可能的技术 TODO: 记录相关的技术改进需求

  • 紧急 制作一批 N5 ~ N1 的词汇闪卡. 思路:
    • 声音, 还是建议优先找母语人士 人工录制的. 建议找下现成的 Anki 卡片, 看有没有符合要求的.
    • 数据集, 暂时参考fluentu
    • 数据集备选: https://iknow.jp/content/japanese
    • 待定.还是优先尝试找找母语人士人工制作的音频资源 语音包, 使用 google translate 的半公开 API. Cloud API 价格不贵, 但是无法正确处理 日语的音变. 如 ここに, 音变后的发音是 kogoni, 而不是 kokoni. 
        https://translate.google.com/translate_tts?ie=UTF-8&client=tw-ob&tl=ja&q=%E3%81%93%E3%81%93%E3%81%AB
    • 基于 这里 词汇量,快速统计: N1 3000, N2 2500, N3 2000, N4 1500, N5 1000
    • 问题: 日文汉字; 答案: 日本罗马音标 + 中文英文双语翻译 + Google 音频.
    • 可以用 GPT4, 单独找出有严重含义差异的汉字词组, 不成熟的提示词如下:(效果出奇的好. 感兴趣的童鞋,可以试一下 金玉满堂 的 金玉.)

      (system角色) 用户后续将直接输入日语汉字. 你现在是一个精通中文和日语的老师. 将根据给定的汉字在中文和日语中的含义和使用场景的相似情况, 给出合适的回复. 每次回复, 都必须是标准JSON数据, 且不以非JSON格式返回任何其他内容. 数据内应包含相似度(满分100,完全相似), 中文的含义和使用场景, 日语中的含义和使用场景.

    • 可以借助gpt，按照某种规则，给日语汉字分类. 这样或许可以加速日语学习过程.；其实直接让 gpt给个难度分类就行了；然后按照 中日相似度和难度, 综合排序. ==> 可能的排序规则: 难度, 使用频率, 中日含义相似度等.
    • 会先尝试记忆最频繁使用的 500 ~ 1000 词, 观察下效果.

核心目标

  • 旧卡片, 复习完毕.(DONE)
  • 新课程学习 1课.(MISS)
  • 当课新卡片 新学习.(MISS)
  • 每日词汇新记忆.(MISS)
  • 每日词汇复习.(MISS)
  • 每日素材修正(修正方式: 本地修改 + 清除浏览器缓存后 + 新同步到Server)(DONE)

今日进度(全天动态补充):

  • 初始待复习卡片: 98
  • 第 1 轮复习后剩余: 0, 耗时 77 分钟
  • 总耗时: 约 77 分钟
  • 平均速度: 1.27 个 / 分钟

学习心得和感悟(全天动态补充.纯感受.不保证正确性.):

  • 行って来ます。 将 て 按照类似英语 day 发音, 终于有了神韵, 和原音的匹配度,更高了.

  • ゆっくり(yukkuri) 中的 く, 某些句子中, 发音更像 ggu.

  • 暂时不知道该如何解释. 我自己的体会是: ga / ta, gu/ku, da/ta 这几对发音, 前者的发音, 似乎总是更省力, 也更容易 清晰地发音.

  • あなたも 中的 た(ta), 也是发音为了 da.

  • 不要勉强自己的耳朵. 听到什么程度就是什么程度.
    • 即使不考虑地区方言差异, 不同句子位置, 同一个音节的音变, 确实有可能不一样.
    • 要听从自己的大脑, 这样将对日语音节更敏感.
    • 当积累到一定量的音变后, 听力应该会提升很多.
    • 慢慢地, 可能会形成自己特有的发音习惯. – 就像: 每个人说普通话, 其实音节都是有细微差异的.
  • 子供さんはどこにいますか。(kodomo san wa doko ni imasu ka.) 中的 にい(ni-i) 似乎也有末尾半个音节就切换到后一个音节的现象.不然很难连贯.