Українська частотність / Польові дані

Слова, які окупляться найперше

Частотний список сучасної української мови за лемами, згрупований за покриттям, зібраний як відкриті дані. Він дає відповідь на практичне питання конкретним числом: яку частку прочитаного насправді відкриває певний обсяг словника?

Відкритий набір данихОновлено 2026-07-14 · v0.1.0 · CC-BY-4.0

Навіщо частотний список і чому за лемами

Звіт, з якого почалася ця серія, прямо називав проблему: для української частотні списки, потрібні серйозному учневі, є неповними, часто побудованими за словоформами, а подекуди тихцем скальковані з російської. Список за словоформами розпорошує частоту одного слова на десяток і більше відмінюваних форм, тож занижує те, що дає певний обсяг словника.

Цей список натомість рахує леми, тобто словникову форму, яку учень і вивчає, разом із частиною мови. Його виведено з великого, сучасного, україномовного корпусу, тож він відображає те, як українці пишуть сьогодні, а не підручник середини минулого століття.

12,000
лем упорядковано
1.5B
слововживань у вихідному корпусі
60.74%
покривають перші 1000 лем
82%
покривають перші 5000 лем
Покриття

Крива покриття

0%25%50%75%100%1005001,0005,00012,000Вивчено лем (від найчастотніших)
Яку частку слововживань у тексті дають перші N лем. Крива є чесною відповіддю на те, як далеко сягає словник.

Для порівняння: в англійській близько 2800 слів General Service List дають у середньому близько 82% покриття. Українській потрібно значно більше лем, щоб дійти туди ж. Це і є податок словозміни, виміряний.

Список

Сам список

Найчастотніші леми з частиною мови та частотою на тисячу. Усі 12000 у файлі для завантаження.

ЛемаЧМна тисячу
1вADP20.7489
2наADP20.6735
3уADP18.6486
4іCCONJ16.5815
5зADP15.259
6бутиVERB10.6332
7неPART10.4292
8щоSCONJ10.3296
9доADP9.1939
10заADP8.5376
11таCCONJ8.4347
12якийDET7.9025
13рікNOUN6.6948
14проADP6.2134
15вінPRON6.1849
16УкраїнаPROPN5.8085
17цеPRON5.7827
18аCCONJ4.994
19цейDET4.3466
20якSCONJ4.203
21дляADP4.1004
22відADP3.9154
23яPRON3.642
24вониPRON3.403
Де лежать віхи
60.74%
Перші 1,000 лем: 60.74% тексту
#1,000: тощо PART
70.5%
Перші 2,000 лем: 70.5% тексту
#2,000: ліквідація NOUN
82%
Перші 5,000 лем: 82% тексту
#5,000: перевозити VERB
88.39%
Перші 10,000 лем: 88.39% тексту
#10,000: безсмертний ADJ

Які це слова

Розподіл списку за частинами мови. Власні назви включено й позначено, тож їх можна відфільтрувати.

NOUN5,154 (43%)
ADJ2,418 (20.2%)
VERB2,109 (17.6%)
PROPN1,335 (11.1%)
ADV641 (5.3%)
PART87 (0.7%)
ADP80 (0.7%)
DET48 (0.4%)
SCONJ32 (0.3%)
NUM31 (0.3%)
PRON30 (0.3%)
CCONJ25 (0.2%)
INTJ10 (0.1%)
Плани

Дорожня карта серії

Перша нитка вже вийшла. Решта чесно позначені як заплановані, і кожна називає відкрите джерело, на якому будуватиметься. Жодна нитка не заявляє результату, якого ще не має.

01

Частотний список лем

Вийшло

Дванадцять тисяч найуживаніших лем сучасної української, упорядкованих за частотою в корпусі, кожна з частиною мови, частотою на тисячу, накопиченим покриттям тексту та смугою за рангом. Виходить як CSV і JSON, а також основа колоди для Anki.

Вивчайте спершу ті слова, що справді окупляться, у правильному порядку, як леми, а не розпорошені словоформи. Бачте, скільки покриття тексту дає певний обсяг словника.

Для кого: learners, teachers, tool builders, researcherslang-ukDownload the release
02

Вирівнювання за CEFR

Заплановано

Прив'язати частотний список до вивірених рівнів CEFR (від A1 до C2) через звірку з корпусним профілем української лексики, щоб смуги означали рівень володіння, а не лише ранг за частотою.

Знати, які слова належать до якого рівня, щоб курс чи колоду можна було будувати до мети.

Для кого: learners, teachersSynchak, Starko, Burak and Svystun, eLex 2025
03

Прохід дерусифікації

Заплановано

Позначити русизми та суржикові форми у списку й дати до них питомий український відповідник, спираючись на відкритий морфологічний і стилістичний інструментарій (VESUM і LanguageTool Правописник).

Вивчати питоме слово, а не скальковане, якому тихцем навчають старіші матеріали.

Для кого: learners, teachers, tool builderslang-uk
04

Аудіо та парадигми

Заплановано

Додати до кожної леми вимову й повну парадигму відмінювання з відкритих таблиць Вікісловника та відкритого аудіо вимови, щоб колода Anki навчала лему разом із її формами, а не сам заголовок.

Чути слово й бачити, як воно змінюється за сімома відмінками та видовими парами, тобто там, де словозміна ускладнює.

Для кого: learners, tool builderslang-uk
05

Тест словникового запасу

Вийшло

Самооцінний тест обсягу словника за принципом так чи ні на основі цього списку: 60 реальних лем і 60 сконструйованих псевдослів, розподілених по 12 частотних смугах, оцінені стандартною поправкою на хибні спрацювання й переведені в криву покриття. Готового українського відповідника немає.

Вимірювати свій словник проти реального індикатора рівня, а не вгадувати, і бачити, скільки тексту цей словник насправді відкриває.

Для кого: learners, teachersMeara, P. and Buffery, C.Take the test
Завантажити

Реліз відкритих даних

Усе на цій сторінці перераховується з цих файлів. Вони версіоновані та хешовані. Список під ліцензією CC-BY: користуйтеся, форкайте, будуйте далі.

Файл lemmas.anki.tsv імпортується прямо в Anki як основа частотної колоди.

Версіяv0.1.0
ЛіцензіяCC-BY-4.0
Цитування
Lawrence, J. (2026). Ukrainian Frequency: a lemma-based, coverage-graded open frequency list (v0.1.0). jakelawrence.xyz/research/ukrainian-frequency. Derived from UberText 2.0 (Chaplynskyi, 2023).
Перевірка

Перевірте самі

Ці перевірки виконуються у вашому браузері проти опублікованих чисел. Якщо якась не проходить, реліз неузгоджений, і сторінка це показує.

Методи

Методи та походження

Джерело частотності це словник лем UberText 2.0 (lang-uk). Цей реліз перевидає похідні агреговані підрахунки, які є фактами, а не текст вихідного корпусу. Рядки відфільтровано до українських кириличних лем із лінгвістичною частиною мови за Universal Dependencies; пунктуацію, символи, цифрові токени, чужомовні чи некласифіковані токени та односимвольні власні назви відкинуто.

Покриття тут перераховано з сирих підрахунків уживань, а не взято з власних частотних колонок вихідного файлу, чия нормалізація не задокументована. Частотні смуги це прозорі кошики по тисячі за рангом, і це НЕ рівні CEFR; вивірене вирівнювання за CEFR це наступна запланована нитка. Корпус насичений новинами й довідковими текстами, тож воєнна та цивільна лексика посідає помітні місця. Це розкрито, а не згладжено.

Джерела
Universal Dependencies (UD) part-of-speech scheme · Universal Dependencies · 2026-07-14
Corpus-Based Vocabulary Profiling for Ukrainian: From Lexical Analysis to CEFR · Synchak, Starko, Burak and Svystun, eLex 2025 · 2026-07-14
The Checklist Method for Testing Vocabulary Size (X_Lex / Y_Lex) · Meara, P. and Buffery, C. · 2026-07-14
dict_uk (Ukrainian hunspell dictionary, via LibreOffice dictionaries) · Andriy Rysin and contributors, brown-uk / dict_uk · 2026-07-14
Пов'язане

Частина сталої роботи над подоланням розриву в цифровому інструментарії для української мови.