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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 cĂŽtiĂšre » et « ville portuaire ».

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 oĂč le noms communs a Ă©tĂ© trouvĂ© dans tous les textes. Le taux correspond Ă  la frĂ©quence (en pourcentage) oĂč on retrouve le noms communs parmis les autres mots du mĂȘme type. Enfin moyenne, correspond simplement Ă  la moyenne de fois oĂč 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
siĂšcle90.75%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
économie70.58%0.35
famille70.58%0.35
hĂŽtel70.58%0.35
domaine70.58%0.35
place70.58%0.35
fondation70.58%0.35
artiste70.58%0.35
raison70.58%0.35
fĂȘte70.58%0.35

Un texte d’analyse sur les nom communs

Les principaux adjectifs

Nombre correspond au nombre de fois oĂč le adjectifs a Ă©tĂ© trouvĂ© dans tous les textes. Le taux correspond Ă  la frĂ©quence (en pourcentage) oĂč on retrouve le adjectifs parmis les autres mots du mĂȘme type. Enfin moyenne, correspond simplement Ă  la moyenne de fois oĂč 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 oĂč le verbes a Ă©tĂ© trouvĂ© dans tous les textes. Le taux correspond Ă  la frĂ©quence (en pourcentage) oĂč on retrouve le verbes parmis les autres mots du mĂȘme type. Enfin moyenne, correspond simplement Ă  la moyenne de fois oĂč on trouve le verbes dans un texte.

verbesNombreTauxMoyenne
vivre134.53%0.65
retrouver113.83%0.55
recevoir103.48%0.5
connaĂźtre103.48%0.5

Un texte d’analyse sur les verbes

Les Entités nommées

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

Nombre correspond au nombre de fois oĂč le entitĂ© nommĂ©e a Ă©tĂ© trouvĂ© dans tous les textes. Le taux correspond Ă  la frĂ©quence (en pourcentage) oĂč on retrouve le entitĂ© nommĂ©e parmis les autres mots du mĂȘme type. Enfin moyenne, correspond simplement Ă  la moyenne de fois oĂč on trouve le entitĂ© nommĂ©e 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
Mésopotamie131.93%0.65
Jérusalem121.78%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 oĂč le expression a Ă©tĂ© trouvĂ© dans tous les textes.

expressionNombre
grandes villes6
Nations unies6
saviez-vous5
premiĂšres villes5
Armand Colin5
e siĂšcle4
N 9784
villes fondées4
population urbaine4
villes développées4
villes apparaissent4
unité urbaine4
vivre ensemble4
FĂȘte Nationale4
Moyen Âge4
Jacques Ellul4
fortes chaleurs3
exposition rassemble3
population mondiale3
service civique3
Jérusalem céleste3
Marchal H.3
sociologie urbaine3
Xavier Tassel3
grande ville3
milieu urbain3
Géographie urbaine3
X e3
X. X3
Esplanade Charles3
Louis Huot3
espace public3
travaux inédits2
Yangzi Jiang2
établissement humain2
rendez-vous sportifs2
humains urbains2
humains résident2
bidonvilles croissent2
petite ville2
Stébé J.-M2
haut niveau2
habitants vivant2
caractĂšre 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
Lévy 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 FrĂȘche2
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
Évùnement incontournable2
villes coĂŻncide2
V e2
devaient atteindre2
Capitale Verte2
exode rural2
devraient abriter2
plein air2
Delhi devaient2
Atlas régional2
ville antique2
fĂȘte nationale2
Ville durable2
gestes simples2

Les expressions de trois mots

Nombre correspond au nombre de fois oĂč le expression a Ă©tĂ© trouvĂ© dans tous les textes.

expressionNombre
X. X e3
X e siĂšcle3
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" écrivent :

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Nombre médiant de mots écrits

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  • Le saviez-vous ?
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