# english_learning_knowledge_base

**Repository Path**: Hyy9810/english_learning_knowledge_base

## Basic Information

- **Project Name**: english_learning_knowledge_base
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-06-13
- **Last Updated**: 2026-06-15

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 📚 英语学习知识库 (English Learning KB)

> 墨墨背单词导出词汇整理，按 **CEFR**（欧洲语言共同参考框架）分级归档

## 📊 词汇总览

- **总词汇量**：2337
- **A1 入门**：246 词 (10.5%)
- **A2 初级**：547 词 (23.4%)
- **B1 中级**：935 词 (40.0%)
- **B2 中高级**：592 词 (25.3%)
- **C1 高级**：17 词 (0.7%)
- **C2 精通**：0 词 (0.0%)

## 📁 目录结构

```
english-learning-kb/
├── README.md                    # 本文件
├── data/
│   └── momo-words-raw.json     # 原始导出数据（2337词，含CEFR标注）
├── vocabulary/
│   ├── cefr-a1.md              # A1 入门（246词）
│   ├── cefr-a2.md              # A2 初级（547词）
│   ├── cefr-b1.md              # B1 中级（935词）
│   ├── cefr-b2.md              # B2 中高级（592词）
│   ├── cefr-c1.md              # C1 高级（17词）
│   └── cefr-c2.md              # C2 精通（0词）
├── scripts/
│   └── check_classification.py # 分类质量检查脚本
└── stats/
    └── distribution.md         # 词汇分布统计与复习建议
```

## 🔧 数据来源

- **导出时间**：2026-04-08
- **导出工具**：墨墨背单词 App
- **词条数**：2337
- **每词条包含**：单词、音标、释义、英文例句、中文翻译、CEFR等级

## 📏 分类标准：CEFR

CEFR（Common European Framework of Reference）是国际通用的语言能力分级标准：

| 级别 | 描述 | 对应中国考试 | 雅思 | 托福 |
|------|------|-------------|------|------|
| A1 | 入门 | — | — | — |
| A2 | 初级 | 中考 | 3.0 | 40 |
| B1 | 中级 | 高考/CET-4 | 4.0-5.0 | 60-78 |
| B2 | 中高级 | CET-6 | 5.5-6.5 | 79-95 |
| C1 | 高级 | 考研/雅思7+ | 7.0-8.0 | 96-110 |
| C2 | 精通 | GRE/专八 | 8.5-9.0 | 110+ |

分类参考数据：
- Oxford 3000/5000 by CEFR level
- [Words-CEFR-Dataset](https://github.com/Maximax67/Words-CEFR-Dataset)（MIT License）

## 🧪 质量检查

```bash
python3 scripts/check_classification.py        # 运行检查
python3 scripts/check_classification.py --fix   # 自动修正高置信度问题
```

## 📖 使用方法

1. 根据自身 CEFR 水平选择对应级别文件复习
2. 参考 `stats/distribution.md` 了解分布和复习建议
3. 原始数据在 `data/momo-words-raw.json`，可用于脚本二次加工