reduction is a technique that decreases the number of features by extracting the most critical characteristics from the data and eliminating redundant information. Common methods include PCA and t-SNE. PCA projects the original data into a lower-dimensional space using orthogonal transformations, while t-SNE preserves the local structure of the data through probability distributions, allowing high-dimensional data to be visually represented in two or three dimensions. Both methods are crucial for improving model training efficiency, reducing computational complexity, and facilitating data visualization. Clustering Algorithms Алгоритмы для группировки схожих данных представляют собой методы кластеризации, основанные на анализе сходства признаков. Одним из распространённых методов является алгоритм К-средних, который разделяет набор данных на несколько кластеров таким образом, чтобы объекты внутри каждого кластера были максимально похожи, а между кластерами — различны. Такой подход широко применяется для сегментации клиентов, обнаружения аномалий и других задач анализа данных.
Clustering algorithms are methods for grouping similar data based on the analysis of feature similarity. One common method is the K-means algorithm, which partitions a dataset into several clusters so that the objects within each cluster are as similar as possible, while those in different clusters are distinct. This approach is widely used for customer segmentation, anomaly detection, and other data analysis tasks. Anomaly Detection 異常検知は、データ内の通常のパターンから逸脱した不規則な挙動を識別する技術です。通常の傾向と大きく異なるデータ点を特定することで、システムの故障や詐欺、不審なイベントなどの早期発見に寄与し、様々な分野で重要な役割を果たします
Kenshutsu wa, dēta nai no tsūjō no patān kara itsudatsu shita fukisoku na tayū o shikibetsu suru gijutsu desu. Tsūjō no keikō to ōkiku kotonaru dēta ten o tokutei suru koto de, shisutemu no koshō ya sagi, fushin na ibento nado no sōki hakken ni kiyo shi, samazama na bun'ya de jūyō na yakuwari o hatashimasu.
Anomaly detection is a technique used to identify irregular behaviors in data that deviate from normal patterns. By pinpointing data points that differ significantly from usual trends, it contributes to the early detection of system failures, fraud, and suspicious events, playing a crucial role in various fields.. Data Augmentation 数据增强是一种通过对现有训练数据进行各种变换（例如旋转、缩放、平移、翻转、添加噪声等）来生成额外训练数据的技术。该方法可以扩充数据集的多样性，提高模型的鲁棒性，并有助于减少过拟合，使模型在实际应用中具备更好的泛化能力
Shù jù zēng qiáng shì yī zhǒng tōng guò duì xiàn yǒu xùn liàn shù jù jìn xíng gè zhǒng biàn huàn (lì rú xuán zhuǎn, suō fàng, píng yí, fān zhuǎn, tiān jiā zào shēng děng) lái shēng chéng é wài xùn liàn shù jù de jì shù. Gāi fāng fǎ kě yǐ kuò chōng shù jù jí de duō yàng xìng, tí gāo mó xíng de lǔ bàng xìng, bìng yǒu zhù yú jiǎn shǎo guò nǐ hé, shǐ mó xíng zài shí jì yìng yòng zhōng jù bèi gèng hǎo de fàn huà néng lì.
Data augmentation is a technique that generates additional training data by applying various transformations—such as rotation, scaling, translation, flipping, and adding noise—to existing training data. This method increases the diversity of the dataset, enhances the model's robustness, and helps reduce overfitting, thereby equipping the model with better generalization capability in practical applications. Temperature 温度 (Temperature)
决定：对确定性和创造力的需求。
0.0：用于需要相同、事实性和可重复答案的应用（如客服、代码生成）。高值 (0.7-1.0)：用于需要创意、多样性和探索性答案的应用（如故事创作、头脑风暴）。
Jué dìng: Duì què dìng xìng hé chuàng zào lì de xū qiú.
0.0: Yòng yú xū yào xiāng tóng, shì shí xìng hé kě chóng fù dá àn de yìng yòng (rú kè fú, dài mǎ shēng chéng). Gāo zhí (0.7-1.0): Yòng yú xū yào chuàng yì, duō yàng xìng hé tàn suǒ xìng dá àn de yìng yòng (rú gù shì chuàng zuò, tóu nǎo fēng bào).
Decision: Need for Determinism vs. Creativity.
0.0: Set for applications requiring the same, factual, and repeatable answers (e.g., customer service, code generation). High values (0.7-1.0): Set for applications requiring creativity, diversity, and exploration (e.g., story writing, brainstorming). Top-P (Nucleus Sampling) Top-P（核采样）
决定：允许使用的词汇范围和质量。
低值 (e.g., 0.5)：限制模型仅从最可能的词汇中选择，结果更集中、安全。高值 (e.g., 0.95)：允许模型从更广泛的词汇中选择，平衡多样性和连贯性。通常在 0.8 到 0.95 之间尝试。
Jué dìng: Yǔn xǔ shǐ yòng de cí huì fàn wéi hé zhì liàng.
Dī zhí (e.g., 0.5): Xiàn zhì mó xíng jǐn cóng zuì kě néng de cí huì zhōng xuǎn zé, jié guǒ gèng jí zhōng, ān quán. Gāo zhí (e.g., 0.95): Yǔn xǔ mó xíng cóng gèng guǎng fàn de cí huì zhōng xuǎn zé, píng héng duō yàng xìng hé lián guàn xìng. Tōng cháng zài 0.8 dào 0.95 zhī jiān cháng shì.
Decision: Range and quality of vocabulary allowed.
Low values (e.g., 0.5): Restricts the model to sampling only from the most probable tokens, resulting in focused, safer output. High values (e.g., 0.95): Allows sampling from a broader range of tokens, balancing diversity and coherence. Often tested between 0.8 and 0.95. Top-K Top-K
决定：选择的候选词汇数量的硬限制。
低值 (e.g., 10)：为下一个词选择设定一个严格的上限，限制了极端意外的可能性。高值 (e.g., 40-50)：允许模型考虑更多高概率词汇，适用于需要更广泛但仍有约束的词汇多样性的情况。通常与 Top-P 结合使用。
Jué dìng: Xuǎn zé de hòu xuǎn cí huì shù liàng de yìng xiàn zhì.
Dī zhí (e.g., 10): Wèi xià yī gè cí xuǎn zé shè dìng yī gè yán gé de shàng xiàn, xiàn zhì le jí duān yì wài de kě néng xìng. Gāo zhí (e.g., 40-50): Yǔn xǔ mó xíng kǎo lǜ gèng duō gāo gài lǜ cí huì, shì yòng yú xū yào gèng guǎng fàn dàn réng yǒu yuē shù de cí huì duō yàng xìng de qíng kuàng. Tōng cháng yǔ Top-P jié hé shǐ yòng.
Decision: Hard limit on the number of candidate tokens to choose from.
Low values (e.g., 10): Sets a strict upper bound on the choice for the next word, limiting the possibility of extreme surprises. High values (e.g., 40-50): Allows the model to consider a wider set of highly probable tokens, used when a broader but still constrained vocabulary diversity is needed. Often used in combination with Top-P. GCP Services for Machine Learning -- Vertex AI Primary Use Платформа Vertex AI предназначена для создания, обучения и развертывания моделей «под ключ». Эта система объединяет все этапы разработки машинного обучения в одном интерфейсе, что позволяет сократить время от идеи до продуктивного решения.
Vertex AI is an end-to-end machine learning platform that supports building, training, and deploying models. It integrates all stages of the ML lifecycle into a unified interface, thereby reducing the time from concept to production. Vertex AI Best For バーテックスエーアイは、フルライフサイクル管理向けに設計されており、データサイエンティストや機械学習エンジニアが、データの前処理からモデルの評価、運用まで一貫して管理できる環境を提供します。
Bātetokkusu Ēai wa, furu raifusaikuru kanri muke ni sekkei sarete ori, dēta saientisuto ya kikai gakushū enjinia ga, dēta no zenshori kara moderu no hyōka, un’yō made ikkan shite kanri dekiru kankyō o teikyō shimasu.
Vertex AI is designed for managing the full lifecycle of machine learning, making it ideal for data scientists and ML engineers who require an integrated environment to handle data preprocessing, model evaluation, and deployment. Vertex AI: Custom Model Support 【维泰克斯艾】 支持自定义模型，允许用户利用各种流行框架构建和训练个性化模型，以满足特定业务需求。
【Wéi tài kè sī ài】 zhī chí zì dìng yóu móxíng, yǔn xǔ yònghù lìyòng gè zhǒng liú xíng kuàngjià gòujiàn hé xùn liàn gè xìng huà móxíng, yǐ mǎn zú tè dìng yèwù xūqiú.
Vertex AI supports custom models, allowing users to build and train personalized models with various popular frameworks to meet specific business requirements. Vertex AI: Training and Deployment 【ВЕРТЕКС ЭЙ】 обеспечивает управление обучением и развертыванием моделей, эффективно распределяя вычислительные ресурсы и контролируя качество сервиса.
Vertex AI manages model training and deployment, efficiently allocating computing resources and maintaining service quality. Vertex AI: Hyperparameter Tuning バーテックスエーアイ】 はハイパーパラメータ自動調整機能を搭載し、最適なパラメータ設定を効率的に探索することで、モデル性能を向上させます。
Bātetokkusu Ēai wa, haipāparamēta jidō chōsei kinō o tōsai shi, saiteki na parameeta settei o kōritsuteki ni tansaku suru koto de, moderu seinō o kōjō saseru.
Vertex AI includes automated hyperparameter tuning, which efficiently searches for the optimal parameter configuration to enhance model performance Vertex AI: Model Monitoring 【维泰克斯艾】 提供模型监控功能，在模型部署后持续追踪性能变化，并及时预警潜在问题，确保系统稳定运行
【Wéi tài kè sī ài】 tígōng móxíng jiānkòng gōngnéng, zài móxíng bùshǔ hòu chíxù zhuīzōng xìngnéng biànhuà, bìng jíshí yùjǐng qiánzài wèntí, quèbǎo xìtǒng wěndìng yùnxíng.
Vertex AI offers model monitoring that continuously tracks performance changes after deployment and promptly alerts to potential issues, ensuring system stability. Vertex AI: Model Explainability 【ВЕРТЕКС ЭЙ】 обеспечивает объяснимость моделей, позволяя анализировать влияние отдельных факторов на предсказания и повышая прозрачность работы системы.
Vertex AI provides model explainability, enabling analysis of how individual factors influence predictions and increasing the system’s transparency. Vertex AI: Pipeline Orchestration 【バーテックスエーアイ】 はエンドツーエンドの機械学習パイプラインを統合的に管理し、複雑なワークフローの自動化を実現します。
Bātetokkusu Ēai wa, endo tsū endo no kikai gakushū paipurain o tōgōteki ni kanri shi, fukuzatsu na wākufurō no jidōka o jitsugen shimasu.
Vertex AI integrates end-to-end ML pipelines and automates complex workflows in a unified manner. AutoML Primary Use 奥托机器学习】 是一项自动化机器学习技术，适合机器学习知识有限的用户，通过自动搜索最佳模型结构和参数配置，大幅降低开发门槛。
【Ào tuō jīqì xuéxí】 shì yī xiàng zìdònghuà jīqì xuéxí jìshù, shìhé jīqì xuéxí zhīshi yǒuxiàn de yònghù, tōngguò zìdòng sōusuǒ zuì jiā de móxíng jiégòu hé cānshù pèizhì, dàfú jiàngdī kāifā ménkǎn.
AutoML is an automated machine learning technology designed for users with limited ML expertise, significantly lowering the barrier to development by automatically searching for optimal model architectures and parameter configurations. AutoML Best For 【АВТОМЛ】 предназначен для бизнес-аналитиков и разработчиков, которым требуются быстрые и эффективные модели без глубокого погружения в технические детали.
AutoML is ideal for business analysts and developers who need quick and effective models without deep technical involvement. AutoML: No-Code Model Training 【オートエムエル】 はコード不要で直感的にモデルのトレーニングができる機能を提供し、専門知識がなくても容易に利用できます
KŌto Emu Eru wa, kōdo fuyō de chokkanteki ni moderu no torēningu ga dekiru kinō o teikyō shi, senmon chishiki ga nakutemo yōi ni riyō dekimasu.
AutoML offers no-code model training, enabling users to intuitively build models without requiring programming expertise. AutoML: Image Classification 【奥托机器学习】 能自动构建图像分类模型，通过图像预处理、特征提取和训练，实现对图像数据的快速预测。
【Ào tuō jīqì xuéxí】 néng zìdòng gòujiàn túxiàng fēnlèi móxíng, tōngguò túxiàng yùchǔlǐ, tèzhēng tíqǔ hé xùnliàn, shíxiàn duì túxiàng shùjù de kuàisù yùcè.
AutoML automatically constructs image classification models by handling image preprocessing, feature extraction, and training, thereby enabling rapid prediction on image data.. AutoML: Natural Language Processing 【АВТОМЛ】 позволяет анализировать и классифицировать текстовые данные, автоматизируя обработку языковых особенностей без необходимости глубокого знания машинного обучения.
AutoML facilitates text analysis and classification by automating linguistic processing without requiring deep ML expertise. AutoML: Video Intelligence 【オートエムエル】 は動画データから特徴を抽出し、迅速にモデルを構築することで、ビデオ解析を自動化します。
Ōto Emu Eru wa, dōga dēta kara tokuchō o chūshutsu shi, jinsoku ni moderu o kōchiku suru koto de, bideo kaiseki o jidōka shimasu.
AutoML automates video analysis by extracting features from video data and quickly building models. BigQuery ML Primary Use 【大查询机器学习】 允许用户直接在大查询平台上使用结构化查询语言训练机器学习模型，从而简化数据分析流程。。
Dà chá xún jīqì xuéxí】 yǔn xǔ yònghù zhíjiē zài dà chá xún píngtái shàng shǐyòng jiégòu huà cháxún yǔyán xùn liàn jīqì xuéxí móxíng, cóng'ér jiǎnhuà shùjù fēnxī liúchéng.
BigQuery ML lets users train machine learning models directly on its platform using SQL, thereby simplifying the data analysis workflow. BigQuery ML Best For 【БИГКВЕРИ ЭМЭЛ】 особенно полезен для аналитиков и инженеров данных, работающих с запросами на структурированные данные, благодаря знакомому языку запросов.
BigQuery ML is especially useful for analysts and data engineers working with structured data through the familiar query language. BigQuery ML: SQL-based Model Training 【エスキューエルモデル作成】 機能により、BigQuery ML はＳＱＬクエリを用いて直接モデルを構築できます。
Esukyūeru moderu sakusei kinō ni yori, BigQuery ML wa esukyūeru kweri o mochiite chokusetsu moderu o kōchiku dekimasu.
BigQuery ML supports SQL-based model training, allowing users to directly build models using SQL queries. BigQuery ML: Time Series Forecasting 【大查询机器学习】 支持对时间序列数据进行预测，帮助用户分析并预估未来趋势。
【Dà chá xún jīqì xuéxí】 zhī chí duì shíjiān xùliè shùjù jìnxíng yùcè, bāngzhù yònghù fēnxī bìng yùgū wèilái qūshì.
BigQuery ML supports time series forecasting, enabling users to analyze and predict future trends based on temporal data. BigQuery ML: Clustering & Anomaly Detection 【БИГКВЕРИ ЭМЭЛ】 позволяет выполнять задачи кластеризации и обнаружения аномалий с использованием языка структурированных запросов, что упрощает анализ сложных данных.
BigQuery ML performs clustering and anomaly detection using SQL, simplifying the analysis of complex data. AI Platform Pipelines: Use Case 【エーアイプラットフォームパイプライン】 は、機械学習ワークフローを自動化し、複雑な処理を統合的に管理するツールです
Ēai purattofōmu paipurain wa, kikai gakushū wākufurō o jidōka shi, fukuzatsu na shori o tōgōteki ni kanri suru tsūru desu.
AI Platform Pipelines automates ML workflows by integrating and managing complex processes in a unified environment. AI Platform Pipelines: Managed Kubeflow 【云端平台流水线】 在托管环境中运行【库布流】，实现机器学习工作流的自动化管理。
【Yún duān píngtái liúshuǐxiàn】 zài tuōguǎn huánjìng zhōng yùnxíng 【Kù bù liú】, shíxiàn jīqì xuéxí gōngzuò liú de zìdònghuà guǎnlǐ.
Managed Kubeflow pipelines run in a hosted environment, automating the management of ML workflows. AI APIs: Vision API 【ЭЙ ЭПИ ЗРЕНИЕ】 предоставляет возможности анализа изображений через предобученный интерфейс, что ускоряет обработку визуальных данных.
The Vision API is a pre-trained interface for image analysis that accelerates visual data processing. AI APIs: Natural Language API 【ナチュラルランゲージエーピーアイ】 は、テキストの感情分析や実体認識を行い、文章の意味を深く理解するためのツールです。
Nachuraru rangeeji ēpīai wa, tekisuto no kanjō bunseki ya jittai ninshiki o okonai, bunshō no imi o fukaku rikai suru tame no tsūru desu.
The Natural Language API analyzes text for sentiment and entity recognition, providing deep insights into the content. AI APIs: Speech-to-Text API 【语音转文本】 API 能实时将语音转换为文本，便于后续音频数据的分析和处理。
【Yǔyīn zhuǎn wénběn】 API néng shíshí jiāng yǔyīn zhuǎnhuàn wéi wénběn, biànyú hòuxù yīn pín shùjù de fēnxī hé chǔlǐ.
The Speech-to-Text API converts spoken language into text in real time, facilitating the analysis and processing of audio data. AI APIs: Translation API 【ЭЙ ЭПИ ПЕРЕВОД】 осуществляет перевод текста между различными языками, обеспечивая эффективную межъязыковую коммуникацию.
The Translation API translates text between languages, enabling effective cross-lingual communication. Deep Learning VM: Use Case 【ディープラーニングヴイエム】 は、深層学習向けに事前構成された仮想マシンを提供し、大規模なニューラルネットワークのトレーニングを支援します。
Dīpu rāningu vuiemu wa, shinsō gakushū muke ni jizen kōsei sareta kasō mashin o teikyō shi, daikibō na nyūranu nettowāku no torēningu o shien shimasu.
Deep Learning VM provides preconfigured virtual machines optimized for deep learning workloads, supporting large-scale neural network training. Deep Learning VM: Preconfigured for DL 【深度学习虚拟机】 预装有常用的机器学习与深度学习库，帮助用户快速启动项目。
【Shēndù xuéxí xūnǐ jī】 yù zhuāng yǒu chángyòng de jīqì xuéxí yǔ shēndù xuéxí kù, bāngzhù yònghù kuài sù qǐdòng xiàngmù.
Deep Learning VMs come preconfigured with common ML and DL libraries, helping users launch projects quickly. Cloud AI Pipelines: Workflow Automation 【КЛАУД ЭЙ ПАЙПЛАЙНС】 автоматизируют сложные процессы машинного обучения, интегрируя этапы подготовки данных, обучения моделей и их развертывания в единую систему.
Cloud AI Pipelines automate complex ML workflows by integrating data preparation, model training, and deployment into a unified system. Storage & Databases -- Cloud Storage: Datasets Хранит и извлекает большие наборы данных.
Store and retrieve large datasets. Cloud Storage: Models Storage モデル保存
Kōzon
Persist trained models for deployment. Cloud Storage: Lifecycle Management 自动化数据生命周期管理
Pinyin: Zì dòng huà shù jù shēng mìng
Automates data lifecycle management. Cloud Storage: Access Controls Управляет разрешениями и безопасностью данных.
Manage permissions and security. BigQuery: Data Warehouse データウェアハウス
Dēta u~ea hausu
Serverless, scalable analytics data store. BigQuery: Integrated ML 内置ML
Pinyin: Nèi zhì ML
Run ML directly on your data. BigQuery: Partitioned Tables Оптимизирует производительность запросов через партиционирование.
Optimize query performance with partitioning. BigQuery: Clustering Tables クラスタリングテーブル
Kurasutaringu tēburu
Improve query efficiency with clustering. BigQuery: Data Security 数据安全
Pinyin: Shù jù ān quán
Ensures data is secure with built-in controls. Firestore: NoSQL Storage База данных реального времени для мобильных и веб-приложений.
Real-time database for web and mobile apps. Datastore: NoSQL Alternative Datastore サービス
Datastore sābisu
Managed NoSQL database service. Cloud SQL: Relational Data Cloud SQL：结构化数据的托管数据库
Pinyin: Cloud SQL
Managed SQL database for structured data. Cloud SQL: Automated Backups Регулярное резервное копирование для защиты данных.
Regular backups for data protection. Cloud SQL: High Availability 高可用性
Kō kayōsei
Ensures minimal downtime. Compute & Deployment Cloud Functions: Serverless Execution Выполнение кода в ответ на события без управления серверами.
Run code in response to events without managing servers. Cloud Functions: Lightweight ML tasks 軽量MLタスク
Keiryō ML tasuku
Ideal for small, stateless ML operations. Cloud Functions: Event-driven Triggers 事件触发
Pinyin: Shì jiàn chù fā
Executes functions based on events. Cloud Functions: Resource Limits Управляет ограничениями на выполнение функций.
Manage function execution constraints. Cloud Run: Serverless Containers コンテナ実行
Kontena jikkō
Deploy containerized applications without managing servers. Cloud Run: Model Inference 模型推理
Pinyin: Mó xíng tuī lǐ
Serve ML models as scalable web services. Cloud Run: Revision Management Управляет версиями развернутого сервиса.
Track and manage service revisions. Cloud Run: Containerization Best Practices MLコンテナ化ベストプラクティス
Kontena-ka besuto purakutisu
Best practices for containerizing ML workloads. Kubernetes Engine (GKE): Container Orchestration Kubernetes Engine：使用 Kubernetes 部署和管理容器化应用
Pinyin: Kubernetes
Deploy and manage containerized applications. Kubernetes Engine (GKE): Scalable Deployment Масштабирование ML-моделей без перебоев.
Scale ML models seamlessly. Kubernetes Engine (GKE): Auto-scaling 自動スケーリング
Jidō sukēringu
Automatically adjust resources based on demand. Kubernetes Engine (GKE): Load Balancing 负载均衡
Pinyin: Fù zài jūn héng
Distribute traffic across multiple containers. Kubernetes Engine (GKE): Security Best Practices Повышает безопасность контейнерных кластеров.
Enhance security for container clusters. AI Pipelines: End-to-end Workflows エンドツーエンドパイプライン
Endo tsū endo paipurain
Orchestrates ML workflows from training to deployment. AI Pipelines: Integration with CI/CD 与 CI/CD 系统无缝集成
Pinyin: Yǔ CI/CD xì tǒng
Seamless integration with CI/CD systems. Data Engineering for ML -- Data Preprocessing: Data Cleaning Очистка данных от шума и ошибок.
Remove noise and correct errors in data. Data Preprocessing: Feature Scaling 特徴量スケーリング
Tokuchōryō sukēringu
Normalize data for better model performance. Data Preprocessing: Encoding Categorical Data 类别编码
Pinyin: Lèi bié biān mǎ
Convert categorical variables into numerical values. Data Preprocessing: Handling Missing Values Заполнение или удаление пропусков в данных.
Impute or remove missing data points. Data Preprocessing: Outlier Detection 外れ値検出
Hazurechi kenshutsu
Identify and handle outliers in data. Data Preprocessing: Feature Selection Отбор наиболее релевантных признаков для модели.
Select the most relevant features for the model. ETL Pipelines: Cloud Dataflow Cloud Dataflow
Cloud Dataflow
Managed service for batch and stream processing. ETL Pipelines: Apache Beam Apache Beam
Apache Beam
Unified model for batch and stream processing. ETL Pipelines: Data Validation Проверка целостности данных в процессе преобразования.
Ensure data integrity during transformation. ETL Pipelines: Data Quality Checks 数据质量检查
Pinyin: Shù jù zhì liàng jiǎn chá
Validate data quality before processing. Streaming Data Processing: Pub/Sub Pub/Sub
Pub/Sub
Real-time messaging service for data ingestion. Streaming Data Processing: Dataflow 流数据处理
Pinyin: Liú shù jù chǔ lǐ
Process streaming data with scalable pipelines. Streaming Data Processing: BigQuery Streaming BigQuery Streaming
Pinyin: BigQuery Streaming
Insert streaming data into BigQuery in real-time. Streaming Data Processing: Real-time Aggregation リアルタイム集約
Riaru taimu shūyaku
Aggregate data on the fly for quick insights. Streaming Data Processing: Windowing Functions 窗函数
Pinyin: Chuāng hán shù
Group streaming data into time-based windows. Model Deployment & MLOps -- CI/CD for ML: Automated Pipelines Автоматизация сборки, тестирования и развертывания моделей.
Automate model building, testing, and deployment. CI/CD for ML: Model Testing モデルテスト
Moderu tesuto
Ensure model reliability before deployment. CI/CD for ML: Automated Rollbacks 自动回滚
Pinyin: Zì dòng huí guī
Revert to previous models if needed. Versioning Models: Model Registry Хранение и управление версиями модели для воспроизводимости.
Maintain versions of models for reproducibility. Versioning Models: Experiment Tracking 実験追跡
Jikken tsuiseki
Track experiments and model iterations. Monitoring ML Models: Performance Monitoring 性能监控
Pinyin: Xìng néng jiān kòng
Track metrics to ensure model efficacy. Monitoring ML Models: Drift Detection Выявление изменений в характеристиках модели со временем.
Detect changes in model performance over time. Monitoring ML Models: Real-time Alerts リアルタイムアラート
Riaru taimu arāto
Notify teams when performance degrades. A/B Testing & Model Rollouts: Canary Deployments 金丝雀部署
Pinyin: Jīn sī què bù shǔ
Gradually roll out new models to a subset of traffic. A/B Testing & Model Rollouts: Shadow Testing シャドウテスト
Shadō tesuto
Test new models alongside production without affecting users. A/B Testing & Model Rollouts: Traffic Splitting トラフィックスプリッティング
Torafikku supurittingu
Direct a portion of traffic to different models. Logging & Monitoring: Cloud Logging Централизованное логирование для устранения неполадок.
Centralized logging for troubleshooting. Logging & Monitoring: Cloud Monitoring クラウドモニタリング
Kuraudo monitaringu
Track performance metrics and system health. Logging & Monitoring: Custom Metrics カスタムメトリクス
Kasutamu metorikusu
Define and monitor application-specific metrics. Logging & Monitoring: Error Reporting 错误报告
Pinyin: Cuò wù bào gào
Capture and alert on runtime errors. Security & Compliance -- IAM: Identity & Access Management Управление идентификацией пользователей и доступом к ресурсам.
Manage user identities and access controls. IAM: Role-based Access Control ロールベースアクセス制御
Rōru bēsu akusesu seigyo
Assign permissions based on roles. IAM: Service Accounts Management 服务账号管理
Pinyin: Fú wù zhàng hào guǎn lǐ
Manage non-human identities for applications. Data Encryption: Encryption at Rest Шифрование данных при хранении на диске.
Protect data stored on disk. Data Encryption: Encryption in Transit 通信暗号化
Tsūshin angōka
Secure data moving across networks. Data Encryption: Key Rotation 密钥轮换
Pinyin: Mì yào lún huàn
Regularly update encryption keys. GDPR Compliance: Data Privacy Обеспечение ответственного обращения с персональными данными.
Ensure personal data is handled responsibly. GDPR Compliance: Data Minimization データ最小化
Dēta saishōka
Collect only necessary data. HIPAA Compliance: Health Data Protection 保护敏感健康信息
Pinyin: Bǎo hù mǐn gǎn jiàn kāng xìn xī
Protect sensitive health information. HIPAA: Regulations for Protected Health Information Соблюдение руководящих принципов для работы с медицинской информацией.
Follow guidelines for handling PHI. HIPAA Compliance: Audit Trails 監査証跡
Kansa shōseki
Maintain records for data access and changes. Responsible AI: Bias Mitigation 减少模型预测中的偏见
Pinyin: Jiǎn shǎo piān jiàn
Reduce bias in model predictions. Responsible AI: Fairness & Transparency Обеспечивает справедливость и объяснимость результатов ИИ.
Ensure equitable and explainable AI outcomes. Cloud Security Best Practices 包括的安全対策
Kakubu-teki anzen taisaku
Implement comprehensive security measures. Optimizing ML Workloads on GCP GPUs: General Purpose Processing Ускоряет вычисления с помощью графических процессоров.
Accelerate computation with graphics processing units. GPU: Graphics Processing Units for Acceleration グラフィックスプロセッシングユニット
Gurafikkusu purosessingu yunitto
Used for parallel processing in ML. TPU: Tensor Processing Units for Acceleration 专为深度学习设计的张量处理单元
Pinyin: Zhuān wéi shēn dù xué xí
Specialized hardware for deep learning. Distributed Training: Multi-node Training Обучение моделей на нескольких машинах одновременно.
Train models across multiple machines. Distributed Training: Parallel Computing 並列計算
Heiretsu keisan
Split training across multiple GPUs/TPUs. Hyperparameter Tuning on GCP: Vertex AI Tuning 使用 Vertex AI 进行自动超参数调优
Pinyin: Shǐ yòng Vertex AI
Automated hyperparameter tuning using Vertex AI. Parallelization Strategies: Data Parallelism Распределяет данные между вычислительными узлами.
Distribute data across multiple processors. Parallelization Strategies: Model Parallelism モデル並列化
Moderu heiretsuka
Split model computations across devices. Optimizing Data I/O: Efficient Data Pipelines 减少数据加载瓶颈
Pinyin: Jiǎn shǎo shù jù jiā zài
Minimize data loading bottlenecks. GPUs: CUDA & cuDNN Libraries Использует библиотеки NVIDIA для ускорения вычислений.
Leverage NVIDIA libraries for acceleration. TPU: Cloud TPU Pod 利用 TPU 集群进行大规模训练
Pinyin: Lì yòng TPU jí qún
Utilize clusters of TPUs for large-scale training. Distributed Training: Horovod Integration Horovod 統合
Horovod tōgō
Facilitates distributed training with Horovod. Distributed Training: Multi-GPU Training Обучение моделей с использованием нескольких GPU одновременно.
Train models using multiple GPUs concurrently. Hyperparameter Tuning on GCP: Automated Tuning Strategies 自動ハイパーチューニング戦略
Kidō haipā chūningu senryaku
Implement automated tuning methods on GCP. Parallelization Strategies: Synchronous vs Asynchronous 同期と非同期の違い
Dōki to hi-dōki no chigai
Understand the differences between synchronous and asynchronous training. Performance Tuning: Batch Size Optimization Регулирует размер батча для оптимальной производительности обучения.
Adjust batch size for optimal training performance. Performance Tuning: Learning Rate Scheduling 学習率スケジューリング
Gakushū-ritsu sukejūringu
Adapt learning rate during training for better convergence. Best Practices & Case Studies -- MLOps Best Practices: Automation & Reproducibility Внедрение автоматизированных процессов в MLOps позволяет создавать конвейеры, которые автоматически повторяют все этапы работы — от подготовки данных до развертывания моделей. Например, компании используют такие инструменты, как "ДЗИ ПАЙПЛАЙНС" для настройки автоматических тестирований и сборки моделей. Преимуществом является высокая степень повторяемости и снижение риска человеческой ошибки, однако автоматизация требует значительных первоначальных инвестиций и сложной интеграции с существующей инфраструктурой.
Implementing automated workflows in MLOps creates pipelines that consistently reproduce every step—from data preparation to model deployment. For example, companies use platforms like "DZI PIPELINES" (a quoted loan word) to set up automated testing and model building. This approach greatly enhances reproducibility and minimizes human error, though it requires significant initial investment and complex integration with existing infrastructure. MLOps Best Practices: Model Retraining Strategies 【モデル再学習戦略】は、最新のデータを取り入れるために定期的にモデルを更新する手法です。たとえば、ECサイトでは、ユーザーの購買履歴が変化するたびに、再学習をスケジュールしてモデルの精度を保ちます。メリットは常に最新のトレンドに適応できる点ですが、頻繁な再学習は計算資源の増加や運用コストの上昇を招く可能性があります。
【Moderu sai gakushū senryaku】 wa, saishin no dēta o toriireru tame ni teikiteki ni moderu o kōshin suru shuhō desu. Tatoeba, EC saito de wa, yūzā no kōbai rireki ga henka suru tabi ni, sai gakushū o sukejūru shite moderu no seido o tamochimasu. Meritto wa itsumo saishin no torendo ni tekiō dekiru ten desu ga, hinpan na sai gakushū wa keisanshigen no zōka ya un’yō kosuto no jōshō o maneku kanōsei ga arimasu.
Model retraining strategies involve regularly updating models with new data to stay current. For instance, an e-commerce website may schedule retraining sessions each time user purchasing behavior changes to maintain accuracy. The benefit is that models remain aligned with the latest trends, but frequent retraining can increase computational resource usage and operational costs. Responsible AI & Fairness: Ethical Considerations 确保模型不传递偏见要求在算法设计和数据准备阶段引入公平性评估。例如，在招聘系统中，通过对训练数据进行审查和调整，确保模型不会放大性别或种族偏见。该方法有助于提高社会责任感和用户信任，但实施过程中可能面临数据不平衡和主观判断的问题
Què bǎ mó xíng bù chuán dí piān jiàn yāo qiú zài suàn fǎ shè jì hé shù jù zhǔn bèi jiē duàn yǐn rù gōng píng xìng píng gū. Lì rú, zài zhāo pìn xìtǒng zhōng, tōng guò duì xùn liàn shù jù jìnxíng shěn chá hé tiáo zhěng, què bǎo mó xíng bú huì fàng dà xìng bié huò zhǒng zú piān jiàn. Gāi fāng fǎ yǒu zhù yú tí gāo shè huì zé rèn gǎn hé yòng hù xìn rèn, dàn shí shī guò chéng zhōng kě néng miàn lín shù jù bú píng hé hé zhǔ guān pàn duàn de wèn tí.
Ensuring that models do not propagate bias involves incorporating fairness assessments during algorithm design and data preparation. For example, in recruitment systems, reviewing and adjusting training data can help prevent amplification of gender or racial biases. This approach enhances social responsibility and user trust, though it may encounter challenges such as imbalanced data and subjective judgment during implementation. Responsible AI & Fairness: Определение ответственности за решения ИИ включает установление процедур аудита, документирование алгоритмов и прозрачное объяснение принятых решений. Внедрение таких практик помогает выявлять и исправлять ошибки, повышая доверие пользователей, хотя это требует дополнительных ресурсов для мониторинга и отчётности.
Establishing accountability in AI involves setting up audit procedures, documenting algorithms, and transparently explaining decisions. Implementing these practices helps identify and correct errors, thereby increasing user trust, but it also requires additional resources for monitoring and reporting. Real-World ML Applications: Fraud Detection Обнаружение мошеннических транзакций с помощью ML базируется на моделях, которые анализируют аномалии в поведении пользователей и транзакционных данных. Например, банки используют модели для обнаружения подозрительных операций, что позволяет оперативно реагировать на финансовые риски. Преимущество – высокая точность, однако ложные срабатывания могут привести к ненужным проверкам.
Fraud detection using ML relies on models that analyze anomalies in user behavior and transaction data. For instance, banks deploy such models to flag suspicious activities, enabling prompt responses to financial risks. While accuracy is high, false positives may result in unnecessary investigations. Real-World ML Applications: Recommendation Systems 【レコメンデーションシステム】 は、ユーザーの過去の行動や嗜好を分析し、個別に最適なコンテンツや商品を提案する仕組みです。大手ECサイトなどで実装され、ユーザーエンゲージメントを向上させるとともに、売上の増加にも寄与します。デメリットとしては、過度なパーソナライズがプライバシーの懸念を生む可能性がある点が挙げられます。
【Rekomen deeshon shisutemu】 wa, yūzā no kako no kōdō ya shikō o bunseki shi, kobetsu ni saiteki na kontentsu ya shōhin o teian suru shikumi desu. Ōte EC saito nado de jissō sare, yūzā engeijimento o kōjō saseru to tomoni, uriage no zōka ni mo kiyō shimasu. Demerit to shite wa, kado na pāsonaraizu ga puraibashī no ken'en o umu kanōsei ga aru ten ga ageraremasu.
Recommendation systems analyze users’ past behavior and preferences to suggest personalized content or products. Widely implemented in large e-commerce sites, they boost user engagement and sales. However, excessive personalization can raise privacy concerns Real-World ML Applications: Natural Language Processing Анализ и интерпретация человеческого языка с помощью ML позволяет автоматизировать задачи перевода, классификации текстов и извлечения информации. Примеры включают чат-боты, системы поддержки клиентов и анализ отзывов, что улучшает взаимодействие с пользователями, хотя качество зависит от объёма и качества обучающих данных.
ML-based natural language processing (NLP) automates tasks such as translation, text classification, and information extraction. Examples include chatbots, customer support systems, and sentiment analysis, which enhance user interactions, though performance hinges on the volume and quality of training data. Real-World ML Applications: Computer Vision 【コンピュータビジョン】 は、画像や映像から情報を抽出し、認識や分類を行う技術です。医療画像診断や自動運転、セキュリティ監視など、多くの分野で活用されており、現実世界の課題解決に大きな影響を与えます。しかし、高精度なモデルの構築には大規模なデータセットと計算資源が必要です
【Konpyūta bijon】 wa, gazō ya eizō kara jōhō o chūshutsu shi, ninshiki ya bunrui o okonau gijutsu desu. Iryō gazō shindan ya jidō untensha, sekyuriti kanshi nado, ōku no bun'ya de katsuyō sarete ori, genjitsu sekai no kadai kaiketsu ni ōkina eikyō o ataemasu. Shikashi, kōseido na moderu no kōchiku ni wa daikibō na dēta setto to keisanshigen ga hitsuyō desu.
Computer vision extracts and interprets information from images and videos, performing tasks such as recognition and classification. It is applied in medical image diagnostics, autonomous driving, and security monitoring, among other fields, significantly impacting real-world problem-solving. However, building high-accuracy models typically requires large datasets and substantial computing resources. Real-World ML Applications: Healthcare Analytics 医疗分析利用机器学习对医疗数据进行深入挖掘，辅助医生进行诊断和治疗决策。通过整合电子健康记录、医学影像和基因数据等信息，构建预测模型，实现早期疾病预警。例如，一些医院采用机器学习来预测患者重症风险，从而提前进行干预。
Yī liáo fēn xī lìyòng jīqì xuéxí duì yī liáo shùjù jìnxíng shēnrù wājué, fǔzhù yīshēng jìnxíng zhěnduàn hé zhìliáo juécè. Tōngguò zhěnghé diànzǐ jiànkāng jìlù, yīxué yǐngxiàng hé jīyīn shùjù děng xìnxī, gòujiàn yùcè móxíng, shíxiàn zǎoqí jíbìng yùjǐng. Lìrú, yīxiē yīyuàn cǎiyòng jīqì xuéxí lái yùcè huànzhě zhòngzhèng fēngxiǎn, cóng'ér tíqián jìnxíng gānyù.
Healthcare analytics leverages ML to deeply mine medical data, assisting doctors in diagnosis and treatment decisions. By integrating electronic health records, medical imaging, and genomic data, predictive models are built to enable early disease warnings. For example, some hospitals use ML to predict the risk of critical illness in patients, allowing for preemptive intervention. Real-World ML Applications: Financial Forecasting Прогнозирование финансовых тенденций с помощью ML включает анализ исторических данных и экономических индикаторов для предсказания будущих рыночных движений. Банки и инвестиционные компании применяют такие модели для оценки риска и принятия инвестиционных решений. Преимущество – возможность адаптироваться к быстро меняющемуся рынку, но точность зависит от качества данных и экономической стабильности.
Financial forecasting using ML analyzes historical data and economic indicators to predict future market movements. Banks and investment firms deploy these models to assess risks and make informed investment decisions. The advantage is adaptability to rapidly changing markets, though accuracy depends on data quality and economic stability. Real-World ML Applications: Retail Demand Forecasting 【小売需要予測】 は、店舗やオンラインショップにおける過去の販売データを基に、将来の製品需要を予測するシステムです。これにより、在庫管理の最適化やプロモーション戦略の改善が可能になり、無駄なコストの削減につながります。具体例として、大手小売業者が季節ごとの需要変動を予測するケースがあります。
【Kouri juyō yosoku】 wa, tenpo ya onrain shoppu ni okeru kako no hanbai dēta o moto ni, shōrai no seihin juyō o yosoku suru shisutemu desu. Kore ni yori, zaiko kanri no saiteki-ka ya puromōshon senryaku no kaizen ga kanō ni nari, muda na kosuto no sakugen ni tsunagarimasu. Gutairei to shite, ōte kouri gyōsha ga kisetsu goto no juyō hendō o yosoku suru kēsu ga arimasu.
Retail demand forecasting uses historical sales data from physical or online stores to predict future product demand. This enables optimized inventory management and improved promotional strategies, leading to reduced waste and costs. For example, major retailers forecast seasonal demand fluctuations to adjust stock levels accordingly. Case Studies: Scalable ML on GCP 【スケーラブルMLケーススタディ】 は、GCP（"グーグルクラウド"）上で大規模な機械学習ソリューションをスケールさせるための実例を示します。具体的には、データストリームのリアルタイム処理、分散トレーニング、そして自動化されたデプロイメントパイプラインの構築事例があり、企業はこれにより大量のデータを迅速に処理しています
【Sukērāburu ML kēsu sutadī】 wa, GCP ( "Gūguru Kuraudo") jō de daikibō na kikai gakushū soriyūshon o sukēru saseru tame no jitsurei o shimeshimasu. Gutaiteki ni wa, dēta sutorīmu no riaru taimu shori, bunsan torēningu, soshite jidō-ka sareta depuroimento paipurain no kōchiku jirei ga ari, kigyō wa kore ni yori tairyō no dēta o jinsoku ni shori shiteimasu.
Case studies on scalable ML on GCP illustrate real examples of scaling ML solutions on the "Google Cloud" platform. They include cases of real-time data stream processing, distributed training, and automated deployment pipelines, demonstrating how companies handle massive data volumes rapidly. Case Studies: Cloud AI Implementations Реальные примеры внедрения AI-решений в облаке демонстрируют, как организации используют облачные сервисы для быстрого развертывания и масштабирования моделей. Такие кейсы часто включают автоматизацию рабочих процессов, интеграцию с существующими данными и обеспечение безопасности, что позволяет значительно ускорить вывод продуктов на рынок.
Real-world cloud AI implementations showcase how organizations deploy and scale AI solutions using cloud services. These cases often involve workflow automation, integration with existing data systems, and security measures, significantly accelerating time-to-market. Case Studies: End-to-End Pipeline Implementations 【エンドツーエンドパイプライン事例】 は、データ収集から前処理、モデル訓練、評価、そしてデプロイメントまでの全工程を一括して実装した事例です。これにより、システム全体の効率性と一貫性が向上し、再現性の高い成果が得られます。たとえば、金融業界や小売業界での導入実績が報告されています。
【Endo tsū endo paipurain jirei】 wa, dēta shūshū kara zenshori, moderu kunren, hyōka, soshite depuroimento made no zen kōtei o ikkatsu shite jissō shita jirei desu. Kore ni yori, shisutemu zentai no kōritsusei to ikkansei ga kōjō shi, saigen-sei no takai seika ga eraremasu. Tatoeba, kin'yū gyōkai ya kouri gyōkai de no dōnyū jisseki ga hōkoku sareteimasu.
End-to-end pipeline case studies detail implementations that cover the entire ML workflow—from data collection and preprocessing to model training, evaluation, and deployment. This holistic approach improves overall system efficiency and reproducibility, as seen in deployments across the finance and retail sectors. Case Studies: Cost Optimization on GCP Стратегии снижения затрат на ML-проекты в облаке включают оптимизацию использования вычислительных ресурсов, выбор эффективных типов виртуальных машин и применение серверлесс-технологий. Например, одна компания снизила расходы, перейдя на использование "КЛАУД ЭЙ ПАЙПЛАЙНС" с автоматическим масштабированием, что позволило сократить затраты на 30 %. Преимущество – значительное снижение операционных расходов, но требуется тщательное планирование и мониторинг..
Cost optimization case studies on GCP include strategies such as optimizing compute resource usage, selecting efficient VM types, and leveraging serverless technologies. For example, one company reduced costs by 30% by shifting to "CLOUD AI PIPELINES" with auto-scaling, significantly lowering operational expenses. While cost savings are notable, careful planning and monitoring are required. Case Studies: Scalability Challenges and Solutions Решения для преодоления проблем масштабирования ML-систем включают внедрение распределённых вычислений, эффективное управление данными и оптимизацию кода. Одним из кейсов является применение "ДЗИ ПАЙПЛАЙНС" для обработки терабайтов данных в режиме реального времени, что позволило обеспечить стабильную работу системы при резком росте нагрузки. Преимущество – высокая масштабируемость, однако сложности могут возникать при интеграции с устаревшими системами.
Case studies on scalability challenges and solutions detail how distributed computing, efficient data management, and code optimization address scaling issues. One example is using "DZI PIPELINES" to process terabytes of data in real time, ensuring stable operation under heavy loads. The advantage is high scalability, though integration with legacy systems may present challenges. Advanced Topics & Tools -- ML Interpretability: SHAP Values SHAP値解釈
SHAP chi kaishaku
Explain individual predictions using SHAP. ML Interpretability: LIME LIME解释
Pinyin: LIME jiě shì
Local model-agnostic explanations for predictions. Data Versioning: DVC Контроль версий для данных и моделей.
Version control for data and models. Experiment Tracking: MLflow MLflow
MLflow
Track experiments and model performance. Experiment Tracking: TensorBoard TensorBoard
Pinyin: TensorBoard
Visualize model training metrics. Model Serving: TensorFlow Serving Эффективное развертывание TensorFlow-моделей.
Deploy TensorFlow models efficiently. Model Serving: TorchServe TorchServe
TorchServe
Serve PyTorch models in production. Feature Store: Vertex Feature Store Vertex Feature Store
Pinyin: Vertex Feature Store
Centralized repository for ML features. Pipeline Orchestration: Apache Airflow on GCP Планирование и управление сложными ML-пайплайнами.
Schedule and manage complex workflows. Serverless AI Inference: Knative Knative
Knative
Run serverless ML inference on Kubernetes. Auto-scaling Strategies: Predictive Scaling 予測スケーリング
Yosoku sukēringu
Scale resources based on predicted demand. Cost Management: Budget Alerts in GCP Отслеживает расходы и оповещает о превышении бюджета.
Monitor spending and set budget notifications. Cost Management: Resource Optimization リソース最適化
Risōsu saiteki-ka
Optimize resource usage to reduce costs. GCP Marketplace: ML Solutions マーケットプレイス
Māketto pureisu
Pre-built ML solutions available on GCP. Edge ML: TensorFlow Lite on GCP TensorFlow Lite
Pinyin: TensorFlow Lite
Deploy ML models to edge devices using TensorFlow Lite. Edge ML: Coral Edge TPU Coral Edge TPU
Coral Edge TPU
Accelerate edge ML with specialized hardware. Integration: GCP with Kubernetes for MLOps 结合 GCP 服务与 Kubernetes 以简化 MLOps
Pinyin: Jiéhé GCP fúwù yǔ Kubernetes, jiǎnhuà MLOps
Combine GCP services with Kubernetes for streamlined MLOps. Monitoring: Custom Dashboards in Cloud Monitoring カスタムダッシュボード
Kasutamu dasshubōdo
Create dashboards to visualize ML metrics. Performance Tuning: Batch Size Optimization 调整批量大小以获得最佳训练性能
Pinyin: Tiáo zhěng pī liàng dà xiǎo
Adjust batch size for optimal training performance. Performance Tuning: Learning Rate Scheduling 学習率スケジューリング
Gakushū-ritsu sukejūringu
Adapt learning rate during training for better convergence. Data Ingestion & Integration -- Batch Data Ingestion Пакетная загрузка данных
Batch ingestion processes data in scheduled groups. Streaming Data Ingestion ストリーミングデータ取り込み
Sutorīmingu dēta torikomi
Captures continuous data streams in real time. API Data Ingestion API数据摄取
Pinyin: API shùjù shè qǔ
Ingests data via API calls. Change Data Capture (CDC) Захват изменений данных (CDC)
Captures data changes for near-real-time updates. Data Source Integration データソース統合
Dēta sōsu tōgō
Combines data from multiple origins. Real-time Data Collection 实时数据采集
Pinyin: Shíshí shùjù cǎijí
Collects data continuously as events occur. Bulk Data Load Массовая загрузка данных
Loads large volumes of data in one operation. Ingestion Error Handling データ取り込みのエラー処理
Dēta torikomi no erā shori
Techniques to manage and retry ingestion errors. Ingestion Scheduling 数据摄取调度
Pinyin: Shùjù shè qǔ tiáodù
Schedule ingestion tasks to optimize resource usage. ETL & ELT Strategies -- When to Use ETL Когда использовать ETL: предварительная обработка данных необходима
Use ETL when extensive pre‑processing is required before loading. When to Use ELT ELTを使用する場合: ロード後の変換が有利な場合
Eruta o shiyou suru baai: rōdo-go no henkan ga yūri na baai
Use ELT when post‑load transformation is more efficient. Data Quality Checks in ETL Проверка качества данных в процессе ETL
Verify data integrity during extraction, transformation, and load. ETL Workflow Automation Автоматизация ETL-процессов снижает число ошибок
Automate ETL workflows to improve consistency and reduce manual work. Pre-Load Transformations (ETL) ロード前の変換
Rōdo mae no henkan
Transform data before loading to ensure clean input. Post-Load Transformations (ELT) 加载后转换
Pinyin: Jiāzài hòu zhuǎnhuàn
Transform data after loading to leverage target system capabilities. Data Transformation & Preprocessing -- Data Cleaning Techniques Методы очистки данных от шумов и ошибок включают в себя фильтрацию, удаление дубликатов, исправление опечаток и корректировку неверных значений. Преимущество заключается в повышении качества данных, что улучшает точность последующих аналитических и модельных процессов. Однако чрезмерная агрессивная очистка может привести к потере ценной информации. Например, в анализе клиентской базы можно удалить записи с явными ошибками, но при этом нужно следить, чтобы не исключить редкие, но важные данные.
Data cleaning techniques remove noise and errors from datasets through filtering, deduplication, typo correction, and value adjustment. The advantage is improved data quality, which enhances the accuracy of subsequent analytics and modeling; however, overly aggressive cleaning can result in the loss of valuable information. For example, when analyzing a customer database, erroneous records may be removed while ensuring that rare but important entries are preserved. Handling Missing Values 欠損値処理では、データの欠落部分に対して平均値、中央値、最頻値などの統計的手法を用いた補完や、場合によっては該当レコードの除外を行います。メリットは、欠損値が原因で生じる分析のバイアスを軽減できる点ですが、補完方法によっては元のデータ分布が歪むリスクもあります。例えば、アンケート調査の結果において、回答が抜けている項目を中央値で補完する手法が一般的です
Kessonchi shori de wa, dēta no ketsuraku bubun ni taishite heikinchi, chūōchi, saihinchi nado no tōkeiteki shuhō o mochiita hokan ya, baai ni yotte wa gaitō rekōdo no jogai o okonaimasu. Meritto wa, kessonchi ga gen'in de shōjiru bunseki no baiasu o keigen dekiru ten desu ga, hokan hōhō ni yotte wa moto no dēta bunpu ga yuganda risuku mo arimasu. Tatoeba, ankēto chōsa no kekka ni oite, kaitō ga nukete iru kōmoku o chūōchi de hokan suru shuhō ga ippanteki desu.
Handling missing values involves imputing or removing missing data using statistical methods such as the mean, median, or mode. The advantage is that it can reduce bias caused by incomplete data; however, the imputation method may distort the original data distribution. For example, in survey analysis, missing responses are often filled in using the median value. Outlier Detection Methods 异常值检测方法利用统计或机器学习技术来识别数据集中远离其他数据点的极端值。这些方法（如基于“Z-分数”或“箱型图”技术）有助于清理噪声，改善模型性能，但可能会误判重要的罕见数据。比如，在传感器数据中，通过检测异常高或低的数值，可以识别设备故障信号。
Pinyin: Yìcháng zhí jiǎncè fāngfǎ lìyòng tōngjì huò jīqì xuéxí jìshù lái shíbié shùjù jí zhōng yuǎnlí qítā shùjù diǎn de jíduān zhí. Zhèxiē fāngfǎ (rú jīyú “Z-fēnshù” huò “xiāngxíng tú” jìshù) yǒuzhù yú qīnglǐ zàoshēng, gǎishàn móxíng xìngnéng, dàn kěnéng huì wù pàn zhòngyào de hǎnjiàn shùjù. Bǐrú, zài chuángǎn qì shùjù zhōng, tōngguò jiǎncè yìcháng gāo huò dī de shùzhí, kěyǐ shíbié shèbèi gùzhàng xìnhào.
Outlier detection methods use statistical or machine learning techniques to identify extreme values that deviate significantly from other data points. Techniques such as "Z-score" and "box plot" analysis help remove noise and improve model performance, though they may mistakenly discard rare but important data. For example, in sensor data, detecting unusually high or low readings can signal equipment malfunctions. Feature Scaling: When to Normalize Нормализация признаков применяется, когда диапазоны значений различаются существенно. Этот метод масштабирует данные в интервал от 0 до 1, что помогает алгоритмам машинного обучения быстрее сходиться. Преимущество в единообразии входных данных, однако нормализация чувствительна к выбросам, которые могут исказить результат. Например, при обработке изображений нормализация пиксельных значений позволяет улучшить качество классификации.
Normalization is applied when feature ranges vary significantly. This method scales data to an interval from 0 to 1, helping machine learning algorithms converge faster. Its advantage is the uniformity of input data; however, normalization is sensitive to outliers that can distort the results. For example, in image processing, normalizing pixel values can improve classification accuracy. Feature Scaling: When to Standardize 標準化が必要な場合、各特徴量を平均0、分散1に変換して、データが正規分布に近い形になるように調整します。これにより、アルゴリズムが異なるスケールのデータに対しても一貫して動作するようになります。メリットは、勾配降下法などの最適化アルゴリズムの収束が早くなる点ですが、外れ値に対しては依然として敏感な欠点があります。たとえば、金融データの分析で標準化を行うと、各指標の影響を均等に評価できるようになります。
Hyōjunka ga hitsuyō na baai, kaku tokuchōryō o heikin 0, bunsan 1 ni henkan shite, dēta ga seiki bunpu ni chikai katachi ni naru yō ni chōsei shimasu. Kore ni yori, arugorizumu ga kotonaru sukēru no dēta ni taishite mo ikkan shite dōsaku suru yō ni narimasu. Meritto wa, kōkai kōkasa hō nado no saiteki-ka arugorizumu no shūketsu ga hayaku naru ten desu ga, hazurechi ni taishite wa izen to shite binkan na ketten ga arimasu. Tatoeba, kin'yū dēta no bunseki de hyōjunka o okonau to, kaku shihyō no eikyō o kintō ni hyōka dekiru yō ni narimasu.
Standardization transforms features to have a mean of 0 and a standard deviation of 1, assuming the data approximates a normal distribution. This ensures that algorithms work consistently across features with different scales. The advantage is faster convergence for optimization algorithms such as gradient descent, but it remains sensitive to outliers. For example, standardizing financial data allows equal evaluation of the influence of various indicators.. Encoding Categorical Variables 类别变量编码是将文本或类别型数据转换为数值型表示的方法，常用的技术有独热编码和标签编码。优点是使得机器学习算法能够处理非数值数据，但缺点可能导致维度灾难（特别是在类别数目庞大时）。例如，在客户数据中，将“城市”字段转换为数值后，可以更高效地进行聚类分析
Lèi bié biànliàng biānmǎ shì jiāng wénběn huò lèi bié xíng shùjù zhuǎnhuàn wéi shùzhí xíng biǎoshì de fāngfǎ, chángyòng de jìshù yǒu dú rè biānmǎ hé biāoqiān biānmǎ. Yōushì shì shǐ dé jīqì xuéxí arugorizumu nénggòu chǔlǐ fēi shùzhí de shùjù, dàn quēdiǎn kěnéng dǎozhì wéidù zāinàn (tèbié zài lèi bié shùmù pángdà shí). Lìrú, zài kèhù shùjù zhōng, jiāng “chéngshì” zìduàn zhuǎnhuàn wéi shùzhí hòu, kěyǐ gèng gāoxiào de jìnxíng jùlèi fēnxī.
Encoding categorical variables converts text or categorical data into numerical representations using techniques such as one-hot encoding and label encoding. The advantage is that it enables machine learning algorithms to process non-numeric data; however, it may lead to high dimensionality (especially when there are many categories). For example, in customer data, converting the "city" field into numbers facilitates more efficient clustering analysis. Data Enrichment Strategies Стратегии обогащения данных включают интеграцию внешних источников информации, вычисление дополнительных метрик и объединение разрозненных данных для повышения ценности и полноты информации. Преимущество такого подхода — улучшение качества аналитики и принятия решений, однако это может привести к увеличению сложности данных и проблемам с согласованностью источников. Например, розничная компания может обогатить данные о продажах, добавив демографические сведения о клиентах, что повышает точность маркетинговых прогнозов.
Data enrichment strategies involve integrating external data sources, calculating additional metrics, and combining disparate datasets to enhance information value and completeness. The advantage is improved analytics and decision-making quality; however, this can increase data complexity and create challenges in maintaining source consistency. For example, a retail company may enrich its sales data by incorporating demographic information about customers, thereby increasing the accuracy of marketing forecasts. Data Aggregation Methods データ集計手法は、大量の生データから有用な指標や統計情報を抽出するために、データをグループ化し、合計、平均、最大値、最小値などの集約関数を適用します。これにより、複雑なデータをシンプルに可視化でき、意思決定に役立ちます。メリットは計算効率の向上ですが、細かいデータの詳細が失われる欠点もあります。たとえば、全国の売上データを地域別に集計して、主要な市場動向を把握するケースがあります。
Dēta shūkei shuhō wa, tairyō no namadēta kara yūyō na shihyō ya tōkei jōhō o chūshutsu suru tame ni, dēta o gurūpu-ka shi, gōkei, heikin, saidaichi, saishōchi nado no shūyaku kansū o tekiyō shimasu. Kore ni yori, fukuzatsu na dēta o shinpuru ni kashika dekiru to dōi kettei ni yakudachimasu. Meritto wa keisan kōritsu no kōjō desu ga, komakai dēta no shōsai ga ushinawareru ketten mo arimasu. Tatoeba, zenkoku no uriage dēta o chiiki betsu ni shūkei shite, shuyō na shijō dōkō o hakaru kēsu ga arimasu.
Data aggregation methods involve grouping raw data and applying functions such as sum, average, maximum, or minimum to extract useful metrics and statistics. This simplifies complex data into a more visual and actionable format for decision-making. While it improves computational efficiency, it may also result in the loss of granular details. For example, aggregating national sales data by region can help identify key market trends. Data Smoothing Techniques 数据平滑技术通过移动平均、指数平滑等方法减少短期波动，从而突出长期趋势。其优势在于消除随机噪声，帮助分析人员更清晰地看到数据的总体走向，但缺点是可能会掩盖突发的重要变化。比如，使用7日移动平均平滑股票价格数据，可以更好地反映市场趋势，但在市场剧烈波动时可能忽略短期反转信号。
Shùjù pínghuá jìshù tōngguò yídòng píngjūn, zhǐshù pínghuá děng fāngfǎ jiǎnshǎo duǎnqī bōdòng, cóng'ér tūchū chángqī qūshì. Qí yōushì zài yú xiāochú suíjī zàoshēng, bāngzhù fēnxī rényuán gèng qīngxī de kàn dào shùjù de zǒuxiàng, dàn quēdiǎn shì kěnéng huì yǎngài túfā de zhòngyào biànhuà. Bǐrú, shǐyòng 7 rì yídòng píngjūn pínghuá gǔpiào jiàgé shùjù, kěyǐ gèng hǎo de fǎnxiàng shìchǎng qūshì, dàn zài shìchǎng jùliè bōdòng shí kěnéng hūlüè duǎnqī fǎnzhuǎn xìnhào.
Data smoothing techniques, such as moving averages and exponential smoothing, reduce short-term fluctuations to highlight long-term trends. The advantage is the elimination of random noise, which helps analysts clearly understand overall trends; however, these methods might obscure sudden, significant changes. For example, applying a 7-day moving average to stock price data can better reflect market trends, but during periods of extreme volatility, it may mask short-term reversal signals. Data Architecture & Warehousing -- Designing Data Lakes Проектирование озер данных для хранения неструктурированных данных
Create scalable repositories for raw data storage. Designing Data Warehouses データウェアハウス設計
Dēta uehausu sekkei
Build structured environments optimized for analytics. Schema Design Principles 模式设计原则
Pinyin: Móshì shèjì yuánzé
Fundamental guidelines for creating efficient database schemas. Star vs. Snowflake Schema Сравнение схем звезды и снежинки
Evaluate trade-offs between simplicity and normalization in dimensional models. Partitioning in Warehouses データウェアハウスのパーティショニング
Dēta uehausu no pāteishoningu
Dividing large tables to improve query performance. Indexing Strategies for Warehouses 数据仓库索引策略
Pinyin: Shùjù cāngkù suǒyǐn cèlüè
Implement indexes to accelerate query retrieval. Data Storage Optimization Оптимизация хранения данных снижает затраты и повышает производительность
Optimize storage systems for cost and performance efficiency. Data Modeling & Normalization -- Normalization: When to Normalize 正規化を適用する場合は、データの冗長性を減らし、一貫性と整合性を確保するために、情報を複数の関連テーブルに分割して管理します。これにより、データ更新時の矛盾を防止できる一方で、複数テーブルの結合が必要になるため、クエリが複雑になる欠点もあります。例えば、顧客情報を住所や連絡先情報と分離して保存する設計が挙げられます
Seikika o tekiyō suru baai wa, dēta no jōyūsei o herashi, ikkansei to seigōsei o kakuhō suru tame ni, jōhō o fukusū no kanren tēburu ni bunkatsu shite kanri shimasu. Kore ni yori, dēta kōshin-ji no mujun o bōshi dekiru ippō de, fukusū tēburu no ketsugō ga hitsuyō ni naru kekten mo arimasu. Tatoeba, kokyaku jōhō o jūsho ya renrakusaki jōhō to bunri shite hozon suru sekkei ga agerareru.
Normalization involves restructuring data to reduce redundancy and ensure consistency by splitting information into multiple related tables. This approach prevents data anomalies during updates; however, it can make queries more complex due to the need for joining multiple tables. An example is separating customer information into distinct tables for addresses and contact details Denormalization: When to Denormalize 何时进行非规范化意味着在特定场景下，为了提高查询性能，将相关数据合并存储，从而减少连接操作。其优点在于查询速度更快，但缺点是数据冗余增加，更新时容易出现不一致的情况。例如，在报表系统中，为了快速获取汇总信息，可能会将部分数据预先整合。
Héshí jìnxíng fēi guīfàn huà yìwèi zhe zài tèdìng chǎngjǐng xià, wèile tígāo cháxún xìngnéng, jiāng xiāngguān shùjù hébìng cúnchǔ, cóng'ér jiǎnshǎo liánjiē cāozuò. Qí yōushì zài yú cháxún sùdù gèng kuài, dàn quēdiǎn shì shùjù rǒngyú zēngjiā, gēngxīn shí róngyì chūxiàn bù yīzhì de qíngkuàng. Lìrú, zài bàobiǎo xìtǒng zhōng, wèile kuàisù huòqǔ huìzǒng xìnxī, kěnéng huì jiāng bùfen shùjù yùxiān zhěnghé.
Denormalization is applied when query performance is critical, merging related data into a single table to reduce join operations. While this speeds up queries, it introduces data redundancy and potential inconsistency during updates. An example is in reporting systems where data is pre-aggregated to quickly generate summary information. Entity-Relationship Modeling Моделирование сущностей и связей между ними подразумевает определение основных объектов (сущностей) и отношений между ними для построения реляционной базы данных. Преимуществом является чёткое представление структуры данных, что упрощает проектирование, однако при сложных системах модель может стать громоздкой. Например, при проектировании информационной системы магазина сущностями могут быть «Клиенты», «Заказы» и «Продукты», а связи между ними определяют, какие клиенты какие заказы сделали.
Entity-Relationship Modeling involves defining key objects (entities) and their relationships to design a relational database. Its advantage lies in a clear depiction of data structure that simplifies design, though complex systems may result in cumbersome models. For instance, in a retail system, entities might include “Customers,” “Orders,” and “Products,” with relationships indicating which customers placed which orders. Dimensional Modeling Techniques 次元モデリング技法は、レポーティングや分析に最適化されたスキーマ設計の手法です。事実テーブルと次元テーブルにデータを分け、シンプルなクエリで高速な集計を可能にします。メリットは分析が直感的に行える点ですが、欠点としては、データの冗長性が高くなる可能性があることが挙げられます。例として、売上分析用に「時間」「商品」「地域」などの次元テーブルを用意する方法がある。
Jigen moderuringu gihō wa, repōtingu ya bunseki ni saiteki-ka sareta sukīma sekkei no shuhō desu. Jijitsu tēburu to jigen tēburu ni dēta o wake, shinpuru na kweri de kōsoku na shūkei o kanō ni shimasu. Meritto wa bunseki ga chokkan-teki ni okonawareru ten desu ga, kekten to shite wa, dēta no jōyūsei ga takaku naru kanōsei ga aru koto ga ageraremasu. Rei to shite, uriage bunseki-yō ni “jikan”, “shōhin”, “chiiki” nado no jigen tēburu o yōi suru hōhō ga arimasu.
Dimensional modeling techniques design schemas optimized for reporting and analytics by separating data into fact and dimension tables. This approach allows for intuitive and fast aggregation through simple queries. While it facilitates analysis, it may also lead to increased data redundancy. For example, a sales analysis model might include dimension tables for “Time,” “Product,” and “Region.” Data Mart Design 数据集市设计指的是为特定部门或业务领域构建专门的数据子集，便于快速查询和分析。其优势在于能针对特定需求提供优化的数据视图，但可能会导致数据孤岛现象，限制跨部门的数据整合。比如，市场部门的数据集市可能专注于销售数据和客户反馈。
Shùjù jíshì shèjì zhǐ de shì wèi tèdìng bùmén huò yèwù lǐngyù gòujiàn zhuānmén de shùjù zǐjí, biànyú kuàisù cháxún hé fēnxī. Qí yōushì zài yú néng zhēnduì tèdìng xūqiú tígōng yōuhuà de shùjù shìtú, dàn kěnéng huì dǎozhì shùjù gūdǎo xiànxiàng, xiànzhì kuà bùmén de shùjù zhěnghé. Bǐrú, shìchǎng bùmén de shùjù jíshì kěnéng zhuānzhù yú xiāoshòu shùjù hé kèhù fǎnkuì.
Data mart design involves creating focused subsets of data tailored for specific departments or business areas, facilitating fast querying and analysis. Its advantage is delivering optimized views for targeted needs; however, it may lead to data silos that hinder cross-departmental integration. For example, a marketing data mart might concentrate on sales figures and customer feedback. Slowly Changing Dimensions Медленно меняющиеся измерения позволяют отслеживать исторические изменения атрибутов размерностей во времени. Это даёт возможность анализировать тренды и изменения, однако управление такими данными требует сложной логики и увеличивает нагрузку на систему. Например, при анализе клиентской информации можно сохранять историю изменений адресов.
Slowly Changing Dimensions enable tracking of historical changes in dimension attributes over time. This facilitates trend analysis and historical comparisons, but managing such data requires complex logic and can increase system overhead. An example is maintaining a history of customer address changes. Data Partitioning & Clustering -- Horizontal Partitioning 水平パーティショニングは、テーブルの行を複数のパーティションに分割してデータのスケーラビリティを向上させる手法です。これにより、大量のデータを効率的に管理できる一方、データの再分散や結合処理が複雑になる可能性があります。たとえば、ユーザー情報テーブルを地域ごとに分割する方法が考えられます。
Suihei pāteishoningu wa, tēburu no gyō o fukusū no pāteishon ni bunkatsu shite dēta no sukērabiriti o kōjō saseru shuhō desu. Kore ni yori, tairyō no dēta o kōritsuteki ni kanri dekiru ippō, dēta no sai bunsan ya ketsugō shori ga fukuzatsu ni naru kanōsei ga arimasu. Tatoeba, yūzā jōhō tēburu o chiiki goto ni bunkatsu suru hōhō ga kangaerareru.
Horizontal partitioning divides table rows into multiple partitions to enhance data scalability. This allows efficient management of large datasets, though re-distribution and join operations can become more complex. For example, a user information table may be partitioned by geographic region. Vertical Partitioning 垂直分区是将表按列拆分，以优化读写性能的一种方法。通过将常用或访问频繁的列单独存储，可以加快查询速度，但同时可能导致事务处理变得复杂。比如，将用户基本信息与详细描述分开存储
Pinyin: CChuízhí fēnqū shì jiāng biǎo àn liè chāifēn, yǐ yōuhuà dúxiě xìngnéng de yī zhǒng fāngfǎ. Tōngguò jiāng chángyòng huò fǎngwèn pínfán de liè dāndú cúnchǔ, kěyǐ jiākuài cháxún sùdù, dàn tóngshí kěnéng dǎozhì shìwù chǔlǐ biàn dé fùzá. Bǐrú, jiāng yònghù jīběn xìnxī yǔ xiángxì miáoshù fēnkāi cúnchǔ.
Vertical partitioning splits a table by columns to optimize read and write performance. By storing frequently accessed columns separately, query speed can be enhanced; however, it may complicate transaction processing. For instance, basic user information may be stored separately from detailed descriptions. Clustering Techniques Техники кластеризации данных направлены на группировку схожих записей для повышения эффективности запросов. Этот подход позволяет ускорить поиск и агрегацию информации, однако требует правильного выбора ключей кластеризации, чтобы избежать неэффективного распределения данных. Пример – кластеризация продаж по регионам
Clustering techniques group similar records to improve query performance. This approach speeds up search and aggregation operations, though it requires careful selection of clustering keys to avoid inefficient data distribution. An example is clustering sales data by region. Sharding Strategies シャーディング戦略は、非常に大規模なデータセットを複数のサーバーに分散して保存する方法です。これにより、システム全体の負荷が分散され、スケーラビリティが向上しますが、データ間の整合性維持やクロスシャードのクエリが複雑になる欠点があります。例えば、大量のトランザクションデータをサーバーごとに分割するケースが挙げられます。
Shāding senryaku wa, hijō ni daikibō na dēta setto o fukusū no sābā ni bunsan shite hozon suru hōhō desu. Kore ni yori, shisutemu zentai no fuka ga bunsan sare, sukērabiriti ga kōjō shimasu ga, dēta-kan no seigōsei iji ya kurosu shādo no kweri ga fukuzatsu ni naru kekten ga arimasu. Tatoeba, tairyō no toranzakushon dēta o sābā goto ni bunkatsu suru kēsu ga agerareru.
Sharding strategies distribute very large datasets across multiple servers to balance the system load and improve scalability. While this enables handling of huge data volumes, maintaining data consistency and processing cross-shard queries can become complex. For example, transaction data may be split across several servers. Partition Pruning 分区裁剪是指在执行查询时，仅扫描与查询条件相关的分区，从而大幅提高查询速度。其优势在于减少不必要的数据扫描，但缺点是要求事先设计良好的分区策略。比如，在按日期分区的表中，只扫描最近一周的数据。
Fēnqū cáijiǎn shì zhǐ zài zhíxíng cháxún shí, jǐn sǎomiáo yǔ cháxún tiáojiàn xiāngguān de fēnqū, cóng'ér dàfú tígāo cháxún sùdù. Qí yōushì zài yú jiǎnshǎo bù bìyào de shùjù sǎomiáo, dàn quēdiǎn shì yāoqiú shìxiān shèjì liánghǎo de fēnqū cèlüè. Bǐrú, zài àn rìqī fēnqū de biǎo zhōng, zhǐ sǎomiáo zuìjìn yī zhōu de shùjù.
Partition pruning involves scanning only those partitions relevant to a query, greatly improving query speed. Its advantage is reducing unnecessary data scans, though it requires a well-designed partitioning strategy. For example, in a table partitioned by date, only the most recent week’s data might be scanned. Data Analytics & Query Optimization -- Query Optimization Techniques Методы оптимизации запросов включают анализ и переписывание запросов, использование индексов и изменение структуры базы данных для ускорения аналитики. Преимуществом является повышение скорости обработки данных, однако это требует глубоких знаний о работе СУБД и может быть сложно реализуемо в динамичных системах.
Query optimization techniques involve analyzing and rewriting queries, using indexes, and altering database structures to accelerate analytics. The advantage is faster data processing, though it demands in-depth knowledge of database internals and may be challenging in dynamic environments. Materialized Views マテリアライズドビューは、頻繁に実行されるクエリの結果を事前に計算して保存することで、再計算の手間を省き、応答時間を大幅に短縮する手法です。利点は高速なデータ取得ですが、欠点はビューの更新管理が必要になる点です。例えば、定期的な集計処理に用いられます。
Materiaraisu do byū wa, hinpan ni jikkō sareru kweri no kekka o jizen ni keisan shite hozon suru koto de, saikeisan no tema o habukuni, ōtō jikan o daihaba ni tanshuku suru shuhō desu. Riten wa kōsoku na dēta shutoku desu ga, kekten wa byū no kōshin kanri ga hitsuyō ni naru ten desu. Tatoeba, teikiteki na shūkei shori ni mochiiraremasu.
Materialized views precompute and store the results of frequently executed queries, significantly reducing response times by eliminating repeated calculations. The advantage is rapid data retrieval, though it introduces maintenance overhead for keeping the views updated. An example is using materialized views for periodic aggregation. Indexing for Analytics 分析索引通过为表中的特定列建立索引，大幅提升了查询性能。其优点在于能显著缩短查询时间，但缺点是会占用额外存储空间，并在数据更新时增加维护成本。例如，在销售数据表上为“日期”或“产品编号”建立索引以加速查询。
Fēnxī suǒyǐn tōngguò wèi biǎo zhōng de tèdìng liè jiànlì suǒyǐn, dàfú tíshēngle cháxún xìngnéng. Qí yōushì zài yú néng xiǎnzhù suōduǎn cháxún shíjiān, dàn quēdiǎn shì huì zhànyòng éwài cúnchǔ kōngjiān, bìng zài shùjù gēngxīn shí zēngjiā wéihù chéngběn. Lìrú, zài xiāoshòu shùjù biǎo shàng wèi “rìqī” huò “chǎnpǐn biānhào” jiànlì suǒyǐn yǐ jiāsù cháxún.
Indexing for analytics involves creating indexes on specific columns to significantly speed up query performance. The advantage is reduced query time, but indexes consume additional storage space and can increase maintenance costs during data updates. For example, indexes on “date” or “product ID” in a sales table can accelerate queries. Denormalization for Faster Queries Денормализация для ускорения запросов предполагает искусственное дублирование данных, что позволяет избежать сложных соединений таблиц. Это ускоряет выполнение запросов, однако увеличивает риск несогласованности данных и требует дополнительных мер по их синхронизации. Например, в аналитических системах часто используют денормализованные таблицы для ускорения отчетности.
Denormalization for faster queries involves deliberately duplicating data to avoid complex table joins, thereby speeding up query execution. However, it increases the risk of data inconsistency and necessitates additional synchronization measures. An example is using denormalized tables in analytical systems to expedite reporting. Caching Strategies キャッシング戦略は、データベースへの負荷を軽減し、頻繁なクエリに対して迅速な応答を可能にするため、結果を一時的に保存する手法です。メリットは高速なデータアクセスですが、キャッシュの更新と無効化の管理が難しくなる場合があります。例えば、定期的に更新されるダッシュボードに利用されます。
Kyasshingu senryaku wa, dētabēsu e no fuka o keigen shi, hinpan na kweri ni taishite jinsoku na ōtō o kanō ni suru tame, kekka o ichijiteki ni hozon suru shuhō desu. Meritto wa kōsoku na dēta akusesu desu ga, kyasshu no kōshin to mukōka no kanri ga muzukashiku naru baai ga arimasu. Tatoeba, teikiteki ni kōshin sareru dasshubōdo ni riyō saremasu.
Caching strategies involve temporarily storing query results to reduce database load and enable rapid responses for frequent queries. The advantage is fast data access, but managing cache updates and invalidation can be challenging. For example, dashboards that update periodically often utilize caching. Query Plan Analysis 查询计划分析是通过检查数据库执行计划来识别瓶颈的过程。这种方法能帮助发现慢查询的原因，并针对性地优化数据库结构或索引设置。优点在于能精准定位性能问题，但缺点是需要专业知识才能有效解读执行计划。比如，通过分析查询计划，可以发现某个索引未被使用的问题。
Xúnwèn jìhuà fēnxī shì tōngguò jiǎnchá shùjùkù zhíxíng jìhuà lái shíbié píngjǐng de guòchéng. Zhè zhǒng fāngfǎ néng bāngzhù fāxiàn màn cháxún de yuányīn, bìng zhēnduì xìng de yōuhuà shùjùkù jiégòu huò suǒyǐn shèzhì. Yōushì zài yú néng jīngzhǔn dìngwèi xìngnéng wèntí, dàn quēdiǎn shì xūyào zhuānyè zhīshi cáinéng yǒuxiào jiědú zhíxíng jìhuà. Bǐrú, tōngguò fēnxī jìhuà, kěyǐ fāxiàn mǒu gè suǒyǐn wèi bèi shǐyòng de wèntí.
Query plan analysis involves examining the database’s execution plan to identify bottlenecks. This method helps pinpoint the causes of slow queries and guides targeted optimizations in database structure or indexing. Its advantage is precise diagnosis of performance issues, but it requires specialized knowledge to effectively interpret execution plans. For instance, analysis might reveal that a certain index is not being utilized. Streaming Data Processing & Windowing Functions -- Real-time Data Processing Обработка данных в реальном времени позволяет системе немедленно реагировать на поступающие события. Это обеспечивает мгновенное получение аналитических данных, что особенно важно для критически важных приложений, таких как обнаружение мошенничества или мониторинг промышленных процессов. Преимуществами являются низкая задержка и оперативность, однако данный подход может требовать дорогостоящей инфраструктуры и сталкиваться с проблемами согласованности данных в условиях высокой скорости поступления информации.
Real-time data processing enables systems to respond immediately as data arrives, providing instantaneous analytical insights. This is crucial for applications like fraud detection or industrial monitoring. Its advantages include low latency and prompt responsiveness; however, it may require expensive infrastructure and can face data consistency challenges under high throughput conditions. Tumbling Windows タンブリングウィンドウは、固定された非重複の時間枠を用いてデータを集約する手法です。シンプルで管理しやすく、明確な集計期間を設定できるという利点がある一方、ウィンドウの境界付近で発生するイベントが分割されるため、場合によっては情報が断片化する欠点もあります。たとえば、毎時の集計処理に適しています。
Tanburingu uindō wa, kotei sareta hi-jūfuku no jikanwaku o mochiite dēta o shūyaku suru shuhō desu. Shinpuru de kanri shiyasuku, meikaku na shūkei kikan o settei dekiru to iu riten ga aru ippō, uindō no kyōkai fukin de hassei suru ibento ga bunkatsu sareru tame, baai ni yotte wa jōhō ga danpenka suru ketten mo arimasu. Tatoeba, maiji no shūkei shori ni tekishiteimasu.
Tumbling windows use fixed, non-overlapping time intervals to aggregate data. They are simple and easy to manage, offering clear aggregation periods; however, events occurring at window boundaries might be split, potentially fragmenting information. This method is well-suited for tasks like hourly aggregations. Sliding Windows 滑动窗口是一种连续移动的时间窗口技术，用于对数据流进行动态聚合。其优势在于能平滑地捕捉数据流中的变化，并提供更精细的实时分析，但同时可能增加计算复杂度，并导致部分数据在多个窗口中重复计算。常见应用包括实时流量监控和移动平均值计算
Huádòng chuāngkǒu shì yī zhǒng liánxù yídòng de shíjiān chuāngkǒu jìshù, yòng yú duì shùjù liú jìnxíng dòngtài jùhé. Qí yōushì zài yú néng pínghuá de bǔhuò shùjù liú zhōng de biànhuà, bìng tígōng gèng jīngxì de shíshí fēnxī, dàn tóngshí kěnéng zēngjiā jìsuàn fùzá dù, bìng dǎozhì bùfèn shùjù zài duō gè chuāngkǒu zhōng chóngfù jìsuàn. Chángjiàn yìngyòng bāokuò shíshí liúliàng jiānkòng hé yídòng píngjūn zhí jìsuàn.
Sliding windows are a technique that continuously moves over a data stream to perform dynamic aggregation. Their advantages include smooth capture of evolving data and more granular real-time analysis; however, they may increase computational complexity and cause certain data points to be counted in multiple windows. Common applications include real-time traffic monitoring and moving average computations. Session Windows Сессионные окна группируют данные по активным периодам, определяемым паузами между событиями. Этот подход естественным образом сегментирует пользовательскую активность, позволяя анализировать отдельные сессии. Преимуществом является более точное отражение реальных пользовательских сессий, но настройка оптимального порога бездействия может быть сложной. Примером может служить анализ активности пользователей на веб-сайтах.
Session windows group data based on periods of activity defined by gaps between events. This approach naturally segments user activity, allowing for the analysis of individual sessions. Its advantage lies in accurately reflecting real user sessions, although determining the optimal inactivity threshold can be challenging. An example includes analyzing website user behavior. Watermarking in Streaming ウォーターマーキングは、ストリーミングデータにおいてイベント時間の進捗を管理し、遅延データの取り扱いを容易にするための技法です。メリットは、イベントのタイムスタンプを基準に処理を進めることで、データの整合性を保つ点にありますが、誤ったウォーターマーク設定は集計精度に悪影響を及ぼす可能性があります。例えば、リアルタイム分析システムで利用されます
Wōtā mākkingu wa, sutoriimingu dēta ni oite ibento jikan no shinchoku o kanri shi, chien dēta no toriatsukai o yōi ni suru tame no gihō desu. Meritto wa, ibento no taimusutampu o kijun ni shori o susumeru koto de, dēta no seigōsei o tamotsu ten ni arimasu ga, ayamattā wōtā mākku settei wa shūkei seido ni akueikyō o oyobosu kanōsei ga arimasu. Tatoeba, riaru taimu bunseki shisutemu de riyō saremasu.u
Watermarking in streaming establishes reference timestamps to manage event time progress and handle late-arriving data. Its advantage is maintaining data consistency by processing events based on their original timestamps; however, incorrect watermark settings can adversely affect aggregation accuracy. It is commonly used in real-time analytics systems.. Event Time vs. Processing Time 事件时间指的是事件实际发生的时刻，而处理时间则是数据被系统接收和处理的时刻。区分这两者有助于更准确地分析数据延迟和实时性。优点在于可以识别和纠正因延迟而产生的误差，缺点则是当网络或系统延迟较大时，二者之间的差异可能导致数据分析复杂化。常见于金融交易和在线广告点击分析等场景
Shìjiàn shíjiān zhǐ de shì shìjiàn shíjì fāshēng de shíkè, ér chǔlǐ shíjiān zé shì shùjù bèi xìtǒng jiēshōu hé chǔlǐ de shíkè. Qūfēn zhè liǎng zhě yǒu zhù yú gèng jīngxì de fēnxī shùjù yánchí hé shíshí xìng. Yōushì zài yú kěyǐ shíbié hé jiūzhèng yīn yánchí ér chǎnshēng de wùchā, quēdiǎn zé shì dāng wǎngluò huò xìtǒng yánchí jiào dà shí, èr zhě zhī jiān de chāyì kěnéng dǎozhì shùjù fēnxī fùzá huà. Chángjiàn yú jīnróng jiāoyì hé zàixiàn guǎnggào diǎnjī fēnxī děng chǎngjǐng.
Event time is the moment when an event actually occurs, whereas processing time is when the data is received and processed by the system. Differentiating the two helps in accurately analyzing data latency and real-time performance. The advantage is that it enables the identification and correction of delays; however, significant discrepancies between the two can complicate analysis, particularly in high-latency networks. This distinction is often critical in financial transactions and online ad click analyses. Late Data Handling Обработка поздних данных включает применение стратегий для интеграции данных, поступающих после закрытия окна обработки. Это позволяет минимизировать потерю информации и улучшить полноту анализа. Среди преимуществ — повышение точности итоговых результатов, однако этот подход может усложнить архитектуру системы и увеличить задержки в обработке данных. Примером служит корректировка потоков данных в системах мониторинга транзакций.
Late data handling involves applying strategies to incorporate data that arrives after the expected processing window. This minimizes information loss and enhances analytical completeness. Its advantages include improved overall accuracy, though it can complicate system architecture and increase processing delays. An example is the adjustment of data streams in transaction monitoring systems. Data Governance, Security, & Compliance -- Implementing IAM for Data Данные защищаются с помощью IAM
Apply identity management to secure data access. Role-Based Access Control for Data Контроль доступа на основе ролей ограничивает несанкционированное использование
Use RBAC to restrict data access based on user roles. Data Encryption at Rest 数据加密（静态）
Pinyin: Shùjù jiāmì (jìngtài)
Encrypt stored data to protect it from unauthorized access. Data Encryption in Transit 传输中数据加密
Pinyin: Chuánshū zhōng shùjù jiāmì
Secure data during transfer between systems. Key Management Best Practices Лучшие практики управления ключами повышают безопасность
Regularly update and securely store encryption keys. Data Masking Techniques データマスキング技法
Dēta masukingu gihō
Obscure sensitive fields to protect privacy. Data Privacy Regulations (GDPR) Соблюдение GDPR защищает личные данные
Ensure compliance with GDPR to protect individual privacy. HIPAA Compliance for Data 医疗数据符合HIPAA标准
Pinyin: Yīliáo shùjù fúhé HIPAA biāozhǔn
Ensure health data is handled per HIPAA regulations. Audit Trails in Data Systems Журналирование доступа и изменений помогает в аудите
Maintain audit logs to track data changes and access. Data Governance Policies 数据治理政策
Pinyin: Shùjù zhìlǐ zhèngcè
Establish policies for managing and securing data assets. Data Quality Management Контроль качества данных обеспечивает надёжность аналитики
Continuously monitor and improve data quality. Data Lineage Tracking データリネージ追跡
Dēta rineeji tsuiseki
Trace the origin and transformation of data through systems. Data Retention Policies 数据保留政策
Pinyin: Shùjù bǎoliú zhèngcè
Define how long data should be stored based on regulatory and business needs. Monitoring, Logging, & CI/CD for Data Pipelines -- Monitoring Data Pipelines Мониторинг конвейеров данных позволяет обнаруживать проблемы
Track the performance and health of data workflows. Logging for Data Workflows データワークフローのログ記録
Dēta wāku furō no rogu kiroku
Record events and errors to facilitate debugging. Alerting Mechanisms for Data 数据告警机制
Pinyin: Shùjù gàojǐng jīzhì
Set up alerts to notify when data processes deviate from expected behavior. Automated Testing of ETL Pipelines Автоматизированное тестирование ETL снижает риск сбоев
Ensure ETL processes are automatically tested for reliability. CI/CD for Data Workflows データワークフローのCI/CD
Dēta wāku furō no CI/CD
Implement continuous integration and deployment for data pipelines. Performance Benchmarking for Data Systems Производительность системы измеряется по заданным метрикам
Benchmark data systems to ensure optimal performance. Troubleshooting Data Failures 故障排查
Pinyin: Gùzhàng páichá
Diagnose and resolve issues in data processes. Custom Metrics for Data Systems カスタムメトリクス
Kasutamu metorikusu
Define specific metrics to monitor unique aspects of data workflows. Advanced Data Integration Patterns -- Lambda Architecture «Лямбда-архитектура» объединяет пакетную и потоковую обработку данных, создавая систему с двумя слоями: один отвечает за периодическую, всестороннюю обработку исторических данных, а другой – за оперативную обработку поступающих в режиме реального времени. Преимуществом является возможность получить как точную историческую аналитику, так и быстрый отклик на текущие события, что критически важно для приложений, например, в финансовом мониторинге и телекоммуникациях. Однако значительным недостатком является высокая сложность архитектуры, требующая синхронизации двух параллельных процессов и увеличения затрат на инфраструктуру. Например, крупная телекоммуникационная компания может ежедневно обрабатывать до 10 терабайтов данных пакетным методом, одновременно обновляя потоковые данные с задержкой менее 5 секунд для оперативного анализа состояния сети.
Lambda Architecture combines batch and stream processing by establishing two distinct layers: one dedicated to comprehensive periodic processing of historical data and another to real-time processing of incoming events. Its advantage lies in delivering accurate historical analytics alongside immediate responsiveness, which is critical for applications such as financial monitoring and telecommunications. However, its major drawback is its inherent architectural complexity, requiring synchronization of parallel processes and increased infrastructure costs. For instance, a major telecommunications company might process up to 10 terabytes of data daily in batch mode while updating stream data with a latency under 5 seconds for real-time network analysis. Kappa Architecture 「カッパアーキテクチャ」は、データ全体を単一のストリームとして処理することで、システムの設計を簡素化する手法です。リアルタイム処理に特化しており、バッチ処理の複雑さを排除できますが、過去のデータ再処理や大規模な履歴分析には制約があります。たとえば、オンライン広告プラットフォームでは、1秒ごとに数万件のクリックイベントを連続処理し、即時に広告配信の最適化を行っていますが、過去のデータに対する再解析が必要な場合、別途対策が求められます。
「Kappa ākitekucha」 wa, dēta zentai o tan'itsu no sutoriimu to shite shori suru koto de, shisutemu no sekkei o kansoka suru shuhō desu. Riaru taimu shori ni tokka shite ori, bacchi shori no fukuzatsu-sa o haijo dekimasu ga, kako no dēta saishori ya daikibō na rireki bunseki ni wa seiyaku ga arimasu. Tatoeba, onrain kōkoku purattofōmu de wa, 1-byō goto ni sūman-ken no kurikku ibento o renzoku shori shi, sokujitsu ni kōkoku haishin no saiteki-ka o okonatteimasu ga, kako no dēta ni taishite saikaiseki ga hitsuyō na baai, betsu ni taisaku ga motomeraremasu.
Kappa Architecture processes all data as a single unified stream, thereby simplifying system design by eliminating the need for separate batch processing. Its primary advantage is streamlined real-time processing, yet it may face limitations when reprocessing historical data or performing extensive trend analysis. For example, an online advertising platform might handle tens of thousands of click events every second to optimize ad delivery in real time, but if reanalysis of historical data is required, additional strategies must be implemented. Micro-batch Processing 微批处理是一种将数据流分成极小批次以实现近实时处理的技术。该方法在保留批量处理优势的同时，通常能够将数据处理延迟控制在1至2秒之间。优点是系统实现相对简单且能高效聚合数据，但缺点在于每个批次仍存在固定延迟，可能不适用于毫秒级响应要求的场景。例如，一家金融服务公司利用微批处理技术，每2秒对交易数据进行聚合分析，从而实现对异常交易的快速检测，处理能力达到每小时数百GB数据。
Wēi pī chǔlǐ shì yī zhǒng jiāng shùjù liú fēnchéng jí xiǎo pīcì yǐ shíxiàn jìn shíshí chǔlǐ de jìshù. Gāi fāngfǎ zài bǎochí pīliàng chǔlǐ yōushì de tóngshí, tōngcháng nénggòu jiāng shùjù chǔlǐ yánchí kòngzhì zài 1 zhì 2 miǎo zhī jiān. Yōushì zài yú xìtǒng shíxiàn xiāngduì jiǎndān qiě néng gāoxiào jùhé shùjù, dàn quēdiǎn zé shì měi gè pīcì réng cúnzài gùdìng yánchí, kěnéng bù shìyòng yú háomǐ jí xiǎngyìng de chǎngjǐng. Lìrú, yī jiā jīnróng fúwù gōngsī lìyòng wēi pī chǔlǐ jìshù, měi 2 miǎo duì jiāoyì shùjù jìnxíng jùhé fēnxī, cóng'ér shíxiàn duì yìcháng jiāoyì de kuàisù jiǎncè, chǔlǐ nénglì dádào měi xiǎoshí shù bǎi GB shùjù.
Micro-batch processing segments data streams into very small batches to enable near-real-time processing. This technique maintains the benefits of batch processing while keeping latency typically between 1 and 2 seconds. Its advantages include relative simplicity and efficient data aggregation, though the fixed delay per batch may not suit applications requiring millisecond-level responses. For example, a financial services company might use micro-batch processing to aggregate transaction data every 2 seconds, detecting anomalies quickly and processing several hundred gigabytes per hour. Data Lakehouse Concepts Концепция «Лейкхаус» объединяет лучшие свойства озера данных и склада данных, позволяя хранить как структурированные, так и неструктурированные данные в единой системе. Преимущество заключается в снижении затрат на ETL-процессы и упрощении аналитической обработки, что обеспечивает быструю и гибкую аналитику. Однако такой подход требует сложной настройки метаданных и строгого контроля качества данных. Например, крупная корпорация может использовать «Лейкхаус» для хранения петабайт информации, что позволяет формировать отчеты с точностью до 95 % и уменьшать время отклика системы на 40 %.
The Lakehouse concept integrates the best aspects of data lakes and data warehouses, enabling both structured and unstructured data to be stored in a single system. Its advantages include reduced ETL costs and streamlined analytics, leading to faster and more flexible reporting. However, it requires complex metadata management and strict data quality controls. For example, a large corporation might store petabytes of information in a Lakehouse, generating reports with up to 95% accuracy and reducing system response times by 40%. Event Sourcing for Data 「イベントソーシング」は、すべてのデータ変更を時系列に沿ってイベントとして記録する手法です。これにより、システムは過去の状態を完全に再構築でき、問題発生時に迅速な復旧が可能となります。メリットは完全な監査履歴と再生能力ですが、イベントログが急速に膨張するため、ストレージと検索の効率化が課題となります。たとえば、金融システムでは、すべての取引と状態変化を記録し、過去のトランザクションを遡って不正を検出する事例があります。
「Ibento sōshingu」 wa, subete no dēta henkō o jikeiretsu ni sotte ibento to shite kiroku suru shuhō desu. Kore ni yori, shisutemu wa kako no jōtai o kanzen ni saikōchiku deki, mondai hassei-ji ni jinsoku na fukkyū ga kanō to narimasu. Meritto wa kanzen na kansa rireki to saisei nōryoku desu ga, ibento rogu ga kyūsoku ni bōchō suru tame, sutoreji to kensaku no kōritsuka ga kadai to narimasu. Tatoeba, kin'yū shisutemu de wa, subete no torihiki to jōtai henka o kiroku shi, kako no toranzakushon o sosotte fusei o kenshutsu suru jirei ga arimasu.
Event sourcing records every data change as an ordered sequence of events, allowing a system to fully reconstruct past states and rapidly recover from issues. Its advantages include a complete audit trail and flexible replay capabilities; however, the event log can grow rapidly, posing challenges for storage and efficient search. For example, in a financial system, every transaction and state change is recorded, enabling the system to trace back and detect fraud when necessary. Real-time vs. Batch Processing Decisions 实时与批处理决策要求根据延迟和吞吐量需求选择适当的数据处理方式。实时处理能够实现毫秒级响应，适用于需要即时反馈的场景，如在线交易监控和自动驾驶；而批处理适合大规模数据分析，尽管其处理延迟可能达到数分钟甚至数小时。优点在于可根据业务需求灵活选择，但缺点是需要在成本与效率之间进行权衡。比如，一家电商企业可能采用实时处理监控订单异常，同时利用批处理生成每日销售报告，实现对整体业务状态的精准把握，处理延迟分别为0.5秒和10分钟
Shíshí yǔ pī chǔlǐ de juécè yāoqiú gēnjù yánchí hé tūntǔ liàng xūqiú xuǎnzé shìhé de shùjù chǔlǐ fāngshì. Shíshí chǔlǐ nénggòu shíxiàn háomǐ jí xiǎngyìng, shìyòng yú xūqiú jíshí fǎnyìng de chǎngjǐng, rú zàixiàn jiāoyì jiānkòng hé zìdòng jiàshǐ; ér pī chǔlǐ shìhé dàguīmó shùjù fēnxī, jǐnguǎn qí chǔlǐ yánchí kěnéng dádào shù fēnzhōng shènzhì shù xiǎo shí. Yōushì zài yú kě gēnjù yèwù xūqiú línghuó xuǎnzé, dàn quēdiǎn shì xūyào zài chéngběn yǔ xiàolǜ zhī jiān jìnxíng quánhéng. Bǐrú, yī jiā diànshāng qǐyè kěnéng cǎiyòng shíshí chǔlǐ lái jiānkòng dìngdān yìcháng (0.5 miǎo), tóngshí lìyòng pī chǔlǐ shēngchéng měi rì xiāoshòu bàobiǎo (yánchí 10 fēnzhōng), shíxiàn zhěngtǐ yèwù zhuàngtài de jīngzhǔn bǎwò.
Deciding between real-time and batch processing depends on latency and throughput requirements. Real-time processing can achieve responses in milliseconds, ideal for immediate feedback scenarios such as online transaction monitoring and autonomous driving, while batch processing is well-suited for large-scale data analysis despite processing delays of several minutes or even hours. The advantage is the flexibility to select the optimal approach based on business needs; the drawback is the necessity to balance cost and efficiency. For example, an e-commerce company might use real-time processing to monitor order anomalies (with a 0.5-second delay) while employing batch processing to generate daily sales reports (with a 10-minute delay), thereby ensuring precise overall business status monitoring. ]]><![CDATA[🐬[LEXICON]Certifications]]>

FR RU JA ZH
CECRL Niveau HSK (Chinois) JLPT (Japonais) RU
------------------ ------------------- --------------------- ---------------------
A1 ~150 ~800 (N5) ~780 (ТЭУ)
A2 ~300 ~1500 (N4) ~1300 (ТБУ)
B1 ~600 ~3000 (N3) ~2300 (ТРКИ-1)
B2 ~1200 ~6000 (N2) ~4000 (ТРКИ
]]>https://learn.mino.randriamanivo.com/elxicon-ordre-officiel-vocabulaire/673a88519bc2820001f2162bMon, 18 Nov 2024 00:20:59 GMT

FR RU JA ZH
CECRL Niveau HSK (Chinois) JLPT (Japonais) RU
------------------ ------------------- --------------------- ---------------------
A1 ~150 ~800 (N5) ~780 (ТЭУ)
A2 ~300 ~1500 (N4) ~1300 (ТБУ)
B1 ~600 ~3000 (N3) ~2300 (ТРКИ-1)
B2 ~1200 ~6000 (N2) ~4000 (ТРКИ-2)
C1 ~2500 ~10,000 (N1) ~8000 (ТРКИ-3)
C2 ~5000+ ~10,000+ (Advanced) ~12,000+ (ТРКИ-4)
HSK 1 --- --- ---
1. I, me 我 (wǒ)
2. we, us (pl.) 我们 (wǒmen)
3. you 你 (nǐ)
4. he, him 他 (tā)
5. she, her 她 (tā)
6. this (here) 这 (这儿) (zhè (zhèr))
7. that (there) 那 (那儿) (nà (nàr))
8. which 哪 (nǎ)
9. where 哪儿 (nǎr)
10. who 谁 (shéi)
11. what, why 什么 (shénme)
12. how many, how much 多少 (duōshǎo)
13. a few, how many 几 (jǐ)
14. how 怎么 (zěnme)
15. how about 怎么样 (zěnmeyàng)
16. one 一 (yī)
17. two 二 (èr)
18. three 三 (sān)
19. four 四 (sì)
20. five 五 (wǔ)
21. six 六 (liù)
22. seven 七 (qī)
23. eight 八 (bā)
24. nine 九 (jiǔ)
25. ten 十 (shí)
26. (for normal objects) 个 (gè)
27. (for age) 岁 (suì)
28. (for books) 本 (běn)
29. some 些 (xiē)
30. piece, chunk 块 (kuài)
31. no 不 (bù)
32. no 没 (méi)
33. quite, very 很 (hěn)
34. too 太 (tài)
35. all 都 (dōu)
36. a little bit 一点儿 (yīdiǎnr)
37. and 和 (hé)
38. in, at 在 (zài)
39. 的 (de)
40. 了 (le)
41. 吗 (ma)
42. 呢 (ne)
43. hello 喂 (wèi)
44. home 家 (jiā)
45. school 学校 (xuéxiào)
46. restaurant 饭店 (fàndiàn)
47. store 商店 (shāngdiàn)
48. hospital 医院 (yīyuàn)
49. China 中国 (Zhōngguó)
50. Beijing 北京 (Běijīng)
51. up 上 (shàng)
52. down 下 (xià)
53. front 前面 (qiánmiàn)
54. behind 后面 (hòumiàn)
55. inside 里 (lǐmiàn)
56. today 今天 (jīntiān)
57. tomorrow 明天 (míngtiān)
58. yesterday 昨天 (zuótiān)
59. morning 上午 (shàngwǔ)
60. noon 中午 (zhōngwǔ)
61. afternoon 下午 (xiàwǔ)
62. year 年 (nián)
63. month 月 (yuè)
64. number/date 号 (hào)
65. week 星期 (xīngqī)
66. o’clock 点 (diǎn)
67. minute 分钟 (fēnzhōng)
68. now 现在 (xiànzài)
69. time 时候 (shíhou)
70. father 爸爸 (bàba)
71. mother 妈妈 (māma)
72. son 儿子 (érzi)
73. daughter 女儿 (nǚér)
74. teacher 老师 (lǎoshī)
75. student 学生 (xuéshēng)
76. classmate 同学 (tóngxué)
77. friend 朋友 (péngyǒu)
78. doctor 医生 (yīshēng)
79. sir 先生 (xiānsheng)
80. Miss 小姐 (xiǎojiě)
81. cloth 衣服 (yīfu)
82. water 水 (shuǐ)
83. dish 菜 (cài)
84. rice 米饭 (mǐfàn)
85. fruit 水果 (shuǐguǒ)
86. apple 苹果 (píngguǒ)
87. tea 茶 (chá)
88. cup 杯子 (bēizi)
89. money 钱 (qián)
90. airplane 飞机 (fēijī)
91. taxi 出租车 (chūzūchē)
92. television 电视 (diànshì)
93. computer 电脑 (diànnǎo)
94. movie 电影 (diànyǐng)
95. weather 天气 (tiānqì)
96. cat 猫 (māo)
97. dog 狗 (gǒu)
98. thing 东西 (dōngxi)
99. person 人 (rén)
100. name 名字 (míngzi)
101. book 书 (shū)
102. mandarin Chinese 汉语 (hànyǔ)
103. character 字 (zì)
104. desk 桌子 (zhuōzi)
105. chair 椅子 (yǐzi)
106. thank 谢谢 (xièxie)
107. you are welcome 不客气 (búkèqì)
108. good-bye 再见 (zàijiàn)
109. please 请 (qǐng)
110. sorry 对不起 (duìbùqǐ)
111. It doesn’t matter 没关系 (méiguānxì)
112. be (am, is, are) 是 (shì)
113. have 有 (yǒu)
114. look 看 (kàn)
115. listen 听 (tīng)
116. speak 说 (shuō)
117. read 读 (dú)
118. write 写 (xiě)
119. see 看见 (kànjiàn)
120. call 叫 (jiào)
121. come 来 (lái)
122. return 回 (huí)
123. go 去 (qù)
124. eat 吃 (chī)
125. drink 喝 (hē)
126. sleep 睡觉 (shuìjiào)
127. make phone call 打电话 (dǎdiànhuà)
128. do 做 (zuò)
129. buy 买 (mǎi)
130. open 开 (kāi)
131. sit 坐 (zuò)
132. live 住 (zhù)
133. study 学习 (xuéxí)
134. work 工作 (gōngzuò)
135. rain 下雨 (xiàyǔ)
136. love 爱 (ài)
137. love, like 喜欢 (xǐhuān)
138. want 想 (xiǎng)
139. know 认识 (rènshi)
140. can 会 (huì)
141. can, be able to 能 (néng)
142. good 好 (hǎo)
143. big 大 (dà)
144. small 小 (xiǎo)
145. many, much 多 (duō)
146. few, little 少 (shǎo)
147. cold 冷 (lěng)
148. hot 热 (rè)
149. happy 高兴 (gāoxìng)
150. beautiful 漂亮 (piàoliang)
HSK 2 --- --- ---

]]><![CDATA[🦈[LEXICON] Vocabulaire]]>

FR RU JA ZH
SENS PARLER --- --- ---
La langue язык 言語 (Gengo) 语言 (yán)
La bouche 嘴巴 zui(3) ba, la bouche
La gorge горло 喉 (nodo) 喉咙 (hóulóng)
La voix
]]>https://learn.mino.randriamanivo.com/vocabulaire/65baf17b25c75200018a2c44Thu, 01 Feb 2024 01:19:51 GMT

FR RU JA ZH
SENS PARLER --- --- ---
La langue язык 言語 (Gengo) 语言 (yán)
La bouche 嘴巴 zui(3) ba, la bouche
La gorge горло 喉 (nodo) 喉咙 (hóulóng)
La voix голос 声 (koe) 嗓音 (sǎngyīn)
Le discours речь スピーチ (supīchi) 演讲 (yǎnjiǎng)
La prononciation произношение 発音 (hatsuon) 发音 (fāyīn)
L’accent акцент アクセント (akusento) 口音 (kǒuyīn)
Le vocabulaire словарный запас 語彙 (goi) 词汇 (cíhuì)
Le message сообщение メッセージ (messēji) 信息 (xìnxī)
SENS VISUEL --- --- ---
Yeux глаза 目 (Me) 眼睛 (yǎnjīng)
Lunettes очки メガネ (Megane) 眼镜 (yǎnjìng)
Vision зрение 視力 (Shiryoku) 视力 (shìlì)
Dictionnaire словарь 辞書 (Jisho) 字典 (zìdiǎn)
Lumière свет 光 (Hikari) 光 (guāng)
Arrière plan фон 背景 (Haikei) 背景 (bèijǐng)
Le regard взгляд 視線 (shisen) 目光 (mùguāng)
La vue зрение 視覚 (shikaku) 视觉 (shìjué)
L’image изображение 画像 (gazō) 图像 (túxiàng)
L’écran экран 画面 (gamen) 屏幕 (píngmù)
La couleur цвет 色 (iro) 颜色 (yánsè)
L’ombre тень 影 (kage) 影子 (yǐngzi)
Le reflet отражение 反射 (hansha) 反射 (fǎnshè)
La clarté ясность 明るさ (akarusa) 明亮度 (míngliàngdù)
SENS AUDITIF --- --- ---
Son звук 音 (Oto) 声音 (shēngyīn)
Musique музыка 音楽 (Ongaku) 音乐 (yīnyuè)
Chanson песня 歌 (Uta) 歌 (gē)
Arrière plan фон 背景 (Haikei) 背景 (bèijǐng)
Le bruit шум 騒音 (sōon) 噪音 (zàoyīn)
Le silence тишина 静けさ (shizukesa) 安静 (ānjìng)
Le volume громкость 音量 (onryō) 音量 (yīnliàng)
L’écoute слушание 傾聴 (keichō) 倾听 (qīngtīng)
L’écouteur наушник イヤホン (iyahon) 耳机 (ěrjī)
Le casque наушники ヘッドホン (heddohon) 头戴式耳机 (tóudàishì ěrjī)
SENS GUSTATIF + VOC DIGESTIF --- --- ---
Goût вкус 味 (Aji) 味道 (wèidào)
Saveur вкус 味覚 (Mikaku) 味觉 (wèijué)
Estomac 胃wei(4), estomac
La faim голод 空腹 (kūfuku) 饥饿 (jī’è)
La soif жажда 喉の渇き (nodo no kawaki) 口渴 (kǒukě)
L’appétit аппетит 食欲 (shokuyoku) 食欲 (shíyù)
La digestion пищеварение 消化 (shōka) 消化 (xiāohuà)
L’intestin кишечник 腸 (chō) 肠 (cháng)
SENS OLFACTIF --- --- ---
Air воздух 空気 (Kuuki) 空气 (kōngqì)
Odeur запах 匂い (Nioi) 气味 (qìwèi)
Le parfum аромат 香り (kaori) 香气 (xiāngqì)
La puanteur вонь 悪臭 (akushū) 臭味 (chòuwèi)
SENS TOUCHER --- --- ---
Main рука 手 (Te) 手 (shǒu)
La peau кожа 肌 (hada) 皮肤 (pífū)
La chaleur тепло 熱 (netsu) 热 (rè)
Le froid холод 冷たさ (tsumetasa) 冷 (lěng)
La pression давление 圧力 (atsuryoku) 压力 (yālì)
Journal news газета 新聞 (Shinbun) 报纸 (bàozhǐ)
Journal personnel 日记 ri(4) ji(4), diary
SANTE / MEDICAL / MALADIES --- --- ---
Grippe / flu 感冒gan(3) mao(4) Grippe Flu
Santé 健康jian(4) kang(1), adj, healthy/ n, the health
Symptôme симптом 症状 (shōjō) 症状 (zhèngzhuàng)
Douleur боль 痛み (itami) 疼痛 (téngtòng)
Fièvre температура 発熱 (hatsunetsu) 发烧 (fāshāo)
Toux кашель 咳 (seki) 咳嗽 (késou)
Allergie аллергия アレルギー 过敏 (guòmǐn)
Ordonnance рецепт 処方箋 (shohōsen) 处方 (chǔfāng)
Traitement лечение 治療 (chiryo) 治疗 (zhìliáo)
Vaccin вакцина ワクチン 疫苗 (yìmiáo)
Urgence экстренная помощь 緊急 (kinkyū) 急诊 (jízhěn)
Consultation приём 診察 (shinsatsu) 问诊 (wènzhěn)
Assurance santé медстраховка 医療保険 医疗保险 (yīliáo bǎoxiǎn)
Effets secondaires побочные эффекты 副作用 副作用 (fùzuòyòng)
Pharmacie аптека 薬局 (yakkyoku) 药房 (yàofáng)
TRANSPORT --- --- ---
Embouteillage пробка 渋滞 (Jūtai) 堵车 (dǔchē)
Avion самолет 飛行機 (Hikōki) 飞机 (fēijī)
Train поезд 電車 (Densha) ／ 新幹線 (Shinkansen) 火车 (huǒchē)
Voiture машина 車 (Kuruma) / 自動車 (Jidōsha) 车 (chē)
Vélo велосипед 自転車 (Jitensha) 自行车 (zìxíngchē)
Taxi такси タクシー (Takushī) 出租车 (chūzūchē)
Métro метро 地下鉄 (Chikatetsu) 地铁 (dìtiě)
Navire судно 船 (Fune) 船 (chuán)
Moto мотоцикл バイク (Baiku) 摩托车 (mótuōchē)
Cheval лошадь 馬 (Uma) 马 (mǎ)
Bus автобус バス (Basu) 公共汽车 (gōnggòngqìchē)
Gratuit бесплатно 無料 (Muryō) 免费 (miǎnfèi)
Chevaucher ездить верхом 乗る (Noru) 骑 (qí)
Prendre transport ездить 乗車する (Jōsha suru) 坐 (zuò)
Conduire водить 運転する (Unten suru) 开 (kāi)
Monter садиться 乗る (Noru) 上 (shàng)
Descendre выходить 降りる (Oriru) 下 (xià)
Billet билет 切符 (kippu) 票 (piào)
Quai платформа ホーム (hōmu) 站台 (zhàntái)
Correspondance пересадка 乗り換え (norikae) 换乘 (huànchéng)
Itinéraire маршрут ルート (rūto) 路线 (lùxiàn)
Trajet поездка 移動 (idō) 行程 (xíngchéng)
Retard задержка 遅延 (chien) 延误 (yánwù)
Annulation отмена 運休 (unkyū) 取消 (qǔxiāo)
Réservation бронь 予約 (yoyaku) 预订 (yùdìng)
Contrôle контроль 検札 (kensatsu) 检票 (jiǎnpiào)
Tarif тариф 運賃 (unchin) 票价 (piàojià)
ANIMAUX --- --- ---
Renard лиса́ キツネ Kitsune 狐 hú
Loup волк オオカミ Ookami 狼 láng
Ours медве́дь クマ Kuma 熊 xióng
Lièvre за́яц ウサギ Usagi 兔子 tùzi
Écureuil бе́лка リス Risu 松鼠 sōngshǔ
Hérisson ёжик ハリネズミ Harinezumi 刺猬 cìwei
Cerf оле́нь シカ Shika 鹿 lù
Éléphant слон ゾウ Zō 大象 dàxiàng
Hippopotame бегемо́т カバ Kaba 河马 hémǎ
Girafe жира́ф キリン Kirin 长颈鹿 chángjǐnglù
Rat кры́са ネズミ Nezumi 老鼠 lǎoshǔ
Chameau верблю́д ラクダ Rakuda 骆驼 luòtuo
Requin аку́ла サメ Same 鲨鱼 shāyú
Crocodile крокоди́л ワニ Wani 鳄鱼 èyú
Serpent змея́ ヘビ Hebi 蛇 shé
Kangourou кенгуру́ カンガルー Kangarū 袋鼠 dàishǔ
Singe обезья́на サル Saru 猴子 hóuzi
Chien соба́ка 犬 Inu 狗 gǒu
Chat/Chatte кот/ко́шка 猫 Neko 猫 māo
Vache коро́ва 牛 Ushi 牛 niú
Cochon свинья́ 豚 Buta 猪 zhū
Zèbre зе́бра シマウマ Shimauma 斑马 bānmǎ
Pingouin пингви́н ペンギン Pengin 企鹅 qǐ'é
Baleine кит クジラ Kujira 鲸鱼 jīngyú
Tigre тигр トラ Tora 老虎 lǎohǔ
Lion лев ライオン Raion 狮子 shīzi
Rhinocéros носоро́г サイ Sai 犀牛 xīniú
Cheval ло́шадь 馬 Uma 马 mǎ
Hibou сова́ フクロウ Fukurou 猫头鹰 māotóuyīng
Perroquet попуга́й オウム Ōmu 鹦鹉 yīngwǔ
CHIFFRES et NOMBRES --- --- ---
zéro 0 ноль れい rei 零 / 0 líng
un 1 один いち ichi 一 yī
deux 2 два に : ni 二 èr / 两 liǎng (compter)
trois 3 три さん san 三 sān
quatre 4 четыре し shi、よん yon 四 sì
cinq 5 пять ご go 五 wǔ
six 6 шесть ろく roku 六 liù
sept 7 семь しち shichi / なな nana 七 qī
huit 8 восемь はち hachi 八 bā
neuf 9 девять きゅう kyuu 九 jiǔ
dix 10 десять じゅう juu 十 shí
douze 12 двенадцать じゅうに jū ni 十二 shí èr
vingt 20 двадцать にじゅう ni-jū 二十 èr shí
trente 30 тридцать さんじゅう san-jū 三十 sān shí
quarante 40 сорок よんじゅう yon-jū 四十 sì shí
cinquante 50 пятьдесят ごじゅう go-jū 五十 wǔ shí
soixante 60 шестьдесят ろくじゅう roku-jū 六十 liù shí
soixante-dix 70 семьдесят しちじゅう shichi-jū / ななじゅう nana-jū 七十 qī shí
quatre-vingt 80 восемьдесят はちじゅう hachi-jū 八十 bā shí
quatre-vingt-dix 90 девяносто きゅうじゅう kyū-jū 九十 jiǔ shí
cent 100 сто ひゃく hyaku 百 bǎi
deux cent двести ひゃく nihyaku 二百 èrbǎi
trois cent триста san 300 三百 sānbǎi
quatre cent четыреста 400 四百 sìbǎi
cinq cent пятьсот 500 五百 wǔbǎi
six cent шестьсот 600 六百 liùbǎi
sept cent семьсот 700 七百 qībǎi
huit cent восемьсот 800 はっぴゃく Happyaku 八百 bābǎi
neuf cent девятьсот 900 九百 jiǔbǎi
mille тысяча 1000 / せん sen 千 Qiān
deux mille две тысячи せん NiSen 二千 èrqiān
trois mille три тысячи さんぜん sanzen 三千 sānqiān
quatre mille четыре тысячи よんせん yonsen 四千 sìqiān
cinq mille пять тысяч ごせん gosen 五千 wǔqiān
six mille шесть тысяч ろくせん rokusen 六千 liùqiān
sept mille семь тысяч ななせん nanasen 七千 qīqiān
huit mille восемь тысяч はっせん hassen 八千 bāqiān
neuf mille девять тысяч きゅうせん kyūsen 九千 jiǔqiān
dix mille десять тысяч 10K いちまん Ichiman 万 wàn
cent mille сто тысяч じゅうまん jūman 十万 shíwàn
un million миллион ひゃくまん hyakuman 百万 bǎiwàn
un milliard миллиард じゅうおく jūoku 十亿 shíyì
ENUMERATION --- --- ---
1er, 2ème,... первый
второй
третий
четвертый
пятый
шестой
седьмой
восьмой
девятый
десятый		 番 ：Ban
（Premier、Ordre、
Connotation Meilleur）

目 ：Me
（ Numeroter、
Enumération）

第 ：Dai
Ranger （Numeroter）		 第 di
(numérotation,
classement)
UNITES --- --- ---
pouce дюйм (~2.54 cm) 寸 (sun, ~3 cm) 寸 (cun, ~3.33 cm)
metre метр メートル (mētoru) 米 (mǐ)
kilometre километр キロメートル (kiromētoru) 公里 (gōnglǐ, ~1 km)
litre литр リットル (rittoru) 升 (shēng, ~1 L)
kilogramme килограмм キログラム (kiroguramu) 公斤 (jīn, ~0.5 kg)
arshin (~71 cm) аршин - -
verst (~1.067 km) верста - -
shaku (~30.3 cm) - 尺 (shaku, ~30.3 cm) -
ri (~3.93 km) - 里 (ri, ~3.93 km) -
jin (~0.5 kg) - - 斤 (jīn, ~0.5 kg)
li (~500 m) - - 里 (lǐ, ~500 m)
HOBBIES --- --- ---
Hobby хобби 趣味 (shumi) 兴趣 (xìngqù), 爱好 (àihào)
Échecs шахматы チェス (chesu) 国际象棋 (guójì xiàngqí)
Shopping шопинг ショッピング (shoppingu) 购物 (gòuwù)
Arts martiaux боевые искусства 武道 (budō) 武术 (wǔshù)
Voyage путешествие 旅行 (ryokō) 旅行 (lǚxíng)
Divertissement развлечения 娯楽 (goraku) 娱乐 (yúlè)
Karaoke караоке カラオケ (karaoke) 歌厅 (gētīng), KTV
Cartes карты トランプ (toranpu) 扑克 (pūkè)
Internet surfing серфинг в интернете ネットサーフィン (netto sāfin) 上网 (shàngwǎng)
SPORTS --- --- ---
faire du sport заниматься спортом スポーツをする 做运动 zuò yùndòng
entrainement тренировка トレーニング 训练 xùnliàn
football футбол サッカー (sakkā) 足球 zú qiú
basketball баскетбол バスケットボール 篮球 lán qiú
tennis теннис テニス (tenisu) 网球 wǎng qiú
handball гандбол ハンドボール 手球 shǒu qiú
baseball бейсбол 野球 (yakyū) 棒球 bàng qiú
hockey хоккей ホッケー (hokkē) 曲棍球 qū gùn qiú
rugby регби ラグビー (ragubī) 橄榄球 gǎn lǎn qiú
aérobique аэробик エアロビクス 有氧运动 yǒu yǎng yùn dòng
billard бильярд ビリヤード (biriyādo) 台球 tái qiú
bowling боулинг ボウリング (bōringu) 保龄球 bǎo líng qiú
golf гольф ゴルフ (gorufu) 高尔夫 gāo ěr fū
natation плавание 水泳 (suiei) 游泳 yóu yǒng
diving дайвинг ダイビング (daibingu) 潜水 qián shuǐ
running бег ランニング (ranningu) 跑步 pǎo bù
yoga йога ヨガ (yoga) 瑜伽 yú jiā
pêche рыбалка 釣り (tsuri) 钓鱼 diào yú
snowboard сноуборд スノーボード 单板滑雪 dān bǎn huá xuě
ski лыжи スキー (sukī) 滑雪 huá xuě
équitation верховая езда 乗馬 (jōba) 骑马 qí mǎ
vélo велосипед 自転車 (jitensha) 自行车 zì xíng chē
surf серфинг サーフィン (sāfin) 冲浪 chōng làng
escrime фехтование フェンシング 击剑 jī jiàn
fitness фитнес フィットネス 健身 jiàn shēn
gymnastique гимнастика 体操 (taisō) 体操 tǐ cāo
dance танцы ダンス (dansu) 舞蹈 wǔ dǎo
judo дзюдо 柔道 (jūdō) 柔道 róu dào
karate каратэ 空手 (karate) 空手道 kōng shǒu dào
kung fu кунг фу カンフー (kanfū) 功夫 gōng fu
aikido айкидо 合気道 (aikidō) 合气道 hé qì dào
kendo кендо 剣道 (kendō) 剑道 jiàn dào
taekwondo тхэквондо テコンドー (tekondō) 跆拳道 tái quán dào
boxe бокс ボクシング (bokushingu) 拳击 quán jī
jiu jitsu джиу-джитсу 柔術 (jūjutsu) 柔术 róu shù
MUSICAL --- --- ---
Musique музыка 音楽 (ongaku) 音乐 (yīnyuè)
Blues блюз ブルース (burūsu) 蓝调 (lándiào)
Djazz джаз ジャズ (jazu) 爵士 (juéshì)
Disque диск ディスク (disuku) 唱片 (chàngpiàn)
Classique классика クラシック (kurashikku) 古典 (gǔdiǎn)
Opera опера オペラ (opera) 歌剧 (gējù)
Pop поп ポップ (poppu) 流行 (liúxíng)
Rock рок ロック (rokku) 摇滚 (yáogǔn)
Piano пианино ピアノ (piano) 钢琴 (gāngqín)
Saxophone саксофон サックス (sakkusu) 萨克斯 (sàkèsī)
Violon скрипка バイオリン (baiorin) 小提琴 (xiǎotíqín)
Trompette труба トランペット (toranpetto) 小号 (xiǎohào)
Flute флейта フルート (furūto) 长笛 (chángdí)
Balalaïka балалайка バラライカ (bararaika) 巴拉莱卡 (bāláláikǎ)
Gusli гусли グスリ (gusuri) 古斯里 (gǔsīlǐ)
Shamisen сямисэн 三味線 (shamisen) 三味线 (sānwèixiàn)
Koto кото 箏 (koto) 箏 (zhēng)
Erhu эрху 二胡 (niko) 二胡 (èrhú)
Guzheng гучжэн 古筝 (koto) 古筝 (gǔzhēng)
Pipa пипа 琵琶 (biwa) 琵琶 (pípá)
Dombra домбра ドンブラ (donbura) 冬不拉 (dōngbùlā)
Kalimba калимба カリンバ (karinba) 卡林巴 (kǎlínbā)
VOC EDUCATIF --- --- ---
Faire des études учиться 勉強します (benkyou shimasu) 学习 (xuéxí)
Professeur преподаватель 先生 (sensei) 教授 (jiàoshòu)
Maître de conférences профессор 教授 (kyōju) 讲师 (jiǎngshī)
Professeur collège/lycée учитель 教員 (kyōin) 老师 (lǎoshī)
Cours magistral лекция 講義 (kōgi) 讲座 (jiǎngzuò)
Leçon урок レッスン (ressun) 课程 (kèchéng)
Écolière/écolier школьница / школьник 生徒 (seito) 小学生 (xiǎoxuéshēng)
Devoir домашнее задание 宿題 (shukudai) 作业 (zuòyè)
Question вопрос 質問 (shitsumon), 問題 (mondai) 问题 (wèntí)
Mot слово 言葉 (kotoba) 词 (cí)
Crayon карандаш 鉛筆 (enpitsu) 铅笔 (qiānbǐ)
Grammaire грамматика 文法 (bunpō) 语法 (yǔfǎ)
École primaire начальная школа 小学校 (shōgakkō) 小学 (xiǎoxué)
Collège средняя школа 中学校 (chūgakkō) 初中 (chūzhōng)
Lycée старшая школа 高校 (kōkō) 高中 (gāozhōng)
Université университет 大学 (daigaku) 大学 (dàxué)
Licence бакалавр 学士 (gakushi) 学士 (xuéshì)
Master магистр 修士 (shūshi) 硕士 (shuòshì)
Doctorat доктор 博士 (hakase) 博士 (bóshì)
Diplôme диплом 卒業証書 (sotsugyō shōsho) 文凭 (wénpíng)
Phrase фраза 文 (bun), センテンス (sentensu) 句子 (jùzi), 话 (huà)
Histoire 历史 li(4) shi(2)
Culture 文化
Notes / Resultats (score) 成绩 cheng(2) ji(4) ,score
mathématiques 数学 shu(4) xue(2) ,maths
VOCABULAIRE PROFESSIONNEL --- --- ---
Patron босс 社長 (shachō) 老板 (lǎobǎn)
Bureau офис 事務所 (jimusho) 办公室 (bàngōngshì)
Travail работа 仕事 (shigoto) 工作 (gōngzuò)
Collègue коллега 同僚 (dōryō) 同事 (tóngshì)
Salaire зарплата 給料 (kyūryō) 工资 (gōngzī)
Entreprise компания 会社 (kaisha) 公司 (gōngsī)
Équipe команда チーム (chīmu) 队 (duì)
Spécialité специальность 専門 (senmon) 专业 (zhuānyè)
Voyage d'affaire командировка 出張 (shucchō) 出差 (chūchāi)
Chemise рубашка シャツ (shatsu) 衬衫 (chènshān)
Costume костюм スーツ (sūtsu) 西装 (xīzhuāng)
Arnaque 骗子 pianzi
Congés / Vacances 假期 jia(4) qi(1), n, the vacation
Entretien 面试 , entretien
Réunion 会议hui(4) yi(4), n, the meeting
Salle de Réunion 会议室 hui(4) yi(4) shi(4), meeting room
WebCall - Réunion à distance 网络会议,internet meeting
Accueil 迎接 ying(2) jie(1), v/n, acueille qn/qch
Stage 实习shi(2) xi(2), le stage
Stagiaire 实习生 shi(2) xi(2) sheng(1), le stagiaire
Apprentissage 学徒 xue(2) tu(2), apprentissage
VOCABULAIRE MÉTIER --- --- ---
Ballerine балерина バレリーナ (barerīna) 芭蕾舞者 (bālěiwǔzhě)
Bavard болтун おしゃべり (oshaberi) 健谈 (jiàntán)
Harmonie гармония ハーモニー (hāmonī) 和谐 (héxié)
Contrôler контролировать 管理する (kanri suru) 控制 (kòngzhì)
Contrôle контроль コントロール (kontorōru) 控制 (kòngzhì)
Cauchemar кошмар 悪夢 (akumu) 噩梦 (èmèng)
Magnifique прекрасный 素晴らしい (subarashii) 美丽 (měilì)
SMS смс ショートメール (shōto mēru) 短信 (duǎnxìn)
Lettres письма 手紙 (tegami) 信件 (xìnjiàn)
VOCABULAIRE CULTUREL --- --- ---
Ballet балет バレエ (barē) 芭蕾 (bālěi)
Détective детектив 探偵 (tantei) 侦探 (zhēntàn)
Drame драма ドラマ (dorama) 剧情片 (jùqíngpiàn)
Cinéma кино 映画 (eiga) 电影 (diànyǐng)
Comédie комедия コメディー (komedī) 喜剧 (xǐjù)
Littérature литература 文学 (bungaku) 文学 (wénxué)
Philosophie философия 哲学 (tetsugaku) 哲学 (zhéxué)
Série сериал シリーズ (shirīzu) 电视剧 (diànshìjù)
VOCABULAIRE IMMATÉRIEL / CONCEPTUEL --- --- ---
Question вопрос 質問 (shitsumon) 问题 (wèntí)
Signification значение 意味 (imi) 意思 (yìsi)
Concentration концентрация 集中力 (shūchūryoku) 专注力 (zhuānzhùlì)
Compréhension понимание 理解 (rikai) 理解 (lǐjiě)
Volonté воля 意志 (ishi) 意志 (yìzhì)
Mémoire память 記憶 (kioku) 记忆 (jìyì)
Choix выбор 選択 (sentaku) 选择 (xuǎnzé)
Pouvoir сила 権力 (kenryoku) 权力 (quánlì)
Bonheur счастье 幸せ (shiawase) 幸福 (xìngfú)
Mensonge 谎话 huang(3) hua(4), n , a lie
La vie 生活：shenghuo the life
Influence 影响 ying(3) xiang(3), n, the influence
Personnalité 个性ge(4) xing(4): personality
Avantage 好处：advantage
Desavantage 坏处：disadvantage
Confiance 信心 xin(4) xin(1)
Enjeu ставка 課題 (kadai) 议题 (yìtí)
Impact влияние 影響 (eikyō) 影响 (yǐngxiǎng)
Contexte контекст 文脈 (bunmyaku) 背景 (bèijǐng)
Condition условие 条件 (jōken) 条件 (tiáojiàn)
Hypothèse гипотеза 仮説 (kasetsu) 假设 (jiǎshè)
Tendance тенденция 傾向 (keikō) 趋势 (qūshì)
Objectif цель 目的 (mokuteki) 目的 (mùdì)
Contrainte ограничение 制約 (seiyaku) 限制 (xiànzhì)
Opportunité возможность 機会 (kikai) 机会 (jīhuì)
Compromis компромисс 妥協 (dakyo) 妥协 (tuǒxié)
Perspective перспектива 視点 (shiten) 视角 (shìjiǎo)
Conséquence последствие 結果 (kekka) 后果 (hòuguǒ)
Solution решение 解決策 (kaiketsusaku) 解决方案 (jiějué fāng’àn)
Problématique проблематика 問題点 问题点 (wèntí diǎn)
Concept концепция 概念 (gainen) 概念 (gàiniàn)
Abstraction абстракция 抽象 (chūshō) 抽象 (chōuxiàng)
Causalité причинность 因果関係 (inga kankei) 因果关系 (yīnguǒ guānxì)
Corrélation корреляция 相関 (sōkan) 相关性 (xiāngguān xìng)
Paradoxe парадокс パラドックス 悖论 (bèilùn)
Cohérence согласованность 一貫性 (ikkansei) 连贯性 (liánguànxìng)
Contradiction противоречие 矛盾 (mujun) 矛盾 (máodùn)
Ambiguïté двусмысленность 曖昧さ (aimaisa) 模糊性 (móhúxìng)
Interprétation интерпретация 解釈 (kaishaku) 解释 (jiěshì)
Inférence вывод 推論 (suiron) 推论 (tuīlùn)
Prémisse предпосылка 前提 (zentei) 前提 (qiántí)
Conclusion вывод 結論 (ketsuron) 结论 (jiélùn)
Variable переменная 変数 (hensū) 变量 (biànliàng)
Paramètre параметр パラメータ 参数 (cānshù)
Facteur фактор 要因 (yōin) 因素 (yīnsù)
Indicateur показатель 指標 (shihyō) 指标 (zhǐbiāo)
Dépendance зависимость 依存 (izon) 依赖 (yīlài)
Arbitrage компромисс 調整 (chōsei) 权衡 (quánhéng)
Priorisation приоритизация 優先順位 优先排序 (yōuxiān páixù)
Allocation распределение 配分 (haibun) 分配 (fēnpèi)
Processus процесс プロセス 流程 (liúchéng)
Mécanisme механизм 仕組み (shikumi) 机制 (jīzhì)
Interaction взаимодействие 相互作用 互动 (hùdòng)
Itération итерация 反復 (hanpuku) 迭代 (diédài)
Validation подтверждение 検証 (kenshō) 验证 (yànzhèng)
Intégration интеграция 統合 (tōgō) 整合 (zhěnghé)
Évolution эволюция 進化 (shinka) 演变 (yǎnbiàn)
Transition переход 移行 (ikō) 过渡 (guòdù)
Rupture разрыв 断絶 (danzetsu) 断裂 (duànliè)
Stabilité стабильность 安定 (antei) 稳定 (wěndìng)
Complexité сложность 複雑性 复杂性 (fùzáxìng)
Incertitude неопределённость 不確実性 不确定性 (bùquèdìngxìng)
Faisabilité осуществимость 実現可能性 可行性 (kěxíngxìng)
Viabilité жизнеспособность 実行可能性 可持续性 (kě chíxù xìng)
Pertinence релевантность 妥当性 相关性 (xiāngguān xìng)
Limitation ограничение 制限 (seigen) 限制 (xiànzhì)
Cadre рамки 枠組み (wakugumi) 框架 (kuàngjià)
Dispositif механизм 仕組み 装置 (zhuāngzhì)
Gouvernance управление ガバナンス 治理 (zhìlǐ)
Légitimité легитимность 正当性 合法性 (héfǎxìng)
Responsabilité ответственность 責任 责任 (zérèn)
Paradigme парадигма パラダイム (paradaimu) 范式 (fànshì)
Dialectique диалектика 弁証法 (benshōhō) 辩证法 (biànzhèngfǎ)
Postulat постулат 公準 (kōjun) 公设 (gōngshè)
Axiome аксиома 公理 (kōri) 公理 (gōnglǐ)
Synthèse синтез 総合 (sōgō) 综合 (zōnghé)
Antithèse антитеза 対立命題 (tairitsu meidai) 反命题 (fǎnmìngtí)
Dilemme дилемма ジレンマ (jirenma) 两难 (liǎngnán)
Réfutation опровержение 反証 (hanshō) 反驳 (fǎnbó)
Argumentaire аргументация 論拠 (ronkyo) 论证 (lùnzhèng)
Objection возражение 異議 (igi) 异议 (yìyì)
Nuance нюанс 微妙さ (bimyōsa) 细微差别 (xìwēi chābié)
Subtilité тонкость 繊細さ (sensaisa) 微妙性 (wéimiàoxìng)
Typologie типология 類型論 (ruikeiron) 类型学 (lèixíngxué)
Catégorisation категоризация 分類化 (bunruika) 分类化 (fēnlèihuà)
Généralisation обобщение 一般化 (ippanka) 泛化 (fànhuà)
Spécification уточнение 特定化 (tokuteika) 特化 (tèhuà)
Approximation приближение 近似 (kinji) 近似 (jìnsì)
Ambivalence амбивалентность 両義性 (ryōgisei) 两义性 (liǎngyìxìng)
Neutralité нейтралитет 中立性 (chūritsusei) 中立性 (zhōnglìxìng)
Biais cognitif когнитивное искажение 認知バイアス (ninchi baiasu) 认知偏差 (rènzhī piānchā)
VOCABULAIRE PAYS --- --- ---
Pays страна 国 (kuni) 国家 (guójiā)
Madagascar Мадагаскар マダガスカル (madagasukaru) 马达加斯加 (mǎdájiāsījiā)
France Франция フランス (furansu) 法国 (fǎguó)
Chine Китай 中国 (chūgoku) 中国 (zhōngguó)
Japon Япония 日本 (nihon) 日本 (rìběn)
Russie Россия ロシア (roshia) 俄罗斯 (èluósī)
États-Unis США アメリカ (amerika) 美国 (měiguó)
Royaume-Uni Великобритания イギリス (igirisu) 英国 (yīngguó)
Belgique Бельгия ベルギー (berugī) 比利时 (bǐlìshí)
Suisse Швейцария スイス (suisu) 瑞士 (ruìshì)
Espagne Испания スペイン (supein) 西班牙 (xībānyá)
Italie Италия イタリア (itaria) 意大利 (yìdàlì)
Allemagne Германия ドイツ (doitsu) 德国 (déguó)
Luxembourg Люксембург ルクセンブルク (rukusenburuku) 卢森堡 (lúsēnbǎo)
Pays-Bas Нидерланды オランダ (oranda) 荷兰 (hélán)
Portugal Португалия ポルトガル (porutogaru) 葡萄牙 (pútáoyá)
Canada Канада カナダ (kanada) 加拿大 (jiānádà)
Mexique Мексика メキシコ (mekishiko) 墨西哥 (mòxīgē)
Brésil Бразилия ブラジル (burajiru) 巴西 (bāxī)
Argentine Аргентина アルゼンチン (aruzenchin) 阿根廷 (āgēntíng)
Mongolie Монголия モンゴル (mongoru) 蒙古 (ménggǔ)
Vietnam Вьетнам ベトナム (betonamu) 越南 (yuènán)
Corée du Sud Южная Корея 韓国 (kankoku) 韩国 (hánguó)
Thaïlande Таиланд タイ (tai) 泰国 (tàiguó)
Inde Индия インド (indo) 印度 (yìndù)
VOCABULAIRE VÉGÉTAL --- --- ---
Plante растение 植物 (shokubutsu) 植物 (zhíwù)
Arbre дерево 木 (ki) 树 (shù)
Fruit фрукт 果物 (kudamono) 果实 (guǒshí)
VOCABULAIRE SUR L’IMMOBILIER --- --- ---
Sortie выход 出口 (deguchi) 出口 (chūkǒu)
Entrée вход 入口 (iriguchi) 入口 (rùkǒu)
Propriétaire хозяин 家主 (yanushi) 房东 (fángdōng)
Prix цена 価格 (kakaku) 价格 (jiàgé)
Location аренда 賃貸 (chintai) 租赁 (zūlìn)
Contrat de bail договор аренды 賃貸契約 (chintai keiyaku) 租赁合同 (zūlìn hétóng)
Propriété privée частная собственность 私有財産 (shiyū zaisan) 私有财产 (sīyǒu cáichǎn)
Hôtel отель ホテル (hoteru) 酒店 (jiǔdiàn), 宾馆 (bīnguǎn)
VOCABULAIRE MAISON --- --- ---
Maison дом 家 (ie) 家 (jiā)
Chambre комната 部屋 (heya) 房间 (fángjiān)
Nature природа 自然 (shizen) 自然 (zìrán)
Article статья 記事 (kiji) 文章 (wénzhāng)
Balcon балкон バルコニー (barukonī) 阳台 (yángtái)
Salon гостиная リビング (ribingu) 客厅 (kètīng)
Garage гараж ガレージ (garēji) 车库 (chēkù)
Cuisine кухня キッチン (kitchin) 厨房 (chúfáng)
Jardin сад 庭 (niwa) 花园 (huāyuán)
Salle à table столовая ダイニング (dainingu) 餐厅 (cāntīng)
Piscine бассейн プール (pūru) 游泳池 (yóuyǒngchí)
Chambre enfants детская 子供部屋 (kodomobeya) 儿童房 (értóng fáng)
Salle de travail кабинет 書斎 (shosai) 书房 (shūfáng)
Salle de bain ванная バスルーム (basurūmu) 浴室 (yùshì)
Toilette туалет トイレ (toire) 洗手间 , toilette （polite) vs 厕所 ce(4) suo(3) 卫生间 (wèishēngjiān)
Corridor коридор 廊下 (rōka) 走廊 (zǒuláng)
Fenêtre окно 窓 (mado) 窗 (chuāng)
Parapluie зонт 傘 (kasa) 雨伞 (yǔsǎn)
Entrée (immeuble) подъезд エントランス (entoransu) 门厅 (méntīng)
VOCABULAIRE MEUBLES --- --- ---
Meuble мебель 家具 (kagu) 家具 (jiājù)
Fauteuil кресло 椅子 (isu) 扶手椅 (fúshǒuyǐ)
Table стол テーブル (tēburu) 桌子 (zhuōzi)
Chaise стул イス (isu) 椅子 (yǐzi)
Lit кровать ベッド (beddo) 床 (chuáng)
Armoire шкаф クローゼット (kurōzetto) 衣柜 (yīguì)
Tapis ковёр ラグ (ragu) 地毯 (dìtǎn)
Cheminée камин 暖炉 (danro) 壁炉 (bìlú)
Lustre люстра シャンデリア (shanderia) 吊灯 (diàodēng)
Plante растение 観葉植物 (kanyō shokubutsu) 植物 (zhíwù)
Divan диван ソファー (sofā) 沙发 (shāfā)
Miroir зеркало 鏡 (kagami) 镜子 (jìngzi)
Douche душ シャワー (shawā) 淋浴 (línyù)
Baignoire ванна バスタブ (basutabu) 浴缸 (yùgāng)
Etagère полка 棚 (tana) 书架 (shūjià)
Escalier лестница 階段 (kaidan) 楼梯 (lóutī)
Hamac гамак ハンモック (hanmokku) 吊床 (diàochuáng)
VOCABULAIRE SUR LA PERSONNE --- --- ---
Homme (en général) человек 人間 (ningen) 人 (rén)
Femme жена 女 (onna), 女性 (josei) 女人 (nǚxìng)
Homme (masculin) муж 男 (otoko) 男人 (nánrén)
Enfant ребёнок 子供 (kodomo) 孩子 (háizi)
Petite fille девочка 女の子 (onnanoko) 小女孩 (xiǎo nǚhái)
Petit garçon мальчик 男の子 (otokonoko) 小男孩 (xiǎo nánhái)
Ami друг 友達 (tomodachi) 朋友 (péngyǒu)
Camarade товарищ 同級生 (dōkyūsei) 同学 (tóngxué)
Petit ami дружок 恋人 (koibito) 男朋友 (nán péngyǒu)
Petite amie подруга 彼女 (kanojo) 女朋友 (nǚ péngyǒu)
Voisin сосед 隣人 (rinjin) 邻居 (línjū)
Monsieur господин 先生 (sensei) 先生 (xiānshēng)
Madame госпожа 奥さん (okusan) 太太 (tàitài)
Mademoiselle барышня お嬢さん (ojōsan) 小姐 (xiǎojiě)
Inconnu/Étranger незнакомец 知らない人 (shiranaihito) 陌生人 (mòshēngrén)
Épouse жена 妻 (tsuma) 妻子 (qīzi), 老婆 (lǎopó)
Mari муж 夫 (otto) 丈夫 (zhàngfū)
Origines / Ethnicités 种族 zhong(3) zu(2) ,ethnicity
Mariage 结婚, mariage
Divorce 离婚： divoce
VOCABULAIRE FAMILLE --- --- ---
Famille семья 家族 (kazoku) 家庭 (jiātíng)
Parents родители 両親 (ryōshin) 父母 (fùmǔ)
Enfants дети 子供たち (kodomotachi) 孩子 (háizi)
Fille дочь 娘 (musume) 女孩 (nǚhái)
Fils сын 息子 (musuko) 儿子 (érzi)
Grand-mère бабушка お婆さん (obaasan) 祖母 (zǔmǔ)
Grand-père дедушка お爺さん (ojiisan) 祖父 (zǔfù)
Père папа 父 (chichi), お父さん (otōsan) 爸爸 (bàba), 父亲 (fùqīn)
Mère мама 母 (haha), お母さん (okāsan) 妈妈 (māma), 母亲 (mǔqīn)
Soeur сестра 姉 (ane), 妹 (imōto) 姐姐 (jiějiě), 妹妹 (mèimei)
Frère брат 兄 (ani), 弟 (otōto) 哥哥 (gēgē), 弟弟 (dìdì)
Garçon парень 男性 (dansei) 男孩 (nánhái)
Tante тётя おばさん (obasan) 阿姨 (āyí)
Oncle дядя おじさん (ojisan) 叔叔 (shūshu)
Belle-mère мачеха 義母 (gibo) 继母 (jìmǔ)
Beau-père отчим 義父 (gifu) 继父 (jìfù)
Petit-fils внук 孫 (mago) 孙子 (sūnzi)
Cousins 表哥 biao(3) ge(1),cousin (grand) 表弟 biao(3) di(4), cousin (petit)
VOCABULAIRE VESTIMENTAIRE / VETEMENTS --- --- ---
Produit продукт 製品 (seihin) 产品 (chǎnpǐn)
Bracelet браслет ブレスレット (buresuretto) 手镯 (shǒuzhuó)
Collier 项链 xiang(4) mian(4) ,colllier
Montre часы 腕時計 (udedokei) 手表 (shǒubiǎo)
Pantalon брюки ズボン (zubon) 裤子 (kùzi)
Veste куртка 上着 (uwagi) 外套 (wàitào)
Jupe / Robe 裙子 qun(2) zi, jump & robe
VOCABULAIRE SUR LE CORPS --- --- ---
Yeux глаза 目 (me) 眼睛 (yǎnjīng)
Visage лицо 顔 (kao) 脸 (liǎn)
Oreilles уши 耳 (mimi) 耳朵 (ěrduǒ)
Nez нос 鼻 (hana) 鼻子 (bízi)
Cheveux волосы 髪 (kami) 头发 (tóufǎ)
Main рука 手 (te) 手 (shǒu)
Bouche рот 口 (kuchi) 嘴 (zuǐ)
Pieds ступни 足 (ashi) 脚 (jiǎo) foot / 蹄ti (2), pied pour les grands animaux / 足 zu(2), pied ( not a body part)
Ventre живот お腹 (onaka) 肚子 (dùzi)
Tête голова 頭 (atama) 头 (tóu)
Joue щека 頬 (hō) 脸颊 (liǎnjiá)
Lèvres губы 唇 (kuchibiru) 嘴唇 (zuǐchún)
Sourcils брови 眉毛 (mayuge) 眉毛 (méimáo)
Orteils пальцы ног 足の指 (ashiyubi) 脚趾 (jiǎozhǐ)
Poumons лёгкие 肺 (hai) 肺 (fèi)
Foie печень 肝臓 (kanzō) 肝 (gān)
Estomac желудок 胃 (i) 胃 (wèi)
FÊTES --- --- ---
Noël Рождество クリスマス (kurisumasu) 圣诞节 (shèngdànjié)
Pâques Пасха イースター (īsutā) 复活节 (fùhuójié)
Toussaint День всех святых 万聖節 (banseisetsu) 万圣节 (wànshèngjié)
Mardi Gras Масленица マルディグラ (marudigura) 狂欢节 (kuánghuānjié)
Maslenitsa (Carnaval) Масленица マスレニツァ (masurenitsua) 奶油节 (nǎiyóujié)
Fête des enfants День детей 子供の日 (kodomo no hi) 儿童节 (értóngjié)
Fête de la mer День моря 海の日 (umi no hi) 海洋节 (hǎiyángjié)
Nouvel An Chinois Китайский Новый год 春節 (shunsetsu) 春节 (chūnjié)
Fête des bateaux-dragons Праздник драконьих лодок 端午節 (tanabata) 端午节 (duānwǔ jié)
Fête de la mi-automne Праздник середины осени 中秋節 (chūshūsetsu) 中秋节 (zhōngqiū jié)
Chat noir черный кот 黒猫 (kuroneko) 黑猫 (hēimāo)
Fantôme призрак 幽霊 (yūrei) 鬼魂 (guǐhún)
Maison hantée дом с призраками お化け屋敷 (obakeyashiki) 鬼屋 (guǐwū)
Citrouille тыква かぼちゃ (kabocha) 南瓜 (nánguā)
Monstre монстр モンスター (monsutā) 怪物 (guàiwù)
Pirate пират 海賊 (kaizoku) 海盗 (hǎidào)
Squelette скелет 骨格 (kokkaku) 骨骼 (gǔgé)
VOCABULAIRE NOURRITURE DE BASE --- --- ---
Nourriture еда 食品 (shokuhin) 食品 (shípǐn)
Riz (cuit) рис ご飯 (gohan) 米饭 (mǐfàn)
Blé пшеница 小麦 (komugi) 小麦 (xiǎomài)
Patates картофель ジャガイモ (jagaimo) 土豆 (tǔdòu)
Pâtes макароны パスタ (pasuta) 意大利面 (yìdàlì miàn)
Pain хлеб パン (pan) 面包 (miànbāo)
Semoule манка セモリナ (semorina) 粗面粉 (cū miànfěn)
Nouille лапша 麺 (men) 面条 (miàntiáo)
Soupe суп スープ (sūpu) 汤 (tāng)
Viande мясо 肉 (niku) 肉 (ròu)
Oeuf яйцо 卵 (tamago) 鸡蛋 (jīdàn)
Sandwich бутерброд サンドイッチ (sandoicchi) 三明治 (sānmíngzhì)
VOCABULAIRE VIANDE --- --- ---
Poulet курица 鶏肉 (toriniku) 鸡肉 (jīròu)
Poisson рыба 魚 (sakana) 鱼 (yú)
Cervelas сервелат サーベラット (sāberatto) 大香肠 (dà xiāngcháng)
Saucisson колбаса ソーセージ (sōsēji) 香肠 (xiāngcháng)
Saucisse сосиска ソーセージ (sōsēji) 小香肠 (xiǎo xiāngcháng)
Fruits de mer морепродукты シーフード (shīfūdo) 海产品 (hǎichǎnpǐn)
VOCABULAIRE PETIT DÉJEUNER --- --- ---
Tasse de café чашка кофе コーヒーカップ (kōhī kappu) 咖啡杯 (kāfēibēi)
Croissant chaud горячий круассан 温かいクロワッサン (atatakai kurowassan) 热牛角面包 (rè niújiǎo miànbāo)
Confiture варенье ジャム (jamu) 果酱 (guǒjiàng)
Oeufs brouillés яичница スクランブルエッグ (sukuranburu eggu) 炒鸡蛋 (chǎo jīdàn)
Miel мёд 蜂蜜 (hachimitsu) 蜂蜜 (fēngmì)
Céréales хлопья シリアル (shiriaru) 谷物 (gǔwù)
Sucre сахар 砂糖 (satō) 糖类 (tánglèi)
Pain de mie белый хлеб 食パン (shokupan) 白面包 (bái miànbāo)
Beurre масло バター (batā) 黄油 (huángyóu)
Fromage сыр チーズ (chīzu) 奶酪 (nǎilào)
Jus d'orange апельсиновый сок オレンジジュース (orenji jūsu) 橙汁 (chéngzhī)
Blinis блины ブリヌイ (burinui) 薄饼 (báobǐng)
VOCABULAIRE LÉGUMES --- --- ---
Légume овощ 野菜 (yasai) 蔬菜 (shūcài)
Salade салат サラダ (sarada) 沙拉 (shālā)
Champignons грибы キノコ (kinoko) 蘑菇 (mógū)
Fromage tofu сыр тофу 豆腐 (tōfu) 豆腐 (dòufu)
Choucroute кислая капуста ザワークラウト (zawākurauto) 酸菜 (suāncài)
Patate картофель ジャガイモ (jagaimo) 土豆 (tǔdòu)
Tomate помидор トマト (tomato) 西红柿 (xīhóngshì)
Concombre огурец キュウリ (kyūri) 黄瓜 (huángguā)
Oignon лук 玉ねぎ (tamanegi) 洋葱 (yángcōng)
Carotte морковь 人参 (ninjin) 胡萝卜 (húluóbo)
Courgette цуккини ズッキーニ (zukkīni) 西葫芦 (xīhúlú)
Betterave свекла ビートルート (bītorūto) 甜菜 (tiáncài)
Petit pois горох グリーンピース (gurīn pīsu) 青豆 (qīngdòu)
Radis редис ラディッシュ (radisshu) 萝卜 (luóbo)
VOCABULAIRE FRUITS --- --- ---
Orange апельсин オレンジ (orenji) 橙子 (chéngzi)
Pomme яблоко リンゴ (ringo) 苹果 (píngguǒ)
Pastèque арбуз スイカ (suika) 西瓜 (xīguā)
Kiwi киви キウイ (kiui) 猕猴桃 (míhóutáo)
Banane банан バナナ (banana) 香蕉 (xiāngjiāo)
Fraise клубника イチゴ (ichigo) 草莓 (cǎoméi)
Poire груша ナシ (nashi) 梨 (lí)
Framboise малина ラズベリー (razuberī) 覆盆子 (fùpénzi)
Mandarine мандарин みかん (mikan) 橘子 (júzi)
Ananas ананас パイナップル (painappuru) 菠萝 (bōluó)
Papaye папайя パパイヤ (papaiya) 木瓜 (mùguā)
Fruit de la passion маракуйя パッションフルーツ (passhon furūtsu) 百香果 (bǎixiāngguǒ)
Coco кокос ココナッツ (kokonattsu) 椰子 (yēzi)
Datte финик デーツ (dētsu) 枣 (zǎo)
Noisette лесной орех ヘーゼルナッツ (hēzerunattsu) 榛子 (zhēnzi)
VOCABULAIRE DESSERTS --- --- ---
Dessert десерт デザート (dezāto) 甜点 (tiándiǎn)
Fromage сыр チーズ (chīzu) 奶酪 (nǎilào)
Borch борщ ボルシチ (borushichi) 红菜汤 (hóngcàitāng)
Yaourt йогурт ヨーグルト (yōguruto) 酸奶 (suānnǎi)
Glace мороженое アイスクリーム (aisukurīmu) 冰淇淋 (bīngqílín)
Gâteau торт ケーキ (kēki) 蛋糕 (dàngāo)
Tarte пирог タルト (taruto) 果馅饼 (guǒxiànbǐng)
Tiramisu тирамису ティラミス (tiramisu) 提拉米苏 (tílāmǐsū)
Cheesecake чизкейк チーズケーキ (chīzukēki) 芝士蛋糕 (zhīshì dàngāo)
Salade de fruits фруктовый салат フルーツサラダ (furūtsu sarada) 水果沙拉 (shuǐguǒ shālā)
Crème brûlée крем-брюле クレームブリュレ (kurēmu buryure) 焦糖布丁 (jiāotáng bùdīng)
VOCABULAIRE SNACKS --- --- ---
Bonbon конфеты キャンディー (kyandī) 糖果 (tángguǒ)
Chocolat шоколад チョコレート (chokorēto) 巧克力 (qiǎokèlì)
Sucette леденец ペロペロキャンディー (peropero kyandī) 棒棒糖 (bàngbàngtáng)
Biscuit бисквит ビスケット (bisuketto) 饼干 (bǐnggān)
Chips фишки ポテトチップス (poteto chippusu) 薯片 (shǔpiàn)
macaron ) 马卡龙 ma(3) ka(3) long(2), macaron
VOCABULAIRE BOISSONS --- --- ---
Boissons напитки 飲み物 (nomimono) 饮料 (yǐnliào)
Eau вода 水 (mizu) 水 (shuǐ)
Café кофе コーヒー (kōhī) 咖啡 (kāfēi)
Coca-Cola кока-кола コカ・コーラ (koka kōra) 可口可乐 (kěkǒu kělè)
Alcool алкоголь 酒 (sake) 酒 (jiǔ)
Bière пиво ビール (bīru) 啤酒 (píjiǔ)
Vin вино ワイン (wain) 葡萄酒 (pútáojiǔ)
Vodka водка ウォッカ (wokka) 伏特加 (fútèjiā)
Jus de fruits фруктовый сок フルーツジュース (furūtsu jūsu) 果汁 (guǒzhī)
Bubble tea bubble tea : 奶茶 nai cha
VOCABULAIRE NOURRITURE - PLATS TYPIQUES --- --- ---
Nourriture еда 食べ物 (tabemono) 食物 (shíwù)
Soupe miso мисо суп 味噌汁 (misoshiru) 味噌汤 (wèizēngtāng)
Nouille лапша 麺 (men) 面条 (miàntiáo)
Lasagne лазанья ラザニア (razania) 千层面 (qiāncéngmiàn)
Spaghetti спагетти スパゲッティ (supagetti) 意大利面条 (yìdàlì miàntiáo)
Pâtes паста パスタ (pasuta) 意大利面 (yìdàlìmiàn)
Sushi суши 寿司 (sushi) 寿司 (shòusī)
Pizza пицца ピザ (piza) 披萨 (pīsà)
Pop-corn попкорн ポップコーン (poppukōn) 爆米花 (bàomǐhuā)
Hotpot горячий горшок 鍋 (nabe) 火锅 (huǒguō)
NOMS HISTORIQUES --- --- ---
Alexandre le Grand Александр Великий アレクサンドロス大王 (Arekusandorosu Daiō) 亚历山大大帝 (Yàlìshāndà Dàdì)
Jules César Юлий Цезарь ユリウス・カエサル (Yuriusu Kaesaru) 尤利乌斯·凯撒 (Yóulìwūsī Kǎisā)
Jeanne d'Arc Жанна д'Арк ジャンヌ・ダルク (Jannu Daruku) 圣女贞德 (Shèngnǚ Zhēndé)
Napoléon Bonaparte Наполеон Бонапарт ナポレオン・ボナパルト (Naporeon Bonaparuto) 拿破仑·波拿巴 (Nápòlún·Bōnábā)
Joseph Gallieni Жозеф Гальени ジョゼフ・ガリエニ (Jozefu Garieni) 加里埃尼 (Jiālǐ'āiní)
Jean Laborde Жан Лаборд ジャン・ラボルド (Jan Rabōrudo) 让·拉博尔德 (Ràng Lābó'ěrde)
Pierre Benoît Пьер Бенуа ピエール・ブノワ (Piēru Bunowa) 皮埃尔·贝诺伊 (Pí'āi'ěr Bèi nuò yī)
Pierre le Grand Петр I Великий ピョートル大帝 (Pyōtoru Taitei) 彼得大帝 (Bǐdé Dàdì)
Catherine la Grande Екатерина II Великая エカチェリーナ大帝 (Ekacherīna Taitei) 叶卡捷琳娜大帝 (Yèkǎjiélínnà Dàdì)
Ivan le Terrible Иван Грозный イヴァン雷帝 (Ivan Raitei) 伊凡雷帝 (Yīfán Léidì)
Genghis Khan Чингисхан チンギス・ハーン (Chingisu Hān) 成吉思汗 (Chéngjísīhán)
Kubilai Khan Хубилай-хан フビライ・ハーン (Hubirai Hān) 忽必烈 (Hūbìliè)
Batu Khan Бату-хан バトゥ・ハーン (Batu Hān) 拔都 (Bádū)
Subotai Субэдэй スボタイ (Subotai) 速不台 (Sùbùtái)
Andrianampoinimerina Андрианампуанимерина アンドリアナンプイニメリナ (Andoriananpuinimerina) 安德里亚南普伊尼梅里纳 (Āndélǐyànánpǔyíníméilǐnà)
Radama Ier Радама I ラダマ1世 (Radama Issei) 拉达马一世 (Lādámǎ Yīshì)
Ranavalona Ire Ранавалона I ラナヴァロナ1世 (Ranavarona Issei) 拉纳瓦洛纳一世 (Lānàwǎluónà Yīshì)
Minamoto no Yoshitsune Минамото но Ёсицунэ 源 義経 (Minamoto no Yoshitsune) 源义经 (Yuán Yìjīng)
Minamoto no Yoritomo Минамото но Ёритомо 源 頼朝 (Minamoto no Yoritomo) 源赖朝 (Yuán Lài cháo)
Tokugawa Ieyasu Токугава Иэясу 徳川家康 (Tokugawa Ieyasu) 德川家康 (Déchuān Jiāgāng)
Oda Nobunaga Ода Нобунага 織田信長 (Oda Nobunaga) 织田信长 (Zhītián Xìnzhǎng)
Oda Nobuhide Ода Нобухидэ 織田信秀 (Oda Nobuhide) 织田信秀 (Zhītián Xìnxiù)
Akechi Mitsuhide Акэти Мицухидэ 明智光秀 (Akechi Mitsuhide) 明智光秀 (Míngzhì Guāngxiù)
Takeda Shingen Такэда Сингэн 武田信玄 (Takeda Shingen) 武田信玄 (Wǔtián Xìnxuán)
Hattori Hanzo Хаттори Ханзо 服部半蔵 (Hattori Hanzo) 服部半藏 (Fùbù Bànzàng)
Hideyoshi Toyotomi Тойотомми Хидэёси 豊臣秀吉 (Toyotomi Hideyoshi) 丰臣秀吉 (Fēngchén Xiùjí)
Sanada Yukimura Санада Юкимура 真田幸村 (Sanada Yukimura) 真田幸村 (Zhēntián Xìngcūn)
Lu Bu Люй Бу 呂布 (Ryofu) 吕布 (Lǚ Bù)
Cao Cao Цао Цао 曹操 (Sōsō) 曹操 (Cáo Cāo)
Liu Bei Лю Бэй 劉備 (Ryūbi) 刘备 (Liú Bèi)
Sun Quan Сунь Цюань 孫権 (Sonken) 孙权 (Sūn Quán)
Guan Yu Гуань Юй 関羽 (Kanyu) 关羽 (Guān Yǔ)
Zhang Fei Чжан Фэй 張飛 (Chōhi) 张飞 (Zhāng Fēi)
Zhuge Liang Чжугэ Лян 諸葛亮 (Shokatsu Ryō) 诸葛亮 (Zhūgě Liàng)
VILLES --- --- ---
Paris Париж パリ (Pari) 巴黎 (Bālí)
Marseille Марсель マルセイユ (Maruseiyu) 马赛 (Mǎsài)
Lyon Лион リヨン (Riyon) 里昂 (Lǐáng)
Toulouse Тулуза トゥールーズ (Tūrūzu) 图卢兹 (Túlúzī)
Nice Ницца ニース (Nīsu) 尼斯 (Nísī)
Nantes Нант ナント (Nanto) 南特 (Nántè)
Montpellier Монпелье モンペリエ (Monperie) 蒙彼利埃 (Méngbǐlìài)
Strasbourg Страсбург ストラスブール (Sutorasubūru) 斯特拉斯堡 (Sītèlāsībǎo)
Bordeaux Бордо ボルドー (Borudō) 波尔多 (Bōěrduō)
Lille Лилль リール (Rīru) 里尔 (Lǐěr)
Rennes Ренн レンヌ (Rennu) 雷恩 (Léī'ēn)
Reims Реймс ランス (Ransu) 兰斯 (Lánsī)
Le Havre Гавр ル・アーヴル (Ru Āvuru) 勒阿弗尔 (Lè'āfú'ěr)
Saint-Étienne Сент-Этьен サン＝テティエンヌ (San Tetienne) 圣艾蒂安 (Shèng'àidìān)
Toulon Тулон トゥーロン (Tūron) 土伦 (Tǔlún)
Antananarivo Антананариву アンタナナリボ (Antananaribo) 塔那那利佛 (Tǎnánàlìfó)
Toamasina Туамасина トアマシナ (Toamashina) 图阿马西纳 (Túāmǎxīnà)
Antsirabe Анцирабе アンツィラベ (Antsirabe) 安齐拉贝 (Ānqílābèi)
Fianarantsoa Фианаранцуа フィアナランツア (Fianarantsua) 菲亚纳兰楚阿 (Fēiyǎnálánchǔā)
Mahajanga Махаджанга マハジャンガ (Mahajanga) 马哈赞加 (Mǎhāzhāngjiā)
Toliara Тулиара トリアラ (Toriara) 图利亚拉 (Túliàlā)
Antsiranana Анциранана アンツィラナナ (Antsiranana) 安齐拉纳纳 (Ānqílānànà)
Ambovombe Амбовомбе アンボヴォンベ (Ambovombe) 安布武姆贝 (Ānbùwǔmǔbèi)
Ambatondrazaka Амбатондразака アンバトンドラザカ (Ambatondrazaka) 安巴通德拉扎卡 (Ānbātōngdé lāzhākǎ)
Amparafaravola Ампарафаравола アンパラファラボラ (Amparafaravola) 安帕拉法拉沃拉 (Ānpàlāfǎlāwòlā)
Vangaindrano Вангаиндрано ヴァンガインドラノ (Vangaindrano) 瓦恩盖恩德拉诺 (Wǎēngàiēndèlānuò)
Sambava Самбава サンババ (Sambava) 桑巴瓦 (Sāngbāwǎ)
Ambanja Амбанджа アンバンジャ (Ambanja) 安班贾 (Ānbānjiǎ)
Mananjary Мананджари マナンジャリ (Mananjary) 马南扎里 (Mǎnánzhālǐ)
Morondava Морондава モロンダバ (Morondava) 莫伦达瓦 (Mòlúndáwǎ)
New York Нью-Йорк ニューヨーク (Nyūyōku) 纽约 (Niǔyuē)
Los Angeles Лос-Анджелес ロサンゼルス (Rosanzerusu) 洛杉矶 (Luòshānjī)
Chicago Чикаго シカゴ (Shikago) 芝加哥 (Zhījiāgē)
Houston Хьюстон ヒューストン (Hyūsuton) 休斯敦 (Xiūsīdūn)
Phoenix Финикс フェニックス (Fenikkusu) 菲尼克斯 (Fēiníkèsī)
Philadelphia Филадельфия フィラデルフィア (Firaderufia) 费城 (Fèichéng)
San Antonio Сан-Антонио サンアントニオ (San Antonio) 圣安东尼奥 (Shèng'āndōngní'ào)
San Diego Сан-Диего サンディエゴ (San Diego) 圣迭戈 (Shèngdiédié)
Dallas Даллас ダラス (Darasu) 达拉斯 (Dálāsī)
San Jose Сан-Хосе サンホセ (San Hose) 圣何塞 (Shènghé sāi)
Austin Остин オースティン (Ōsutīn) 奥斯汀 (Àosītīng)
Jacksonville Джексонвилл ジャクソンビル (Jakusonbiru) 杰克逊维尔 (Jiékèxùnwéīěr)
Fort Worth Форт-Уэрт フォートワース (Fōto Wāsu) 沃斯堡 (Wòsībǎo)
Columbus Колумбус コロンバス (Koronbasu) 哥伦布 (Gēlúnbù)
Charlotte Шарлотт シャーロット (Shārotto) 夏洛特 (Xiàluòtè)
Moscou Москва モスクワ (Mosukuwa) 莫斯科 (Mòsīkē)
Saint-Pétersbourg Санкт-Петербург サンクトペテルブルク (Sankuto Peteruburuku) 圣彼得堡 (Shèngbǐdébǎo)
Novossibirsk Новосибирск ノヴォシビルスク (Novoshibirusuku) 新西伯利亚 (Xīnxībólìyà)
Ekaterinbourg Екатеринбург エカテリンブルク (Ekaterinburuku) 叶卡捷琳堡 (Yèkǎjiélínbǎo)
Nijni Novgorod Нижний Новгород ニジニ・ノヴゴロド (Nijini Novugorodo) 下诺夫哥罗德 (Xiànuòfūgēluódé)
Kazan Казань カザン (Kazan) 喀山 (Kāshān)
Tcheliabinsk Челябинск チェリャビンスク (Cheryabinsuku) 车里雅宾斯克 (Chēlǐyǎbīnsīkè)
Omsk Омск オムスク (Omusuku) 鄂木斯克 (Èmùsīkè)
Samara Самара サマラ (Samara) 萨马拉 (Sàmǎlā)
Rostov-sur-le-Don Ростов-на-Дону ロストフ・ナ・ドヌ (Rosutofu na Donu) 顿河畔罗斯托夫 (Dùnhépàn Luósītuōfū)
Oufa Уфа ウファ (Ufa) 乌法 (Wūfǎ)
Krasnoïarsk Красноярск クラスノヤルスク (Kurasunoyarusuku) 克拉斯诺亚尔斯克 (Kèlāsīnuòyà'ěrsīkè)
Perm Пермь ペルミ (Perumi) 彼尔姆 (Bǐ'ěrmǔ)
Volgograd Волгоград ヴォルゴグラード (Vorugogurādo) 伏尔加格勒 (Fú'ěrjiāgé lè)
Voronej Воронеж ヴォロネジ (Voroneji) 沃罗涅日 (Wòluónièrì)
Tokyo Токио 東京 (Tōkyō) 东京 (Dōngjīng)
Yokohama Йокогама 横浜 (Yokohama) 横滨 (Héngbīn)
Osaka Осака 大阪 (Ōsaka) 大阪 (Dàbǎn)
Nagoya Нагоя 名古屋 (Nagoya) 名古屋 (Mínggǔwū)
Sapporo Саппоро 札幌 (Sapporo) 札幌 (Zhátīng)
Fukuoka Фукуока 福岡 (Fukuoka) 福冈 (Fúgāng)
Kobe Кобе 神戸 (Kōbe) 神户 (Shénhù)
Kyoto Киото 京都 (Kyōto) 京都 (Jīngdū)
Kawasaki Кавасаки 川崎 (Kawasaki) 川崎 (Chuānqí)
Saitama Сайтама 埼玉 (Saitama) 埼玉 (Qíyù)
Hiroshima Хиросима 広島 (Hiroshima) 广岛 (Guǎngdǎo)
Sendai Сендай 仙台 (Sendai) 仙台 (Xiāntái)
Kitakyushu Китакюсю 北九州 (Kitakyūshū) 北九州 (Běijiǔzhōu)
Chiba Тиба 千葉 (Chiba) 千叶 (Qiānyè)
Sakai Сакай 堺 (Sakai) 堺市 (Jièkǎishì)
Shanghai Шанхай 上海 (Shanhai) 上海 (Shànghǎi)
Pékin Пекин 北京 (Pekin) 北京 (Běijīng)
Chongqing Чунцин 重慶 (Chongqing) 重庆 (Chóngqìng)
Canton Гуанчжоу 広州 (Kōshū) 广州 (Guǎngzhōu)
Shenzhen Шэньчжэнь 深圳 (Shinsen) 深圳 (Shēnzhèn)
Tianjin Тяньцзинь 天津 (Tenshin) 天津 (Tiānjīn)
Chengdu Чэнду 成都 (Chengdu) 成都 (Chéngdū)
Wuhan Ухань 武漢 (Wuhan) 武汉 (Wǔhàn)
Xi’an Сиань 西安 (Seian) 西安 (Xī'ān)
Hangzhou Ханчжоу 杭州 (Kōshū) 杭州 (Hángzhōu)
Nanjing Нанкин 南京 (Nankin) 南京 (Nánjīng)
Harbin Харбин ハルビン (Harubin) 哈尔滨 (Hā'ěrbīn)
Suzhou Сучжоу 蘇州 (Soshū) 苏州 (Sūzhōu)
Qingdao Циндао 青島 (Seitō) 青岛 (Qīngdǎo)
Changsha Чанша 長沙 (Chōsa) 长沙 (Chángshā)
RELIEF --- --- ---
Terre Земля 大地 (Daichi) 大地 (Dàdì)
Capitale Столица 首都 (Shuto) 首都 (Shǒudū)
Ville Город 都市 (Toshi) / 市 (Shi) 城市 (Chéngshì)
Campagne Деревня 農村 (Nōson) 农村 (Nóngcūn)
Forêt Лес 森林 (Shinrin) 森林 (Sēnlín)
Banlieue Пригород 郊外 (Kōgai) 郊外 (Jiāowài) / 郊区 (Jiāoqū)
Village Деревня 村 (Mura) 村 (Cūn)
Rue Улица 通り (Tōri) 街 (Jiē)
Boulevard Проспект 大通り (Ōdōri) 大道 (Dàdào)
Pont Мост 橋 (Hashi) 桥 (Qiáo)
BÂTIMENTS --- --- ---
Supermarché Супермаркет スーパーマーケット (Sūpāmāketto) 超市 (Chāoshì)
Boutique Магазин 店 (Mise) 商店 (Shāngdiàn)
Centre commercial Торговый центр ショッピングモール (Shoppingu mōru) 商场 (Shāngchǎng)
Banque Банк 銀行 (Ginkō) 银行 (Yínháng)
Stade Стадион スタジアム (Sutajiamu) 体育场 (Tǐyùchǎng)
Cinéma Кинотеатр 映画館 (Eigakan) 影院 (Yǐngyuàn)
Parking Автопарк 駐車場 (Chūshajō) 停车场 (Tíngchēchǎng)
Église Церковь 教会 (Kyōkai) 教堂 (Jiàotáng)
Pharmacie Аптека 薬局 (Yakkyoku) 药店 (Yàodiàn)
Hôpital Больница 病院 (Byōin) 医院 (Yīyuàn)
Théâtre Театр 劇場 (Gekijō) 剧院 (Jùyuàn)
Café Кофе カフェ (Kafe) 咖啡馆 (Kāfēiguǎn)
Restaurant Ресторан レストラン (Resutoran) 饭馆 (Fànguǎn)
Aéroport Аэропорт 空港 (Kūkō) 飞机场 (Fēijīchǎng)
École Школа 学校 (Gakkō) 学校 (Xuéxiào)
Université Университет 大学 (Daigaku) 大学 (Dàxué)
Ascenseur 电梯 dian(4) ti(1), lift
LOGEMENT / QUOTIDIEN --- --- ---
Loyer аренда 家賃 (yachin) 房租 (fángzū)
Charges коммунальные платежи 管理費 (kanrihi) 物业费 (wùyèfèi)
Caution залог 敷金 (shikikin) 押金 (yājīn)
État des lieux акт осмотра 入居確認 (nyūkyo kakunin) 验房 (yànfáng)
Travaux ремонтные работы 工事 (kōji) 施工 (shīgōng)
Réparation ремонт 修理 (shūri) 维修 (wéixiū)
Fuite (eau) протечка 水漏れ (mizumore) 漏水 (lòushuǐ)
Chauffage отопление 暖房 (danbō) 暖气 (nuǎnqì)
Électricité электричество 電気 (denki) 电 (diàn)
Eau chaude горячая вода お湯 (oyu) 热水 (rèshuǐ)
Voisinage соседи 近所 (kinjo) 邻里 (línlǐ)
Nuisances sonores шум 騒音 (sōon) 噪音 (zàoyīn)
Poubelle мусор ゴミ (gomi) 垃圾 (lājī)
Tri sélectif сортировка 分別 (bunbetsu) 垃圾分类 (lājī fēnlèi)
TERRAIN --- --- ---
Montagne Гора 山 (Yama) 山 (Shān)
Forêt Лес 森林 (Shinrin) 森林 (Sēnlín)
Mer Море 海 (Umi) 海 (Hǎi)
Île Остров 島 (Shima) 岛 (Dǎo)
Archipel Архипелаг 群島 (Guntō) 群岛 (Qúndǎo)
Continent Континент 大陸 (Tairiku) 大陆 (Dàlù)
Désert Пустыня 砂漠 (Sabaku) 沙漠 (Shāmò)
Jungle Джунгли 密林 (Mitsurin) 丛林 (Cónglín)
Banquise Ледяной покров 氷原 (Hyōgen) 冰原 (Bīngyuán)
COULEURS --- --- ---
Bleu синий あおい (Aoi) 蓝色 (lánsè)
Bleu clair голубой みずいろ (Mizuiro) 浅蓝色 (qiǎnlánsè)
Blanc белый しろい (Shiroi) 白色 (báisè)
Noir чёрный くろい (Kuroi) 黑色 (hēisè)
Rouge красный あかい (Akai) 红色 (hóngsè)
Jaune жёлтый きいろい (Kiiroi) 黄色 (huángsè)
Vert зелёный みどり (Midori) 绿色 (lǜsè)
Violet фиолетовый むらさき (Murasaki) 紫色 (zǐsè)
Orange оранжевый オレンジ (Orenji) / だいだい (Daidai) 橙色 (chéngsè)
Gris серый はいいろ (Haiiro) 灰色 (huīsè)
Marron коричневый ちゃいろ (Chairo) 棕色 (zōngsè)
Rose розовый ピンク (Pinku) 粉色 (fěnsè)
Beige бежевый ベージュ (Bēju) 米色 (mǐsè)
Doré золотой きんいろ (Kin’iro) 金色 (jīnsè)
Argenté серебристый ぎんいろ (Gin’iro) 银色 (yínsè)
Cyan циан シアン (Shian) 青色 (qīngsè)
Indigo индиго インディゴ (Indigo) 靛蓝色 (diànlánsè)
Turquoise бирюзовый ターコイズ (Tākoizu) 青绿色 (qīnglǜsè)
Bordeaux бордовый ワインレッド (Wain Reddo) 酒红色 (jiǔhóngsè)
Kaki хаки カーキ (Kāki) 卡其色 (kǎqísè)
CALENDRIER --- --- ---
semaine неделя 週 Shu 星期 xīngqī
lundi

Lune		 понедельник

début semaine		 月ようび ：Getsuyoubi

月 Lune		 星期一

(xīngqī yī)
mardi

Mars		 вторник

second		 火ようび ：Kaiyoubi

火 feu		 星期二

(xīngqī’èr)
mercredi

Mercure		 среда

moitié		 水ようび ：Suiyoubi

水 eau		 星期三

(xīngqīsān)
jeudi

Jupiter		 Четверг

quatrieme		 木ようび ：Mokuyoubi

木 arbre		 星期四

(xīngqīsì)
vendredi

Venus		 Пятница

cinquième		 金ようび ：Kinyoubi

金 metal		 星期五

(xīngqīwǔ)
samedi

Shabbat		 Суббота

shabbat		 土ようび ：Doyoubi

土 terre		 星期六

(xīngqīliù)
dimanche

dominicus dies		 воскресенье

resurrection		 日ようび ：Nichiyoubi

日 Soleil		 星期日 / 星期天

(xīngqīrì/ xīngqītiān)


Mois が月：Gatsu 月 yue
Janvier Январь 一月 ichigatsu 一月 : yi yue
Février февраль 二月 nigatsu 二月 : er yue
Mars март 三月 sangatsu 三月 : san yue
Avril апрель 四月 yongatsu / shigatsu 四月 : si yue
Mai май 五月 gogatsu 五月 : wu yue
Juin июнь 六月 rokugatsu 六月 : liu yue
Juillet июль 七月 nanagatsu / shichigatsu 七月 : qi yue
Août август 八月hachigatsu 八月 : ba yue
Septembre сентябрь がつ kyuugatsu 九月 : jiu yue
Octobre октябрь がつ jyuugatsu 十月 : shi yue
Novembre ноябрь がつ jyuuichigatsu 十一月 : shi yi yu
Décembre декабрь がつ jyunigatsu 十二月 : shi er yue
Toute la journée весь день 一日中 (Ichi Nichi Jyuu) 整天 (zhěng tiān)
Aujourd’hui c’est сегодня 今日 (Kyou wa) 今天是 (jīntiān shì)
Semaine неделя 週 (Shu) 星期 (xīngqī)
Enumération jour 日 (Nichi) 日 (Rì)
1 du mois ついたち (Tsuitachi)
2 du mois ふつか (Futsuka)
3 du mois みっか (Mikka)
4 du mois よっか (Yokka)
5 du mois いつか (Itsuka)
6 du mois むいか (Muika)
7 du mois なのか (Nanoka)
8 du mois ようか (Youka)
9 du mois ここのか (Kokonoka)
10 du mois とおか (Tooka)
14 du mois じゅう よっか (Juu Yokka)
20 du mois はつか (Hatsuka)
24 du mois にじゅう よっか (Ni Juu Yokka)
Joyeux anniversaire день рождения お誕生日おめでとう(Otanjōbiomedetō) 生日快乐 (Shēngrì kuàilè)
Festival фестиваль 祭り (Matsuri) 节日 (jiérì)
Nouvel an Новый год 新年 (Shin'nen) 新年 (xīnnián)
Noël Рождество クリスマス (Kurisumasu) 圣诞节 (shèngdànjié)
Feux d’artifice фейерверк 花火 (Hanabi) 烟火 (yānhuǒ)
Cadeau подарок 贈り物 (Okurimono) 礼物 (lǐwù)
Hier вчера 昨日 (Kinou) 昨天 (zuótiān)
Aujourd'hui сегодня 今日 (Kyou) 今天 (jīntiān)
Demain завтра 明日 (Ashita) 明天 (míngtiān)
Maintenant сейчас 今 (Ima) 现在 (xiànzài)
Avant-hier позавчера 一昨日 (Ototoi) 前天 (qiántiān)
Après-demain послезавтра 明後日 (Asatte) 后天 (hòutiān)
Cette semaine на этой неделе 今週 (Konshuu) 本周 (běnzhōu)
La semaine prochaine на следующей неделе 来週 (Raishuu) 下周 (xiàzhōu)
Le mois dernier в прошлом месяце 先月 (Sengetsu) 上个月 (shànggèyuè)
Ce mois в этом месяце 今月 (Kongetsu) 本月 (běnyuè)
Le mois prochain в следующем месяце 来月 (Raigetsu) 下个月 (xiàgèyuè)
Cette année в этом году 今年 (Kotoshi) 今年 (jīnnián)
L'année dernière в прошлом году 去年 (Kyounen) 去年 (qùnián)
L'année prochaine в следующем году 来年 (Rainen) 明年 (míngnián)
Hiver зима 冬 (Fuyu) 冬天 (dōngtiān)
Printemps весна 春 (Haru) 春天 (chūntiān)
Été лето 夏 (Natsu) 夏天 (xiàtiān)
Automne осень 秋 (Aki) 秋天 (qiūtiān)
Soleil солнце 太陽 (Taiyō) 太阳 (tàiyáng)
Vent ветер 風 (Kaze) 风 (fēng)
Neige снег 雪 (Yuki) 雪 (xuě)
Pluie дождь 雨 (Ame) 雨 (yǔ)
Aube / lever soleil 日出chu(1) ，leve le solei
Crepuscule / coucher soleil 日落luo(4)， couche soleil
NUMÉRIQUE / TECHNOLOGIE --- --- ---
Ordinateur компьютер パソコン (pasokon) 电脑 (diànnǎo)
Téléphone телефон 携帯電話 (keitai denwa) 手机 (shǒujī)
Application приложение アプリ (apuri) 应用程序 (yìngyòng chéngxù)
Compte аккаунт アカウント (akaunto) 账户 (zhànghù)
Mot de passe пароль パスワード (pasuwādo) 密码 (mìmǎ)
Identifiant логин ログインID (roguin ID) 用户名 (yònghùmíng)
Paramètres настройки 設定 (settei) 设置 (shèzhì)
Fichier файл ファイル (fairu) 文件 (wénjiàn)
Dossier папка フォルダ (foruda) 文件夹 (wénjiànjiā)
Lien ссылка リンク (rinku) 链接 (liànjiē)
Pièce jointe вложение 添付ファイル (tenpu fairu) 附件 (fùjiàn)
Notification уведомление 通知 (tsūchi) 通知 (tōngzhī)
Mise à jour обновление アップデート (appudēto) 更新 (gēngxīn)
Réseau сеть ネットワーク (nettowāku) 网络 (wǎngluò)
Wi-Fi вайфай Wi-Fi 无线网 (wúxiànwǎng)
Batterie батарея バッテリー (batterī) 电池 (diànchí)
Chargeur зарядное 充電器 (jūdenki) 充电器 (chōngdiànqì)
Navigateur браузер ブラウザ (burauza) 浏览器 (liúlǎnqì)
Profil профиль プロフィール (purofīru) 个人资料 (gèrén zīliào)
Sauvegarde резервная копия バックアップ (bakkuappu) 备份 (bèifèn)
ADMINISTRATION / DOCUMENTS --- --- ---
Document документ 書類 (shorui) 文件 (wénjiàn)
Formulaire бланк フォーム (fōmu) 表格 (biǎogé)
Dossier дело 書類一式 (shorui isshiki) 档案 (dàng’àn)
Demande запрос 申請 (shinsei) 申请 (shēnqǐng)
Signature подпись 署名 (shomei) 签名 (qiānmíng)
Contrat договор 契約 (keiyaku) 合同 (hétóng)
Facture счёт 請求書 (seikyūsho) 发票 (fāpiào)
Devis смета 見積書 (mitsumorisho) 报价单 (bàojiàdān)
Assurance страховка 保険 (hoken) 保险 (bǎoxiǎn)
Rendez-vous встреча 予約 (yoyaku) 预约 (yùyuē)
Service служба 窓口 (madoguchi) 服务 (fúwù)
Réception приём 受付 (uketsuke) 前台 (qiántái)
Justificatif справка 証明書 (shōmeisho) 证明 (zhèngmíng)
Carte d’identité удостоверение 身分証明書 (mibun shōmeisho) 身份证 (shēnfènzhèng)
Impôt налог 税金 (zeikin) 税 (shuì)
Banque банк 銀行 (ginkō) 银行 (yínháng)
Virement перевод 振込 (furikomi) 转账 (zhuǎnzhàng)
Frais сборы 手数料 (tesūryō) 费用 (fèiyòng)
Réclamation жалоба 苦情 (kujō) 投诉 (tóusù)
SERVICES / COMMERCE --- --- ---
Commande заказ 注文 (chūmon) 订单 (dìngdān)
Livraison доставка 配送 (haisō) 配送 (pèisòng)
Colis посылка 荷物 (nimotsu) 包裹 (bāoguǒ)
Délai срок 納期 (nōki) 截止日期 (jiézhǐ rìqī)
Abonnement подписка 定期契約 (teiki keiyaku) 订阅 (dìngyuè)
Résiliation расторжение 解約 (kaiyaku) 解约 (jiěyuē)
Remboursement возврат 返金 (henkin) 退款 (tuìkuǎn)
Garantie гарантия 保証 (hoshō) 保修 (bǎoxiū)
Retour возврат товара 返品 (henpin) 退货 (tuìhuò)
Échange обмен 交換 (kōkan) 换货 (huànhuò)
Stock склад 在庫 (zaiko) 库存 (kùcún)
Incident инцидент トラブル (toraburu) 事故 (shìgù)
Panne поломка 故障 (koshō) 故障 (gùzhàng)
Réparation ремонт 修理 (shūri) 维修 (wéixiū)
Qualité качество 品質 (hinshitsu) 质量 (zhìliàng)
Défaut дефект 不良 (furyō) 缺陷 (quēxiàn)
Service client поддержка カスタマーサービス 客服 (kèfú)
GESTION DE PROJET / ENTREPRISE / ANALYSE --- --- ---
Projet проект プロジェクト 项目 (xiàngmù)
Objectif цель 目標 (mokuhyō) 目标 (mùbiāo)
Priorité приоритет 優先順位 (yūsen juni) 优先级 (yōuxiānjí)
Planning план スケジュール 计划表 (jìhuà biǎo)
Tâche задача タスク 任务 (rènwu)
Décision решение 決定 (kettei) 决定 (juédìng)
Compte-rendu отчёт 議事録 (gijiroku) 会议纪要 (huìyì jìyào)
Ordre du jour повестка 議題 (gidai) 议程 (yìchéng)
Budget бюджет 予算 (yosan) 预算 (yùsuàn)
Coût стоимость コスト 成本 (chéngběn)
Délivrable результат 成果物 (seikabutsu) 交付物 (jiāofùwù)
Jalon этап マイルストーン 里程碑 (lǐchéngbēi)
Risque риск リスク 风险 (fēngxiǎn)
Dépendance зависимость 依存関係 依赖 (yīlài)
Feedback обратная связь フィードバック 反馈 (fǎnkuì)
Validation утверждение 承認 (shōnin) 审批 (shěnpī)
Périmètre объём 範囲 (han’i) 范围 (fànwéi)
Disponibilité доступность 空き (aki) 可用性 (kěyòngxìng)
Analyse анализ 分析 (bunseki) 分析 (fēnxī)
Diagnostic диагностика 診断 (shindan) 诊断 (zhěnduàn)
Évaluation оценка 評価 (hyōka) 评估 (pínggū)
Projection прогноз 予測 (yosoku) 预测 (yùcè)
Scénario сценарий シナリオ 情景 (qíngjǐng)
Vision видение ビジョン 愿景 (yuànjǐng)
Orientation направление 方向性 方向 (fāngxiàng)
Stratégie стратегия 戦略 (senryaku) 战略 (zhànlüè)
Levier рычаг レバー 杠杆 (gànggǎn)
Optimisation оптимизация 最適化 (saitekika) 优化 (yōuhuà)
Positionnement позиционирование 位置付け 定位 (dìngwèi)
Ciblage таргетинг ターゲティング 定向 (dìngxiàng)
Anticipation предвидение 先読み 预判 (yùpàn)
Pilotage управление 操縦 管控 (guǎnkòng)
Alignement согласование 整合 对齐 (duìqí)
Arbitrage арбитраж 調整 权衡 (quánhéng)
Feuille de route дорожная карта ロードマップ 路线图 (lùxiàntú)
Tableau de bord панель ダッシュボード 仪表盘 (yíbiǎopán)
Décision решение 決定 (kettei) 决策 (juécè)
Arbitrage выбор 裁定 权衡
Risque риск リスク 风险
Incidence влияние 影響 影响
Exposition подверженность 曝露 暴露
Vulnérabilité уязвимость 脆弱性 脆弱性
Prévention профилактика 予防 预防
Mitigation смягчение 緩和 缓解
Contingence непредвиденность 不測 应急
Priorité приоритет 優先 优先
Alternative альтернатива 代替案 替代
Trade-off компромисс トレードオフ 取舍
Conséquence последствие 結果 后果
Arbitrabilité — 裁量性 可裁量性
Robustesse устойчивость 堅牢性 鲁棒性
L’intention намерение 意図 (ito) 意图 (yìtú)
L’attente ожидание 待ち時間 (machijikan) 等待 (děngdài)
La priorité приоритет 優先 (yūsen) 优先 (yōuxiān)
L’urgence срочность 緊急 (kinkyū) 紧急 (jǐnjí)
Le retard задержка 遅れ (okure) 延误 (yánwù)
MÉDIAS / SOCIÉTÉ --- --- ---
Actualité новости ニュース (nyūsu) 新闻 (xīnwén)
Média медиа メディア (media) 媒体 (méitǐ)
Information информация 情報 (jōhō) 信息 (xìnxī)
Source источник 情報源 (jōhōgen) 来源 (láiyuán)
Reportage репортаж レポート (repōto) 报道 (bàodào)
Débat дебаты 討論 (tōron) 辩论 (biànlùn)
Opinion мнение 意見 (iken) 意见 (yìjiàn)
Rumeur слух 噂 (uwasa) 谣言 (yáoyán)
Sécurité безопасность 安全 (anzen) 安全 (ānquán)
Environnement окружающая среда 環境 (kankyō) 环境 (huánjìng)
Réglementation регламент 規則 (kisoku) 规定 (guīdìng)
Énergie энергия エネルギー (enerugī) 能源 (néngyuán)
Société общество 社会 (shakai) 社会 (shèhuì)
CONSOMMATION / FINANCE PERSONNELLE / CADRE LEGAL --- --- ---
Prix цена 価格 (kakaku) 价格 (jiàgé)
Réduction скидка 割引 (waribiki) 折扣 (zhékòu)
Promotion акция セール (sēru) 促销 (cùxiāo)
Paiement оплата 支払い (shiharai) 支付 (zhīfù)
Carte bancaire банковская карта クレジットカード 银行卡 (yínhángkǎ)
Espèces наличные 現金 (genkin) 现金 (xiànjīn)
Reçu чек 領収書 (ryōshūsho) 收据 (shōujù)
Dépense расход 支出 (shishutsu) 支出 (zhīchū)
Revenu доход 収入 (shūnyū) 收入 (shōurù)
Économie экономия 節約 (setsuyaku) 节省 (jiéshěng)
Frais комиссия 手数料 (tesūryō) 手续费 (shǒuxùfèi)
Budget бюджет 予算 (yosan) 预算 (yùsuàn)
Institution институт 機関 机构
Réglementation регламент 規制 法规
Conformité соответствие 遵守 合规
Obligation обязательство 義務 义务
Juridiction юрисдикция 管轄 司法辖区
Mandat мандат 任期 授权
Autorité власть 権限 权限
Dispositif механизм 仕組み 装置
Cadre légal правовая база 法的枠組み 法律框架
Procédure процедура 手続き 程序
Norme стандарт 規格 标准
Directive директива 指針 指令
Instance орган 機関 机构
Recours апелляция 不服申立 申诉
Influence влияние 影響 影响
Perception восприятие 認識 认知
Adhésion поддержка 賛同 认同
Résistance сопротивление 抵抗 抵抗
Consensus консенсус 合意 共识
Polarisation поляризация 分極化 两极化
Engagement вовлечённость 関与 参与
Inclusion интеграция 包摂 包容
Exclusion исключение 排除 排斥
Tension напряжение 緊張 紧张
Négociation переговоры 交渉 谈判
Médiation посредничество 仲裁 调解
Confiance доверие 信頼 信任
Légitimité легитимité 正当性 合法性
**ÉTATS / ÉMOTIONS ** --- --- ---
L’habitude привычка 習慣 (shūkan) 习惯 (xíguàn)
L’effort усилие 努力 (doryoku) 努力 (nǔlì)
Le progrès прогресс 進歩 (shinpo) 进步 (jìnbù)
L’erreur ошибка 間違い (machigai) 错误 (cuòwù)
La réussite успех 成功 (seikō) 成功 (chénggōng)
L’échec неудача 失敗 (shippai) 失败 (shībài)
Le stress стресс ストレス (sutoresu) 压力 (yālì)
L’inquiétude тревога 不安 (fuan) 担心 (dānxīn)
Le soulagement облегчение 安堵 (ando) 宽慰 (kuānwèi)
La frustration фрустрация 欲求不満 (yokkyū fuman) 挫败感 (cuòbàigǎn)
La satisfaction удовлетворение 満足 (manzoku) 满足 (mǎnzú)
L’enthousiasme энтузиазм 熱意 (netsui) 热情 (rèqíng)
La déception разочарование 失望 (shitsubō) 失望 (shīwàng)
La motivation мотивация 動機 (dōki) 动力 (dònglì)
Le raisonnement рассуждение 推論 (suiron) 推理 (tuīlǐ)
Le jugement суждение 判断 (handan) 判断 (pànduàn)
La perception восприятие 認知 (ninchi) 认知 (rènzhī)
Le doute сомнение 疑い (utagai) 怀疑 (huáiyí)
La certitude уверенность 確信 (kakushin) 确定 (quèdìng)
Le biais предвзятость バイアス (baiasu) 偏见 (piānjiàn)
La crédibilité доверие 信頼性 (shinraisei) 可信度 (kěxìndù)
La fiabilité надёжность 信頼性 (shinraisei) 可靠性 (kěkàoxìng)
La transparence прозрачность 透明性 (tōmeisei) 透明度 (tòumíngdù)
La réputation репутация 評判 (hyōban) 名声 (míngshēng)
**INTERACTION SOCIALE ** --- --- ---
La relation отношения 関係 (kankei) 关系 (guānxì)
La discussion обсуждение 議論 (giron) 讨论 (tǎolùn)
Le conflit конфликт 対立 (tairitsu) 冲突 (chōngtū)
L’accord согласие 合意 (gōi) 同意 (tóngyì)
Le désaccord разногласие 意見の相違 (iken no sōi) 分歧 (fēnqí)
Le soutien поддержка 支援 (shien) 支持 (zhīchí)
La critique критика 批判 (hihan) 批评 (pīpíng)
Le conseil совет 助言 (jogen) 建议 (jiànyì)
La promesse обещание 約束 (yakusoku) 承诺 (chéngnuò)
L’excuse извинение 謝罪 (shazai) 道歉 (dàoqiàn)
L’invitation приглашение 招待 (shōtai) 邀请 (yāoqǐng)
**DINOSAURES ** --- --- ---
--- --- --- ---
Allosaurus аллозавр アロサウルス 异特龙 (yi(4) te(4) long(2))
Ankylosaurus анкилозавр アンキロサウルス 甲龙 (jia(3) long(2))
Apatosaurus апатозавр アパトサウルス 阿帕托龙 (a(1) pa(4) tuo(1) long(2))
Archaeopteryx археоптерикс アーケオプテリクス 始祖鸟 (shi(3) zu(3) niao(3))
Argentinosaurus аргентинозавр アルゼンチノサウルス 阿根廷龙 (a(1) gen(1) ting(2) long(2))
Baryonyx барионикс バリオニクス 重爪龙 (zhong(4) zhua(3) long(2))
Beipiaosaurus бейпяозавр ベイピャオサウルス 北票龙 (bei(3) piao(4) long(2))
Brachiosaurus брахиозавр ブラキオサウルス 腕龙 (wan(4) long(2))
Carcharodontosaurus кархародонтозавр カルカロドントサウルス 鲨齿龙 (sha(1) chi(3) long(2))
Carnotaurus карнотавр カルノタウルス 食肉牛龙 (shi(2) rou(4) niu(2) long(2))
Ceratosaurus цератозавр ケラトサウルス 角鼻龙 (jiao(3) bi(2) long(2))
Coelophysis целофиз コエロフィシス 腔骨龙 (qiang(4) gu(3) long(2))
Compsognathus компсогнат コンプソグナトゥス 美颌龙 (mei(3) he(2) long(2))
Corythosaurus коритозавр コリトサウルス 冠龙 (guan(4) long(2))
Deinonychus дейноних デイノニクス 恐爪龙 (kong(3) zhua(3) long(2))
Dilophosaurus дилофозавр ディロフォサウルス 双脊龙 (shuang(1) ji(3) long(2))
Dimetrodon диметродон ディメトロドン 双弓龙 (shuang(1) gong(1) long(2))
Diplodocus диплодок ディプロドクス 梁龙 (liang(2) long(2))
Elasmosaurus эласмозавр エラスモサウルス 薄板龙 (bo(2) ban(3) long(2))
Gallimimus галлимим ガリミムス 似鸡龙 (si(4) ji(1) long(2))
Giganotosaurus гиганотозавр ギガノトサウルス 南方巨兽龙 (nan(2) fang(1) ju(4) shou(4) long(2))
Grand requin blanc (Carcharodon carcharias) большая белая акула 頬白鮫 (hohojirozame) 大白鲨 (da(4) bai(2) sha(1))
Hadrosaurus гадрозавр ハドロサウルス 鸭嘴龙 (ya(1) zui(3) long(2))
Herrerasaurus эрреразавр ヘレラサウルス 埃雷拉龙 (ai(1) lei(2) la(1) long(2))
Iguanodon игуанодон イグアノドン 禽龙 (qin(2) long(2))
Lambeosaurus ламбеозавр ランベオサウルス 冠饰龙 (guan(4) shi(4) long(2))
Liopleurodon лиоплевродон リオプレウロドン 上龙 (shang(4) long(2))
Megalosaurus мегалозавр メガロサウルス 巨齿龙 (ju(4) chi(3) long(2))
Mégalodon (Otodus megalodon) мегалодон メガロドン 巨齿鲨 (ju(4) chi(3) sha(1))
Microraptor микрораптор ミクロラプトル 小盗龙 (xiao(3) dao(4) long(2))
Monoceratops моноцератопс モノケラトプス 单角龙 (dan(1) jiao(3) long(2))
Monolophosaurus монолофозавр モノロフォサウルス 单嵴龙 (dan(1) ji(3) long(2))
Mosasaurus мозазавр モササウルス 沧龙 (cang(1) long(2))
Oviraptor овираптор オヴィラプトル 偷蛋龙 (tou(1) dan(4) long(2))
Pachycephalosaurus пахицефалозавр パキケファロサウルス 厚头龙 (hou(4) tou(2) long(2))
Parasaurolophus паразавролоф パラサウロロフス 副栉龙 (fu(4) zhi(4) long(2))
Plateosaurus платеозавр プラテオサウルス 板龙 (ban(3) long(2))
Plesiosaurus плезиозавр プレシオサウルス 蛇颈龙 (she(2) jing(3) long(2))
Protoceratops протоцератопс プロトケラトプス 原角龙 (yuan(2) jiao(3) long(2))
Pterodactylus птеродактиль プテロダクティルス 翼手龙 (yi(4) shou(3) long(2))
Quetzalcoatlus кетцалькоатль ケツァルコアトルス 风神翼龙 (feng(1) shen(2) yi(4) long(2))
Sauroposeidon сауропосейдон サウロポセイドン 波塞冬龙 (bo(1) sai(4) dong(1) long(2))
Sinraptor синраптор シンラプトル 中华盗龙 (zhong(1) hua(2) dao(4) long(2))
Spinosaurus спинозавр スピノサウルス 棘龙 (ji(2) long(2))
Stegosaurus стегозавр ステゴサウルス 剑龙 (jian(4) long(2))
Suchomimus сухомим スコミムス 鳄拟龙 (e(4) ni(3) long(2))
Therizinosaurus теризинозавр テリジノサウルス 镰刀龙 (lian(2) dao(1) long(2))
Titanosaurus титанозавр ティタノサウルス 泰坦龙 (tai(4) tan(3) long(2))
Torvosaurus торвозавр トルヴォサウルス 托沃龙 (tuo(1) wo(4) long(2))
Triceratops трицератопс トリケラトプス 三角龙 (san(1) jiao(3) long(2))
Tyrannosaurus rex тираннозавр рекс ティラノサウルス 霸王龙 (ba(4) wang(2) long(2))
Utahraptor ютараптор ユタラプトル 犹他盗龙 (you(2) ta(1) dao(4) long(2))
Velociraptor велоцираптор ヴェロキラプトル 迅猛龙 (xun(4) meng(3) long(2))
Yutyrannus ютираннус ユウティランヌス 羽王龙 (yu(3) wang(2) long(2))

| | | | |
| | | | |
| | | | |
| | | | |
| | | | |
| | | | |
| | | | |

]]><![CDATA[🐊[LEXICON] Adjectifs]]>Accords adjectifs

FR RU JA ZH
Adjectif - Classification какой ? какая какое какие (plur) + adjectif accordé au sujet / Exemple grand :  большой (masc) боль
]]>https://learn.mino.randriamanivo.com/adjectifs/65baf11a25c75200018a2c38Thu, 01 Feb 2024 01:18:14 GMTAccords adjectifs🐊[LEXICON] Adjectifs

FR RU JA ZH
Adjectif - Classification какой ? какая какое какие (plur) + adjectif accordé au sujet / Exemple grand :  большой (masc) большая (fem)  большое (neut) большие (plur) どんな Donna 形容词 xíngróngcí
TErminaisons какой
какая
какое
какие (plur)		 Adjectifs Terminaison en i ： Adj ＋ Kunai ＋ Desu （くないです）
Legerement familier Adj + Kuarimasen （くありません）
Adjectifs Terminaison en na (le na n'est pas visiBle habituellement)		 ----
Suite adjectif ---- ---- 又you(4)+adj+又you(4)+adj，both…and…
Adjectif visuel / oculaire Зрительный / глазной 視覚的 / 目の shikakuteki / me no 视觉 / 眼部 shìjué / yǎnbù
visible : видимый (vidimy) 見える mieru 可见 kějiàn
invisible : невидимый (nevidimy) 見えない mienai 不可见 bù kějiàn
joli : милый (mily) かわいい kawaii 帅 shuài (4), handsome
splendide : великолепный (velikolepny) 素晴らしい subarashii 壮丽 zhuànglì
clair светлый (svetly) 明るい akarui 清楚 qing(1) chu(3)，adj, clear / 明亮 míngliàng
Sombre тёмный (tyomny) 暗い kurai 黑暗 hēi'àn
Adjectif gustatif / gout Вкусовой / вкус 味覚的 / 味 mikakuteki / aji 味觉 / 味道 wèijué / wèidào
délicieux : вкусный おいしい Oishii 美味 měiwèi
epicé : острый 辛い Karai 辣 là (4), adj, épicé
salé : солёный 塩辛い Shio karai 咸 xián (2), adj, salé
sucre : сладкий 甘い Amai 甜 tián (2), adj, sweet
aigre : кислый 酸っぱい Suppai 酸 suān (adj, aigre)
Amer : горький 苦い Nigai 苦 kǔ (adj, amer)
Bon : хороший 良い Ii 好 hǎo
Chaud : горячий 熱くて Atsukute 热 rè




Adjectif manuel Ручной 手動的 / 手の shūdōteki / te no 手动 / 手的 shǒudòng / shǒu de
mou мягкий やわらかい yawarakai 柔软 Róuruǎn
lisse гладкий 滑らかい namerakai 光滑 Guāng huá
rugueux шероховатый ざらざら zarazara 粗糙 Cūcāo
dur твердый 固い katai 坚硬 Jiān yì
intouchable недостижимый 触れられない furerarenai 不可触摸 Bùkě chùmō
Lourd тяжёлый 重い omoi 重 Zhòng
Doux мягкий 暖かい atatakai 柔软 Róuruǎn
Adjectif olfactif Обонятельный 嗅覚的 / 匂い kyūkakuteki / nioi 嗅觉 / 气味 xiùjué / qìwèi
sent bon хорошо пахнет 良い匂いがする : Ii nioi ga suru 有香味 : Yǒu xiāng wèi
malodorant вонючий 悪臭 : Akushū 恶臭 : Èchòu
inodore без запаха 無臭 : Mushioku 无味 : Wúwèi
Adjectif auditif Слуховой 聴覚的 / 音 chōkakuteki / oto 听觉 / 声音 tīngjué / shēngyīn
calme (sans bruit) тихий 静か : Shizuka 安静 Anjing
bruyant громкий うるさい : Urusai 吵chao(3), adj, noisy / 吵闹 Chaonao
Adjectif d'état Состояния 状態の
Jōtai no		 状态
Zhuàngtài
bien хорошо げんき（な）
Genki		 好的 Hǎo de
grand большоий おおきい
Ookii		 大 Dà
petit маленький 小さい
Chīsana		 小 Xiǎo
haut высокий 高い
Takai		 高 Gāo
bas низкий ひくい
Hikui		 低 Dī
gros толстый 太い
Futoi		 胖 Pàng
mince тонкий 細い
Hosoi		 瘦 Shòu
long длинный 長い
Nagai		 长 Zhǎng
court короткий 短い
Mijikai		 短 Duǎn
nouveau новый 新しい
Atarashii		 新 Xīn
jeune молодой 若い
Wakai		 年轻 Niánqīng
vieux старый 老い
Oi		 老 Lǎo
neuf новый 新しい
Atarashii		 新 Xīn
lourd тяжёлый 重い
Omoi		 重 Zhòng
léger легкий 軽い
Karui		 轻 Qīng
facile лёгкий かんたん
Kantan		 容易 Róngyì
difficile трудный むずかしい
Muzukashii		 难 Nán
fort сильный 強い
Tsuyoi		 强 Qiáng
libre свободный 暇
Hima		 自由 Zìyóu
chaud тёплый あつい
Atsui		 热 Rè
frais/froid холодный つめたい / さむい
Tsumetai / Samui		 冷 Lěng
doux нежный あたたかい
Atatakai		 柔软 Róuruǎn
rapide быстрый はやい
Hayai		 快 Kuài
lent медленный おそい
Osoi		 慢 Màn
tôt рано はやい
Hayai		 早 Zǎo
tard поздно おそい
Osoi		 晚 Wǎn
loin далеко 遠い
Tooi		 远 Yuǎn
proche близко 近い
Chikai		 近 Jìn
附近 fu(4) jin(4), adj, nearby
riche богатый 裕福
Yūfuku		 富有 Fùyǒu
pauvre бедный 貧乏
Binbō		 贫穷 Pínqióng
cher дорогой たかい
Takai		 贵 Guì
bon marché дешёвый やすい
Yasui		 便宜 Piányí
natale родной 故郷の
Kokyō no		 本国 Běnguó
étranger иностранный 外国の
Gaikoku no		 外国 Wàiguó
large широкий 広い
Hiroi		 宽 Kuān
étroit узкий せまい
Semai		 窄 Zhǎi
spacieux просторный ひろい
Hiroi		 宽敞 Kuānchǎng
normal нормальный 普通
Futsū		 正常 Zhèngcháng
important важный 重要な
Jūyō na		 重要 Zhòngyào
principal главный 主な
Omona		 主要 Zhǔyào
secondaire второстепенный 二次的
Nijiteki		 次要 Cìyào
rond круглый 丸い
Marui		 圆 Yuán
carré квадратный 四角い
Shikakui		 方形 Fāngxíng
fini завершённый 終わった
Owatta		 完成 Wánchéng
infini бесконечный 無限
Mugen		 无限 Wúxiàn
faible слабый 弱い
Yowai		 弱 Ruò
occupé занятой 忙しい
Isogashii		 忙 Máng
doué талантливый 上手な
Jōzuna		 有才 Yǒucái
pas doué неталантливый 下手な
Hetana		 不才 Bùcái
entier 全 quán
Malade 生病，etre malade / avoir une maladie
En bonne santé 健康jian(4) kang(1), adj, healthy/ n,
pressé 着急 zhao(2) ji(2), adj, pressé （inquite)
stable стабильный 安定した Antei shita 稳定 Wěndìng
instable нестабильный 不安定 Fuantei 不稳定 Bù wěndìng
dynamique динамичный 動的 Dōteki 动态 Dòngtài
statique статичный 静的 Seiteki 静态 Jìngtài
durable долговечный 持続可能 Jizoku kanō 可持续 Kě chíxù
temporaire временный 一時的 Ichijiteki 临时 Línshí
évolutif развивающийся 進化的 Shinkateki 可演变 Kě yǎnbiàn
autonome автономный 自律的 Jiritsuteki 自主 Zìzhǔ
dépendant зависимый 依存的 Izonteki 依赖 Yīlài
actif активный 能動的 Nōdōteki 主动 Zhǔdòng
passif пассивный 受動的 Judōteki 被动 Bèidòng
prioritaire приоритетный 優先的 Yūsenteki 优先 Yōuxiān
secondaire вторичный 副次的 Fukujiteki 次要 Cìyào
innovant инновационный 革新的 Kakushinteki 创新 Chuàngxīn
obsolète устаревший 時代遅れ Jidaiokure 过时 Guòshí
stratégique стратегический 戦略的 Senryakuteki 战略 Zhànlüè
tactique тактический 戦術的 Senjutsuteki 战术 Zhànshù
ambitieux амбициозный 野心的 Yashinteki 有野心 Yǒu yěxīn
fiable надёжный 信頼できる 可靠 Kěkào
fragile хрупкий 壊れやすい 脆弱 Cuìruò
résistant устойчивый 耐性 Taisei 耐用 Nàiyòng
sûr безопасный 安全 Anzen 安全 Ānquán
risqué рискованный 危険 Kiken 冒险 Màoxiǎn
Adjectif d'état moral Нравственное состояние 道徳的な状態
Dōtokuteki na jōtai		 道德状态
Dàodé zhuàngtài
content счастливый 嬉しい : Ureshii 高兴 Gāoxìng / 快乐 Kuàilè
en colère сердитый 怒っている : Okotte iru 生气 Shēngqì
surpris удивлённый 驚いている : Odoroite iru 惊讶 Jīngyà
méfiant подозрительный 不信任 : Bù xìnrèn 谨慎 Jǐnshèn
nerveux 紧张 jin(3) zhang(1), adj, nervous
Effrayé scared :害怕 hai(4) pa(4)
Fou 疯 feng(1)
Adjectifs traits de caractère Черты характера 性格の特徴
Seikaku no tokuchō		 性格特点
Xìnggé tèdiǎn
gentil / bon добрый 良い : Yoi いい : Ii (bon/Bien) 善良 Zenryō
méchant злой 悪い : Warui (mauvais) 坏 Huài
calme спокойный 静か : Shizuka 安静 Ānjìng
simple лёгкий 簡単 : Kantan 简单 Jiǎndān
réaliste реалистичный 現実的 : Genjitsuteki 现实 Xiànshí
créatif творческий 創造的 : Sōzōteki 创造力 Chuàngzàolì
bonne intuition хорошая интуиция 直感 : Chokkan 直觉 Zhíjué
optimiste оптимистичный 楽観的 : Rakkanteki 乐观 Lèguān
charismatique харизматичный カリスマ的 : Karisumateki 有魅力 Yǒu mèilì
bien élevé / cultivé интеллигентный 教養がある :Kyōyō ga aru 有教养 Yǒu jiàoyǎng
cool / décontracté спокойный クール : Kūru 冷静 Lěngjìng
aime tout ce qui est propre любит всё чистое きれい好き : Kireizuki 爱干净 Ài gānjìng
sérieux серьёзный 真剣 : Shinken 认真 Rènzhēn
actif активный 積極的 : Sekkyokuteki 积极 Jījí
impulsif импульсивный 衝動的 : Shōdōteki 冲动 Chōngdòng
agressif агрессивный 攻撃的 : Kōgekiteki 侵略性 Qīnlüè xìng
forte énergie сильная энергетика エネルギッシュ: Enerugisshu 高能 Gāonéng
amical дружелюбный 友好 : Yūkō 友好 Yǒuhǎo
émotionnel эмоциональный 感情的 : Kanjōteki 情感 Qínggǎn
rationnel рациональный 合理的 : Gōriteki 理性 Lǐxìng
intelligent умный 賢明 : Kenmei 聪明 Cōngmíng
modeste скромный 控えめ : Hikaeme 谦虚 Qiānxū
pratique практичный 実用的 : Jitsuyōteki 实际 Shíjì / 方便 fang(1) bian(4), adj, convient
pédant педантичный ペダンティック : Pedantikku 死板 Sǐbǎn
joyeux весёлый 陽気 : Yōki 开心 Kāixīn
sociable коммуникабельный 社交的 : Shakōteki 社交 Shèjiāo
sentimental сентиментальный 感傷的 : Kanshōteki 多愁善感 Duōchóu shàngǎn
romantique романтичный ロマンティック 浪漫 Làngmàn
familial / famille семейный 家族的 : Kazoku-teki 家庭 Jiātíng
conservateur консервативный 保守的 : Hoshuteki 保守 Bǎoshǒu
traditionnel традиционный 伝統的 : Dentōteki 传统 Chuántǒng
stabilité стабильный 安定 : Antei 稳定 Wěndìng
sympathique дружелюбный 優しい : Yasashii 热情 Rèqíng
travailleur трудолюбивый 働き者 : Hatarakimono 努力 Nǔlì
strict строгий 厳しい : Kibishii 严格 Yángé
mature зрелый 成熟した Seijuku 成熟 Chéngshú
immature незрелый 未熟 Mishuku 不成熟 Bù chéngshú
sensible чувствительный 敏感 Binkan 敏感 Mǐngǎn
réaliste реалистичный 現実的 Genjitsuteki 现实 Xiànshí
évolué продвинутый 進んだ Susunda 先进 Xiānjìn
Adjectif appréciatif Оценочный 評価的 : Hyōkateki 评价性
Píngjiàxìng
facile легкий 易しい : Yasashii 容易 Róngyì / 簡単 Jiǎndān
difficile трудный 難しい : Muzukashii 难 Nan, difficile
intelligent умный 賢い : Kashikoi 聪明 Cōngmíng
stupide глупый 愚蠢 Yúchun, stupide
intéressant интересны 面白い : Omoshiroi 有趣 Youqù, intéressant
ennuyeux скучный 退屈 : Taikutsu 无聊 Wúliáo, ennuyeux
amusant веселый 楽しい : Tanoshii 快乐 Kuàilè, amusant
dangereux опасный 危険 : Kiken adj, harmful ->有害
危险 Wēixian
sécurisé / Calme безопасный 安全 : Anzen 安全 Ānquán
important важный 重要 : Jūyō 重要 Zhòngyào
normal нормальный 通常 : Tsūjō 正常 Zhèngcháng
étrange странный 奇妙 : Kimyō 奇怪 Qíguài
merveilleux прекрасный 素晴らしい : Subarashii 精彩 Jīngcai
horrible ужасный 恐ろしい : Osoroshii 可怕 Kepà
joli красивый 美しい : Utsukushii 美丽 Měilì
laid некрасивый 醜い : Minikui 丑陋 Choulòu
confortable комфортный 快適 : Kaitaku 舒服 shufu,confortable / 舒适 Shūshì
inconfortable неудобный 不快 : Bukai 不舒服 Bù shūfú
précieux драгоценный 大切 : Taisetsu 珍贵 Zhēnguì
nostalgique ностальгичный 懐かしい : Natsukashii 怀旧 Huáijiù
doué талантливый 上手 : Jōzu 有才 Youcái, doué
nul неудачник 下手な : Hetana 无能 Wúnéng, nul
proche близкий 近い : Chikai 亲近 Qīnjìn, proche
loin далекий 遠い : Tōi 远 Yuan, loin
aimé любимый 好きな : Sukina 爱 Ài, aimé
détesté ненавидимый 嫌われた : Kirawareta 恨 Hèn, détesté
bien хорошо 良い : Ī 好 Hao, bien
travailler dur усердно 一生懸命 : Isshōkenmei 努力 Nulì, travailler dur
vrai истинный 真 : Makoto 真 Zhēn
moyen 凑合 cou(4) he(2), just so so
satisfait 满意 man(3) yi(4)
special 特别te(4) bie(2), adj, specific
logique логичный 論理的 Ronriteki 逻辑 Luójí
cohérent последовательный 一貫した Ikkan shita 连贯 Liánguàn
confus запутанный 混乱した Konran shita 混乱 Hùnluàn
précis точный 正確な Seikaku na 精确 Jīngquè
flou расплывчатый 曖昧な Aimai na 模糊 Móhu
abstrait абстрактный 抽象的 Chūshōteki 抽象 Chōuxiàng
concret конкретный 具体的 Gutai teki 具体 Jùtǐ
pertinent уместный 適切 Tekisetsu 恰当 Qiàdàng
rationnel рациональный 合理的 Gōriteki 理性 Lǐxìng
illogique нелогичный 非論理的 Hi-ronriteki 不合逻辑 Bùhé luójí
dense плотный 密な Mitsu na 密集 Mìjí
compact компактный コンパクト 紧凑 Jǐncòu
dispersé рассеянный 分散した Bunsan shita 分散 Fēnsàn
minimal минимальный 最小 Saishō 最小 Zuìxiǎo
maximal максимальный 最大 Saidai 最大 Zuìdà
symétrique симметричный 対称的 Taishōteki 对称 Duìchèn
asymétrique асимметричный 非対称 Hi-taishō 非对称 Fēi duìchèn
ordonné упорядоченный 整然とした 有序 Yǒuxù
élégant элегантный 上品 Jōhin 优雅 Yōuyǎ
vulgaire вульгарный 下品 Gehin 粗俗 Cūsú
marginal маргинальный 周辺的 Shūhenteki 边缘 Biānyuán
moderne современный 現代的 Gendaiteki 现代 Xiàndài
traditionnel традиционный 伝統的 Dentōteki 传统 Chuántǒng
Adjectifs performances Производительность パフォーマンスの : Pafōmansu no 性能
Xìngnéng
célèbre известный 有名な : Yūmeina 著名 Zhùmíng
connu популярный 有名 : Yūmei 有名 Yǒumíng
pas célèbre неизвестный 有名でない : Yūmei de nai ／ 人気な : Populaire Apprecie 不出名 Bù chūmíng
rapide быстрый 速い : Hayai 快 Kuài
lent медленный 遅い : Osoku 慢 Màn
propre чистый 綺麗 奇麗 : Kirei 干净 Gānjìng
sale грязный 汚い : Kitanai 脏 Zāng
premier первый 最初 : Saisho 第一的 Dì yī de
dernier последний 最後 : Saigo 最后 Zuìhòu
utile полезный 役に立つ : Yaku ni tatsu 有用 Yǒuyòng
inutile бесполезный 役に立たない : Yaku ni tatanai 无用 Wúyòng
efficace эффективный 効果的 : Kōka-teki 有效 Yǒuxiào
inefficace неэффективный 無効 : Mukō 无效 Wúxiào
doué умелый 上手 : Jōzu 好手 Hǎoshǒu
nul неумелый 下手 : Heta 笨拙 Bènzhuó
Fort сильный 強い : Tsuyoi 强 Qiáng

]]><![CDATA[🦅[LEXICON] Verbes]]>Verbes de base & Verbe de sens primitifs

FR RU JA ZH
Verbes de base --- --- ---
avoir есть (imperfectif)
быть (perfectif, rare)		 あります
arimasu
(avoir non vivant)

ます
imasu
(avoir vivant)		 有 : you
etre быть
]]>https://learn.mino.randriamanivo.com/verbes/65baf0ab25c75200018a2c28Thu, 01 Feb 2024 01:16:06 GMTVerbes de base & Verbe de sens primitifs🦅[LEXICON] Verbes

FR RU JA ZH
Verbes de base --- --- ---
avoir есть (imperfectif)
быть (perfectif, rare)		 あります
arimasu
(avoir non vivant)

ます
imasu
(avoir vivant)		 有 : you
etre быть
(imperfectif, n’existe pas au présent)		 です: desu
(etat)
だ ：ga		 是 : shi
(etat )

在 : zai
(position)
aimer любить (imperfectif)
полюбить (perfectif)		 好きになります
Suki ni narimasu aimer legerement
大好きです daisuki desu adorer
愛する (aisuru) aimer profondement
恋する (koisuru)		 喜欢 xihuan
(apprécier )

爱 : ai
(intense)
détester ненавидеть (imperfectif)
возненавидеть (perfectif)		 嫌いになります
Kirai ni narimasu		 讨厌 Taoyan
regarder
voir
lire		 смотреть (imperfectif, regarder)
посмотреть (perfectif, regarder)

видеть (imperfectif, voir)
увидеть (perfectif, voir)		 みます :
mimasu
Voir

読みます：
Yomimasu
Lire		 看 kan
(regarder
voir / lire sans voix)

见 jian
(rencontrer vis)
demander спрашивать (imperfectif)
спросить (perfectif)		 聞きます
Kikimasu
(poser une question)		 问 wen
(question)

叫
jiao
(qn faire qch)
répondre отвечать (imperfectif)
ответить (perfectif)		 答えます
Kotaemasu		 回答 hui(2) da(2),
to answer

回应 huiying
lire читать (imperfectif)
прочитать (perfectif)		 読みます
Yomimasu		 看 kan
(regarder
voir
lire sans voix)

读 du
(à haute voix)
écrire писать (imperfectif)
написать (perfectif)		 書きます
Ecrire

描きます
Peindre
kakimasu		 写 xie
parler говорить (imperfectif)
сказать (perfectif)		 いいます
Iimasu
Dire		 说 shuo
(parler)
dire говорить (imperfectif)
сказать (perfectif)		 言います
Iimasu		 告诉 gao suo
(dire)
sentir чувствовать (imperfectif)
почувствовать (perfectif)
нюхать (imperfectif, flairer)
понюхать (perfectif, flairer)		 感じます
Kanjimasu
(ressentir)		 闻到 wen dao
(sentir odeur)
faire делать (imperfectif)
сделать (perfectif)		 します : shimasu
（ Faire Action)

作ります
Tsukurimasu
（Fabrique、Creer）

使います
Tsukaimasu
Utiliser

できます
Dekimasu
Etre Cree		 做 zuo
faire

干嘛 ganma(2)
(faire quoi ?)

用 Yong
(utiliser, fonctionner)

工作 gong zuo
Faire le travail
gouter пробовать (imperfectif)
попробовать (perfectif)		 味わいます
Ajiwaimasu
(essayer un goût)		 尝 chang(2)
(gouter, essayer un plat)
inviter приглашать (imperfectif)
пригласить (perfectif)		 誘います
Sasoumasu
(inviter à faire qch)		 请 qing +verbe
(ask politely)

qn 请 qing qn
(inviter)
entendre слышать (imperfectif)
услышать (perfectif)		 聞きます
Kikimasu
（Ecouter）

聞こえます
Kikoemasu
（Entendre）		 听说
tingshuo
hear of sth
avoir mal болеть (imperfectif)
заболеть (perfectif)		 痛いです
Itai desu
(avoir mal, être douloureux)		 疼 teng(2)
adj,
avoir mal, painful
VERBES ORAUX --- --- ---
discuter обсуждать (imperfectif)
обсудить (perfectif)		 話し合います Hanashiaimasu
(discuter, échanger)		 聊天 liaotian
répéter повторять (imperfectif)
повторить (perfectif)		 繰り返します Kurikaeshimasu
(répéter)		 重复 Chongfu
bavarder болтать (imperfectif)
поболтать (perfectif)		 おしゃべりします Oshaberishimasu
(bavarder)		 聊天 liaotian
traduire переводить (imperfectif)
перевести (perfectif)		 翻訳します Honyakushimasu
(traduire écrit)
通訳します Tsūyakushimasu
(traduire oral)		 翻译 fan(4) yi(4)
Parler говорить (imperfectif)
сказать (perfectif)		 話します Hanashimasu
（Parler） Polie
話す Hansu		 说 Shuo
Dire говорить (imperfectif)
сказать (perfectif)		 言います Iimasu
（Dire）		 告诉 Gàosù
(raconter, dire)
répondre отвечать (imperfectif)
ответить (perfectif)		 答えます Kotaemasu
（Répondre）		 回答 hui(2) da(2),
to answer
回应 huiying
se Disputer спорить (imperfectif)
поспорить (perfectif)		 けんかします Kenkashimasu
（Se disputer）		 吵架 chao(3) jia(4)
(se disputer)
Mentir 说谎 shuo(1) huang(3), to tell a lie
VERBES VISUELS --- --- ---
voir видеть (imperfectif)
увидеть (perfectif)		 見ます Mimasu 看 kan
visiter посещать (imperfectif)
посетить (perfectif)		 見物します Kenbutsu Shimasu
(Visiter tourisme)		 看 看 kan
(visiter, voir rapidement)
ressembler походить (imperfectif)
походить на (perfectif, sembler à)		 似ています Niteimasu
(ressembler)		 看起来 kanqilai
+adj/adv+verbe
像 xiang(4) + n
(looks like, comme)
apercevoir замечать (imperfectif)
заметить (perfectif)		 見えます Miemasu 看见 Kànjiàn
(apercevoir visuellement)
espionner шпионить (imperfectif)
выследить (perfectif)		 覗きます Nozokimasu
(espionner, regarder en cachette)		 偷看 Tōukàn
(regarder en cachette)
observer наблюдать (imperfectif)
понаблюдать (perfectif)		 観察します Kansatsu Shimasu
(observer)		 观察 Guānchá
cligner des yeux моргать (imperfectif)
моргнуть (perfectif)		 瞬きします Mabataki Shimasu 眨眼 Zhayan
fixer des yeux пристально смотреть (imperfectif)
уставиться (perfectif)		 見つめます Mitsumemasu 盯着 Dīngzhe
fermer les yeux закрывать глаза (imperfectif)
закрыть глаза (perfectif)		 目を閉じます Me wo Tojimasu 闭眼 Bìyǎn
ouvrir les yeux открывать глаза (imperfectif)
открыть глаза (perfectif)		 目を開けます Me wo Akemasu 睁眼 Zhēngyǎn
montrer показывать (imperfectif)
показать (perfectif)		 見せます Misemasu 展示 Zhanshì
éclaircir освещать (imperfectif)
осветить (perfectif)		 照らす Terasu 照亮 Zhaoliàng
apparaître появляться (imperfectif)
появиться (perfectif)		 現れます Arawaremasu 出现 Chuxian
découvrir обнаруживать (imperfectif)
обнаружить (perfectif)		 見つけます Mitsukemasu 发现 Faxian
rencontrer (se voir) встречать (imperfectif)
встретить (perfectif)		 会います Aimasu 遇见 Yùjiàn
VERBES MANUELS --- --- ---
prendre брать (imperfectif)
взять (perfectif)		 取ります Torimasu 拿 Ná
tenir держать (imperfectif)
сдержать (perfectif)		 持ちます Mochimasu 拿 Ná
(tenir)
lâcher отпускать (imperfectif)
отпустить (perfectif)		 手を放します Te wo Hanashimasu 放开 Fàngkāi
(laisser aller)
jeter бросать (imperfectif)
бросить (perfectif)		 投げます Nagemasu 扔 Rēng
transporter перевозить (imperfectif)
перевезти (perfectif)		 運びます Hakobimasu 搬运 Bānyùn
toucher трогать (imperfectif)
тронуть (perfectif)		 触ります Sawarimasu 摸 Mō
触 Chù
presser нажимать (imperfectif)
нажать (perfectif)		 押します Oshimasu 按 Àn
frapper ударять (imperfectif)
ударить (perfectif)		 叩きます Tatakimasu 打 Dǎ
tirer стрелять (imperfectif)
выстрелить (perfectif)		 撃つ Utsu 射击 Shèjī
préparer готовить (imperfectif)
приготовить (perfectif)		 準備します Junbi Shimasu 准备 Zhǔnbèi
changer менять (imperfectif)
поменять (perfectif)		 変えます Kaemasu 换 Huàn
insérer вставлять (imperfectif)
вставить (perfectif)		 挿します Sashimasu 插入 Chārù
cueillir собирать (imperfectif)
собрать (perfectif)		 摘みます Tsumimasu 采 Cǎi
(cueillir, récolter)
protéger защищать (imperfectif)
защитить (perfectif)		 守ります Mamorimasu 保护 Bǎohù
aider помогать (imperfectif)
помочь (perfectif)		 手伝います Tetsudaimasu 帮助 Bāngzhù
allumer зажигать (imperfectif)
зажечь (perfectif)		 点けます Tsukemasu 点燃 Diǎnrán
éteindre выключать (imperfectif)
выключить (perfectif)		 消します Keshimasu 关掉 Guāndiào
écrire писать (imperfectif)
написать (perfectif)		 書きます Kakimasu
描きます Kakimasu		 写 Xiě
写字 (écrire des mots)
voler красть (imperfectif)
украсть (perfectif)		 盗みます Nusumimasu 偷 Tōu
VERBES AUDITIFS --- --- ---
Entendre слышать (imperfectif)
услышать (perfectif)		 聞きます Kikimasu
（Écouter）
聞こえます Kikoemasu
（Entendre）		 听到 Tīngdào : avoir entendu
听说 Tīngshuō : hear of sth
VERBES GUSTATIFS --- --- ---
avoir faim быть голодным (imperfectif) お腹が空きます Onaka ga Sukimasu 饿 È
boire пить (imperfectif)
выпить (perfectif)		 飲みます Nomimasu
(boire)		 喝 Hē
fumer курить (imperfectif)
покурить (perfectif)		 吸います Suimasu
(fumer)		 抽烟 Chōuyān
manger есть (imperfectif)
съесть (perfectif)		 食べます Tabemasu
(manger)		 吃 Chī
吃饭 Chīfàn
petit déjeuner завтракать (imperfectif)
позавтракать (perfectif)		 朝ごはんを食べます Asagohan wo Tabemasu 早餐 Zǎocān
déjeuner обедать (imperfectif)
пообедать (perfectif)		 昼ごはんを食べます Hirugohan wo Tabemasu 午餐 Wǔcān
dîner ужинать (imperfectif)
поужинать (perfectif)		 夜ごはんを食べます Yorugohan wo Tabemasu 晚餐 Wǎncān
cuisiner готовить (imperfectif)
приготовить (perfectif)		 料理します Ryōri Shimasu 做饭 Zuòfàn
inviter приглашать (imperfectif)
пригласить (perfectif)		 誘う Izanau
（Inviter, introduire)		 请 Qǐng
vomir рвать (imperfectif)
вырвать (perfectif)		 吐きます Hakimasu 吐 Tǔ
avaler глотать (imperfectif)
глотнуть (perfectif)		 飲み込みます Nomikomimasu 吞 Tūn
s’étouffer подавиться (perfectif, pas d'imperfectif direct) 喉に詰まります Nodo ni Tsumarimasu 噎住 Yēzhù
goûter пробовать (imperfectif)
попробовать (perfectif)		 味見します Ajimi Shimasu 尝 Cháng
mâcher жевать (imperfectif)
прожевать (perfectif)		 噛みます Kamimasu 咀嚼 Zǔjué
VERBES D'ETAT --- --- ---
S’assoir / être assis сидеть (imperfectif)
сесть (perfectif)		 座ります Suwarimasu 坐 Zuò
Se tenir debout / être debout стоять (imperfectif)
встать (perfectif)		 立ちます Tachimasu 站 Zhàn (to stand)
Se poser / être posé лежать (imperfectif)
лечь (perfectif)		 横になります Yokoninarimasu 放置 Fàngzhì (être posé)
S’accrocher / être accroché висеть (imperfectif)
повиснуть (perfectif)		 掛かります Kakakarimasu 挂 Guà
sauter прыгать (imperfectif)
прыгнуть (perfectif)		 跳びます Tobimasu 跳 Tiào
s’accroupir приседать (imperfectif)
присесть (perfectif)		 しゃがみます Shagamimasu 蹲 Dūn
se casser ломаться (imperfectif)
сломаться (perfectif)		 壊れます Kowaremasu 坏了 Huàile
chevaucher кататься (imperfectif)
покататься (perfectif)		 乗ります Norimasu 骑 Qí (chevaucher)
Habiter жить (imperfectif)
пожить (perfectif)		 住みます Sumimasu 住 Zhù
attraper ловить (imperfectif)
поймать (perfectif)		 捕まえます Tsukamaemasu 病得 Bìng dé (attraper une maladie)
Se coucher ложиться (imperfectif)
лечь (perfectif)		 寝ます Nemasu 躺 Tǎng
VERBES IMMATERIELS --- --- ---
réussir добиваться (imperfectif)
добиться (perfectif)		 受かります Ukarimasu
(test)		 成功 Chénggōng
savoir знать (imperfectif)
узнать (perfectif)		 知っています Shitteimasu
(Savoir, connaître, état constant)

知ります Shirimasu
(Découvrir)		 知道 Zhīdào (savoir objet/concept)
认识 Rènshì (connaître une personne)
了解 liao(3) jie(3), savoir qn/qch par coeur
comprendre понимать (imperfectif)
понять (perfectif)		 分かります Wakarimasu 明白 Míngbái
懂 Dǒng
expliquer объяснять (imperfectif)
объяснить (perfectif)		 説明します Setsumei Shimasu 解释 Jiěshì
se concentrer сосредотачиваться (imperfectif)
сосредоточиться (perfectif)		 集中します Shūchū Shimasu 集中 Jízhōng
重点 Zhòngdiǎn
écouter слушать (imperfectif)
послушать (perfectif)		 聞きます Kikimasu
(Écouter)		 听 Tīng (écouter)
听说 Tīngshuō (entendre parler)
pouvoir мочь (imperfectif)
смочь (perfectif)		 できます Dekimasu 会 Huì (savoir compétence)
可以 Kěyǐ (permission, capacité situation)
能 Néng (avoir la volonté)
vouloir хотеть (imperfectif, pas de perfectif) 欲しいです Hoshii Desu
(vouloir, objet)		 想 Xiǎng (désirer)
要 Yào (vouloir immédiat)
打算 Dǎsuàn (planifier de)
devoir должен быть (imperfectif)
понадобиться (perfectif)		 必要です Hitsuyō Desu 一定 Yídìng (must)
得 Děi (have to)
必须 bi(4) xu(1), obligatoire, must
espérer надеяться (imperfectif)
no perfective equivalent		 希望します Kibō Shimasu 希望 Xīwàng
laisser позволять (imperfectif)
позволить (perfectif)		 任せます Makasemasu 让 Ràng (permettre, to let)
penser думать (imperfectif)
подумать (perfectif)		 思います Omoimasu 觉得 Juéde (opinion)
oublier забывать (imperfectif)
забыть (perfectif)		 忘れます Wasuremasu 忘记 Wàngjì
se souvenir помнить (imperfectif)
вспомнить (perfectif)		 覚えています Oboete Imasu 记住 Jìzhù (retenir)
记得 Jìde (se souvenir)
préférer предпочитать (imperfectif)
предпочесть (perfectif)		 好きな方を選びます Suki na Kata wo Erabimasu 宁愿 Nìngyuàn
choisir выбирать (imperfectif)
выбрать (perfectif)		 選びます Erabimasu 选择 Xuǎnzé
manquer скучать (imperfectif)
соскучиться (perfectif)		 寂しいです Sabishii Desu 想 Xiǎng + qn (manquer à quelqu'un)
considérer / envisager рассматривать (imperfectif)
рассмотреть (perfectif)		 考えます Kangaemasu 考虑 Kǎolǜ (to consider)
changer менять (imperfectif)
поменять (perfectif)		 変えます Kaemasu 换 Huàn (changer)
souhaiter une fête / anniversaire поздравлять (imperfectif)
поздравить (perfectif)		 お祝いします Oiwai Shimasu 祝 Zhù (souhaiter)
être d'accord соглашаться (imperfectif)
согласиться (perfectif)		 賛成します Sansei Shimasu 同意 Tóngyì (agree)
s'inquiéter беспокоиться (imperfectif)
обеспокоиться (perfectif)		 心配します Shinpai Shimasu 着急 Zhāojí (inquiet, pressé)
担心 Dānxīn (to worry)
s'améliorer улучшаться (imperfectif)
улучшиться (perfectif)		 改善します Kaizen Shimasu 改善 Gǎishàn
s'habituer 习惯 xi(2) guan(4), v , to get used to/ n , the habit
Devenir 变 bian(4), to become
VERBES QUOTIDIENS CYCLIQUES --- --- ---
se lever вставать (imperfectif)
встать (perfectif)		 起きます Okimasu 起床 Qǐchuáng
起来 Qǐlái
se tenir debout стоять (imperfectif)
встать (perfectif)		 立ちます Tachimasu 站 Zhàn (to stand)
s’asseoir сидеть (imperfectif)
сесть (perfectif)		 座ります Suwarimasu 坐 Zuò
se poser лежать (imperfectif)
лечь (perfectif)		 横になります Yokoninarimasu 放置 Fàngzhì (être posé)
s’accrocher висеть (imperfectif)
повиснуть (perfectif)		 掛かります Kakakarimasu 挂 Guà
être fatigué уставать (imperfectif)
устать (perfectif)		 疲れます Tsukaremasu 累 Lèi
dormir спать (imperfectif)
поспать (perfectif)		 寝ます Nemasu
(Se coucher)
眠ります Nemurimasu
(Dormir)		 睡觉 Shuìjiào
s'endormir 睡着 zhao(2), to fall asleep
se reposer отдыхать (imperfectif)
отдохнуть (perfectif)		 休みます Yasumimasu 休息 Xiūxi
donner давать (imperfectif)
дать (perfectif)		 あげます Agemasu 给 Gěi
prendre брать (imperfectif)
взять (perfectif)		 取ります Torimasu 拿 Ná
attendre ждать (imperfectif)
подождать (perfectif)		 待ちます Machimasu 等 Děng
finir / terminer заканчивать (imperfectif)
закончить (perfectif)		 終わります Owarimasu 结束 Jiéshù
完成 Wánchéng
commencer начинать (imperfectif)
начать (perfectif)		 始めます Hajimemasu 开始 Kāishǐ
continuer 继续ji(4) xu(4)，continuer
ouvrir открывать (imperfectif)
открыть (perfectif)		 開けます Akemasu 打开 Dǎkāi
fermer закрывать (imperfectif)
закрыть (perfectif)		 閉めます Shimemasu 关 Guān
prendre douche
se laver		 принимать душ (imperfectif)
принять душ (perfectif)		 シャワお浴びます Shawa o Abimasu 洗澡 Xǐzǎo
brosser les dents чистить зубы (imperfectif)
почистить зубы (perfectif)		 歯を磨きます Ha wo Migakimasu 刷牙 Shuāyá
brosser les cheveux расчесывать волосы (imperfectif)
расчесать волосы (perfectif)		 髪をとかします Kami wo Tokashimasu 梳头 Shūtóu
uriner мочиться (imperfectif)
помочиться (perfectif)		 おしっこをします Oshikko wo Shimasu 小便 Xiǎobiàn
déféquer испражняться (imperfectif)
испражниться (perfectif)		 うんちをします Unchi wo Shimasu 大便 Dàbiàn
couper les ongles стричь ногти (imperfectif)
постричь ногти (perfectif)		 爪を切ります Tsume wo Kirimasu 剪指甲 Jiǎn Zhǐjiǎ
couper les cheveux стричь волосы (imperfectif)
постричь волосы (perfectif)		 髪を切ります Kami wo Kirimasu 剪头发 Jiǎn Tóufà
porter носить (imperfectif)
понести (perfectif)		 着ます Kimasu (vêtements)
かぶります Kaburimasu (chapeaux)		 穿 Chuān (vêtements)
戴 Dài (accessoires, bijoux)
nettoyer 打扫da(3) sao(3), to clean
VERBES D'OPERATIONS DU QUOTIDIEN --- --- ---
Travailler работать (imperfectif)
поработать (perfectif)		 勤めます Tsutomemasu
（Dans une entreprise, employé de bureau）

働きます Hatarakimasu
（Dans une usine）		 工作 Gōngzuò
(travailler)
上班 Shàngbān
(commencer le travail)
faire делать (imperfectif)
сделать (perfectif)		 します Shimasu
（Action）

作ります Tsukurimasu
Faire (fabriquer, créer)		 做 Zuò
acheter покупать (imperfectif)
купить (perfectif)		 買います Kaimasu
(acheter)		 买 Mǎi
vendre продавать (imperfectif)
продать (perfectif)		 売ります Urimasu 卖 Mài
louer сдавать (imperfectif)
сдать (perfectif)		 借ります Karimasu
（Louer pour usage personnel）		 租 Zū (louer)
payer par carte платить картой (imperfectif)
заплатить картой (perfectif)		 カードで払います Kādo de Haraimasu 用卡支付 Yòngkǎ Zhīfù
récupérer забирать (imperfectif)
забрать (perfectif)		 取りに行きます Tori ni Ikimasu 接 Jiē (to pick up)
chercher искать (imperfectif)
найти (perfectif)		 探します Sagashimasu 找 Zhǎo
changer менять (imperfectif)
поменять (perfectif)		 変えます Kaemasu 换 Huàn
Faire les courses делать покупки (imperfectif)
сделать покупки (perfectif)		 買い物をします Kaimono wo Shimasu 购物 Gòuwù
dépenser тратить (imperfectif)
потратить (perfectif)		 お金を使います Okane wo Tsukaimasu 花 Huā (to spend, time & money)
commander заказывать (imperfectif)
заказать (perfectif)		 注文します Chūmon Shimasu 下单 Xiàdān
importer импортировать (imperfectif)
импортировать (perfectif)		 輸入します Yunyū Shimasu 进口 Jìnkǒu
trouver находить (imperfectif)
найти (perfectif)		 見つけます Mitsukemasu 找到 Zhǎodào
réserver бронировать (imperfectif)
забронировать (perfectif)		 予約します Yoyaku Shimasu 订 Dìng (réserver)
emprunter брать взаймы (imperfectif)
взять взаймы (perfectif)		 借ります Karimasu 借 Jiè
rendre возвращать (imperfectif)
вернуть (perfectif)		 返します Kaeshimasu 还 Huán
VERBES DE DEPLACEMENT ET DE NON DEPLACEMENT --- --- ---
vivre / habiter жить (imperfectif)
пожить (perfectif)		 住んでいます Sundeimasu 住 Zhu
venir приходить (imperfectif)
прийти (perfectif)		 来ます Kimasu
（Venir）
来る Kuru		 来自 Láizì
(venir de, origine)
revenir возвращаться (imperfectif)
вернуться (perfectif)		 戻ります Modorimasu 回来 Huílái
arriver прибывать (imperfectif)
прибыть (perfectif)		 着きます Tsukimasu 到 Dào
aller идти (imperfectif, simple)
ходить (imperfectif, multiple)
пойти (perfectif)		 行きます Ikimasu
（Aller vers）		 去 Qù
跑去 Pǎoqù
(aller en courant)
partir уходить (imperfectif)
уйти (perfectif)		 出かけます Dekakemasu 离开 Líkāi
conduire / être transporté ехать (imperfectif, simple)
ездить (imperfectif, multiple)
поехать (perfectif)		 運転します Untenshimasu (conduire) 驾驶 Jiàshǐ (conduire)
livrer доставлять (imperfectif)
доставить (perfectif)		 配達します Haitatsu Shimasu 送 Sòng
(livrer, accompagner)
donner давать (imperfectif)
дать (perfectif)		 あげます Agemasu 给 Gěi
prendre брать (imperfectif)
взять (perfectif)		 取ります Torimasu
（Attraper）
撮ります Torimasu
（Prendre des photos）		 拿 Ná
changer менять (imperfectif)
поменять (perfectif)		 変えます Kaemasu 换 Huàn
mettre класть (imperfectif)
положить (perfectif)		 入れます Iremasu
（Mettre）		 放 Fàng
laisser (to let) позволять (imperfectif)
позволить (perfectif)		 任せます Makasemasu 让 Ràng (to let)
rentrer возвращаться (imperfectif)
вернуться (perfectif)		 帰ります Kaerimasu 进 Jìn (entrer)
sortir выходить (imperfectif)
выйти (perfectif)		 出します Dashimasu
出かけます Dekakemasu		 出 Chū
déménager переезжать (imperfectif)
переехать (perfectif)		 引っ越しをします Hikoshi o Shimasu 搬家 Bānjiā
se promener (à pied) гулять (imperfectif)
погулять (perfectif)		 散歩する Sanpo Suru 散步 Sànbù
voler (air) летать (imperfectif, multiple)
лететь (imperfectif, simple)
полететь (perfectif)		 羽ばたきます Habatakimasu 飞 Fēi
s’envoler взлетать (imperfectif)
взлететь (perfectif)		 飛ぶ Tobu
とびたつ Tobitatsu		 起飞 Qǐfēi
traverser пересекать (imperfectif)
пересечь (perfectif)		 突き抜けます Tsukinukemasu 穿过 Chuānguò
emmener брать с собой (imperfectif)
взять с собой (perfectif)		 連れて行きます Tsurete Ikimasu 带 Dài (to take with you)
rester оставаться (imperfectif)
остаться (perfectif)		 残ります Nokorimasu 留 Liú
s’enfuir убегать (imperfectif)
убежать (perfectif)		 逃げます Nigemasu 逃 Táo
passer (endroit) проходить (imperfectif)
пройти (perfectif)		 通ります Tōrimasu 经过 Jīngguò
descendre спускаться (imperfectif)
спуститься (perfectif)		 降ります Orimasu 下 Xià
monter подниматься (imperfectif)
подняться (perfectif)		 登ります Noborimasu 上 Shàng
tourner поворачивать (imperfectif)
повернуть (perfectif)		 曲がります Magarimasu 转 Zhuǎn
reculer отступать (imperfectif)
отступить (perfectif)		 下がります Sagarimasu 后退 Hòutuì
avancer продвигаться (imperfectif)
продвинуться (perfectif)		 進みます Susumimasu 前进 Qiánjìn
accélerer ускоряться (imperfectif)
ускориться (perfectif)		 加速します Jiasu Shimasu 加速 Jiāsù
ralentir замедляться (imperfectif)
замедлиться (perfectif)		 減速します Gensoku Shimasu 减速 Jiǎnsù
courir бегать (imperfectif, multiple)
бежать (imperfectif, simple)
побежать (perfectif)		 走ります Hashirimasu 跑 Pǎo
Poursuivre 追zhui(1), poursuivre
ramper ползать (imperfectif)
ползти (imperfectif, simple)
поползти (perfectif)		 這います Haimasu 爬 Pá
Vivre / Habiter жить 住んでいます Sundeimasu 住 (zhù)
Venir приходить (imperfectif)
прийти (perfectif)		 来ます Kimasu
来る Kuru		 来自 (láizì)
Revenir возвращаться (imperfectif)
вернуться (perfectif)		 戻ります Modorimasu 回来 (huílái)
Arriver прибывать (imperfectif)
прибыть (perfectif)		 着きます Tsukimasu 到 (dào)
Aller идти (imperfectif)
пойти (perfectif)		 行きます Ikimasu 去 (qù)
Partir уходить (imperfectif)
уйти (perfectif)		 出ます Demasu 离开 (líkāi)
Conduire ехать 運転する Unten suru 开车 (kāichē)
Livrer доставлять 配達する Haitatsu suru 送 (sòng)
Donner давать あげます Agemasu 给 (gěi)
Prendre брать 取ります Torimasu 拿 (ná)
Changer менять 変えます Kaemasu 换 (huàn)
Mettre класть 入れます Iremasu 放 (fàng)
Laisser (to let) позволять 許します Yurushimasu 让 (ràng)
Rentrer возвращаться 帰ります Kaerimasu 回 (huí)
Sortir выходить 出ます Demasu
出かけます Dekakemasu		 出 (chū)
Déménager переезжать 引っ越しします Hikkoshi Shimasu 搬家 (bānjiā)
Se promener гулять 散歩する Sanpo suru 散步 (sànbù)
Voler (air) летать 飛びます Tobimasu 飞 (fēi)
Traverser пересекать 渡ります Watarimasu 穿过 (chuānguò)
Emmener брать с собой 連れて行きます Tsureteikimasu 带 (dài)
Rester оставаться 留まります Todomarimasu 留下 (liúxià)
Tomber 落luo(4), tomber
Verbes de déplacement / position
S'enfuir убегать (imperfectif)
убежать (perfectif)		 逃げる (Nigeru) 逃 (táo)
Passer endroit проходить (imperfectif)
пройти (perfectif)		 通ります (Tōrimasu) 穿过 (chuānguò)
Descendre спускаться (imperfectif)
спуститься (perfectif)		 降ります (Orimasu) 下 (xià)
Déplacer двигать (imperfectif)
двинуть (perfectif)		 動かします (Ugokashimasu) 搬 (bān)
Verbes calcul
Diviser делить (imperfectif)
разделить (perfectif)		 分けます (Wakemasu) 分 (fēn)
Multiplier умножать (imperfectif)
умножить (perfectif)		 掛ける (Kakeru) 乘 (chéng)
Verbes hobbies / activités
Etre intéressé 对 qn/qch 兴趣xing(4) qu(4)
Profiter наслаждаться (imperfectif)
насладиться (perfectif)		 楽しむ (Tanoshimu) 度假 (dùjià)
Se promener гулять (imperfectif)
погулять (perfectif)		 散歩する (Sanposuru) 散步 (sànbù)
Aller идти (imperfectif)
пойти (perfectif)		 歩きます (Arukimasu) 走 (zǒu)
Voyager путешествовать (imperfectif) 旅行します (Ryokō shimasu) 旅游 (lǚyóu)
Attendre ждать (imperfectif)
подождать (perfectif)		 待ちます (Machimasu) 等 (děng)
Appeler звонить (imperfectif)
позвонить (perfectif)		 呼びます (Yobimasu) 打电话 (dǎ diànhuà)
Faire du sport / Pratiquer заниматься (imperfectif) スポーツします (Supōtsu shimasu) 运动 (yùndòng)
Jouer au foot играть в футбол サッカーします (Sakkā shimasu) 踢足球 (tī zúqiú)
Donner un coup de pied пинать (imperfectif)
пнуть (perfectif)		 蹴ります (Kerimasu) 踢一脚 (tī yī jiǎo)
Nager плавать (imperfectif)
поплавать (perfectif)		 泳ぎます (Oyogimasu) 游泳 (yóuyǒng)
Chanter петь (imperfectif)
спеть (perfectif)		 歌います (Utaimasu) 唱歌 (chànggē)
Danser танцевать (imperfectif)
станцевать (perfectif)		 踊ります (Odorimasu) 跳舞 (tiàowǔ)
Jouer играть (imperfectif)
сыграть (perfectif)		 遊びます (Asobimasu) 玩 (wán)
Jouer au piano 弹钢琴tan(2) gang(1) qin(2) , jouer le piano
Surfer sur internet сидеть в интернете ネットをする (Netto wo suru) 上网 (shàngwǎng)
Déménager переезжать (imperfectif)
переехать (perfectif)		 引っ越します (Hikkoshimasu) 搬家 (bānjiā)
Être disponible быть свободным 空いています (Aiteimasu) 有空 (yǒukòng)
Visiter посещать (imperfectif)
посетить (perfectif)		 見学します (Kengaku shimasu) 访问 (fǎngwèn)
Profiter des vacances наслаждаться каникулами 休みを楽しむ (Yasumi wo Tanoshimu) 度假 (dùjià)
Essayer пробовать (imperfectif)
попробовать (perfectif)		 試します (Tameshimasu) 试 (shì)
S’entraîner тренироваться (imperfectif) 練習します (Renshū shimasu) 锻炼 (duànliàn)
Prendre une photo фотографировать (imperfectif)
сфотографировать (perfectif)		 写真を撮ります (Shashin wo Torimasu) 拍照片 (pāi zhàopiàn)
Gagner (compétition) 赢 ying(2), to win
Perdre (compétition) 输 shu(1), to loose
Participer(compétition) 参加 can(1) jia(1), to participate in (activité)
Verbes de santé
Être malade болеть (imperfectif)
заболеть (perfectif)		 病気になります (Byōki ni narimasu) 生病 (shēngbìng)
Prendre un médicament принимать лекарство 薬を飲みます (Kusuri wo Nomimasu) 吃药 (chī yào)
Guérir выздоравливать (imperfectif)
выздороветь (perfectif)		 治ります (Naorimasu) 治愈 (zhìyù)
Protéger защищать (imperfectif)
защитить (perfectif)		 守ります (Mamorimasu) 保护 (bǎohù)
Avoir mal болеть 痛みます (Itamimasu) 疼 (téng)
Attrapper froid 着凉 zhao(1) liang(2),attraper le froid
avoir de la fievre 发烧 fa(1) shao(1)
Verbes de célébration
S'amuser развлекаться (imperfectif)
развлечься (perfectif)		 楽します (Tanoshimasu) 玩得开心 (wán dé kāixīn)
Fêter праздновать (imperfectif)
отпраздновать (perfectif)		 祝います (Iwaimasu) 庆祝 (qìngzhù)
Être différent отличаться (imperfectif)
отличиться (perfectif)		 違います (Chigaimasu) 不同 (bùtóng)
Se marier жениться (imperfectif)
пожениться (perfectif)		 結婚します (Keekon Shimasu) 结婚 (jiéhūn)
Être marié быть женатым
Быть замужем		 結婚しています (Keekon shiteimasu) 已婚 (yǐhūn)
Verbes temporels
Être en retard опаздывать (imperfectif)
опоздать (perfectif)		 遅れる (Okureru) 迟到 (chídào)
Passer du temps проводить время (imperfectif)
провести время (perfectif)		 時間を過ごします (Jikan wo Sugoshimasu) 过时间 (guò shíjiān)
Verbes professionnels / travail
Aller au travail идти на работу (imperfectif)
пойти на работу (perfectif)		 仕事に行きます (Shigoto ni Ikimasu) 上班 (shàngbān)
Apprendre изучать (imperfectif)
изучить (perfectif)		 学びます (Manabimasu) 学习 (xuéxí)
Enseigner преподавать (imperfectif)
преподать (perfectif)		 教えます (Oshiemasu) 教 (jiào)
Réviser повторять (imperfectif)
повторить (perfectif)		 復習します (Fukushū Shimasu) 复习 (fùxí)
S’entraîner тренироваться (imperfectif)
натренироваться (perfectif)		 練習します (Renshū Shimasu) 练习 (liànxí)
Travailler работать (imperfectif)
отработать (perfectif)		 働きます (Hatarakimasu) 工作 (gōngzuò)
Travailler dur стараться (imperfectif)
постараться (perfectif)		 努力します (Doryoku Shimasu) 努力 (nǔlì)
Gagner de l’argent зарабатывать (imperfectif)
заработать (perfectif)		 お金を稼ぎます (Okane wo Kasegimasu) 赚钱 (zhuànqián)
Accepter принимать (imperfectif)
принять (perfectif)		 受け入れます (Ukeiremasu) 接受 (jiēshòu)
Refuser отказывать (imperfectif)
отказать (perfectif)		 拒否します (Kyohi Shimasu) 拒绝 (jùjué)
Réussir добиваться (imperfectif)
добиться (perfectif)		 成功します (Seikō Shimasu) 成功 (chénggōng)
Recommander рекомендовать (imperfectif)
порекомендовать (perfectif)		 お勧めします (Osusume Shimasu) 介绍 (jièshào)
recommander
Arrêter останавливать (imperfectif)
остановить (perfectif)		 止めます (Tomemasu) 停 (tíng)
停止 (tíngzhǐ)
Être en congés быть в отпуске 休暇を取ります (Kyūka wo Torimasu) 放假 (fàngjià)
度假 du(4) jia(4)， v, to have vacation (long vacation, voyage quelque part)
Se réunir / avoir une réunion собираться (imperfectif)
собраться (perfectif)		 会議をします (Kaigi wo Shimasu) 开会 (kāihuì)
Effectuer выполнять (imperfectif)
выполнить (perfectif)		 行います (Okonaimasu) 办 (bàn)
faire (administratif)
Accueillir (clients) 迎接 ying(2) jie(1), v/n, acueille qn/qch
Verbes physiques
Combattre драться (imperfectif)
подраться (perfectif)		 戦います (Tatakaimasu) 战斗 (zhàndòu)
Attaquer атаковать (imperfectif)
атаковать (perfectif)		 攻撃します (Kōgeki Shimasu) 攻击 (gōngjī)
Défendre защищать (imperfectif)
защитить (perfectif)		 守ります (Mamorimasu) 防御 (fángyù)
Encercler окружать (imperfectif)
окружить (perfectif)		 包囲します (Hōi Shimasu) 包围 (bāowéi)
Fuir убегать (imperfectif)
убежать (perfectif)		 逃げます (Nigemasu) 逃跑 (táopǎo)
Attirer привлекать (imperfectif)
привлечь (perfectif)		 引き寄せます (Hikiyosemasu) 吸引 (xīyǐn)
Assommer оглушать (imperfectif)
оглушить (perfectif)		 気絶させます (Kizetsu Sasemasu) 打昏 (dǎhūn)
Tuer убивать (imperfectif)
убить (perfectif)		 殺します (Koroshimasu) 杀死 (shā sǐ)
Blesser ранить (imperfectif)
поранить (perfectif)		 傷つけます (Kizutsukemasu) 受伤 (shòushāng)
Mourir умирать (imperfectif)
умереть (perfectif)		 死にます (Shinimasu) 死 (sǐ)
Équiper оснащать (imperfectif)
оснастить (perfectif)		 装備します (Sōbi Shimasu) 装备 (zhuāngbèi)
Ravitailler снабжать (imperfectif)
снабдить (perfectif)		 補給します (Hokyū Shimasu) 补给 (bǔjǐ)
Bombarder бомбить (imperfectif)
пробомбить (perfectif)		 爆撃します (Bakugeki Shimasu) 轰炸 (hōngzhà)
Tirer стрелять (imperfectif)
выстрелить (perfectif)		 撃ちます (Uchimasu) 射击 (shèjī)
Frapper бить (imperfectif)
ударить (perfectif)		 打ちます (Uchimasu) 打 (dǎ)
Raser сносить (imperfectif)
снести (perfectif)		 倒します (Tao Shimasu) 夷平 (yípíng)
Trahir предавать (imperfectif)
предать (perfectif)		 裏切ります (Uragirimasu) 背叛 (bèipàn)
Sauver спасать (imperfectif)
спасти (perfectif)		 救います (Sukui Masu) 拯救 (zhěngjiù)
Verbes émotionnels
Se briser ломаться (imperfectif)
сломаться (perfectif)		 壊れます Kowaremasu 破裂 Pòlì (se briser, éclater)
Se lasser надоедать (imperfectif)
надоесть (perfectif)		 飽きます Akimasu
見飽きます Miakimasu		 厌倦 Yànjuàn (se lasser)
Abandonner бросать (imperfectif)
бросить (perfectif)		 捨てていく Suteteiku 放弃 Fàngqì (abandonner)
Se retourner оборачиваться (imperfectif)
обернуться (perfectif)		 振り返る Furikaeru 转身 Zhuǎnshēn (se retourner)
Devenir fort усиливаться (imperfectif)
усилиться (perfectif)		 高鳴る Takanaru 变强 Biànqiáng (devenir fort)
Confier доверять (imperfectif)
доверить (perfectif)		 預けます Azukemasu 委托 Wěituō (confier)
Raconter рассказывать (imperfectif)
рассказать (perfectif)		 語ります Katarimasu 讲述 Jiǎngshù (raconter)
S'énerver злиться (imperfectif)
разозлиться (perfectif)		 怒ります Okorimasu 生气 Shēngqì (être en colère)
Dépenser тратить (imperfectif)
потратить (perfectif)		 お金を使います Okane wo Tsukaimasu 花 Huā (dépenser argent/temps)
Pleurer плакать (imperfectif)
заплакать (perfectif)		 泣きます Nakimasu 哭 Kū (pleurer)
Sourire улыбаться (imperfectif)
улыбнуться (perfectif)		 笑います Waraimasu 笑 Xiào (sourire, rire)
Avoir peur i’m afraid that… 恐怕 kong(4) pa(4)
Verbes météo
Pleuvoir идёт дождь 雨が降ります Ame ga Furimasu 下雨 Xiàyǔ
Neiger идёт снег 雪が降ります Yuki ga Furimasu 下雪 Xiàxuě
Faire froid морозить (imperfectif)
заморозить (perfectif)		 冷えます Hiemasu 冷却 Lěngquè (refroidir)
Faire beau проясняться (imperfectif)
проясниться (perfectif)		 晴れます Haremasu 放晴 Fàngqíng (le temps s'éclaircit)
Faire chaud нагревать (imperfectif)
нагреть (perfectif)		 暖まります Atatamarimasu 加热 Jiārè (réchauffer)
Geler замерзать (imperfectif)
замёрзнуть (perfectif)		 凍ります Korimasu 结冰 Jiébīng
Le vent souffle дует ветер 風が吹きます Kaze ga Fukimasu 刮风 Guāfēng
Le soleil brille светить (imperfectif)
засветить (perfectif)		 太陽が輝きます Taiyō ga Kagayakimasu 阳光照耀 Yángguāng Zhàoyào


]]><![CDATA[🦖[FUNCTION] Cours - Apprentissage chronologique]]>

FR RU JA ZH
Groupes
Classification
Groupe verbale groupe 1( а, я ,e ,ова ,ну) :
ю
ешь
эт
ем
ете
ут

groupe 2 (и ) :
ю
и шь
и т
и м
и те
ят		 １ terminaiason I
]]>https://learn.mino.randriamanivo.com/learningpath/65baf05e25c75200018a2c1cThu, 01 Feb 2024 01:14:34 GMT

FR RU JA ZH
Groupes
Classification
Groupe verbale groupe 1( а, я ,e ,ова ,ну) :
ю
ешь
эт
ем
ете
ут

groupe 2 (и ) :
ю
и шь
и т
и м
и те
ят		 １ terminaiason I

２。 terminaiason E
Ex: たべてください Tabettekudasai

３- Verbes irréguliers : 来ます Kimasu
＝＞ 来てください
します Shimasu (seul) ＝＞してください
pas de classification
Infinitif
Forme infinitive groupe 1( а, я ,e ,ова ,ну) :
ю
ешь
эт
ем
ете
ут

groupe 2 (и ) :
ю
и шь
и т
и м
и те
ят
１ terminaiason I
: remplace i par u

２。 terminaiason E
+ru

３- Verbes irréguliers :
来ます Kimasu ＝＞ 来てください
します Shimasu (seul) ＝＞Suru
pas de classification
negation
Forme négative нe + V
нeт (ex : I dont)		 V en forme ません : masen
desu en では ありません : dewa arimasen

V négation au passé : masen deshita ませんでした
amari pas trop

Négation Adj Adjectifs en I
おいしい　→おいしくない　です
おいしくありません

Négation Adjectifs en NA
元気です　→元気じゃない です
元気じゃ　ありません		 futur ou et : 不 bu + v

passé ou négation "avoir" : 没 mei + v

一+mw+noun+也不/也没+verbe : Ne pas avoir du tout (avec nom)

一点儿 +也不/也没+verbe : Ne pas avoir du tout (adjectif ou sans nom)
présent
Forme présent groupe 1( а, я ,e ,ова ,ну) :
ю / ешь / эт / ем / ете / ут

groupe 2 (и ) :
ю / и шь / и т / и м / и те / ят		 groupe１。I+masu

groupe ２。E+masu

groupe ３。irreguliers （来ます Kimasu ／ します Shimasu）

forme polie : verbe en す -su

forme neutre :
passé
Forme passée inf-ла (suj singulier)

inf-ли (suj pluriels)		 passé polie : remplacer す -su en した -shita

négation au passé
じゃ Ou でわ ＋ masen deshita
ませんでした

Desu ： じゃ ありません
Ou じゃ なかっです		 V+ 了 Le
(action terminée au passé)

没 mei + v
(négation au passé)

v + 过 guo(4)
(expérience au passé)

又 you +verbe：
（in the past) repetition or continuation
of an action & state

不再 :
ne plus, dans le passé
impératif
Fomre impérative verbe + итие
нeт		 forme en te (ordre)

imp polie :
v en te + kudasai
(demande polie)

FORME EN TE

１・I

２。E ／ Ex: たべてください
Tabettekudasai

３。来ます Kimasu ＝＞
来てください します
Shimasu ＝＞してください

Song :

うつる て
むぶぬ んで
く いて
ぐ いで
す して
くる きて
する して
いく いて		 请 qing + p + 吧 ba

DON’T (conseil ou ordre) … 别bie(2)...了 = 不要。。。了
Expression
impératives
il est temps de пара + inf : そろそろ + inf (Sorosoro) 是时候 + inf (shì shíhòu)
ça suffit de хватит + inf もう十分 + inf (Mō Jūbun) 够了 + inf (gòu le)
on peut можно + inf 〜てもいい (〜temo ii) 可以 + inf (kěyǐ)
on ne peut pas
il est interdit de		 нельзя + inf 〜てはいけません (〜te wa ikemasen) 不可以 + inf (bù kěyǐ)
il faut надо 必要です (Hitsuyō desu) dei(3) have to
我得出去
i have to go out
Sujet + devoir должен (conj) + inf : 〜なければならない (〜nakereba naranai) 必须 (bìxū)
+ inf
futur
Forme future futur imperf (process) :
буду (etre) + V imp
будешь + V imp
будет + V imp
будем + V imp
будете + V imp
будут + V imp

futur perf
(termine): devenir (стать)		 Present + contexte
要 +V yào ( futur certain)

会 + V Huì
(futur plutôt incertain)

再 zai(4)+verbe: repeat an action
do sth again ( dans le futur)

future: bientot 要。。。了
就要。。。了
快要。。。了
verbe de
direction
Aller vers идти в + направление + глагол 〜に向かって + 動詞
(~ni mukatte + dōshi)		 往
wang +direction+ verbe
(moyen de déplacement)
confusion
不是。。。吗？
show confusion or dissatisfaction
verbe de resultat
action terminée
atteindre
arriver à		 PERFECTIF 到 dao
ex : 看到
réussir à PERFECTIF 见 jian
ex : 看见
finir
achever		 PERFECTIF 完 wan
ex : 做完 (faire et finir)
bien réussir
arriver à		 PERFECTIF 好 hao
ex : 我做好了饭
Action
continue
Action continue IMPERFECTIF действие в процессе V en TE + IMASU ている (Te iru) 还在 (haizai)+action ：
l’action continue, (longue durée) encore

正zheng(4) 在 + action :
en train de (ponctuel)

在 + action :
en train de (ponctuel)

verbe+ 着 zhe
en train de
( statement, dure longtemps)

还在+endroit
： toujours/encore dans cet endroit
Action
répétée
IMPERFECTIF повторять действие 繰り返す (Kurikaesu) 又,again (in the past)+verbe

再,again ( in the future) +verbe
Action en
petite quantité
faire un peu l'action чуть делать действие 少しする (Sukoshi suru) 没怎么+action:
Action
simultanée
v2 action principale, v1 accompagne v2 одновременно V + -ながら Nagara v1 着(zhe)v2
Action
successive ordonné
Action successive v1 затем v2 (порядок действий) v1 て, v2 en て .. vx à l'infintif いる v1 了。。。。就v2....
Action
sans ordre ou liste indéfinie
Action sans ordre ou sans liste définie v1 затем v2 (порядок действий) たり…たりする V + tari tari suru
Action
temporelle
Action temporelle делать действие
вовремя/рано/поздно		 早く + action (Hayaku) : faire vite ou tôt
遅く + action (Osoku) : faire tard		 早+action (zao): faire cette action tot

晚+action (wan): faire cette action tard
Passif
Phrase passive active 把 passtive +change the situation
active 把 passtive +verbe+在/到+location
active 没把 passtive +change the situation
active 把 passtive+ v+给+qn
active 没把 pazsstive + v+给+qn
Confirmation
Confirmation подтверждение 確かに (Tashikani) 就
（+verbe, give confirmation （oral）)

就。。。了
：things happen earlier/
quicker/
smoother than expected/ imaged
Proposition
Proposition предложение Forme polie :
V + masen (negation) + ka ?
しましょう
forme neutre :
V + nai ?
提议 (Tíyì) 咱们...吧 (Zánmen... ba)
Conjugaison
terminaison
-ова-
Photographier
(фотографировать) я фотографирую
ты фотографируешь,
он фотографирует
мы фотографируем,
вы фотографируете
они фотографируют
-ева-
Danser
 (танцевать) я танцую
ты танцуешь
он танцует,
мы танцуем
вы танцуете
они танцуют
сг+ л
Aimer
(любить) я люблю
ты любишь
он любит,
мы любим
вы любите
они любят
сг+ л
Cuisiner
(готовить) я готовлю
ты готовишь
он готовит,
мы готовим
вы готовите
они готовят
сг+ л
Dormir
(спать) я сплю
ты спишь
он спит,
мы спим
вы спите
они спят
с => ш
Ecrire
 (писать) я пишу
ты пишешь
он пишет,
мы пишем
вы пишете
они пишут
с => ш
Chanter
(петь) я пою
ты поёшь
он поёт,
мы поём
вы поёте
они поют
Conjugaison
Verbes d'état
S’assoir (сидеть) я сижу
ты сидишь
он сидит,
мы сидим
вы сидите
они сидят
Se tenir debout ) (стоят я стою
ты стоишь
он стоит,
мы стоим
вы стоите
они стоят
Se poser / S'allonger (лежат) лежу
лежишь
лежит,
лежим
лежите
лежат
S'accrocher (висет) вишу
висишь
висит,
висим
висите
висят
Manger et Boire (présent)
Manger (есть) я ем
ты ешь
он ест,
мы едим
вы едите
они едят
Boire (пить) я пью
ты пьёшь
он пьёт,
мы пьём
вы пьёте
они пьют
Formes modales + Infinitif
on peut Можно
on doit должен
c'est interdit de нельзя
ça suffit хватит
il est temps пора
Vouloir, pouvoir et être capable de (présent)
Vouloir (хотеть) хочу
хочешь
хочет,
хотим, хотите
хотят
Pouvoir (мочь) могу
можешь
может,
можем
можете
могут
Être capable de (уметь) умею
умeешь
умeет,
умeем
умeете
умeют
Futur
Être (futur) (быть) буду
будешь
будет,
будем
будете
будут
Devenir (стать) стану
станешь
станет,
станем
станете
станут
Rêver (мечтать) мечтаю
мечтаешь
мечтает,
мечтаем
мечтаете
мечтают
Verbes supplémentaires
Nettoyer (убирать) убираю
убираешь
убирает,
убираем
убираете
убирают
Prendre un bain
(принимать ванну) принимаю ванну
принимаешь ванну,
принимает ванну
принимаем ванну,
принимаете ванну
принимают ванну
Réflexif
Se raser (бриться) бреюсь
бреешься
бреется,
бреемся
бреетесь
бреются
S'habiller (одеваться) одеваюсь
одеваешься
одевается,
одеваемся
одеваетесь
одеваются
Se maquiller (краситься) крашусь
крашишься
красится,
красимся
краситесь
красятся
Pratiquer ) (заниматься занимаюсь
занимаешься
занимается,
занимаемся
занимаетесь
занимаются
Se réveiller (просыпаться) просыпаюсь
просыпаешься
просыпается,
просыпаемся
просыпаетесь
просыпаются
Déplacement : aller
Aller simple

meteo

heure

se passer (theatre, cinema)		 (идти ) иду
идёшь
идёт ,
идём
идёте , идут

passé (action en cours) : шёл
шла
шло
шли
Aller retour ou multiples (ходить ) хожу
ходишь
ходить ,
ходим
ходите
ходят

passé : ходил
ходила
ходило ,ходили
Déplacement : conduire, etre transporté
Aller simple

meteo

heure

se passer (theatre, cinema)		 (ехать ) еду
едешь
едет ,
едем
, едете
едут

passé (action en cours) : ехал
ехала
ехало
ехали
Aller retour ou multiples (ездить ) езжу
ездишь
ездить ,
ездим
ездите
ездят

passé : ездил
ездила
ездило
ездят
Meteo
Verbes Meteo идёт дождь

идёт снег

дует ветер

светит солце

туман
VOIR
Voir passif ви́деть
Voir intentionnellement смотре́ть
PERFECTIF / IMPERFECTIF
Acheter imperfectif : покупа́ть + ACC
perfectif : купи́ть + ACC
Préparer imperfectif : гото́вить + ACC
perfectif : пригото́вить + ACC
Aller à pied imperfectif : идти́
perfectif : пойти́
Appeler imperfectif : зва́ть + ACC
perfectif : позва́ть + ACC
Offrir imperfectif : дари́ть + DAT + ACC
perfectif : подари́ть + DAT + ACC
Souhaiter imperfectif : жела́ть + DAT + GEN
perfectif : пожела́ть + DAT + GEN
Voir imperfectif : ви́деть + ACC
perfectif : уви́деть + ACC
Venir imperfectif : приходи́ть
perfectif : прийти́
Parler imperfectif : говори́ть + DAT
perfectif : сказа́ть + DAT
Aimer (plaire) imperfectif : нра́виться + DAT
perfectif : понра́виться + DAT
Apprendre
Apprendre un sujet IMPERFECTIF : учить + ACC
PERFECTIF : Выучить + ACC		 勉強する
Benkyou suru (apprendre un sujet		 学习
xuéxí
Enseigner IMPERFECTIF : учить + DAT
PERFECTIF : научить + DAT		 教える
Oshieru		 教
jiào
Etudier une matière Изучать + lieu 専攻する
Senkou suru		 研究
yánjiū
Etudier dans un lieu учиться + lieu 学校で勉強する
Gakkō de benkyou suru		 在学校学习
zài xuéxiào xuéxí
Etudier de la manière учиться + adv 上手に学ぶ
Jōzu ni manabu		 以某种方式学习
yǐ mǒu zhǒng fāngshì xuéxí
Adopter
(Adopter Imperfective) Заводи́ть
завожу́
заводишь
заво́дит,
заводим
заво́дите
заво́дят		 養います
Yashinaimasu (adopter, élever)		 领养
lǐngyǎng
(Adopter Perfective) Завести́ (Adopter Perfective)
заведу́
заведёшь
заведёт,
заведём
заведёте
заведу́т		 養います
Yashinaimasu (adopter, élever)		 领养
lǐngyǎng
sauvage дикая
prendre взяли
enlever забрали
grandir вырос
taille размеров
premier Сначала
s'occuper de ухаживать
maitre / proprietaire хозяев
sociable общительный
gets along ладит
quick-witted сообразительный
to explain объяснить
nourrir кормят
pantoufles тапочки
à propos de tout ce qui existe в общем, обо всём на свете
cosy уютный
hospitalier гостеприимный
être быть
constamment постоянно
biscuit печенье
blagues анекдоты
porter un toast произносить тост
alouette жаворонок
compagnie d'assurance страховая компания
surprendre удивлять
à l'avance заранее
mécontent недоволен
trier les déchets сортировать мусор
quartier район
en retard опаздываю
passer la nuit ночевать
énorme огромный
pieds nus босиком
rêver мечтать
chef / supérieur начальник
sourire улыбаться
école de langues языковая школа
facteur почтальон
langue étrangère иностранный язык
langue maternelle родной язык
saluer здороваться
inconnu незнакомец
Enchanté de faire votre connaissance ! Приятно познакомиться!
(знать, изучать, учить) русский
немецкий
английский
хорватский
японский
иврит
санскрит
хинди
(говорить, писать, читать) по-русски, на русском
по-немецки, на немецком
по-английски, на английском
по-хорватски, на хорватском
по-японски, на японском
на иврите
на санскрите
на хинди
(журнал, статья, книга, фильм) на русском
на немецком
на английском
на хорватском
на японском
на иврите
на санскрите
на хинди
OBJECTIF / Afin de
Afin de / Pour для + génitif ou чтобы + infinitif
prochain следующий
chambre d'amis спальня для гостей
inconnu незнакомец
saluer здороваться
sourire улыбаться
vie quotidienne быт
être en retard опаздывать
hospitalier гостеприимный
d'avance заранее
Accepter imperfectif : принимать + ACC
perfectif : принять + ACC
Choisir imperfectif : выбирать + ACC
perfectif : выбрать + ACC
Étudier imperfectif : изучать + ACC
perfectif : изучить + ACC
Discuter imperfectif : обсуждать + ACC
perfectif : обсудить + ACC
Laver imperfectif : мыть + ACC
perfectif : помыть + ACC
Raconter imperfectif : рассказывать + DAT + ACC
perfectif : рассказать + DAT + ACC
Commander imperfectif : заказывать + ACC
perfectif : заказать + ACC
Réserver imperfectif : резервировать + ACC
perfectif : зарезервировать + ACC
Faire connaissance imperfectif : знакомиться
perfectif : познакомиться
Se maquiller imperfectif : краситься
perfectif : накраситься
Se raser imperfectif : бриться
perfectif : побриться
Ouvrir imperfectif : открывать + ACC
perfectif : открыть + ACC
Fermer imperfectif : закрывать + ACC
perfectif : закрыть + ACC
Se reposer imperfectif : отдыхать
perfectif : отдохнуть
Ranger / Nettoyer imperfectif : убирать + ACC
perfectif : убрать + ACC
Résoudre imperfectif : решать + ACC
perfectif : решить + ACC
japonais японец
corrida коррида
prendre le taureau par les cornes взять быка за рога
dictionnaire словарь
rire смеяться
réserver une table резервировать столик
salon de coiffure парикмахерская
pause déjeuner обеденный перерыв
ce n’est pas grave ! Ничего страшного!
article статья
fête d’entreprise корпоратив
se raser бриться
arrêter de fumer бросить курить
résolutions du Nouvel An новогодние обещания
tout ce que tu veux всё, что душе угодно
vivre en harmonie жить душа в душу
beaucoup de monde много народу
discuter обсуждать
la nuit porte conseil утро вечера мудренее
voyage путешествие
se maquiller краситься
avec âme / avec cœur с душой
sans âme / sans cœur без души
tout ce que le cœur désire всё, что душе угодно
une bonne âme добрая душа
parler à cœur ouvert говорить по душам
vivre en parfaite harmonie жить душа в душу
pas une âme / personne ни души
ouvrir son cœur открыть душу
avoir une peur bleue душа в пятки ушла
(ne pas) avoir d’affinité pour (не) лежит душа к (+dat)
corps et âme душой и телом
l’âme de la fête душа компании
Langue
русский (язык) / ...английский / ...французский (utilisé avec des verbes comme apprendre, savoir, comprendre — l'objet est la langue) изучать (étudier)
учить (apprendre)
знать (savoir)
понимать (comprendre)
по-русски / ...по-английски / ...по-французски (utilisé pour exprimer la manière de faire quelque chose — "en russe", etc.) говорить (parler)
писать (écrire)
думать (penser)
читать (lire)
на русском (языке) / ...на английском / ...на французском (utilisé pour dire dans quelle langue est exprimé un contenu — livre, film, etc.) пост (post)
подкаст (podcast)
книга (livre)
фильм (film)
думать / писать / говорить
статья (article)
jumeaux близнецы
riche богатый
bavarder – bavard болтать – болтун
être au septième ciel de bonheur быть на седьмом небе от счастья
à notre époque в наше время
de nos jours в наши дни
siècle век
grand великий
tomber amoureux au premier regard влюбиться с первого взгляда
tomber amoureux – tomber amoureux de (+acc.) влюбиться – влюбиться в (+асс.)
permis de conduire водительские права
question вопрос
en avant вперёд
prendre sa retraite выходить – выйти на пенсию
se marier (femme) выходить – выйти замуж
génie гений
village деревня
durer длиться
se marier (homme) жениться – (по)жениться
finir – terminer заканчивать – закончить
allumer зажигать
s’installer заселяться
faire connaissance – se rencontrer avec (+instr.) знакомиться – познакомиться с (+instr.)
connaissance знакомство
célèbre знаменитый
conflit конфликт
amour любовь
déranger мешать
début начало
commencer начинать – начать
Nouvel An Новый год
une fois однажды
terminer (études, école) оканчивать – окончить
Elle est mariée / Il est marié / Ils sont mariés Она замужем / Он женат / Они женаты
fonder основать
réponse ответ
carte postale открытка
monument памятник
déménager переезжать – переехать
correspondre par lettres переписываться
lettre письмо
entrer (à l’université) поступать – поступить
divorcer de (+instr.) разводиться – развестись с (+instr.)
se séparer de (+instr.) расставаться – расстаться с (+instr.)
naître рождаться – родиться
taille / croissance рост
Union Soviétique Советский Союз
poser – mettre ставить – поставить
devenir (mère / père / parents) становиться – стать матерью / отцом / родителями
poème – poésies стих – стихи (pl.)
capitale столица
mourir умирать – умереть
savant / scientifique учёный
succès успех
s’embrasser целоваться
Expressions
Communication orale
Ça te va de se voir à 6h ? Тебе удобно встретиться в 6?
Tu peux à 6h ? Ты можешь в 6?
Tu es libre aujourd’hui ? Ты сегодня свободен / свободна?
On va au cinéma ? Может, пойдём в кино?
Allons au cinéma Пойдём в кино.
Allez, on y va Давай пойдём.
Tu veux aller au cinéma ? Хочешь пойти в кино?
Tu ne veux pas aller au cinéma ? Не хочешь пойти в кино?
À quelle heure ça t’arrange ? Во сколько тебе удобно?
Bonne nouvelle ! Здорово! Как интересно!
C’est impossible ! Да ладно! Не может быть!
Félicitations ! Поздравляю!
C’est dommage Жалко!
Quel dommage ! Мне очень жаль!
C’est horrible Это просто ужасно!
Quelle horreur ! Кошмар! Ужас!
Désolé, je suis occupé(e) Извини, я занят / занята
Désolé, je ne peux pas Извини, я не могу
Une autre fois Давай в другой раз
J’ai des projets pour le week-end У меня уже есть планы на выходные
Je suis d’accord Я согласен / согласна
Bien sûr, avec plaisir Конечно, с большим удовольствием
Bonne idée ! Хорошая / отличная / классная идея!
D’accord, allons-y Давай!
Comment ça va ? Как дела?
Quoi de neuf ? Что нового?
Comment va la vie ? Как жизнь?
Ça fait longtemps ! Давно не виделись!
Je suis content(e) de te voir Рад / рада тебя видеть
Pourquoi tu demandes ? Почему ты спрашиваешь?
À bientôt Пока!
À plus tard До скорого!
À la prochaine До встречи!
Bonne chance Счастливо!
Bonne continuation Всего хорошего!
HSK4 ** **
Passif 被字句 bèi(4) zì(4) jù(4)
Phrase passive 他 被 人 救了 tā(1) bèi(4) rén(2) jiù(4) le
Actif → passif (sauver Rose) 人 把 Rose 救了 rén(2) bǎ(3) Rose jiù(4) le
Not only … but also … 不仅 jǐn(3)…而且 ér(2) qiě(3)…
La France est non seulement belle mais célèbre 法国 不仅 漂亮，而且 有名
Pas seulement cher mais aussi peu 不仅 贵，而且 不多
Jamais 从来 cóng(2) lái(2) 不 / 没
Il ne mange jamais de viande 他 从来 不 吃 肉
Il n’est jamais allé en Chine 他 从来 没 去过 中国
Seulement 只 zhǐ(3)
Je mange seulement des légumes 我 只 吃 蔬菜
Je suis allé seulement en Chine 我 只 去过 中国
Personnalité / caractère 性格 xìng(4) gé(2) / 个性 gè(4) xìng(4)
Ta personnalité est bien 我 觉得 你的 个性 不错
Pas facile de se fâcher 不 容易 生气
Profession (suffixe) 员 yuán(2)
Serveur 服务员 fú(2) wù(4) yuán(2)
Sportif 运动员 yùn(4) dòng(4) yuán(2)
Rencontrer par hasard 遇到 yù(4) dào(4) / 碰到 pèng(4) dào(4)
Je l’ai rencontré dans l’ascenseur 我 在 电梯 里 遇到 了 他
Intéressant 有意思 yǒu(3) yì(4) si
Drôle 搞笑 gǎo(3) xiào(4)
MDR 笑死了
Juste (temps court perçu) 刚 gāng(1)
Je viens d’apprendre 我 刚 知道
Juste avant 刚才 gāng(1) cái(2)
Emprunter / rendre 借 jiè(4) / 还 huán(2)
Être familier avec 对 … 熟悉 shú(2) xī
Amour 爱情 ài(4) qíng(2)
Tomber amoureux 相爱 xiāng(1) ài(4)
S’entraider 相互 xiāng(1) hù(4) 帮助
Idéal / rêve 理想 lǐ(3) xiǎng(3)
Plus de / moins de 多于 duō(1) yú(2) / 少于 shǎo(3) yú(2)
Taille (objet / personne) 短 duǎn(3) / 矮 ǎi(3)
Simple / double 单 dān(1) / 双 shuāng(1)
Jumeaux 双胞胎 shuāng(1) bāo(1) tāi(1)
Sérieux (travail) 认真 rèn(4) zhēn(1)
Impression 印象 yìn(4) xiàng(4)
Laisser une impression 给 … 留下 印象
Bonheur 幸福 xìng(4) fú(2)
Avoir l’air 看起来 kàn(4) qǐ(3) lái
Vie 生活 shēng(1) huó(2)
Internet 网 wǎng(3) / 上网
Suffisant 够 gòu(4)
Défaut / qualité 缺点 quē(1) diǎn(3) / 优点 yōu(1) diǎn(3)
Condition : seulement si 只有 … 才 …
Même si 即使 jí(2) shǐ(3)…也…
Passif (mordu par moustique) 我 被 蚊子 咬 了
Aspect (en termes de) … 上
Attirer 吸引 xī(1) yǐn(3)
Jaloux (– / +) 嫉妒 jí(2) dù(4) / 羡慕 xiàn(4) mù(4)
Nature 自然 zì(4) rán(2)
Raison 原因 yuán(2) yīn(1)
Ordinaire / spécial 普通 pǔ(3) tōng(1) / 特别 tè(4) bié(2)
Expérience (vie / pro) 经历 jīng(1) lì(4) / 经验 jīng(1) yàn(4)
Déjà (émotion) 都 … 了
Déjà (neutre) 已经 … 了
Contenu intérieur 内涵 nèi(4) hán(2)
Peu importe 随便 suí(2) biàn(4)
locuteur natif носитель языка
toute l’année круглый год
était / a été был
constamment постоянно
objectif цель
thèmes du quotidien повседневные темы
à l’étranger за границей
manuel scolaire учебник
n’importe lequel любой
recevoir une éducation образование (получать — получить)
recevoir un diplôme диплом (получать — получить)
recevoir un permis de conduire (водительские) права (получать — получить)
recevoir un SMS смс (получать — получить)
recevoir une lettre письма (получать — получить)
recevoir une médaille медаль (получать — получить)
prendre un bain ванну (принимать — принять)
accueillir des invités гостей (принимать — принять)
prendre une douche душ (принимать — принять)
prendre une décision решение (принимать — принять)
participer участие (принимать — принять)
prendre des médicaments таблетки (принимать — принять)
entrer dans une école / agir поступать — поступить
recevoir un objet ou un résultat получать — получить
accepter / prendre принимать — принять
locuteur natif носитель языка
toute l'année круглый год
à l'étranger за границей
vanille ваниль
bonbons / chocolats конфеты
test officiel de russe (TORFL) ТРКИ
exercice (grammaire) упражнение
manuel scolaire учебник
n'importe lequel любой
informatique информатика
chimie химия
dessin / arts plastiques рисование
éducation physique физкультура
mathématiques математика
travaux manuels труд
biologie биология
physique физика
histoire история
géographie география
musique музыка
astronomie астрономия
langues étrangères иностранные языки
littérature литература
— УЧИТЬ / УЧИТЬСЯ —
apprendre qqch (COD obligatoire) учить (imp.) — выучить (pf.) + COD accusatif
apprendre à qqn (2 compléments obligatoires) учить (imp.) — научить (pf.) + кого (accusatif) + чему (datif)
étudier qqch (COD obligatoire) изучать (imp.) — изучить (pf.) + COD accusatif
apprendre à faire (pas de COD possible — verbe en -ся) учиться (imp.) — научиться (pf.) + infinitif
— УМЕТЬ / ЗНАТЬ —
savoir faire (infinitif obligatoire, pas de COD) уметь (imp. uniquement) + infinitif
savoir qqch (COD obligatoire) знать (imp. uniquement) + COD accusatif
savoir que… (proposition subordonnée) знать (imp. uniquement) + что…
savoir où / comment… знать (imp. uniquement) + где / как…
**— VOCABULAIRE **
littérature литература
diplôme / brevet аттестат
heure de sieste тихий час
langue étrangère иностранный язык
école privée частная школа
voix голос
informatique информатика
matière (scolaire) предмет
éducatrice de maternelle воспитательница
excellente élève отличница
médaille d'or золотая медаль
chant пение
professeur / instituteur учитель
**— VOCABULAIRE **
chouchou(te) du prof Любимчик
excellent(e) élève Отличник/отличница
mauvais(e) élève (que des 2) Двоечник/двоечница
bûcheur / intello Ботаник
camarade de classe Одноклассник/одноклассница
plus que tout / plus que tous больше всего / больше всех
non seulement… mais aussi… не только… но и…
école privée / publique частная/государственная школа
manuel учебник
cahier d'exercices рабочая тетрадь
note/notes (5-excellent, 4-bien, 3-moyen, 2-mauvais) оценка/оценки (5-отлично, 4-хорошо, 3-нормально, 2-плохо)
médaille d'or золотая медаль
diplôme de fin d'études аттестат
diplôme диплом
diplôme avec mention красный диплом
récréation перемена
cantine столовая
passer un examen сдавать экзамен
réussir / rater un examen сдать / не сдать экзамен

]]><![CDATA[🐅[FUNCTION] Déclinaisons RU]]>

Catégorie grammaticale Forme et déclinaisons Signification
Nom (существительное) работа (travail)
Именительный : работ
]]>https://learn.mino.randriamanivo.com/declinaisons/65baee3a25c75200018a2bc6Thu, 01 Feb 2024 01:05:43 GMT

Catégorie grammaticale Forme et déclinaisons Signification
Nom (существительное) работа (travail)
Именительный : работа / работы travail / travaux
Родительный : работы / работ du travail / des travaux
Дательный : работе / работам au travail / aux travaux
Винительный : работу / работы (COD) travail / travaux
Творительный : работой / работами avec le travail / avec les travaux
Предложный : работе / работах sur le travail / sur les travaux
работник (travailleur)
Именительный : работник / работники travailleur / travailleurs
Родительный : работника / работников du travailleur / des travailleurs
Дательный : работнику / работникам au travailleur / aux travailleurs
Винительный : работника / работников (COD) travailleur / travailleurs
Творительный : работником / работниками avec le travailleur / avec les travailleurs
Предложный : работнике / работниках sur le travailleur / sur les travailleurs
Adjectif (прилагательное) рабочий (de travail)
Masculin : рабочий, рабочего, рабочему, рабочего, рабочим, рабочем
Féminin : рабочая, рабочей, рабочей, рабочую, рабочей, рабочей
Neutre : рабочее, рабочего, рабочему, рабочее, рабочим, рабочем
Pluriel : рабочие, рабочих, рабочим, рабочих, рабочими, рабочих
Verbe (глагол) работать (imperfectif) travailler
поработать (perfectif) travailler (pendant un certain temps)
заработать (perfectif) gagner, percevoir un salaire
перерабатывать (imperfectif) retravailler, recycler
переработать (perfectif) retravailler, recycler
Adverbe (наречие) по-рабочему de manière professionnelle
Participe (причастие) работающий (imperfectif) travaillant
заработавший (perfectif) ayant gagné
Adverbe verbal (деепричастие) работая (imperfectif) en travaillant
заработав (perfectif) après avoir gagné
:-------: :------: :------:
Genre
Declinaison du nom		 он она оно они
Nominative - й ь а я о, е ы, и
Genitive а ы, и а я ов
Dative у е у ю ам, ям
Accusative а у, ю о, е ов
Instrumental ом ой, ей ом, ем ами, ями
Prepositional е е е ах, ях
Pronoms personnel / Cas я (je) ты (tu) он она оно мы вы они
Nominatif я ты он она оно мы вы они
Génitif меня тебя его её его нас вас их
Datif мне тебе ему ей ему нам вам им
Accusatif меня тебя его её его нас вас их
Instrumental мной/мною тобой/тобою им ею им нами вами ими
Prépositionnel мне тебе нём ней нём нас вас них
** Possessif / Cas** Masculin Féminin Neutre Pluriel
Nominatif мой
твой
наш
ваш
свой		 моя
твоя
наша
ваша
своя		 моё
твоё
наше
ваше
своё		 мои
твои
наши
ваши
свои
Génitif моего
твоего
нашего
вашего
своего		 моей
твоей
нашей
вашей
своей		 моего
твоего
нашего
вашего
своего		 моих
твоих
наших
ваших
своих
Datif моему
твоему
нашему
вашему
своему		 моей
твоей
нашей
вашей
своей		 моему
твоему
нашему
вашему
своему		 моим
твоим
нашим
вашим
своим
Accusatif мой/моего
твой/твоего
наш/нашего
ваш/вашего
свой/своего		 мою
твою
нашу
вашу
свою		 моё
твоё
наше
ваше
своё		 мои/моих
твои/твоих
наши/наших
ваши/ваших
свои/своих
Instrumental моим
твоим
нашим
вашим
своим		 моей
твоей
нашей
вашей
своей		 моим
твоим
нашим
вашим
своим		 моими
твоими
нашими
вашими
своими
Prépositionnel моём
твоём
нашем
вашем
своём		 моей
твоей
нашей
вашей
своей		 моём
твоём
нашем
вашем
своём		 моих
твоих
наших
ваших
своих
Adjectif
Cas		 Masculin Féminin Neutre Pluriel
Nominatif -ый / -ий / -ой -ая / -яя -ое / -ее -ые / -ие
Génitif -ого / -его -ой / -ей -ого / -его -ых / -их
Datif -ому / -ему -ой / -ей -ому / -ему -ым / -им
Accusatif -ый(-ого)* / -ий(-его)* -ую / -юю -ое / -ее -ые(-ых)* / -ие(-их)*
Instrumental -ым / -им -ой / -ей -ым / -им -ыми / -ими
Prépositionnel -ом / -ем -ой / -ей -ом / -ем -ых / -их
Declinaison Pronom interrogatif
Nominative Кто Что
Genitive Кого Чего
Dative кому Чему
Accusative кого Чего
Instrumental Кем Чем
Prepositional Ком Чём
Declinaisp, Pronom Reflechi
Génitif себя
Datif себе
Accusatif себя
Instrumental собой / собою
Prépositionnel себе
  • Accusatif :

inanimé → forme du nominatif

animé → forme du génitif

Declinaison Preposition
Nominative -
Genitive из, без, во время, до, после, от
Dative -
Accusative на + verbe de mouvement
Instrumental (en tant que) с
Prepositional в, на + lieu
Genre
Prepositions		 Logique
Nominative c’est un + objet / objet (seul) /
Genitive (possession comme le s anglais, m’) их, bez, chiffre, net, appartenance,
Dative COI
je +objet (COI) un cahier,
ex : je lui (coi) donne un cahier(cod)
Accusative COD
je regarde + objet (COD)
Instrumental complément "avec", ent tant que
je suis avec + objet (addition)
je rencontre son + objet
Prepositional Lieu
locatif : il est à + objet (lieu)

article / pronom personnel  : я ты он она мы вы они
lequel : какой какое какая какие
auquel , que : 
Exceptions в шкафу / в лесу / в саду / в углу ( coin ) /- на полу / на берегу / на мосту / в году /  в / на носу /  в аэропорту / в краю

он < она
дождь

коктейль

февраль

день

корабль (navire)

отель (hotel)

базель (fem ou mas)

шампунь

картофель

рубль

морковь (carotte)

ремень (Ceinture )

январь

словарь (dictionnaire )

преподаватель пароль (mot de passe )

учитель

секретарь

ноябрь

спектакль

гость (invite )		 вещь (chose)

жизнь

мебель

кровать (lit)

ночь

мышь (souris)

кровь (sang)

дверь (porte)

тетрадь (cahier)

дочь

роль

сибирь (Siberie )

церковь (eglise )
соль (sel )

любовь

мать

осень (automne )

помощь (soin )

площадь (surface )

]]><![CDATA[🦏[FUNCTIONS] Comparatif / superlatif / relatif]]>Comparatif / superlatif

FR RU JA ZH
comparaison pareil : A такой же, как B + adjectif
A так же + adv/verbe, как B		 A は B と 同じです (onaji desu) a 和 b 一样yi(2)
]]>https://learn.mino.randriamanivo.com/comparatif-superlatif-relatif/65baeb6e25c75200018a2ba2Thu, 01 Feb 2024 00:53:42 GMTComparatif / superlatif🦏[FUNCTIONS] Comparatif / superlatif / relatif

FR RU JA ZH
comparaison pareil : A такой же, как B + adjectif
A так же + adv/verbe, как B		 A は B と 同じです (onaji desu) a 和 b 一样yi(2) yang(4)（ adj/adv）
一样yi(2) yang(4)
the same

同时 tóngshí , at the same time
comparaison plus A + adj-er + чем B
A более + adj + чем B		 A は B より ＋ Adj ＋ です C+ 比 (bi) + A+ adj
comparaison moins A менее + adj + чем B A は B ほど ＋ Adj en kunai C+ 比 + A + adj contraire ou

a 没有 b+adj/adv *** comparer

jamais comparer avec’ 很‘
comparaison plus sans objet 更geng(4)+adj/adv, more
superlatif le plus самый + adj 一番 ichiban + adj s + v+ 最（zui）+adj
superlatif le moins наименее + adj s + v+ 最+adj contraire
superlatif le meilleur лучший (meilleur ) / лучше (mieux ) 最高の (saiko no) +desu
superlatif le pire худший 最悪の (saiaku)
pas du tout совсем не 1* 一+mw+nom+也不/也没+verbe
2* 一点+nom+也不/也没+verbe
A est à is Distance ／ temps B A находится в X от B A は B から X です a 离li(2) b+ distance ／ temps

from to : 从cong(2)...到dao(4)..
Plus A Plus B A+ ほど Hodo ＋ B encore plus : 还(hai)+verbe
ça dépend 看情况 kan(4) qing(2) kuang(4)
environ / appriximativement ぐらい Gurai (差不多)  Cha bu duo
大概da(4) gai(4) +chiffre = 大约 yue(1)+chiffre,
environ chiffre+ 左右/上下, environ
ordonnaire 第 dai + chiffre 第di(4)+chiffre
avantage 好处hao chu(4): advantage
desavantage 坏处huai chu(4): disadvantage
Comme ça 这样 zhe(4) yang(4), like this
Proposition relative --- --- ---
préférence 比较bi(3) jiao(3)+adj/adv: rather + adj/adv
tellement 那么na(4) me +adj = 这么 zhe(4) me+adj
trop слишком 太tai(4)+adj/adj+了le, trop adj/adv
que который, которая, которое, которые 那个nage
avec qui с кем 和谁一起 ？he shei yiqi
avec quoi с чем 带着 daizhe
Vers ＋ Lieu ／ Adj の 方 （ほう）

]]><![CDATA[🐉[LEXICON] IDIOMS / EXPRESSIONS]]> FR RU JA ZH On n'obtient rien sans effort Без труда не вытащишь и рыбку из пруда (Sans effort, tu n'attrapes pas de]]>https://learn.mino.randriamanivo.com/adverbes-de-temps-frequence/65baeae625c75200018a2b91Thu, 01 Feb 2024 00:52:28 GMT FR RU JA ZH On n'obtient rien sans effort Без труда не вытащишь и рыбку из пруда (Sans effort, tu n'attrapes pas de poisson dans l'étang) L'amour est aveugle Любовь зла, полюбишь и козла (L'amour est mauvais, tu peux aimer même un bouc) L'appétit vient en mangeant Аппетит приходит во время еды (L'appétit vient pendant le repas) Il y a un temps pour tout Делу время, потехе час (Pour l'action, un temps; pour le plaisir, une heure) Ne te fie pas aux apparences В тихом омуте черти водятся (Dans le calme se cachent des diables) Tout ce qui brille n'est pas or Не всё то золото, что блестит (Tout ce qui brille n'est pas or) Mesure sept fois, coupe une fois Семь раз отмерь, один раз отрежь (Mesure sept fois, coupe une fois) Trop de cuisiniers gâtent le plat У семи нянек дитя без глазу (Avec sept nourrices, l'enfant perd son œil) On est bien chez soi В гостях хорошо, а дома лучше (Chez autrui c'est bien, mais chez soi c'est mieux) On récolte ce que l'on sème Как аукнется, так и откликнется (Comme on crie, on reçoit en retour) Ne te mêle pas de ce qui ne te regarde pas Не суй нос не в своё дело (Ne mets pas ton nez dans ce qui ne te regarde pas) Il ne faut pas imposer ses règles ailleurs В чужом монастыре со своим уставом не ходят (Dans un monastère étranger, on ne suit pas ses propres règles) La hâte fait perdre la face Поспешишь – людей насмешишь (Si tu te précipites, tu fais rire les gens) Loin des yeux, loin du cœur С глаз долой, из сердца вон (Hors de vue, hors du cœur) Creuse un trou pour autrui, tu y tomberas Не рой другому яму, сам в неё попадёшь (Ne creuse pas un trou pour autrui, tu y tomberas) Mieux vaut tenir qu'à courir Лучше синица в руках, чем журавль в небе (Mieux vaut une mésange dans la main qu'une grue dans le ciel) Prends soin de ta santé dès le jeune âge Береги платье снову, а здоровье смолоду (Prends soin de ton habit neuf et de ta santé en jeunesse) Mieux vaut avoir cent amis que cent roubles Не имей сто рублей, а имей сто друзей (N'aie pas cent roubles, aie cent amis) Semblable comme deux gouttes d'eau Как две капли воды (Comme deux gouttes d'eau) L'inactivité ne mène à rien Под лежачий камень вода не течет (L'eau ne coule pas sur une pierre qui reste couchée) Si tu poursuis deux lièvres, tu n'en attraperas aucun За двумя зайцами погонишься, ни одного не поймаешь (En courant après deux lièvres, tu n'en attraperas aucun) Le maître ne craint pas son métier Дело мастера боится (L'artisan n'a pas peur de son art) Se retrouver bredouille Остаться с носом (Rester avec le nez) Payer un prix exorbitant Платить как свинья (Payer comme un cochon) Forcer un imbécile à prier Заставь дурака богу молиться (Force un imbécile à prier Dieu) Rien ne se fait en un clin d'œil Не всё сразу (Pas tout d'un coup) Frappe le fer quand il est chaud Куй железо, пока горячо (Forge le fer tant qu'il est chaud) Mieux vaut tard que jamais Лучше поздно, чем никогда (Mieux vaut tard que jamais) Il n'y a pas de mal sans bien Нет худа без добра (Il n'y a pas de mal sans bien) Après avoir travaillé, profite pleinement Сделал дело — гуляй смело (Après avoir fini, profite sans crainte) Adapte-toi à ton environnement С волками жить — по-волчьи выть (Vivre avec les loups, hurler comme un loup) On n'arrête jamais d'apprendre Век живи — век учись (Tant que tu vis, apprends) On ne peut pas abuser d'une bonne chose Кашу маслом не испортишь (On ne peut pas gâcher la bouillie avec de l'huile) Si tu aimes l'aventure, tu dois accepter les conséquences Любишь кататься, любишь и саночки возить (Si tu aimes faire du patin, aime aussi porter les luges) Il n'y a pas de fumée sans feu Нет дыма без огня (Il n'y a pas de fumée sans feu) L'amitié se vérifie dans l'adversité Дружба проверяется бедой (L'amitié se teste dans l'adversité) Un loup ne change pas Сколько волка ни корми, он всё в лес смотрит (Peu importe combien tu nourris le loup, il regarde toujours vers la forêt) Ne crache pas dans le puits, tu pourrais en avoir besoin Не плюй в колодец, пригодится воды пить (Ne crache pas dans le puits, tu pourrais en avoir besoin) À défaut de mieux, on se contente de ce qu'on a На безрыбье и рак рыба (En l'absence de poisson, même un crayfish devient poisson) Chacun loue ses propres mérites Каждый кулик своё болото хвалит (Chaque bécasse vante son propre marais) Le défaut se manifeste là où c'est fragile Где тонко, там и рвется (Là où c'est mince, ça se déchire) Mieux vaut voir une fois que d'entendre cent fois Лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать (Mieux vaut voir une fois que d'entendre cent fois) Deux cerveaux valent mieux qu'un Один ум хорошо, а два лучше (Un esprit seul est bien, deux sont meilleurs) Quelqu'un d'inconstant Семь пятниц на неделю (Sept vendredis en une semaine) Il y a du vrai dans la fiction Сказка ложь, да в ней намёк (Le conte est un mensonge, mais il renferme une once de vérité) Même dans un environnement hostile, le droit doit être observé В чужом лесу и черт не дремлет (Même dans la forêt d'autrui, le diable ne dort pas) La loi ne s'applique pas aux imbéciles Дуракам закон не писан (La loi n'est pas écrite pour les idiots) Qui ne risque rien n'a rien Волков бояться — в лес не ходить (Si tu as peur des loups, ne va pas en forêt) Chacun porte ce qu'il peut Своя ноша не тянет (Sa propre charge ne pèse pas) Ce n'est pas si effrayant qu'on le décrit Не так страшен черт, как его малюют (Le diable n'est pas aussi terrible qu'on le peint) Les opinions varient selon chacun Сколько голов, столько мнений (Autant de têtes, autant d'opinions) La patience et le travail broient tout Терпение и труд всё перетрут (La patience et le travail triomphent) Même l'animal court vers le chasseur На ловца и зверь бежит (Vers le chasseur, l'animal se précipite) Il y a toujours une solution Семь бед — один ответ (Sept malheurs, une solution) La persévérance triomphe Вода камень точит (L'eau use la pierre) Ce n'est pas l'endroit qui embellit la personne, c'est la personne Не место красит человека, а человек место (C'est la personne qui fait l'endroit) Il faut préserver son honneur Береги честь смолоду (Préserve ton honneur dès la jeunesse) Tel père, tel fils Яблоко от яблони недалеко падает (La pomme ne tombe pas loin du pommier) La peur grossit les choses У страха глаза велики (Les yeux de la peur sont grands) Le courage triomphe Смелость города берет (La bravoure conquiert la ville) On récolte ce que l'on sème Что посеешь, то и пожнешь (Ce que tu sèmes, tu le récolteras) Les paroles ne valent pas les actes Много слов – мало дела (Beaucoup de mots, peu d'action) Le timing est essentiel Хороша ложка к обеду (La cuillère est opportune à l'heure du repas) Un petit mensonge grandit en un grand mensonge Маленькая ложь растет до большой (Un petit mensonge grossit) Avec qui tu te fréquentes, c'est de cela que tu apprends С кем поведёшься, от того и наберёшься (Dis-moi avec qui tu traînes, je te dirai qui tu es) On ne change pas une habitude ancienne Старую воду не переменишь (L'eau ancienne ne change pas) La beauté n'est pas tout Не родись красивой, а родись счастливой (Ne naquis pas pour être belle, mais pour être heureuse) L'honneur prime sur l'argent Дело не в деньгах, а в чести (Ce qui compte, c'est l'honneur, non l'argent) Dieu a donné, Dieu a repris Бог дал, Бог и взял (Dieu a donné, Dieu a repris) Celui qui cherche, trouve Кто ищет, тот найдет (Qui cherche trouve) À cheval donné, on ne regarde pas la bride Дарёному коню в зубы не смотрят (On ne critique pas ce qui est offert) La tombe corrigera le bossu Горбатого могила исправит (La tombe remet de l'ordre dans le bossu) Celui qui se lève tôt est béni Кто рано встает, тому бог подает (Celui qui se lève tôt reçoit la bénédiction de Dieu) Qui va doucement va plus loin Тише едешь, дальше будешь (Qui va doucement va sûrement) L'union fait la force С миру по нитке — великая стяжка (De chaque fil, on tisse une grande tapisserie) Les souris dansent en l'absence du chat Без кота мышам раздолье (Sans chat, les souris s'ébattent) L'âme d'autrui est un mystère Чужая душа потёмки (L'âme d'autrui est plongée dans l'obscurité) Comme des pois contre un mur Как об стенку горох (Comme des pois lancés contre un mur) Bonne route (au revoir) Скатертью дорога (Que la nappe t'ouvre la route) Pour un battu, deux non battus За одного битого двух небитых (Pour un battu, deux intacts) Le travail n'est jamais perdu Работа не волк, в лес не убежит (Le travail n'est pas un loup, il ne s'enfuira pas) Ne remets pas à demain ce que tu peux faire aujourd'hui Не откладывай на завтра то, что можешь сделать сегодня (Ne repousse pas à demain ce que tu peux faire aujourd'hui) Tiens ta parole Дал слово — держи (Donne ta parole et tiens-la) Mieux vaut trop que pas assez Лучше перебдеть, чем недобдеть (Mieux vaut exagérer que de manquer) Que la chance te soit favorable Ни пуха, ни пера (Ni de la fourrure, ni des plumes – souhait traditionnel) Le mal ne dure pas Плохому три дня (Le mal ne dure que trois jours) Il n'a pas toute sa tête Ума палата (On dirait qu'il lui manque une pièce à l'esprit) Être idiot Без царя в голове (Sans roi dans la tête) Avoir le beurre et l'argent du beurre И волки сыты, и овцы целы (Les loups sont rassasiés et les moutons restent entiers) Le bonheur n'est pas dans l'argent Не в деньгах счастье (Le bonheur ne réside pas dans l'argent) Deux personnes font bon ménage Два сапога пара (Deux bottes forment une paire) Les critiques n'empêchent pas d'avancer Собака лает, караван идёт (Le chien aboie, la caravane avance) Ne remue pas le passé Кто старое помянет, тому глаз вон (Celui qui évoque le passé se voit retirer un œil) Agis plutôt que de bavarder Куй, а не болтай (Forge, ne bavarde pas) Agis malgré la peur Глаза боятся, а руки делают (Les yeux ont peur, mais les mains agissent) Même les sages font des erreurs На всякого мудреца довольно простоты (Pour chaque sage, il y a une part de simplicité) On apprend de ses erreurs На ошибках учатся (On apprend de ses erreurs) Quand on coupe du bois, des éclats volent Лес рубят – щепки летят (Quand on abat un bois, des éclats s'envolent) Le silence est d'or Молчание — золото (Le silence est d'or) Un vieil ami vaut mieux que deux nouveaux Старый друг лучше новых двух (Un vieil ami vaut mieux que deux nouveaux) JP Même les singes tombent des arbres 猿も木から落ちる (さるもきからおちる) (Même les singes tombent d'un arbre) Privilégier le pratique à l'esthétique 花より団子 (はなよりだんご) (Plutôt des dango que des fleurs) Celui qui se démarque est critiqué 出る杭は打たれる (でるくいはうたれる) (Le pieu qui dépasse est frappé) Qui court deux lièvres à la fois n'en attrape aucun 二兎を追う者は一兎をも得ず (にとをおうものはいっとをもえず) (Celui qui poursuit deux lièvres n'en attrape aucun) Ce qui est fait est fait 覆水盆に返らず (ふくすいぼんにかえらず) (L'eau renversée ne revient pas dans le bol) La persévérance paie 石の上にも三年 (いしのうえにもさんねん) (Trois ans sur une pierre) Les paroles peuvent causer des ennuis 口は災いの元 (くちはわざわいのもと) (La bouche est la source du malheur) Parler à des gens incapables de comprendre 馬の耳に念仏 (うまのみみにねんぶつ) (Des prières dans l'oreille d'un cheval) Donner des perles aux pourceaux 猫に小判 (ねこにこばん) (Donner des pièces d'or à un chat) Les gens compétents ne se vantent pas 能ある鷹は爪を隠す (のうあるたかはつめをかくす) (Un faucon compétent cache ses griffes) La bonté envers autrui profite à soi-même 情けは人の為ならず (なさけはひとのためならず) (La bonté n'est pas faite pour les autres) Un malheur en appelle un malheur 泣きっ面に蜂 (なきっつらにはち) (Une abeille sur un visage en pleurs) Quelqu'un qui abandonne rapidement 三日坊主 (みっかぼうず) (Moine de trois jours) Chacun a ses goûts 十人十色 (じゅうにんといろ) (Dix personnes, dix couleurs) Un sot est incurable 馬鹿は死ななきゃ治らない (ばかはしななきゃなおらない) (L'idiot ne guérira qu'en mourant) La grenouille du puits ne connaît pas l'océan 井の中の蛙大海を知らず (いのなかのかわずたいかいをしらず) (La grenouille dans le puits ignore l'océan) Quand il y a deux fois, il y en aura trois 二度あることは三度ある (にどあることはさんどある) (Ce qui arrive deux fois arrivera trois fois) Le bonheur vient à ceux qui rient 笑う門には福来る (わらうかどにはふくきたる) (Au portail qui rit, le bonheur vient) Qui ne risque rien n'a rien 虎穴に入らずんば虎子を得ず (こけつにいらずんばこじをえず) (Sans entrer dans la tanière du tigre, on n'attrape pas son petit) La passion rend maître de soi 好きこそ物の上手なれ (すきこそもののじょうずなれ) (Ce que l'on aime, on le fait bien) Fais vite le bien 善は急げ (ぜんはいそげ) (Le bien, hâte-toi) On ne voit pas ce qui est juste devant nous 灯台下暗し (とうだいもとくらし) (Sous le phare, il fait sombre) Après la pluie, le sol se raffermit 雨降って地固まる (あめふってじかたまる) (Après la pluie, la terre se fortifie) Chaque rencontre annonce une séparation 会うは別れの始め (あうはわかれのはじめ) (Rencontrer, c'est commencer à se séparer) S'attirer des ennuis 虎の尾を踏む (とらのおをふむ) (Marcher sur la queue du tigre) Mieux vaut prévenir que guérir 石橋を叩いて渡る (いしばしをたたいてわたる) (Frapper le pont de pierre avant de traverser) Une solution insuffisante 焼け石に水 (やけいしにみず) (De l'eau sur une pierre brûlée) Les goûts et les couleurs ne se discutent pas 蓼食う虫も好き好き (たでくうむしもすきずき) (Les insectes qui mangent le tade ont chacun leur goût) Un mot influent 鶴の一声 (つるのひとこえ) (La voix d'une grue) L'herbe est toujours plus verte ailleurs 隣の芝生は青い (となりのしばふはあおい) (La pelouse d'à côté est plus verte) Mieux vaut voir une fois que d'entendre cent fois 百聞は一見に如かず (ひゃくぶんはいっけんにしかず) (Cent fois entendre ne vaut pas une fois voir) Tel père, tel fils 蛙の子は蛙 (かえるのこはかえる) (Le fils de la grenouille est une grenouille) Avoir une vision étroite 針の穴から天を覗く (はりのあなからてんをのぞく) (Regarder le ciel à travers l'aiguille) La persévérance paie (bis) 七転び八起き (ななころびやおき) (Tomber sept fois, se relever huit) Être en mauvais termes 犬猿の仲 (けんえんのなか) (Comme chiens et singes) Les meilleurs se distinguent 花は桜木、人は武士 (はなはさくらぎ、ひとはぶし) (La plus belle fleur est le cerisier, le meilleur homme est le guerrier) Les événements inattendus ont leurs retombées 風が吹けば桶屋が儲かる (かぜがふけばおけやがもうかる) (Quand le vent souffle, le tonnelier s'enrichit) Les petites choses font les grandes 塵も積もれば山となる (ちりもつもればやまとなる) (Même la poussière accumulée forme une montagne) Le grand englobe le petit 大は小を兼ねる (だいはしょうをかねる) (Le grand inclut le petit) Faire d'une pierre deux coups 一石二鳥 (いっせきにちょう) (Une pierre, deux oiseaux) Laisse faire le temps 明日は明日の風が吹く (あすはあすのかぜがふく) (Demain, le vent soufflera demain) Même un léger contact a son importance 袖振り合うも多生の縁 (そでふりあうもたしょうのえん) (Même le contact de manches est un lien karmique) Prends le chemin le plus sûr 急がば回れ (いそがばまわれ) (Si tu es pressé, prends le détour) Adapte-toi aux puissants 長い物には巻かれろ (ながいものにはまかれろ) (Face aux puissances, il faut se soumettre) Les efforts vains restent vains 井戸を掘っても、水は出ぬ (いどをほっても、みずはでぬ) (Même en creusant un puits, l'eau ne sortira pas) Mets-toi au travail dès l'aube 腹が減っては戦はできぬ (はらがへってはたたかえぬ) (Affamé, on ne peut pas se battre) Quelqu'un d'insignifiant 馬の骨 (うまのほね) (L'os de cheval) Le rire est le meilleur remède 笑いは百薬の長 (わらいはひゃくやくのちょう) (Le rire est le meilleur médicament) Un esprit calme et serein 明鏡止水 (めいきょうしすい) (Miroir clair et eau calme) Ouvre ton cœur 腹を割る (はらをわる) (Ouvre ton ventre, c'est-à-dire sois franc) Un pot-de-vin 袖の下 (そでのした) (Sous la manche, c'est-à-dire une commission secrète) Rends le fort encore plus fort 鬼に金棒 (おににかなぼう) (Un démon avec un bâton en or) Prends des risques pour autrui 火中の栗を拾う (かちゅうのくりをひろう) (Ramasser une châtaigne en plein feu) Les conseils tombent dans l'oreille d'un sourd 馬耳東風 (ばじとうふう) (Le vent d'Orient dans l'oreille du cheval) Ce n'est pas si terrible qu'on ne le croit 案ずるより産むが易し (あんずるよりうむがやすし) (Il est plus facile de donner naissance que de s'inquiéter) Se précipiter, c'est risquer l'échec 一寸先は闇 (いっすんさきはやみ) (Un pas en avant et c'est l'obscurité) Le silence est d'or 沈黙は金 (ちんもくはきん) (Le silence est de l'or) La force règne dans la dispute 喧嘩は力ずく (けんかはちからずく) (La bagarre par la force) Pense à demain pour demain 明日のことは明日考えよ (あしたのことはあしたかんがえよ) (Demain, pense à demain) L'effort inutile mène à la fatigue 骨折り損のくたびれ儲け (ほねおりぞんのくたびれもうけ) (Se fatiguer pour rien) L'influence est contagieuse 朱に交われば赤くなる (しゅにまじわればあかくなる) (En côtoyant le vermillon, on devient rouge) L'écriture reflète la personnalité 文は人なり (ぶんはひとなり) (L'écriture reflète la personne) Un renard qui abuse de l'autorité 虎の威を借る狐 (とらのいをかるきつね) (Un renard qui profite de la force du tigre) Même les bonnes choses attirent le mal 好事魔多し (こうじまおおし) (Les bonnes choses attirent le mal) Inutile de prêcher aux experts 釈迦に説法 (しゃかにせっぽう) (Prêcher au Bouddha) À plusieurs, on est plus sage 三人寄れば文殊の知恵 (さんにんよればもんじゅのちえ) (Trois personnes donnent la sagesse de Manjushri) Mieux vaut prévenir que guérir (bis) 転ばぬ先の杖 (ころばぬさきのつえ) (Un bâton avant de trébucher) Savoir tout d'une oreille attentive 一を聞いて十を知る (いちをきいてじゅうをしる) (D'un écoute, connaître dix) L'ignorance est une bénédiction 知らぬが仏 (しらぬがほとけ) (L'ignorance est Bouddha) Provoquer des ennuis inutiles 藪をつついて蛇を出す (やぶをつついてへびをだす) (Agiter le bosquet pour en faire sortir un serpent) Hâte-toi lentement 急いては事を仕損じる (いそいてはことをしそんじる) (Se précipiter mène à l'erreur) L'avenir est incertain 月とすっぽん (つきとすっぽん) (La lune et la tortue) Apprécie la beauté de la nature 花鳥風月 (かちょうふうげつ) (Fleurs, oiseaux, vent, lune) Un nouveau départ 心機一転 (しんきいってん) (Renouveau du cœur) Chaque rencontre est unique 一期一会 (いちごいちえ) (Une fois, une rencontre) Le passé enseigne le présent 温故知新 (おんこちしん) (Étudier le passé pour comprendre le présent) N'oublie jamais tes débuts 初心忘れるべからず (しょしんわすれるべからず) (N'oublie pas ton premier élan) La chance sourit aux patients 果報は寝て待て (かほうはねてまて) (La chance vient à ceux qui attendent) L'honneur vaut même le sacrifice 武士は食わねど高楊枝 (ぶしはくわねどたかようじ) (Le guerrier noble se distingue même sans subsistance) La vérité suit son chemin 真実一路 (しんじついちろ) (La vérité suit droit) Il n'y a pas de temps à perdre 迷っているひまはない (まよっているひまはない) (Pas le temps d'hésiter) Laissez derrière vous de bonnes traces 立つ鳥跡を濁さず (たつとりあとをにごさず) (L'oiseau qui s'envole ne laisse pas de traces troubles) Les fleurs fanent, le cœur fleurit 花は枯れても心は咲く (はなはかれてもこころはさく) (Les fleurs se fanent, mais le cœur fleurit) Les gouttes percent la pierre 雨垂れ石を穿つ (あまだれいしをうがつ) (Les gouttes percent la pierre) Même l'enfant se tait quand c'est impressionnant 泣く子も黙る (なくこもだまる) (Même un enfant en pleurant se tait) Le soutien discret est précieux 縁の下の力持ち (えんのしたのちからもち) (La force cachée sous le seuil) Donne tout de toi-même 一所懸命 (いっしょけんめい) (Agis de toutes tes forces) Même le plus humble se pare bien 馬子にも衣装 (まごにもいしょう) (Même le plus humble se pare de beaux habits) Même en tombant, rien ne se perd 転んでもただではおきぬ (ころんでもただではおきぬ) (Même en tombant, on ne se relève pas les mains vides) Après le festival, il est trop tard 後の祭り (あとのまつり) (Après coup, il est trop tard) La vie n'est qu'un rêve 浮世は夢 (うきよはゆめ) (Le monde est un rêve) Comme la pluie d'automne 時雨のごとし (しぐれのごとし) (Comme la pluie d'automne) Si ton cœur s'apaise, même le feu rafraîchit 心頭滅却すれば、火もまた涼し (しんとうめっきゃくすれば、ひもまたすずし) (Si tu calmes ton esprit, même le feu semble frais) Chaque opportunité est unique 一期一振 (いちごいちぶり) (Une seule occasion, un seul coup) CN Gâcher quelque chose en en faisant trop 画蛇添足 (huà shé tiān zú – Dessiner un serpent et y ajouter des pieds) Parler à ceux qui ne comprennent pas 对牛弹琴 (duì niú tán qín – Jouer de la cithare pour un bœuf) Faire des efforts inutiles 刻舟求剑 (kè zhōu qiú jiàn – Marquer le bateau pour chercher l'épée) Avoir une vision limitée 井底之蛙 (jǐng dǐ zhī wā – Une grenouille au fond d'un puits) Se démarquer de la masse 鹤立鸡群 (hè lì jī qún – Une grue parmi des poulets) Faire d'une pierre deux coups 一箭双雕 (yī jiàn shuāng diāo – Une flèche, deux aigles) Il vaut mieux prévenir que guérir 亡羊补牢 (wáng yáng bǔ láo – Réparer l'enclos après la perte d'un mouton) Chacun a une vision limitée 盲人摸象 (máng rén mō xiàng – Des aveugles touchant un éléphant) Imiter maladroitement 东施效颦 (dōng shī xiào pín – Dong Shi imite une grimace) Se faire des illusions 杯弓蛇影 (bēi gōng shé yǐng – Confondre l'ombre d'un arc avec un serpent) Faire sensation par une action unique 一鸣惊人 (yī míng jīng rén – Un cri qui étonne tout le monde) Quand deux se disputent, une troisième profite 鹬蚌相争 (yù bàng xiāng zhēng – Une bécasse et une palourde en lutte) Réconciliation après rupture 破镜重圆 (pò jìng chóng yuán – Un miroir brisé se reconstitue) La vérité finit par éclater 水落石出 (shuǐ luò shí chū – Les pierres apparaissent quand l'eau se retire) Parler sans agir 纸上谈兵 (zhǐ shàng tán bīng – Discuter de stratégie sur papier) Être hors de propos 风马牛不相及 (fēng mǎ niú bù xiāng jí – Le cheval et le bœuf ne sont pas liés) Critiquer par allusion 指桑骂槐 (zhǐ sāng mà huái – Pointer du mûrier pour insulter le sophora) Être extrêmement nerveux 草木皆兵 (cǎo mù jiē bīng – Chaque herbe ressemble à un soldat) Attendre sans agir 守株待兔 (shǒu zhū dài tù – Attendre le lapin près du tronc) Un scandale retentissant 满城风雨 (mǎn chéng fēng yǔ – Toute la ville est secouée) Que tout se passe pour le mieux 一帆风顺 (yī fān fēng shùn – Une voile suivie du vent) Tout est perdu pour un détail 功亏一篑 (gōng kuī yī kuì – Un seau de terre manquant annule l'ouvrage) Quelque chose d'insignifiant 九牛一毛 (jiǔ niú yī máo – Un poil sur neuf bœufs) Profiter de la détresse d'autrui 落井下石 (luò jǐng xià shí – Jeter des pierres sur quelqu'un tombé dans un puits) Dépendance mutuelle 唇亡齿寒 (chún wáng chǐ hán – Sans la lèvre, les dents ont froid) Se consoler par l'imagination 望梅止渴 (wàng méi zhǐ kě – Regarder des prunes pour étancher la soif) Se duper soi-même 掩耳盗铃 (yǎn ěr dào líng – Se boucher les oreilles pour voler une cloche) Un malheur qui se transforme en bonheur 塞翁失马 (sài wēng shī mǎ – Le vieil homme perd son cheval) Prendre une décision sans retour 背水一战 (bèi shuǐ yī zhàn – Combattre dos à l'eau) Transformer la réalité 指鹿为马 (zhǐ lù wéi mǎ – Appeler un cerf un cheval) Se surestimer 夜郎自大 (yè láng zì dà – Yelang se croit grand) Décision irréversible (bis) 破釜沉舟 (pò fǔ chén zhōu – Briser chaudrons et couler bateaux) Agir avec impartialité 大公无私 (dà gōng wú sī – Agir pour le bien commun) L'union fait la force 同舟共济 (tóng zhōu gòng jì – Partager la barque et s'entraider) S'appuyer sur autrui 狐假虎威 (hú jiǎ hǔ wēi – Le renard emprunte la force du tigre) Se contredire 自相矛盾 (zì xiāng máo dùn – Se contredire soi-même) Plein de rebondissements 一波三折 (yī bō sān zhé – Une vague aux trois détours) Une parole irréversible 一言既出，驷马难追 (yī yán jì chū, sì mǎ nán zhuī – Une parole, même quatre chevaux ne la rattrapent pas) Bien choisir ses collaborateurs 知人善任 (zhī rén shàn rèn – Savoir choisir ses collaborateurs) Répondre au mal par le bien 以德报怨 (yǐ dé bào yuàn – Rendre le mal par la vertu) Se débrouiller seul 自力更生 (zì lì gēng shēng – Se suffire à soi-même) Profiter d'une opportunité 顺手牵羊 (shùn shǒu qiān yáng – Attraper un mouton en passant) Être terrifié 风声鹤唳 (fēng shēng hè lì – Le vent fait hurler la grue) Se consoler par des illusions 画饼充饥 (huà bǐng chōng jī – Dessiner un gâteau pour apaiser la faim) Cacher ses mauvaises intentions 口蜜腹剑 (kǒu mì fù jiàn – Miel à la bouche, épée dans le ventre) Se fondre dans la masse 滥竽充数 (làn yú chōng shù – Remplir le rang avec de faux instruments) Un environnement idyllique 鸟语花香 (niǎo yǔ huā xiāng – Les oiseaux chantent et les fleurs embaument) Les proches avant tout 近水楼台先得月 (jìn shuǐ lóu tái xiān dé yuè – La tour près de l'eau reçoit d'abord la lune) Agir en reclus 闭门造车 (bì mén zào chē – Construire une voiture à huis clos) La théorie est superficielle 纸上得来终觉浅 (zhǐ shàng dé lái zhōng jué qiǎn – Ce qui vient du papier paraît toujours superficiel) Avoir des ambitions démesurées 眼高手低 (yǎn gāo shǒu dī – Les yeux sont grands, les mains petites) Un effort intermittent échoue 一曝十寒 (yī pù shí hán – Un jour chaud, dix jours froids) Apparence trompeuse 羊质虎皮 (yáng zhì hǔ pí – De la laine à l'intérieur, une peau de tigre) Voir peu, savoir peu 坐井观天 (zuò jǐng guān tiān – Regarder le ciel depuis le fond d'un puits) Faire deux choses à la fois 一举两得 (yī jǔ liǎng dé – Une action, deux gains) Agir en vain 多此一举 (duō cǐ yī jǔ – Faire une action superflue) Hésiter par peur des conséquences 投鼠忌器 (tóu shǔ jì qì – Hésiter à frapper une souris par crainte de casser un vase) Une situation difficile à quitter 骑虎难下 (qí hǔ nán xià – Monter un tigre, difficile à descendre) Apporter la touche finale 画龙点睛 (huà lóng diǎn jīng – Dessiner le dragon, puis ajouter les yeux) Se lever dès l'aube pour agir 闻鸡起舞 (wén jī qǐ wǔ – Entendre le chant du coq et se mettre à danser) Il vaut mieux enseigner qu'offrir 授人以渔 (shòu rén yǐ yú – Mieux vaut enseigner la pêche que de donner un poisson) Voir vaut mieux qu'entendre 百闻不如一见 (bǎi wén bù rú yī jiàn – Mieux vaut voir une fois que d'entendre cent fois) Commencer fort et finir faible 虎头蛇尾 (hǔ tóu shé wěi – Tête de tigre, queue de serpent) La vérité finit par se révéler 纸包不住火 (zhǐ bāo bù zhù huǒ – Le papier ne peut cacher le feu) Ne rien perdre de vue 饮水思源 (yǐn shuǐ sī yuán – En buvant, souviens-toi de la source) Un petit clown 跳梁小丑 (tiào liáng xiǎo chǒu – Un bouffon qui saute sur la poutre) Trop heureux pour se souvenir des soucis 乐不思蜀 (lè bù sī shǔ – Tellement heureux qu'on oublie sa patrie) Être arrogant 目中无人 (mù zhōng wú rén – Ne voir personne d'autre que soi) Se distinguer avec éclat 脱颖而出 (tuō yǐng ér chū – Sortir de l'enveloppe pour briller) Être méticuleux 一丝不苟 (yī sī bù gǒu – Ne négliger aucun détail) Se débrouiller par soi-même 自食其力 (zì shí qí lì – Se nourrir de sa propre force) Garder un secret 守口如瓶 (shǒu kǒu rú píng – Garder la bouche fermée comme une bouteille) Trouver la solution adéquate 对症下药 (duì zhèng xià yào – Prescrire le bon médicament) Traiter tous également 一视同仁 (yī shì tóng rén – Considérer tous de la même manière) Faire plus avec moins 事半功倍 (shì bàn gōng bèi – Faire le double avec la moitié d'effort) Travailler ensemble 同心协力 (tóng xīn xié lì – Unir ses cœurs et ses forces) Agir en connaissance de cause 明知故犯 (míng zhī gù fàn – Savoir et quand même commettre) Après l'effort vient le réconfort 苦尽甘来 (kǔ jìn gān lái – Après l'amertume vient la douceur) Une circulation dense 车水马龙 (chē shuǐ mǎ lóng – Voitures comme l'eau, chevaux comme des dragons) Étudier avec ardeur 悬梁刺股 (xuán liáng cì gǔ – Se pincer pour étudier) Travailler dur et persévérer 刻苦耐劳 (kè kǔ nài láo – Travailler dur et supporter la fatigue) Accomplir d'un seul élan 一鼓作气 (yī gǔ zuò qì – Battre le tambour et agir d'un seul coup) Affronter les difficultés ensemble 风雨同舟 (fēng yǔ tóng zhōu – Naviguer ensemble sous le vent et la pluie) Être riche et prospère 金玉满堂 (jīn yù mǎn táng – Une salle remplie d'or et de jade) Être dans une extrême pauvreté 家徒四壁 (jiā tú sì bì – Une maison vide de tout sauf ses quatre murs) Donner des conseils ambitieux 指点江山 (zhǐ diǎn jiāng shān – Pointer du doigt les rivières et montagnes) Affronter les vagues avec courage 乘风破浪 (chéng fēng pò làng – Naviguer contre le vent et briser les vagues) Romantisme et poésie 风花雪月 (fēng huā xuě yuè – Vent, fleurs, neige et lune) Être irrémédiablement malade 不可救药 (bù kě jiù yào – Impossible à guérir) L'élève dépasse le maître 青出于蓝 (qīng chū yú lán – Le bleu sort de l'indigo) Endurer pour se venger 卧薪尝胆 (wò xīn cháng dǎn – Coucher sur du bois, goûter à la bile) Exploiter astucieusement les ressources 草船借箭 (cǎo chuán jiè jiàn – Emprunter des flèches avec un bateau de paille) Une œuvre très en vogue 洛阳纸贵 (Luò yáng zhǐ guì – Le papier de Luoyang devient cher) Être doué en poésie 七步成诗 (qī bù chéng shī – Composer un poème en sept pas) La persévérance paye 滴水穿石 (dī shuǐ chuān shí – Les gouttes percent la pierre) Aller droit au but 一针见血 (yī zhēn jiàn xiě – Une aiguille qui perce et fait saigner) Apprécier sans se pencher 走马观花 (zǒu mǎ guān huā – Monter à cheval et admirer les fleurs) Obtenir sans effort 不劳而获 (bù láo ér huò – Obtenir sans travailler) Utiliser un excès de moyens pour peu 杀鸡焉用牛刀 (shā jī yān yòng niú dāo – Pour tuer un poulet, pourquoi user d'un couteau de bœuf) 🐉[LEXICON] IDIOMS / EXPRESSIONS

]]><![CDATA[🐏[FUNCTION] Prépositions / Genre / Nombre / adverbes temps / fréquence]]>Prépositions / conjonctions ／ adv de liaison
FR RU JA ZH
Prépositions / Conjonctions / Adverbes de liaison --- --- ---
À К / В / НА (selon contexte)
К (+ datif) = vers une personne / direction ("aller à quelqu’un")
В (+ accusatif) = vers un lieu fermé ("
]]>https://learn.mino.randriamanivo.com/prepositions/65bae70425c75200018a2b75Thu, 01 Feb 2024 00:34:53 GMTPrépositions / conjonctions ／ adv de liaison
FR RU JA ZH
Prépositions / Conjonctions / Adverbes de liaison --- --- ---
À К / В / НА (selon contexte)
К (+ datif) = vers une personne / direction ("aller à quelqu’un")
В (+ accusatif) = vers un lieu fermé ("dans")
НА (+ accusatif) = vers une surface ou un événement ("à la table", "à la fête")		 に / へ / で (selon usage) —
に : destination ou but /
へ : direction (plus formel) /
で : lieu de l’action		 到 dào / 在 zài
Par По / Через (à travers) によって / で 由 yóu / 通过 tōngguò
Pour Для + nom
/ Ради (en faveur de)
/ За + nom /
чтобы + verbe		 のために no tame ni 为了 wèile
De От (provenance) / Из (origine) の (appartenance) / から (provenance) 的 (appartenance) / 从 cóng
Contre Против に対して ni taishite
/ 反して hanshite		 反对 fǎnduì / 对 duì
Mais / cependant Но
/ Однако
/ Хотя		 でも
/ しかし
/ けれども / が		 就是 jiùshì
/ 但是 dànshì
/ 可是 kěshì
/ 不过 búguò
Et puis / ensuite Потом
/ Затем
/ И затем		 そして
/ それから
/ その後		 然后 ránhòu
/ 接着 jiēzhe
Ou (choix) Или / Либо か
/ それとも
/ または		 还是 háishi (question)
/ 或者 huòzhě (affirmatif)
Avec / et И / А также
/ С (avec)		 と
/ や
/ といっしょに		 和 hé / 跟 gēn / 而且 érqiě
Aussi Тоже / Также も
/ それに
/ また		 也 yě
/ 还 hái (en plus)
Sans Без 〜なしで / 〜がない 没有 méiyǒu / 无 wú
Suggestion / Ordre Пусть / Давай 〜ましょう / 〜なさい / 〜して 动词 + 吧 ba
Par exemple Например 例えば tatoeba / 一例として 例如 lìrú / 比如 bǐrú
Parmi Среди の中で / 〜の間に 之中 zhīzhōng / 当中 dāngzhōng
Déjà Уже もう / すでに 已经 yǐjīng
Un peu Немного / Чуть-чуть 少し sukoshi / ちょっと chotto 一点 yīdiǎn / 一点点 yīdiǎndiǎn
Beaucoup Много / Очень たくさん takusan / とても totemo / 非常 hijō ni 很多 hěn duō
En В / На / При で / に 在 zài / 用 yòng
Presque Почти / Едва не ほとんど hotondo 几乎 jīhū
Prépositions / Conjonctions / Adverbes de liaison (suite) --- --- ---
À ce moment-là В тот момент / Тогда そのとき / あのとき 当时 dāngshí
Dans un premier temps Во-первых / Сначала まず / 最初に saisho ni 首先 shǒuxiān / 第一 dì-yī
D'abord Сначала / Прежде всего まず mazu / 先に saki ni 先 xiān
Il était une fois Давным-давно / Жил-был むかしむかし mukashi mukashi 从前 cóngqián
Un jour Однажды ある日 aru hi 有一天 yǒu yī tiān
Ainsi Таким образом / Итак こうして koushite / したがって shitagaate / それで sorede 因此 yīncǐ / 这样 zhèyàng
En effet Действительно / Ведь / На самом деле 確かに tashika ni / というのは to iu no wa 确实 quèshí / 的确 díquè / 因为 yīnwèi
Soudainement Вдруг / Неожиданно 急に kyū ni / 突然 totsuzen 忽然 hūrán / 突然 túrán
Après / ensuite Потом / После этого それから / あとで 然后 ránhòu / 再 zài
Malgré que Несмотря на то, что 〜のに / 〜ても 虽然...但是 suīrán...dànshì
Finalement В конце концов / Наконец ついに / 最後に / とうとう 最后 zuìhòu / 终于 zhōngyú
Malheureusement К сожалению 残念ながら zannen nagara 不幸的是 bùxìng de shì / 可惜 kěxī
Prépositions / Conjonctions --- --- ---
Possible Можно / Возможно 可能だ kanō da 可能 kěnéng
Si (condition) Если もし〜なら moshi...nara 如果 rúguǒ
Condition + alors Тогда / То 〜なら〜 / 〜たら〜 那么 nàme / 就 jiù
Donc Так / Следовательно だから / ですから / それで 所以 suǒyǐ
Mais Но / Однако でも / が / しかし 但是 dànshì / 可是 kěshì / 不过 búguò
Ou Или / Либо か / または 或者 huòzhě / 还是 háishi
Ensemble Вместе いっしょに issho ni 一起 yīqǐ
Tout le monde Все / Каждый みんな minna / 皆さん minasan 大家 dàjiā / 每个人 měi gè rén
Seulement Только / Лишь だけ dake / しか shika 只 zhǐ / 仅仅 jǐnjǐn
Vers К / В сторону 〜の方へ no hō e 向 xiàng / 往 wǎng
Prépositions / Positionnement --- --- ---
Après После 後で ato de 以后 yǐhòu
Dans / à l’intérieur / à Внутри / В 中で naka de / 〜の中に 里面 lǐmiàn / 在…里 zài...lǐ
Sur / au dessus На 上 ue / の上に no ue ni 上面 shàngmiàn
De / Depuis / Provenance (origine) Из (depuis l’intérieur)
/ С (depuis une surface ou activité)
/ От (depuis une source humaine ou causale)		 から kara
/ 出身 shusshin		 从 cóng (point de départ)
/ 来自 láizì (origine)
Vers / direction / côté В направлении / К стороне 方 hō / 方向 hōkō 边 biān / 方向 fāngxiàng
En dessous Под 下 shita / の下に 下面 xiàmiàn
En dehors Снаружи / Вне 外 soto / 外側 sotogawa 外面 wàimiàn
Entre Между 間 aida / の間に 中间 zhōngjiān / 之间 zhījiān
En haut Наверху 上の方 ue no hō 上边 shàngbian
En bas Внизу 下の方 shita no hō 下边 xiàbian
Gauche Слева / Налево 左 hidari 左边 zuǒbian
Au milieu Посередине 真ん中 mannaka / 中央 chūō 中间 zhōngjiān
Droite Справа / Направо 右 migi 右边 yòubian
Devant Перед / Напротив 前 mae 前边 qiánbian
Derrière Позади / Сзади 後ろ ushiro 后边 hòubian
À côté Рядом / Возле 横 yoko / そば soba / となり tonari 旁边 pángbiān
Proche Близко / Недалеко 近い chikai / そば soba 近 jìn / 附近 fùjìn
Loin Далеко 遠い tōi 远 yuǎn
Là-bas Там あそこ / そこ 那里 nàli / 那儿 nàr
Ici Здесь / Тут ここ / こちら 这里 zhèlǐ
De ce côté С этой стороны こちら側 kochiragawa 这边 zhèbiān
De l’autre côté С той стороны あちら側 achiragawa 那边 nàbiān
Au nord На севере 北 kita 北方 běifāng
Au sud На юге 南 minami 南方 nánfāng
À l’ouest На западе 西 nishi 西方 xīfāng
À l’est На востоке 東 higashi 东方 dōngfāng
Dans le passé В прошлом 昔 mukashi 过去 guòqù
Adverbes de commentaire de temps --- --- ---
Bientôt Скоро もうすぐ mōsugu / そろそろ sorosoro 快 kuài / 马上 mǎshàng
Plutôt + adj Скорее / Довольно わりと warito / けっこう kekkō 比较 bǐjiào
Expressions en 一 (yī-) --- --- ---
Dès que … alors Как только… 〜たらすぐ / 〜するとすぐ 一…就 yī...jiù
Ensemble Вместе 一緒に issho ni 一起 yīqǐ
Pareil Такой же 同じ onaji 一样 yīyàng
Quelques-uns Несколько いくつか ikutsuka / 何人か nannin ka 一些 yīxiē
Tout Всё 全部 zenbu / すべて subete 一切 yīqiè / 所有 suǒyǒu
Un peu / une fois Немного / Один раз 少し sukoshi / ちょっと chotto / 一度 ichido 一下 yīxià
D’un seul trait На одном дыхании 一気に ikki ni 一口气 yīkǒuqì
Une nuit de sommeil reposante Хорошо выспаться ぐっすり眠る gussuri nemuru 一觉 yījiào
Tout va bien Всё в порядке 順調です junchō desu /
問題ない mondai nai		 一帆风顺 yīfānfēngshùn
Déterminé / concentré Целеустремлённый 一生懸命 isshōkenmei /
一心不乱 isshin furan		 一心一意 yīxīnyīyì
Comme ci comme ça Так себе まあまあ mā mā 一般般 yī bān bān
🐏[FUNCTION] Prépositions / Genre / Nombre / adverbes temps / fréquence

| | | | |
| | | | |

]]><![CDATA[🦜[CORE] Classificateurs]]>general : chiffre  + obj ou na (which one) ou zhe

FR RU JA ZH
class general 個 (Ko) / つ (Tsu: hitotsu, futatsu, etc.) 个 (gè)
class personne / enum ひとり（１）
ふたり
/ Chiffre（３et＋）+ 人 (nin)		 个 (gè)
class
]]>https://learn.mino.randriamanivo.com/classificateur/65bae65725c75200018a2b65Thu, 01 Feb 2024 00:33:12 GMT

general : chiffre  + obj ou na (which one) ou zhe

FR RU JA ZH
class general 個 (Ko) / つ (Tsu: hitotsu, futatsu, etc.) 个 (gè)
class personne / enum ひとり（１）
ふたり
/ Chiffre（３et＋）+ 人 (nin)		 个 (gè)
class réservation personne 名 (méi)
class âge 歳 ／才 (sai) 岁 (suì)
class personne polie 位 (wèi)
class animaux / membres corps 匹 (Piki)
Petits animaux

とう (Tou)
Grands animaux		 只 (zhī) mw pour petits animaux
头 (tóu) mw pour grands animaux
class forme bâton 支 (zhī)
class objets longs 条 (tiáo)
class paire 足 (Soku) 双 (shuāng)
class vêtements / événement / problème 着 (Chaku) 件 (jiàn)
class objets plats / documents 张 (zhāng)
obj longs / cylindriques 本 (Hon) 本 (běn)
class livres / journaux / magazines 冊 (Satsu) (livres, dictionnaires, objets reliés) 本 (běn)
class familles / entreprises / établissements com 家 (jiā)
class machines 台 (Dai) 台 (tái)
class bouteille бутылка 瓶 (píng)
class tasse / verre стакан 杯 (Hai) 杯 (bēi)
class portion / nourriture / liasse кусок 份 (fèn)
class morceau / nourriture coupée / objets en sections / argent 切れ (Kire) 块 (kuài)
class véhicules à roues sauf train 辆 (liàng)
Parapluie 把 (bǎ) mw pour parapluie
class train 列 (liè)
class immeuble / bâtiment 座 (zuò)
class morceaux musique / poèmes 曲 (Kyoku) 首 (shǒu)
class fleurs 朵 (duǒ)
class objets à poignée 把 (bǎ)
etage 层 ceng(2),mw pour etage =楼
class feuilles / vêtements plats 枚 (Mai)
class petits objets 個 (Ko)
class oiseaux / lapins 羽 (Wa)
class maisons / magasins 軒 (Ken)
class étages (JP) 階 (Kai)
class occurrences 回 (Kai) 次 (cì)
class action complète 遍 (biàn)
class jours 日 (Nichi) 天 (tiān)
class années 年 (Nen) 年 (nián)
class pièces / salles 间 (jiān)
class arbres / plantes 棵 (kē)
class tranches / surfaces 片 (piàn)
class groupes 群 (qún)
class véhicules (JP) 両 (Ryō)

]]><![CDATA[🦉[CORE ] Particules et pronoms]]>Particules / 

FR RU JA ZH
plusieurs
sujet pluriel		 们 men
sujet s+ は: wa

(peut etre utilisé plusieurs fois)
insistance /o+ が: ga (sujet ou objet)
COD / objet nom +  を wo/o （peut pas etre utilisée plusieurs fois)
de (appartenance) の：No (Appartenant
]]>https://learn.mino.randriamanivo.com/particules/65bae56c25c75200018a2b52Thu, 01 Feb 2024 00:28:19 GMTParticules / 🦉[CORE ] Particules et pronoms

FR RU JA ZH
plusieurs
sujet pluriel		 们 men
sujet s+ は: wa

(peut etre utilisé plusieurs fois)
insistance /o+ が: ga (sujet ou objet)
COD / objet nom +  を wo/o （peut pas etre utilisée plusieurs fois)
de (appartenance) の：No (Appartenant à)
marque question (intonation) か?： Ka 吗? : ma (rhétorique)
moyen で: de （moyen ＋ de）
marque politesse お ：O + Nom /
affirmation よ：yo （ i'information que l'autre ne connait pas encore / ）
Lieu De L'action で Lieu ＋ de
lieu de destination obj + に： ni / Obj ＋へ e (soutenu) A 到 dao B from a to b
Provenance から Kara
Créer quelquechose a partir de quelquechose から Kara
Aussi Obj＋も mo

でも にも
meme COD＋も mo + negation

S + でも
Etc 。。。 Obj ＋ や Ya
Lieu De l’Action Obj ＋で （Lieu）
Enumération Nom と to (NomとNom)
Continuer une même phrase

avec un même verbe		 で, で, で … +V

(phraseで+...Phrase+V)
Certain 些xie(1), some
Quelquechose V+もの

（ex : Kakimono、Nomimono）
Frequence (fois) に kai

nombre + pour chaque chiffre + compteur objet + ずつ zutsu
exclusivité は wa, では (lieu exclusive) にわ (destination exlusive)
Etc でも + objet + verbe

Objet ＋ とか
Compter des objets objet wa + nb + class + で
Raison nom + で
Ingrédient ingrédient + で + objet + ほ
Trop Sujet ＋Nbr ＋Class ＋ も
Aucune Sujet ＋も ＋Verbe Negatif
Il'ny a que Nom ＋Chiffre ＋Compteur ＋しか ＋Verbe Negatif
Nombre ＋ COmpteur ＋ の＋Nom ＝ Nom ＋Nombre ＋Compteur
Conjonctions de coordination --- --- ---
mais но でも Demo ／が Ga （Prahse Continue） 但 dan + v
ou (choix) или か ka S+V+ A + 还是 : haishi + B
(question ou choix avec reponse connue)

或者huo(4) zhe(3) soit…soit…
et / avec с (accompagnement)

и (enumération)		 と：to n + 和 : he + n

s + 跟 : gen + pers
donc так それで sorede 所以 : suoyi
or золото 但 : dan
ni ни один 或 : huo
car потому что なぜなら
Nazenara

だって Datte		 因为 : yin wei
**Pronoms personnels ** --- --- ---
Je / Me Я (ya) - je
moi (sujet)

Меня (menya) - me / moi (objet accusatif)

Мне (mne) - me / moi (objet datif)		 私 ( / watashi)
僕 (ぼく / boku)
俺 (おれ / ore)		 我 (wǒ
Tu / Te Ты (ty) - tu / toi (informel, sujet)

Тебя (tebya) - te / toi (informel, objet accusatif)

Тебе (tebe) - te / toi (informel, objet datif)		 あなた (anata)
君 (きみ / kimi)		 / 你 (nǐ)
您 (nín
Il / Elle / on Он (on) - il / lui
(masculin, sujet)

Она (ona) - elle
(féminin, sujet)

Оно (ono) - il / elle
(neutre, sujet)

Его (yego) - lui / son / sa
(masculin, objet accusatif)

Её (y/eo) - elle / sa (féminin, objet accusatif)

Ему (yemu) - lui / à lui
(masculin, objet datif)

Ей (yei) - à elle
(féminin, objet datif)		 彼 (かれ / kare) Il
彼女 (かのじょ / kanojo)		 他 (tā) masculin
她 (tā) feminin
它 (tā) non humain
Nous Мы (my) - nous (sujet)

Нас (nas) nous (objet accusatif)

Нам (nam) - nous (objet datif)		 私たち
watashitachi)		 我们 women
Vous Вы (vy) - vous (sujet)

Вас (vas) - vous (objet accusatif)


Вам (vam) - vous (objet datif)		 僕たち (ぼくたち / bokutachi) 你们 nimen
Ils/Elles Они (oni) - ils / elles (sujet)

Их (ikh) - eux
elles (objet accusatif)

Им (im) - à eux / à elles (objet datif)		 彼ら" (かれら / karera) 他们 tamen
Autres Pronoms --- --- ---
ceci / cela (inconnu) это / これ kore ( pro suj) / sore  (pro obj) /  あれ are ( loin) / 这 zhe
ce + obj (connu) : этот
эта
то
эти		 kono : この (pro suj))
sono : その (pro obj)
ano : あの (loin)		 这 zhe + classificateur
qui ? кто / だれ : dare
どなた : donata (poli)		 谁 shei
quoi ? что / чего 何 nan, なん nan , なに nani 什么 shenme
qu’est ce que c’est ? (objet) что это ? {これ}は何ですか？
{kore} wa {nan} desu ka ?		 {这} 是什么 ?
zhe shi shenme
qui est ce ?/pers) кто / что это ? {これ}は誰だ
kore wa dareda ?		 {这} 是 谁 ?
zhe shi shei
ici / là bas здесь (ici)
тут : ici
там (là bas)		 ここ koko
そこ : soko
あそこ : asoko		 这里 (ici)
哪儿 (là bas)

Pronoms interrogatifs / démonstratifs

FR RU JA ZH
ceci / cela (inconnu) это / これ kore ( pro suj) / sore  (pro obj) /  あれ are ( loin) / 这 zhe
ce + obj (connu) : этот
эта
то
эти		 kono : この (pro suj))
sono : その (pro obj)
ano : あの (loin)		 这 zhe + classificateur
qui ? кто / だれ : dare
どなた : donata (poli)		 谁 shei
quoi ? что / чего 何 nan, なん nan , なに nani 什么 shenme
qu’est ce que c’est ? (objet) что это ? {これ}は何ですか？
{kore} wa {nan} desu ka ?		 {这} 是什么 ?
zhe shi shenme
qui est ce ?/pers) кто / что это ? {これ}は誰だ
kore wa dareda ?		 {这} 是 谁 ?
zhe shi shei
ici / là bas здесь (ici)
тут : ici
там (là bas)		 ここ koko
そこ : soko
あそこ : asoko		 这里 (ici)
哪儿 (là bas)

Pronoms interrogatifs / démonstratifs

FR RU JA ZH
D'ou（provenance） откуда (d’ou) から ：Kara (origine) 从哪里 /从这里  : cong nali / cong zheli
pourquoi Почему どうして：doushite / なぜ : naze (poli) 为什么 ？ weishenme
comment (adv ou manière) Как どうやっ : do yatte /  何で,なんで: nande 怎么 : zenme + V
quoi / comment (adjectif) какие.
lequel какой какое какая какие
lequel который / которая / которое / которые どれ : dore (choix) 这个?  zhege 哪个? nage /  哪一把 ? : na yi
combien Сколько いくつ Ikutsu (quantité) /  いくら ikura (prix) 多少 : duoshao (quantité)
combien  de  temps во сколько (temps )как  долго  (How Long ) どのぐらい : dono gurai (temps 多久 : duojiu (temps) =  多长时间duo chang shi jian (temps)
quand когда いつ : itsu 什么时候 shenme shihou
ou Где / куда どこ : doko / どこで : dokode / どこに : dokoni 哪里 ? nali (proche) / 哪儿 ? nar (loin) ／ 呢 ？ ne （oral + obj - s sait que on cherche）
avec  qui с кем
avec  quoi с чем
]]><![CDATA[🐣[CORE] Phrases essentielles]]>

FR RU JA ZH
Phrases de base / Questions de base / вопрос / 问题 Wèntí --- --- ---
Bonjour
Bonsoir
Salut		 Здравствуйте (poli)
Добрый веч
]]>https://learn.mino.randriamanivo.com/phrases-de-base/65bae4de25c75200018a2b42Thu, 01 Feb 2024 00:25:57 GMT

FR RU JA ZH
Phrases de base / Questions de base / вопрос / 问题 Wèntí --- --- ---
Bonjour
Bonsoir
Salut		 Здравствуйте (poli)
Добрый вечер (bonsoir)
Привет (informel)		 おはよう Ohayō
こんにちは
Konnichiwa (jour)
やあ Ya
こんばんは
Konbawa (soir)		 晚上好 wanshang
hao (soir)
你好 nihao (standard)
嗨 hai
Au revoir
A bientôt
bye bye		 До свидания
До скорой встречи
пока-пока		 さようなら sayonara
またね mata ne
バイバイ baibai		 再见 zaijian
拜拜 baibai
Comment-dit-on ? (traduire) как (mot) по русски ? は にほんご で なん ですか ？（Mot） Wa Nihongo de nandesuka ? 中文怎么说？(mot) zhōngwén zěnme shuō?
Que signifie ce mot ? что значит (mot) ? これ は どういう いみ ですか ？Korewa Douiu imi desu ka ? 这是什么意思 ? Zhè shì shénme yìsi ?
Comrpis ?
Avez vous compris ?		 Ты понимаешь? 心得ましたか kokoroemashitaka 你明白了吗？Ni mingbaile ?
Interpellations de base --- --- ---
Merci Спасибо ありがとう Arigato 谢谢 Xièxiè
De rien пожалуйста どういたしまして dōitashimashite 不客气 bù kèqì
Je vous en prie умоляю вас お願いします onegaishimasu 我求你了 wo qiú nǐle
Excusez moi Простите すみません sumimasen 对不起 duibuqi
Désolé извините ごめんなさい gomenasai 抱歉 baoqian
Pardon извините 申し訳ありません  mōshiwakearimasen 对不起 duibuqi
Attention Предупреждение / Внимание 注意力 Zhùyì lì
立正Lìzhèng
Ne vous inquiétez pas Не волнуйтесь 心配しないでください
Shinpaishinaide kudasai		 别担心 bié dānxīn
不用担心  bùyòng dānxīn
D'accord согласен
Communication / Interjections --- --- ---
Euh ну えと Eto
Coucou ヤッホー yahoo
Oh !!! あらあら ara ara
Vas -y 去去吧 ququba
Ah bon ? да ты что あぁ、いいね ？aa, ii ne
Compris, je vois понятно なるほど (je vois)
Voici : どぞう Dozou
Bien joué молодец (well done) 厉害li(4) hai(4), bravo
了不起 liao(4) bu(4) qi(3), bravo
ça passe / ça va 还凑合 (hai cou he) , i’s allright, ça va
Trop gentil 你太久了 ni tài jiu le (you’re too kind)
Super / Je suis choqué / wow прекольно (cool, awesome)
офигет (wow)
Я в шоке
круто (cool)
ура (hourrah)		 ヤバい Yatta 你很棒 すごい Sugoi
ウワァン uwan
びっくりしました" (bikkuri shimashita)
Im surprised		 Liu liu liu" (流流流)
好厉害" (hao lìhài) impressive
我靠" (Wo kào) wow
哇塞 wā sāi (wow)
我的天哪 wo de tian na
C’est vrai ? Это правда ? 本当？honto 真的吗? zhen de ma ?
Reelement правда 真に makoto ni 确实 queshi + obj
Bon sang くそ kuso 卧槽 Wò cáo
Taisez vous 黙ってください Damatte kudasai
うるさい urusai (impoli)		 你太吵了吧" (Ni tài chao le ba)
闭嘴" bìzui (aggressif)
Ca fait longtemps お久しぶりです o sashiburi desu 好久不见  haojiu bùjiàn
Ca n’est pas etonnant (no wonder) 难怪 Nánguài
Bon courage 加油: jia you
bon courage
Bizarre ?! / Etrange 奇怪的 Qi Guai De
Tu es génial 你很棒 Ni hen bang
non merci じょうと

]]><![CDATA[🐇[CORE]Alphabet et Bases]]>

Alphabet Cyrillique, Hiragana, katakana, Kanji, Radicaux

Alphabet cyrillique кирилли́ческий алфави́т

А а Б б В в Г г Д д Е е Ё ё Ж ж
З з И и
]]>https://learn.mino.randriamanivo.com/alphabet-base/65badefc25c75200018a2aefThu, 01 Feb 2024 00:10:14 GMT

Alphabet Cyrillique, Hiragana, katakana, Kanji, Radicaux

Alphabet cyrillique кирилли́ческий алфави́т

А а Б б В в Г г Д д Е е Ё ё Ж ж
З з И и Й й К к Л л М м Н н О о
П п Р р С с Т т У у Ф ф Х х Ц ц
Ч ч Ш ш Щ щ Ъ ъ Ы ы Ь ь Э э Ю ю
Я я

Hiragana 平仮名, ひらがな

a ka sa ta na ha ma ya ra wa ga za da ba pa
あ か さ た な は ま や ら わ が ざ だ ば ぱ
i ki shi chi ni hi mi ri wi gi ji dji bi pi
い き し ち に ひ み り ゐ ぎ じ ぢ び ぴ
u ku su tsu nu fu mu yu ru gu zu dzu bu pu
う く す つ ぬ ふ む ゆ る ぐ ず づ ぶ ぷ
e ke se te ne he me re we ge ze de be pe
え け せ て ね へ め れ ゑ げ ぜ で べ ぺ
o ko so to no ho mo yo ro wo -n go zo do bo po
お こ そ と の ほ も よ ろ を ん ご ぞ ど ぼ ぽ
kya sha cha nya hya mya rya gya ja bya pya
きゃ しゃ ちゃ にゃ ひゃ みゃ りゃ ぎゃ じゃ びゃ ぴゃ
kyu shu chu nyu hyu myu ryu gyu ju byu pyu
きゅ しゅ ちゅ にゅ ひゅ みゅ りゅ ぎゅ じゅ びゅ ぴゅ
kyo sho cho nyo hyo myo ryo gyo jo byo pyo
きょ しょ ちょ にょ ひょ みょ りょ ぎょ じょ びょ ぴょ

Katakana 片仮名, カタカナ

a ka sa ta na ha ma ya ra wa ga za da ba pa
ア カ サ タ ナ ハ マ ヤ ラ ワ ガ ザ ダ バ パ
i ki shi chi ni hi mi ri wi gi ji dji bi pi
イ キ シ チ ニ ヒ ミ リ ヰ ギ ジ ヂ ビ ピ
u ku su tsu nu fu mu yu ru gu zu dzu bu pu
ウ ク ス ツ ヌ フ ム ユ ル グ ズ ヅ ブ プ
e ke se te ne he me re we ge ze de be pe
エ ケ セ テ ネ ヘ メ レ ヱ ゲ ゼ デ ベ ペ
o ko so to no ho mo yo ro wo -n go zo do bo po
オ コ ソ ト ノ ホ モ ヨ ロ ヲ ン ゴ ゾ ド ボ ポ
kya sha cha nya hya mya rya gya ja bya pya
キャ シャ チャ ニャ ヒャ ミャ リャ ギャ ジャ ビャ ピャ
kyu shu chu nyu hyu myu ryu gyu ju byu pyu
キュ シュ チュ ニュ ヒュ ミュ リュ ギュ ジュ ビュ ピュ
kyo sho cho nyo hyo myo ryo gyo jo byo pyo
キョ ショ チョ ニョ ヒョ ミョ リョ ギョ ジョ ビョ ピョ

Kanji fondamentaux かんじ

FR JP
Avant 先 ー
おにょみ ：せん
くんよみ ：さき
Vivre 生 ー
おにょみ ：せい、しよう
くんよみ ：い、なま、は
Apprendre 学 ー
おにょみ ：がく、がつ
くんよみ ： まなぶ
Personne 人 ー
おにょみ ：じん、にん
くんよみ ：ひと
Pays 国 ー
おにょみ ：こく
くんよみ ：くに
Homme 男 ー
おにょみ ：だん、なん
くんよみ ：おとこ
Femme 女 ー
おにょみ ：じよ
くんよみ ：おな
Enfant 子ー
おにょみ ：し、す
くんよみ ：こ
Père 父ー
おにょみ ：ふ、ぷ
くんよみ ：ちち、とう
Mère 母ー
おにょみ ：ば
くんよみ ：はは、かあ
Montagne 山 ー
おにょみ ：さん、ざん
くんよみ ：やま
Champ 田 ー
おにょみ ：でん
くんよみ ：た
Racine/Origine/Livre 本 ー
おにょみ ：はん、ばん、ぱん
くんよみ ：もと
Nom 名 ー
おにょみ ：めい、みよう
くんよみ ：な
Langue/Raconter 語 ー
おにょみ ：ご
くんよみ ：かた、
Ami 友 ー
おにょみ ：ゆう
くんよみ ：とも
Heure 時 ー
おにょみ ：じ
くんよみ ：とき
Entre/Espace 間 ー
かん、けん
あいだ、ま
Moitié 半 ー
おにょみ ：はん
くんよみ ：なか（ば）
Minute/Diviser/Comprendre 分 ー
おにょみ ：ふん、ぷん
くんよみ ：わ（ける）、わかれる、わ（かる）
Avant/Devant 前 ー
くんよみ ：ぜん
くんよみ ：まえ
Quoi 何 ー
おにょみ ：か
くんよみ ：なに、なな
Après/Derrière/Plus tard 後 ー
おにょみ ：ご、こう
くんよみ ：あと、おしろ、のち、おくれる
Aujourd'hui 今 ー
おにょみ ：こん、きん
くんよみ ：いま
Chaque 毎 ー
おにょみ ：まい
Semaine 週 ー
おにょみ ：しゅう
Année 年 ー
おにょみ ：ねん
くんよみ ：とし
Nombreux 多 ー
おにょみ ：た
くんよみ ：おおい
Peu 少ー
おにょみ ：しよう
くんよみ ：すくない
Grand 大ー
おにょみ ：だい、たい
くんよみ ：おおきい
Petit 小ー
おにょみ ：しよう
くんよみ ：こ、お、ちいさい
Bon marché 安ー
おにょみ ：あん
くんよみ ：やすい
Bas 低ー
おにょみ ：てい
くんよみ ：ひくい
Vieux/Ancien 古ー
おにょみ ：こ
くんよみ ：ふるい、ふるす
Neuf/Nouveau 新ー
おにょみ ：しん
くんよみ ：あたらしょ、あらた、にい
Haut/Cher 高 ー
おにょみ ：こう
くんよみ ：たかい、たか、たかめる、たかまる
Rond 円 ー
おにょみ ： えん
くんよみ ：まるい
École 校 ー
おにょみ ：こう
くんよみ ：がつこう
Tôt 早 ー
おにょみ ：そう
くんよみ ：はやい
Long 長ー
おにょみ ：ちよう
くんよみ ：ながい
Société Sanctuaire 社 ー
おにょみ ：しゃ
くんよみ ：やしろ
Écouter 聞 ー
おにょみ ：ぶん
くんよみ ：ききます
Moyen/Milieu/À l'intérieur 中 ー
おにょみ ：ちゅう、じゅう
くんよみ ：なか
Station/Gare 駅 ー
おにょみ ：えき
くんよみ ：ー
Bouche 口 ー
おにょみ ：こう、く
くんよみ ：くさ
Entre 入 ー
おにょみ ：によう
くんよみ ：いる、いれる、はいる
Est 東 ー
おにょみ ：とう
くんよみ ：ひがし
Ouest 西 ー
おにょみ ：さい、せい
くんよみ ：にし
Nord 出 ー
おにょみ ：ほく
くんよみ ：きた
Sud 南 ー
おにょみ ：なん
くんよみ ：みなみ
Au dessus/Sur/Monter 上 ー
おにょみ ：じょう
くんよみ ：うえ、うわ、かみ、あげる、あがる
En Dessous/Sous/Descendre 下 ー
おにょみ ：か、げ
くんよみ ：した、しも、さげる、さがる、
くだる、くだす、 くださる、おろす、おりる
Gauche 左 ー
おにょみ ：さ
くんよみ ：ひだり
Droite 右 ー
おにょみ ：う、ゆう
くんよみ ：みぎ
Extérieur 外 ー
おにょみ ：げ、がい
くんよみ ：そと
Se reposer 休 ー
おにょみ ：きゅう
くんよみ ：やすむ、やすまる、やすめる
Voir 見 ー
おにょみ ：けん
くんよみ ：みる、みまる、みえる、みせる
Aller/Exécuter 行 ー
おにょみ ：こう、ぎょう
くんよみ ：いく、ゆく、おこなう
Dire/Mot 言 ー
おにょみ ：げん、ごん
くんよみ ：いう、こと
Document, Écrire 書 ー
おにょみ ：しょ
くんよみ ：かく （Écrire）
Lire 読 ー
おにょみ ：どく、とく、とう
くんよみ ：よむ （Lire)
Acheter 買 ー
おにょみ ：ばい、とう
くんよみ ：かう （Acheter)
Venir 来 ー
おにょみ ：らい
くんよみ ：くる、きます （Venir)
Se mettre debout 立 ー
おにょみ ：りつ
くんよみ ：たつ、たてる （Se mettre debout)
Manger 食 ー
おにょみ ：しょく
くんよみ ：たべる、くう （Manger)
Boire 飲 ー
おにょみ ：いん
くんよみ ：のむ （Boire)
Rencontrer 会 ー
おにょみ ：かい
くんよみ ：あう （Rencontrer, Réunir)
Électricité 電 ー
おにょみ ：でん
Parler 話 ー
おにょみ ：わ
くんよみ ：はんし、はなします
Voiture 車 ー
おにょみ ：しゃ
くんよみ ：くるま
Fleur 花 ー
おにょみ ：か
くんよみ ：はな
Oreille 耳 ー
おにょみ ：じ
くんよみ ：みみ
Ciel/Paradis 天 ー
おにょみ ：てん
くんよみ ：あま
Esprit 気 ー
おにょみ ：き、け
Yeux/Oeil 目 ー
おにょみ ：もく
くんよみ ：め
Main 手 ー
おにょみ ：しゆ
くんよみ ：て
Pied/Suffire/Additionnel 足 ー おにょみ ：そく
くんよみ ：あし（Pied）

、たりる（Suffire), たす（Ajouter)
Force カ ー
おにょみ ：りょく、りき
くんよみ ：ちから
Rivière 川 ー
おにょみ ：せんく
くんよみ ：かわ、がわ
Vache 牛 ー
おにょみ ：ぎゅう
くんよみ ：うし
Poisson 魚 ー
おにょみ ：ぎょ
くんよみ ：さかな、うお
Magasin 店 ー
おにょみ ：店
くんよみ ：せん
Portail 門 ー
おにょみ ：もん （Porte, Portail）
くんよみ ：かど （Coin）
Rue/Route 道 ー
おにょみ ：どう （Porte, Portail）
くんよみ ：みち
Pluie 雨 ー
おにょみ ：う
くんよみ ：あめ、あま （Pluie）
Ciel 空 ー
おにょみ ：くう （Vide）
くんよみ ：そら（Ciel）、あく、あける （Liberer）
Blanc 白 ー
おにょみ ：はく
くんよみ ：しろ、しら、しろい（Blanc）
Capitale de l'empereur 京 ー
おにょみ ： きょう：
くんよみ
Capitale, grande ville 都 ー
おにょみ ： と、つ：
くんよみ ： みやこ
Habiter Adresse 住 ー
おにょみ ： じょう
くんよみ ： すむ
Endroit 所 ー
おにょみ ： しよ
くんよみ ： ところ
Prefecture 府 ー
おにょみ ： ふ：
Prefecture 県 ー
おにょみ ： けん：
Grande Ville 市 ー
おにょみ ： し：
くんよみ：いち
Arrondissement 区 ー
おにょみ ：く
Un 一 ー
おにょみ ：いち、いつ
くんよみ ：ひと、ひとつ
Deux 二 ー
おにょみ ：に
くんよみ ：ふた、ふたつ
Trois 三 ー
おにょみ ：さん
くんよみ ：み、みつ、みつつ
Quatre 四 ー
おにょみ ：し
くんよみ ：よ、よつ、よつつ、よん
Cinq 五 ー
おにょみ ：ご
くんよみ ：いつ、いつつ
Six 六 ー
おにょみ ：ろく
くんよみ ：む、むつ、むつつ、むい
Sept 七 ー
おにょみ ：しち
くんよみ ：なな、なの、ななつ
Huit 八 ー
おにょみ ：はち
くんよみ ：や、やつ、やつつ、よう
Neuf 九 ー
おにょみ ：きゅう
くんよみ ：ここのつ、ここの
Dix 十 ー
おにょみ ：じゅう
くんよみ ：とお、と
Cent 百ー
おにょみ ： ひゃく
Mille 千 ー
おにょみ ：せん、ぜん
くんよみ ：さ
Yen 円 ー
おにょみ ：えん
Heure 時 ー
おにょみ ：じ
くんよみ ：とき
Dix mille 万 ー
おにょみ ：まん、ばん
Origine 元 ー
おにょみ ：げん、かん
くんよみ ：もと
Societe 社 ー
おにょみ ：しゃ
くんよみ ：社
Reunion 会 ー
おにょみ ：かい
くんよみ ：あ（う）

Kokuji (inventés au japon)

Kanji Lecture Sens
峠 tōge col de montagne
畑 hatake champ cultivé
辻 tsuji carrefour
働 hataraku travailler
込 komu être bondé / s’entasser
栃 tochi marronnier japonais
榊 sakaki arbre sacré shinto
凪 nagi calme plat (mer sans vent)
匂 nioi odeur
畠 hata variante ancienne de 畑
笹 sasa bambou nain
俣 mata embranchement
杣 soma bûcheron / forêt
腺 sen glande (création savante Meiji)

Radicaux 部首 bushou


1 trait

trait ZH FR
一 yī un
丨 gǔn ligne
丶 zhǔ point
丿 乀 乁 piē oblique
乙 乚 乛 yì second
亅 jué crochet

2 traits

trait ZH FR
èr 二 deux
tóu 亠 couvercle
rén 人 亻 homme
ér 儿 jambes
rù 入 entrer
bā 八 丷 huit
jiǒng 冂 boîte
mì 冖 sur
bīng 冫 glace
jī 几 table
qǔ 凵 boîte ouverte
dāo 刀 刂 couteau
lì 力 force
bāo 勹 envelopper
bǐ 匕 cuillère
fāng 匚 boîte ouverte (sur la droite)
xǐ 匸 enceinte cachée
shí 十 dix
bǔ 卜 divination
jié 卩 sceau
hàn 厂 falaise
sī 厶 privé
yòu 又 encore

3 traits

trait ZH FR
kǒu 口 bouche
wéi 囗 enclos
tǔ 土 terre
shì 士 érudit
suī 夂 aller
zhi 夊 aller lentement
xì 夕 soir
dà 大 grand
nǚ 女 femme
zǐ 子 enfant
mián 宀 toit
cùn 寸 pouce (unité de longueur)
xiǎo 小 petit
wāng 尢 尣 estropier
shī 尸 corps
chè 屮 germer
shān 山 montagne
chuān 川 巛 巜 rivière
gōng 工 travail
jǐ 己 soi-même
jīn 巾 turban
gān 干 sec
yāo 幺 fil court
yǎn 广 falaise avec un point
yǐn 廴 grande enjambée
gǒng 廾 deux mains
yì 弋 tirer
gōng 弓 arc
jì 彐 彑 museau
shān 彡 hérisser
chì 彳 pas

4 traits

trait ZH FR
xīn 心 忄 cœur
gē 戈 hallebarde
hù 戶 porte
shǒu 手 扌 main
zhī 支 branche
bū 攴 攵 toquer
wén 文 écriture
dǒu 斗 louche
jīn 斤 épée
fāng 方 carré
wú 无 sans
rì 日 Soleil
yuē 曰 dire
yuè 月 Lune
mù 木 arbre
qiàn 欠 manquer de
zhǐ 止 arrêter
dǎi 歹 mort
shū 殳 arme
mú 毋 ne pas
bǐ 比 comparer
máo 毛 fourrure
shì 氏 clan
qì 气 vapeur
shuì 水 氵 eau
huǒ 火 灬 feu
zhǎo 爪 爫 griffe
fù 父 père
yáo 爻 double
qiáng 爿 丬 moitié de tronc d'arbre
piàn 片 tranche
yá 牙 dent
niú 牛 牜 vache
quǎn 犬 犭 chien

5 traits

trait ZH FR
xuán 玄 profond
yù 玉 王 jade
guā 瓜 melon
wǎ 瓦 tuile
gān 甘 doux
shēng 生 vie
yòng 用 utiliser
tián 田 champs
pǐ 疋 fermeture d'un habit
chuáng 疒 maladie
bò 癶 tente à pointe
bái 白 blanc
pí 皮 peau
mǐn 皿 récipient
mù 目 œil
máo 矛 lance
shǐ 矢 arc
shí 石 pierre
shì 礻 esprit
rǒu 禸 piste
hé 禾 grain
xuè 穴 cavité
lì 立 debout

6 traits

trait ZH FR
zhú 竹 ⺮ bambou
mǐ 米 riz
mì 糸 纟 soie
fǒu 缶 jarre
wǎng 网 罒 fillet
yáng 羊 mouton
yǔ 羽 plume
lǎo 老 vieux
ér 而 et
lěi 耒 labourer
ěr 耳 oreille
yù 聿 pinceau
ròu 肉 viande
chén 臣 ministre
zì 自 soi-même
zhì 至 atteindre
jiù 臼 mortier
shé 舌 langue
chuǎn 舛 s'opposer
zhōu 舟 bâteau
gèn 艮 arrêt
sè 色 couleur
cǎo 艸 艹 herbe
hū 虍 tigre
chóng 虫 bestiole
xuě 血 sang
xíng 行 marcher, enclôt
yī 衣 衤 habit
yà 襾 覀 ouest

7 traits

trait ZH FR
jiàn 見 (见) voir
jué 角 corne
yán 言 讠 discours
gǔ 谷 vallée
dòu 豆 pois
shǐ 豖 cochon
zhì 豸 blaireau
bèi 貝 (贝) coquillage
chì 赤 rouge
zǒu 走 marcher
zú 足 pied
shēn 身 corps
chē 車 (车) carriole
xīn 辛 amer
chén 辰 matin
chuò 辵 辶 marche
yì 邑 ville
yǒu 酉 vin
biàn 釆 distinguer
lǐ 里 village

8 traits

trait ZH FR
jīn 金 or
cháng 長 (长) long
mén 門 (门) porte
fù 阜 阝 butte
dài 隶 esclave
zhuī 隹 oiseau à queue courte
yǔ 雨 pluie
qīng 青 bleu, vert
fēi 非 faute

9 traits

trait ZH FR
miàn 面 face
gé 革 cuir
wéi 韋 (韦) cuir tanné
jiǔ 韭 poireau
yīn 音 son
yè 頁 (页) feuille
fēng 風 (风) vent
fēi 飛 (飞) voler
shí 食 飠 饣 manger
shǒu 首 tête
xiāng 香 parfum

10 traits

trait ZH FR
mǎ 馬 (马) cheval
gǔ 骨 os
gāo 高 haut
biāo 髟 cheveux
dòu 鬥 combat
chàng 鬯 vin de sacrifice
lì 鬲 chaudron
guǐ 鬼 fantôme

11 traits

trait ZH FR
yú 魚 (鱼) poisson
niǎo 鳥 (鸟) oiseau
lǔ 鹵 sel
lù 鹿 daim
mài 麥 (麦) blé
má 麻 chanvre

12 traits

trait ZH FR
mǐn 黽 (黾) grenouille
dǐng 鼎 tripode
gǔ 鼓 tambour
shǔ 鼠 (鼡) souris

13 traits

trait ZH FR
bí 鼻 nez
qǐ 齊 (齐) régulier
chǐ 齒 (齿) dent
lóng 龍 (龙) dragon
guī 龜 (龟) tortue
yuè 龠 flûte

8 Caracteres éléments fondamentaux

FR ZH
Bouche 口 Kǒu 😮
Personne 人 rén 🚶
Feu 火 huǒ 🔥
Racine 本 Běn 🌱
Montagne 山 Shān ⛰️
Soleil 日 Rì ☀️
Lune 月 Yuè 🌙
Porte 门 mén 🚪

]]>