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Synonymes et champ lexical du mot :

Champ lexical ville

Le mot « ville » reprĂ©sente un ensemble d’habitats humains, de services publics et de commerces qui se regroupent pour former une communautĂ©. Son champ lexical est variĂ© et comprend des noms communs comme « ville », « bourg », « citĂ©e », « quartier » et « commune ». Il inclut Ă©galement des verbes tels que « construire », « habiter », « visiter », « explorer » et « évoluer ». Des adjectifs comme « urbain », « urbaine », « dense », « rural », « traditionnel » et « moderne » sont Ă©galement utilisĂ©s pour dĂ©crire une ville, ainsi que des expressions de plusieurs mots comme « ville industrielle », « ville cĂ´tière » et « ville portuaire ».
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champ lexical synonyme ville

Les synonymes

Ah, la ville ! Concentré d'humanité, de culture, d'histoire... et de vocabulaire ! De nombreux synonymes pour ce mot, chacun apportant son propre lot de nuances et de perspectives. Prêt à explorer les ruelles du langage ?
Mots % de similarité Niveau d'utilisation Type de texte qui utilise ce mot
MĂ©tropole 80% 40% Journaux, textes Ă©conomiques
Citadelle 60% 15% Textes historiques, romans fantastiques
Cité 90% 45% Tout type de texte
Commune 70% 60% Textes officiels, journaux locaux
Agglomération 75% 50% Textes économiques, géographiques
Centre-ville 60% 65% Tout type de texte
Conurbation 55% 5% Textes académiques en urbanisme
MĂ©gapole 65% 30% Journaux, textes Ă©conomiques
Bourgade 70% 25% Romans, poésie
Banlieue 60% 55% Tout type de texte

Les expressions "synonymes"

L'idée de ville est également présente sous diverses formes dans les expressions de la langue française. Ces phrases, parfois imagées, apportent de la variété et de la couleur à notre langage. Prêt pour cette exploration urbaine en plein coeur de la langue ? Expressions synonymes de "Ville"
Expression DĂ©finition Type de texte qui utilise cette expression
Centre urbain Zone densément peuplée et développée Textes académiques en urbanisme
Jungle de béton Ville, souvent grande et bruyante Romans, poésie
Grande pomme (de New York) Référence spécifique à la ville de New York Presse, romans contemporains
Ville des lumières (de Paris) Référence spécifique à la ville de Paris Presse, romans contemporains
Toile d'araignée Réseau complexe de rues dans une ville Romans, poésie
Paysage urbain Ensemble de caractéristiques visibles d'une ville Textes d'architecture, journaux
Fourmilière humaine Ville très peuplée Romans, poésie
Les rues pavées Référence poétique à une ville Poésie, romans
Coeur battant (d'une ville) Centre animé et vivant d'une ville Romans, poésie
L'agitation citadine L'activité et le mouvement constant dans une ville Romans, poésie

Mind map du champ lexical

Le mind  map facilite la lecture et la compréhension du champ lexical. Nous avons décidé de le découper par type de mots (Noms communs, Verbes, Adjectifs et les Entitées nommées).

Les principaux nom communs

Nombre correspond au nombre de fois où le noms communs a été trouvé dans tous les textes. Le taux correspond à la fréquence (en pourcentage) où on retrouve le noms communs parmis les autres mots du même type. Enfin moyenne, correspond simplement à la moyenne de fois où on trouve le noms communs dans un texte.

noms communsNombreTauxMoyenne
ville25020.8%12.5
habitant423.49%2.1
juillet393.24%1.95
culture332.75%1.65
population302.5%1.5
homme211.75%1.05
juin201.66%1
service181.5%0.9
agglomération171.41%0.85
juil161.33%0.8
développement161.33%0.8
quartier161.33%0.8
million151.25%0.75
cité151.25%0.75
actualité151.25%0.75
histoire141.16%0.7
espace141.16%0.7
pourcent141.16%0.7
monde141.16%0.7
commune131.08%0.65
ligne131.08%0.65
exposition131.08%0.65
centre131.08%0.65
site131.08%0.65
vie131.08%0.65
suite131.08%0.65
année131.08%0.65
maison121%0.6
projet121%0.6
information121%0.6
territoire121%0.6
travail121%0.6
seuil121%0.6
activité121%0.6
mai121%0.6
vendredi110.92%0.55
eau110.92%0.55
définition110.92%0.55
cadre110.92%0.55
fonction110.92%0.55
pays110.92%0.55
urbanisation100.83%0.5
village100.83%0.5
géographie100.83%0.5
art100.83%0.5
lire100.83%0.5
terme100.83%0.5
concert100.83%0.5
taille90.75%0.45
droit90.75%0.45
siècle90.75%0.45
conseil90.75%0.45
milliard90.75%0.45
plan90.75%0.45
statut90.75%0.45
organisation90.75%0.45
loi90.75%0.45
création90.75%0.45
urbanité90.75%0.45
démarche80.67%0.4
milieu80.67%0.4
piscine80.67%0.4
travers80.67%0.4
vidéo80.67%0.4
nombre80.67%0.4
août80.67%0.4
apparition80.67%0.4
temps80.67%0.4
jeudi80.67%0.4
ensemble80.67%0.4
fois80.67%0.4
emploi80.67%0.4
jour70.58%0.35
Ă©conomie70.58%0.35
famille70.58%0.35
hĂ´tel70.58%0.35
domaine70.58%0.35
place70.58%0.35
fondation70.58%0.35
artiste70.58%0.35
raison70.58%0.35
fĂŞte70.58%0.35

Un texte d’analyse sur les nom communs

Les principaux adjectifs

Nombre correspond au nombre de fois où le adjectifs a été trouvé dans tous les textes. Le taux correspond à la fréquence (en pourcentage) où on retrouve le adjectifs parmis les autres mots du même type. Enfin moyenne, correspond simplement à la moyenne de fois où on trouve le adjectifs dans un texte.

adjectifsNombreTauxMoyenne
urbain5014.29%2.5
grand277.71%1.35
premier226.29%1.1
national216%1.05
culturel144%0.7
rural113.14%0.55
administratif113.14%0.55
public102.86%0.5
important102.86%0.5
mondial92.57%0.45
municipal92.57%0.45
social82.29%0.4
ouvert82.29%0.4
fort82.29%0.4

Un texte d’analyse sur les adjectifs

Les principaux verbes

Nombre correspond au nombre de fois où le verbes a été trouvé dans tous les textes. Le taux correspond à la fréquence (en pourcentage) où on retrouve le verbes parmis les autres mots du même type. Enfin moyenne, correspond simplement à la moyenne de fois où on trouve le verbes dans un texte.

verbesNombreTauxMoyenne
vivre134.53%0.65
retrouver113.83%0.55
recevoir103.48%0.5
connaître103.48%0.5

Un texte d’analyse sur les verbes

Les Entités nommées

Ce sont les noms de marque, les lieux (ville, pays, sommet, rivière, etc.), les noms propre, les acronymes

Nombre correspond au nombre de fois où le entité nommée a été trouvé dans tous les textes. Le taux correspond à la fréquence (en pourcentage) où on retrouve le entité nommée parmis les autres mots du même type. Enfin moyenne, correspond simplement à la moyenne de fois où on trouve le entité nommée dans un texte.

entité nomméeNombreTauxMoyenne
Paris6810.09%3.4
Reims436.38%2.15
Catégorie(s314.6%1.55
France274.01%1.35
Culture274.01%1.35
Mulhouse274.01%1.35
Montpellier223.26%1.1
Toulouse182.67%0.9
Marseille162.37%0.8
Cotentin142.08%0.7
ISB142.08%0.7
Dieu142.08%0.7
Grenoble131.93%0.65
MĂ©sopotamie131.93%0.65
JĂ©rusalem121.78%0.6
Belgique91.34%0.45
Garonne81.19%0.4
Canada81.19%0.4
Atlas81.19%0.4
Indus81.19%0.4
Chine81.19%0.4
Brasilia81.19%0.4
ONU81.19%0.4
Cherbourg71.04%0.35
Nations71.04%0.35
Jean71.04%0.35
Shanghai60.89%0.3
Babel60.89%0.3
Pays60.89%0.3
Gallimard60.89%0.3

Un texte d’analyse sur les entitĂ©s nommĂ©es

Les expressions de deux mots

Nombre correspond au nombre de fois où le expression a été trouvé dans tous les textes.

expressionNombre
grandes villes6
Nations unies6
saviez-vous5
premières villes5
Armand Colin5
e siècle4
N 9784
villes fondées4
population urbaine4
villes développées4
villes apparaissent4
unité urbaine4
vivre ensemble4
FĂŞte Nationale4
Moyen Ă‚ge4
Jacques Ellul4
fortes chaleurs3
exposition rassemble3
population mondiale3
service civique3
Jérusalem céleste3
Marchal H.3
sociologie urbaine3
Xavier Tassel3
grande ville3
milieu urbain3
GĂ©ographie urbaine3
X e3
X. X3
Esplanade Charles3
Louis Huot3
espace public3
travaux inédits2
Yangzi Jiang2
Ă©tablissement humain2
rendez-vous sportifs2
humains urbains2
humains résident2
bidonvilles croissent2
petite ville2
Stébé J.-M2
haut niveau2
habitants vivant2
caractère exceptionnel2
tiré au-dessus2
petites villes2
av. J.2
habitants agglomérés2
tradition biblique2
traditionnel feu2
Espace géographique2
mégapoles devraient2
prospectivistes devaient2
grands projets2
urbains vivent2
Paulet J.P.2
Lussault M2
propre humanité2
commune déléguée2
importantes connues2
informations liées2
projet commun2
atteindre respectivement2
magazine municipal2
LĂ©vy J.2
samedi03 sept.2
Service civique2
1er juin2
services médicaux2
Jeudi'jonnais2
agglomérations habitées2
signification biblique2
site insee.fr2
agenda culturel2
J. C.2
journal officiel2
application gratuite2
sorties culturelles2
Michel Maffesoli2
régions fertiles2
rurales capables2
Hong Kong2
pays pauvres2
artifice tiré2
artistes travaillant2
Grande Ville2
statut officiel2
Georges FrĂŞche2
grande pauvreté2
civilisations rurales2
Population Division2
Restez informés2
probablement liées2
Toulouse Plages2
devaient accueillir2
violence urbaine2
piscines municipales2
fortement peuplée2
forte croissance2
nouvelle exposition2
villes nouvelles2
Urbanization Prospects2
villes importantes2
Reims organise2
Budget participatif2
Alain Touraine2
Évènement incontournable2
villes coĂŻncide2
V e2
devaient atteindre2
Capitale Verte2
exode rural2
devraient abriter2
plein air2
Delhi devaient2
Atlas régional2
ville antique2
fĂŞte nationale2
Ville durable2
gestes simples2

Les expressions de trois mots

Nombre correspond au nombre de fois où le expression a été trouvé dans tous les textes.

expressionNombre
X. X e3
X e siècle3
cultures relativement intensives2
villes importantes connues2
grandes villes apparaissent2
artifice tiré au-dessus2
mégapoles devraient abriter2
Delhi devaient atteindre2
civilisations rurales capables2
prospectivistes devaient accueillir2
humains urbains vivent2
devaient atteindre respectivement2

Analyse de la SERP

En faisant une recherche sur la SERP, on constate que les sites qui se positionne le mieux en SEO sur le terme "ville" Ă©crivent :

158 mots

Nombre médiant de mots écrits

5806 mots

Nombre maximum de mots Ă©crits

36

Indice de lisibilité du corpus (sur 100) selon la règle Flesch-Kincaid.
100 = Très facile à lire
0 = très difficile à lire.

2.4 années

Age moyen des articles trouvés

articles

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38 mots

Nombre de mots par phrase

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Foire aux questions (FAQ)

Qu'est-ce qu'un synonyme de "ville" ?

Un synonyme de "ville" peut ĂŞtre "citadine".

Pourquoi est-il important d'utiliser un panel sémantique large pour parler de "ville" ?

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Alban

Alban

Webmarketing et Développement vont pour moi de paire. J'ai eu la chance de pouvoir pratiquer les deux en entreprise depuis presque 15 ans, en agence d'abord ensuite chez l'annonceur (en savoir plus sur moi). Je suis passionné par le NLP, j'ai développé de nombreux outils que je mets aujourd'hui à disposition sur Refbax. J'imagine aussi Refbax comme un lieu de partage de connaissance (Python, PHP, Webmarketing), de veille, mais aussi des outils mis à la disposition des SEO et des rédacteurs. J'espère que vous trouverez un peu de cela en parcourant le site.

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