stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
ساختار جامعه
اهمیت

ساختارهای جامعه در شبکه های واقعی بسیار رایج است. شبکه های اجتماعی شامل گروه های اجتماعی بر اساس مکان مشترک، علایق، شغل و غیره است.
پیدا کردن یک ساختار اجتماعی زیربنایی در یک شبکه، در صورت وجود، به چند دلیل دارای اهمیت است. جوامع برای ما امکان ایجاد یک نقشه در مقیاس بزرگ از شبکه را فراهم می سازد، زیرا جوامع منفرد مانند متا گره ها (meta-nodes) در شبکه عمل می کنند که مطالعه آن را آسان تر می کند.
جوامع فردی همچنین نشان دهنده ی عملکرد سیستم ارائه‌شده توسط شبکه هستند، چرا که جوامع اغلب با واحدهای عملکردی سیستم سروکار دارند. در شبکه های متابولیکی، این گروه های عملکردی مربوط به چرخه ها یا مسیرها هستند در حالی که در شبکه تعامل پروتئین-پروتئین ، جوامع مربوط به پروتئین ها، دارای عملکردی مشابه با داخل یک سلول بیولوژیکی هستند. به طور مشابه، شبکه‌های استنادی، جوامع را با موضوع تحقیق تشکیل می‌دهند. توانایی شناسایی این ساختارهای فرعی درون یک شبکه، می‌تواند دیدگاهب را نسبت به چگونگی عملکرد شبکه و توپولوژی ایجاد کند. چنین بینشی می تواند در بهبود برخی الگوریتم های نمودار مانند خوشه طیفی مفید باشد.
یکی از دلایل اهمیت جوامع این است که آنها معمولا دارای خصوصیات بسیار متفاوتی نسبت به خصوصیات متوسط شبکه ها هستند. بنابراین، فقط با تمرکز روی این ویژگی های متوسط، معمولاً بسیاری از ویژگی های مهم و جالب را در داخل شبکه از دست می دهیم. به عنوان مثال ، در یک شبکه اجتماعی معین، هر دو گروه اجتماعی و کم گو باید همزمان با یکدیگر وجود داشته باشند.
وجود جوامع همچنین روی فرآیندهای متعددی مثل شایعه پراکنی یا شیوع اپیدمی در شبکه تحت تأثیر میگذارد. از این رو برای درک صحیح چنین فرایندهایی، شناسایی جوامع و همچنین بررسی چگونگی تأثیر آنها بر فرآیندهای انتشار در تنظیمات مختلف ، از اهمیت برخوردار است.
در آخر، برنامه ای مهم که جامعه یابی در علم شبکه یافته است، پیش بینی لینک های از دست رفته و شناسایی پیوندهای کاذب در شبکه است. در طی فرآیند اندازه گیری، برخی از لینک ها ممکن است به چند دلیل مشاهده نشوند. به همین ترتیب، برخی از لینک ها به دلیل خطاهای اندازه گیری، می توانند به اشتباه وارد داده شوند. هر دو این موارد به خوبی توسط الگوریتم تشخیص جامعه اداره می شوند زیرا امکان تعیین احتمال وجود یک یال بین یک جفت گره‌ها وجود دارد.
الگوریتم هایی برای یافتن جوامع

پیدا کردن جوامع در یک شبکه دلخواه می تواند یک کار دشوار محاسباتی باشد. تعداد جوامع، در صورت وجود، در داخل شبکه معمولاً ناشناخته است و جوامع اغلب از اندازه و/یا تراکم نابرابر برخوردارند. با وجود این سختی ها، روش های مختلفی برای جامعه یابی ایجاد شده و با موفقیت های زیادی همراه بوده است.
الگوریتم هایی برای یافتن جوامع > روش حداقل برش

یکی از قدیمی ترین الگوریتم های تقسیم بندی شبکه ها به چند قطعه، روش حداقل برش(minimum cut) (و انواع مختلفی مانند برش نسبت(ratio cut) و برش نرمال(normalized cut) ) است. این روش، به عنوان مثال ، در تعادل بار برای محاسبات موازی به منظور به حداقل رساندن ارتباط بین گره های پردازنده ، استفاده می کند.
در روش حداقل برش (minimum cut)، شبکه به تعدادی از پیش تعیین شده از قطعات تقسیم می شود، که معمولاً تقریبا به اندازه یک اندازه، طوری انتخاب می شوند که تعداد لبه های بین گروه ها حداقل شود. این روش در بسیاری از کاربردها خوب عمل می‌کند که در اصل در نظر گرفته‌شده اما کم‌تر از ایده‌آل برای یافتن ساختار اجتماعی در شبکه‌های عمومی است چرا که جوامع را بدون در نظر گرفتن اینکه آیا آن‌ها در ساختار ضمنی هستند یا نه, و تنها تعداد ثابتی از آن‌ها پیدا خواهد کرد.
الگوریتم هایی برای یافتن جوامع > خوشه بندی سلسله مراتبی

روش دیگری برای پیدا کردن ساختارهای جوامع در شبکه ها دسته بندی سلسله مراتبی است. در این روش یک معیار شباهت برای کمی کردن برخی (معمولا توپولوژیکی) تشابه بین جفت‌های گره تعریف می‌شود. معیارهایی که معمولاً استفاده می شوند شامل شباهت کسینوس (cosine similarity)، شاخص ژاکارد و فاصله همینگ بین ردیف های ماتریس مجاورت است. سپس یک گروه با توجه به این معیار، گره‌ها مشابه را به جوامع تبدیل می‌کند. چندین طرح مشترک برای گروه بندی کردن وجود دارد، دوتا از ساده ترین آن ها دسته بندی تک پیوندی است که در آن دو گروه به عنوان اجتماع جداگانه در نظر گرفته شده و اگر و فقط اگر همه جفت گره های گروه های مختلف شباهت کمتری نسبت به یک مقدار مشخص داشته باشند، و خوشه بندی پیوند کامل، که در آن همه ی گره های هر گروه شباهت بیشتری نسبت به یک مقدار مشخص دارند.  گام مهم این است که چگونه آستانه را برای توقف خوشه‌بندی تجمعی مشخص کنیم، که نشان‌دهنده ساختار جامعه نزدیک به بهینه است. یک استراتژی مشترک شامل ایجاد یک یا چند معیار برای پایش ویژگی‌های جهانی شبکه است، که در یک گام از خوشه‌بندی به اوج می‌رسد. یکی از رویکردهای جالب در این راستا استفاده کردن از معیارهای مختلف و متنوع برای تعیین شباهت یا عدم تشابه است که از طریق مبالغ محدب(convex sums) ترکیب می شوند. تقریب دیگر محاسبه مقدار کنترل کننده چگالی لبه های خوشه ها با توجه به چگالی بین خوشه ها است ، مانند چگالی پارتیشن ، که در صورت تعریف متریک شباهت بین لبه ها (که تعریف تعریف جوامع همپوشانی را ارائه می دهد) پیشنهاد شده است ،  و هنگامی که شباهت بین گره ها تعریف می شود ، گسترش می یابد ، که به شما امکان می دهد تعاریف دیگری از جوامع مانند اصناف (به عنوان مثال گروه های گره ای که تعداد پیوندهای مشابهی نسبت به همسایگان مشابه دارند اما لزوماً خود را به هم متصل نمی کنند) در نظر گرفته شود. این روش ها را می توان برای در نظر گرفتن شبکه های چند بعدی گسترش داد ، به عنوان مثال وقتی با شبکه هایی دارای گره با انواع مختلف پیوند سروکار داریم.
الگوریتم هایی برای یافتن جوامع > الگوریتم Girvan – Newman

الگوریتم دیگری که معمولاً برای پیدا کردن جوامع استفاده می شود الگوریتم Girvan – Newman است. این الگوریتم فقط با پشت سر گذاشتن خود جوامع و با شناسایی لبه های شبکه ای که بین جوامع قرار دارد آنها را حذف می کند. این شناسایی با استفاده از اندازه گیری نظریه گراف بین مرکزیت انجام می شود که یک عدد به هر لبه اختصاص می دهد که اگر لبه "بین" بسیاری از جفت گره ها باشد، بزرگ است.
الگوریتم Girvan – Newman یک الگوریتم محبوب است به این دلیل که نتایج با کیفیتی را بدست آورده است. در تعدادی از بسته های نرم افزاری استاندارد پیاده سازی شده است. اما به آرامی اجرا شده و بر روی شبکه ای که از n راس و m لبه تشکیل شده باشد، زمان O ( m 2 n )  به طول می انجامد و این کار را برای شبکه های بیش از چند هزار گره غیر قابل انجام می کند.
الگوریتم هایی برای یافتن جوامع > به حداکثر رساندن پیمانه ای بودن

علیرغم اشکالات شناخته شده، حداکثر سازی مدولار یکی از روش های پرکاربرد برای شناسایی جامعه  است. پیمانه ای بودن عملکرد مفیدی است که کیفیت یک تقسیم خاص از یک شبکه را به جوامع اندازه‌گیری می‌کند. این روش با جستجو در بخش های احتمالی یک شبکه برای یک یا چند مورد که دارای مادولاریسیون خاصی هستند جوامع را تشخیص می دهد. از آنجا که جستجوی جامع و کامل در تمام بخشهای ممکن معمولاً غیر ممکن میباشد، الگوریتم‌های تجربی مبتنی بر روش‌های بهینه‌سازی تقریبی مانند الگوریتم‌های حریصانه، تبرید شبیه‌سازی شده، یا بهینه‌سازی طیفی، با رویکردهای مختلفی که تعادل بین سرعت و دقت مختلف را ارایه می‌دهند.. یک رویکرد محبوب این روش، متد لوین است که با تکرار جوامع محلی را بهینه می‌کند تا زمانی که واحد پیمانه‌ای جهانی دیگر نمی‌تواند به طور همزمان با اختلالات موجود در وضعیت فعلی جامعه بهبود یابد. الگوریتمی که از طرح RenEEL استفاده می کند و نمونه ای از الگوی یادگیری گروه فوق العاده (EEL) است، در حال حاضر بهترین الگوریتم حداکثر سازی مدولار است.
فایده ی این روش سوال برانگیز است، زیرا نشان داده شده است که این روش اغلب بسته به اندازه شبکه، خوشه هایی را که کوچکتر از مقیاس هستند تشخیص نمی دهد ( حد تفکیک پذیری  ). از طرفی، چشم انداز مقادیر مدولاریته با انحطاط عظیم پارتیشن ها با مدولاریته بالا، نزدیک به حداکثر مطلق مشخص می شود ، که ممکن است بسیار متفاوت از یکدیگر باشد.
الگوریتم هایی برای یافتن جوامع > استنباط آماری

روش های مبتنی بر استنتاج آماری سعی در تطبیق مدل تولیدی با داده های شبکه دارد که ساختار جامعه را رمزگذاری می کند. مزیت کلی این روش در مقایسه با گزینه های جایگزین این است که ماهیت اصولی تری دارد و به طور ذاتی توانایی رسیدگی به موضوعات مهم آماری را دارد. بیشتر روش ها در ادبیات بر اساس مدل بلوک تصادفی (stochastic block model)  و همچنین انواع مختلفی از جمله عضویت مختلط،  اصلاح درجه،  و ساختارهای سلسله مراتبی است. انتخاب مدل می تواند با استفاده از رویکردهای اصولی مثل حداقل طول توصیف  (یا معادلا، انتخاب مدل بیزی  ) و آزمون نسبت احتمال انجام شود. در حال حاضر الگوریتم های زیادی برای انجام استنباطی کارآمد از مدل های بلوک تصادفی وجود داشته و از جمله ی آنها میتوان به انتشار باور  و مونت کارلو تجمعی اشاره کرد.
برخلاف رویکردهایی که تلاش در دسته بندی کردن یک شبکه با عملکردی عینی دارند، اینگونه روش ها بر اساس مدل های مولد ساخته شده اند که نه تنها به عنوان توصیف کننده ی ساختار شبکه در مقیاس بزرگ عمل می کنند بلکه می توانند برای تعمیم داده ها و پیش بینی وقوع پیوندهای گمشده یا جعلی در شبکه استفاده شوند.
الگوریتم هایی برای یافتن جوامع > روش های مبتنی بر کلیک

کلیک ها زیرگراف هایی هستند که در آنها هر گره به تمام گره های دیگر در دسته متصل است. از آنجایی که گره ها نمی توانند اتصالی محکم تر از این داشته باشند،تعجبی ندارد که رویکردهای زیادی برای شناسایی جامعه در شبکه ها براساس شناسایی کلیک ها در گراف و تحلیل چگونگی این همپوشانی ها وجود دارد. توجه کنید که یک گره می تواند عضو بیش از یک کلیک باشد و در این روش ها یک گره می تواند عضو بیش از یک جامعه باشد که " ساختار جامعه را با هم تداخل می دهد ".
یکی از رویکردها، یافتن " حداکثر دسته " است. به این معنی که دسته هایی را پیدا کنید که زیر مجموعه هیچ دسته دیگری نیستند. یک الگوریتم کلاسیک برای یافتن این موارد الگوریتم Bron – Kerbosch است. هم پوشانی این ها را می‌توان برای تعریف جوامع به چندین روش مورد استفاده قرار داد. ساده ترین راه این است که حداکثر کلیک های بزرگتر از حداقل اندازه (تعداد گره ها) را در نظر بگیریم. اجتماع این دسته ها یک زیرگراف را تشکیل می دهد که اجزای آن (اجزای جدا شده) جوامع را مشخض می کنند. رویکردهایی از این قبیل معمولا در نرم افزار تجزیه و تحلیل شبکه های اجتماعی مانند UCInet پیاده سازی می شوند.
روش جایگزین استفاده از دسته هایی با اندازه ثابت است  k . از همپوشانی این موارد می توان برای تعریف نوعی استفاده کرد  k به طور منظم hypergraph یا یک ساختار که یک تعمیم از نمودار خط (مورد زمانی که  k=2 ) معروف به " نمودار کلیك ". نمودارهای کلیس دارای رئوس هستند که نمای کلی ها را در نمودار اصلی نشان می دهند در حالی که لبه های نمودار دسته همپوشانی کلیک را در نمودار اصلی ثبت می کنند. با استفاده از هر یک از روش های تشخیص جامعه قبلی (که هر گره را به یک انجمن اختصاص می دهد) به نمودار کلیک ، سپس هر کلیک را به یک انجمن اختصاص می دهد. سپس می توان برای تعیین عضویت در جامعه در گره های موجود در کلیک ها استفاده کرد. دوباره به عنوان گره ممکن است در چند کلیک باشد ، می تواند عضو چندین انجمن باشد. به عنوان مثال روش نفوذ کلیک  جوامع را به عنوان خوشه های تراوش در تعریف می کند  k -کلیک برای انجام این کار همه چیز را پیدا می کند  k -کلیک های موجود در یک شبکه ، یعنی تمام زیر نمودارهای کامل  k گره ها سپس دو تعریف می کند  k در صورت اشتراك بودن ، كلیكها مجاور خواهند بود  k-1 گره ها ، این برای تعریف لبه ها در نمودار کلیک استفاده می شود. سپس یک جامعه به عنوان حداکثر اتحادیه تعریف می شود  k - کلیساهایی که در آن می توانیم به هر مکانی برسیم  k - از هر کس دیگری استفاده کنید  k - از طریق مجموعه ای از  k مجاورت کلیک یعنی جوامع فقط اجزای متصل شده در نمودار دسته هستند. از آنجا که یک گره می تواند به چندین مورد مختلف تعلق داشته باشد  k خوشه های لایه برداری به طور همزمان ، جوامع می توانند با یکدیگر همپوشانی داشته باشند.
روش های آزمایش الگوریتم های جوامع

ارزیابی الگوریتم ها ، برای تشخیص که در تشخیص ساختار جامعه بهتر هستند ، هنوز یک سوال باز است. این باید بر اساس تجزیه و تحلیل شبکه های ساختار شناخته شده باشد. یک نمونه معمول ، آزمون "چهار گروه" است که در آن شبکه ای به چهار گروه با اندازه یکسان تقسیم می شود (معمولاً هر کدام از آنها 32 گره است) و احتمال اتصال در داخل و بین گروه ها متفاوت است تا ساختارهای کم و بیش چالش برانگیزی برای تشخیص الگوریتم این نمودارهای معیار مورد خاصی از مدل پارتیشن L  Condon و Karp یا به طور کلی " مدل های بلوک تصادفی " است ، یک کلاس کلی از مدل های شبکه تصادفی حاوی ساختار جامعه. معیارهای انعطاف پذیر دیگری نیز ارائه شده است که امکان تغییر اندازه گروه و توزیع درجه غیرپیشرفته را فراهم می کند ، مانند معیار LFR  که گسترش معیار چهار گروه است که شامل توزیع های ناهمگن درجه گره و اندازه جامعه است و باعث می شود یک آزمایش شدیدتر از روش های تشخیص جامعه.
معیارهای رایج تولید شده رایانه ای با شبکه ای از جوامع کاملاً مشخص شروع می شوند. سپس ، این ساختار با سیم کشی یا حذف پیوندها تخریب می شود و تشخیص پارتیشن اصلی برای الگوریتم ها دشوارتر می شود. در پایان ، شبکه به نقطه ای می رسد که اساساً تصادفی است. این نوع معیار را می توان "باز" نامید. عملکرد این معیارها با معیارهایی مانند اطلاعات متقابل عادی یا تغییر اطلاعات ارزیابی می شود . آنها راه حل بدست آمده توسط یک الگوریتم  با ساختار اصلی جامعه مقایسه می کنند و شباهت هر دو پارتیشن را ارزیابی می کنند.
قابل تشخیص بودن

دز سال های اخیر، نتایج نسبتاً شگفت انگیزی توسط گروه های مختلف به دست آمده است که نشان دهنده ی وجود یک مرحله انتقال در مسئله شناسایی جامعه است، این نتایج نشان می دهند که هرچه تراکم اتصالات درون جوامع و بین جوامع  بیشتر می شود یا هر دو کوچکتر می شوند (به طور یکسان، با ضعف بیش از حد ساختار جامعه یا شبکه بسیار پراکنده)، ناگهان جوامع غیرقابل شناسایی می شوند. یعنی جوامع هنوز وجود دارند، زیرا وجود و عدم وجود لبه ها همچنان با عضویت جامعه در نقاط انتهایی آنها ارتباط دارد. اما نام گذاری و برچسب زدن گره ها بهتر از شانس، یا حتی تشخیص نمودار از نمودار تولید شده توسط یک مدل پوچ مانند مدل Erdos – Renyi بدون ساختار جامعه ، از نظر تئوری غیرممکن است. این انتقال مستقل از نوع الگوریتمی است که برای شناسایی جوامع استفاده می شود ، و این بدان معناست که محدودیت اساسی در توانایی ما برای شناسایی جوامع در شبکه ها ، حتی با استنباط بهینه بیزی (یعنی بدون در نظر گرفتن منابع محاسباتی ما) وجود دارد.
یک مدل بلوک تصادفی را فرض کنید که  n گره دارد،  q=2 گروه هایی با اندازه یکسان هستند، و  p_{\text{in}} و  p_{\text{out}}  را برای احتمال اتصال در داخل و بین گروه ها دز نظر بگیرید. حال اگر  p_{\text{in}}>p_{\text{out}}  آنگاه شبکه دارای ساختار جامعه است زیرا تراکم پیوند در داخل گروه ها بیشتر از تراکم پیوند بین گروه ها خواهد بود. در حالت پراکنده،  p_{\text{in}} و  p_{\text{out}} مقیاس به عنوان  O(1/n) به طوری که میانگین درجه ثابت باشد:
سپس تشخیص جوامع غیرممکن می شود:
انعطاف پذیری شبکه های مدولار

انعطاف پذیری شبکه های پیمانه ای به دلیل خرابی گره یا لینک معمولاً با استفاده از تئوری نفوذ (percolation theory) مطالعه می شود. ساختار شبکه هنگام حمله به گره های داخلی (به عنوان مثال گره هایی که جوامع را به یکدیگر متصل می کنند) مورد مطالعه قرار گرفته است. همچنین، اخیرا مطالعه ای به مطالعه ی چگونگی تقویت ارتباطات بین جامعه برای مقاومت در برابر جوامع پرداخته است.
اپیدمی ها در شبکه های مدولار

مطالعه مدل های اپیدمی در شبکه های پیمانه ای توسط والدز و همکاران انجام شده است. این نویسندگان همچنین معیار اعلام بیماری همه‌گیر را مورد مطالعه قرار دادند.
شبکه های مدولار فضایی

مدلی برای شبکه های مدولار فضایی توسط Gross و همکاران ایجاد شده است. این مدل به عنوان مثال ، زیرساخت ها را در کشوری توصیف می کند که در آن جوامع (ماژول ها) شهرهای دارای اتصالات زیادی را در فضای دو بعدی نشان می دهند. پیوندهای بین جوامع (شهرها) کمتر و معمولاً با نزدیکترین همسایگان است (شکل 2 را ببینید). شیوع اپیدمی در چنین شبکه هایی در گروس و هاولین بررسی شده است.
شکل 1: طرحی از یک شبکه کوچک که ساختار جامعه را نشان می دهد ، با سه گروه گره با اتصالات داخلی متراکم و اتصالات پراکنده بین گروه ها.
تصویرگری از مدل. مدل مدولار فضایی نشان دهنده ساختاری از شبکه کانالهای آلودگی در داخل شهرها (ماژول ها) و بین شهرها است. در داخل یک شهر ، کانالهای آلودگی متراکم هستند و بصورت تصادفی بین مناطق مختلف شهر پخش می شوند (پیوندهای سبز) مانند شبکه Erdős – Rénii که دارای ساختاری کاملاً تصادفی است در حالیکه کانالهای آلودگی از یک شهر به شهر دیگر معمولاً بین شهرهای همسایه امکان پذیر است (قرمز پیوندها) دارای ساختار مکانی مانند
گویش رامهرمزی

گویش رامهرمزی (گویش رومزی) در شهر رامهرمز از استان خوزستان و بین بخشی از مردم رایج است. پرویز خانلری در کتاب زبان‌شناسی و زبان فارسی، گویش رامهرمزی جدا از زبان فارسی نام برده است و درباره آن به نقل از مقدسی نوشته است: «زبانی دارند که فهمیده نمی‌شود». گلاتولوگ گویش رامهرمزی را درکنار اهوازی، بهبهانی، آبادانی در زمره گویش‌های زبان فارسی در استان خوزستان قرار می‌دهد. ایرانیکا در مقاله مربوط به گویش‌های استان خوزستان، از گویش رامهرمزی به عنوان گویش‌های شبیه به گویش بختیاری نام برده است. همچنین برخی پژوهشگران نیز گویش بختیاری و رامهرمزی را خویشاوند می‌دانند. فرج‌الله عباسیان در کتاب رام اورمز دیار آزادگان ضمن برسی گویش رامهرمزی آن را ذیل گویش‌های زبان لری قرار داده است. یوسفی مینوسید: لهجه‌های امروزی رامهرمز، شامل لهجه‌های عربی، ترکی، بهبهانی، شوشتری و نیز لری بختیاری و بهمئی است؛ ولی لهجه‌ی خاص مردم رامهرمز به «لهجه‌ی رومزی» معروف است. مجله مطالعات خلیج فارس مینویسد: دوراقع «لحجۀ رومزی» لهجه‌یی از گویش بختیاری است؛ زیرا مناطق اطراف رامهرمز آنچنان که ذکر آن رفت، تقریبا همگی بختیاری نشین است. اطلس زبان های ایران میگوید: رومزی‌ عموماً به عنوان فارسی شناخته می‌شود، اما شباهت‌های زیادی به لری دارد. برخی نیز این گویش را لری‌ رامهرمزی در کنار سایر گونه های لری نام برده اند.
| رامهرمزی | رامهرمزی |
| --- | --- |
زبان بومی در: ایران
منطقه: رامهرمز
شمار گویشوران: نامعلوم  (بدون تاریخ)
تبار: هندواروپایی  هندوایرانیایرانیزبان‌های ایرانی جنوب غربی نوفارسی یا لری (مورد اختلاف)رامهرمزی
کدهای زبان: کدهای زبان
ایزو ۳–۶۳۹: –
آشنایی با گویش رامهرمزی

گویش رامهرزی تا حدود زیادی همان گویش لری بختیاری با اندکی تغییر است. در کنار آن، آن تعداد زیادی متل و ضرب‌المثل هم وجود دارد که از طریق آنها می‌توان به آداب و رسوم رامهرمز پی‌برد.
در اکثر افعالی که در صحبت‌های روزمره مردم رامهرمز از آنها استفاده می‌شود، معمولاً حرف «الف» در جلوی این افعال به کار گرفته می‌شود؛ بعنوان مثال:
«ایگُم»، «ایخُم»، «ایرم»، «ایترم»؛ یعنی «می‌گویم»، «می‌خواهم»، «می‌روم»، «می‌توانم».
برای منفی کردن به جای «الف»، حرف «نون» بر سر افعال می‌آید:
«نیگُم»، «نیخُم»، «نیرم»، «نیترم» یعنی «نمی‌گویم»، «نمی‌خواهم»، «نمی‌روم»، «نمی‌توانم».
خر با پیغو او نیخره = ضرب‌المثلی است به معنای خر تشنه با حرف تشنگیش رفع نمی‌شود (یعنی تنها با نشستن و حرف زدن مشکلات حل نمی‌شود)
برای جمع بستن اسامی، معمولاً از حرف «لام» و اگر اسم به حرف «ه» ختم شود، هنگام جمع بستن حرف «ه» حذف شده و با «یل» جمع بسته می‌شود؛ مثال:
| مفرد | جمع |
| --- | --- |
کُر = پسر: کُرَل = پسرها
دوور = دختر: دوورَل = دخترها
زینه = زن: زنیَل = زن‌ها
همچنین ممکن است به جای «یل» از «گل» استفاده شود که بیشتر در بین بختیاری‌ها رواج دارد؛ مثال: زنگل = زن‌ها
در گویش رامهرمزی بعضی کلمات دوبار جمع بسته می‌شوند، برای مثال:
«خوم»، «خوت»، «خوش»؛ بمعنی «خودم»، «خودت»، «خودش» که وقتی جمع بسته می‌شوند، بدین صورت در می‌آیند: «خومون»، «خوتون»، «خوشون»؛ اما در گویش رامهرمزی این کلمات یکبار دیگر جمع بسته‌شده و بدین صورت درمی‌آیند: «خومونل»، «خوتونل»، «خوشونل».
واژگان

زینه zine / زن (زن خانه‌دار)
خوار Xoar / خواهر
دا da / مادر
بوآ boova / پدر
برار berar / برادر
جِغله Jegele / پسربچه
نیوا niva / نمی‌توان
سیلا sila / سوراخ
هُسیر hosir / مادر زن یا مادر شوهر
گو geo / برادر
دِدِی dedei / خواهر
دُور dour / دختر
کُر kor / پسر
بُتی boti / خاله
هالو halou / دایی
خور زمار xorzemar / پسرخاله یا دخترخاله
تاته tatah / عمو
وازا vaza / عموزاده
واژگان > برخی از واژه‌های قدیم در گویش رامهرمزی

- چپیله chapila/ کوچهٔ دراز و باریک
- تنگاره tegara/ کوچهٔ باریک و پر پیچ
- اشکنادش eshkanadesh/ شکستش
- دَک dak/ لرزان
- لیش lis/ بد، تنبل، کثیف…
واژگان > اسامی دام‌ها در سنین مختلف

بره / گوسفندی که بدنیا آمده تا پیش از یک سالگی
بره قوچ / بره نر، بعد از یک سالگی
کُووه / گوسفندی که یک ساله می‌شود
شیشک / گوسفند ماده‌ای که بزرگ شده؛ ولی زایمان نکرده است، دوساله
پسشک / گوسفند ماده‌ای که اولین بچه را زاییده است
تیشتر / بزغاله ماده‌ای که یک‌بار زاییده است
بیک یا بزغاله سوا / بزغاله کوچکتر از یک سال
واژگان > برخی اصطلاحات

فیتک زیه fitak-ziyeh / رنگ آبی آسمان
فسیسه fisessa / نم کشیده، خیس خورده
فیله کی feile-kei / بد عادت
قازمه gazme / کُلنگ یک‌سر
قاز قلَنگ gazglang / پرنده ای شبیه به مرغابی و غاز
واژگان > ضرب‌المثل‌های رایج

گییه گسنه خی میکه [گییه گُسنه خین ایکنه] / شکم گرسنه خون راه می‌اندازد
گریوه روز خوشی میحا / گریه روز خوشی می‌آید
گدا بوی گدا صفت نبوی / گدا باشی؛ اما گدا صفت نباشی
آربیز وَ قیلون ایگه دو سیلا دوری/ آردبیز به قلیان می گوید دو سوراخ داری (کنایه از کسانی است که عیب خودرا نمی بینند ولی عیب دیگران را بزرگ می کنند.)
واژگان > چیستان‌های رایج

چنه چنه: «خوش یه وجب تِی تِه مِتُولِش صد وجب؟»
پاسخ: قرقره نخ
چنه چنه: «آسمونش پر ستاره؟»
پاسخ: هندوانه
چنه چنه: «چل قوطی، چل نیم قوطی، چل عروسک توی یک قوطی؟»
پاسخ: کبریت
سوماس، واشینگتن

مکان در آمریکا
| سوماس، واشینگتن | سوماس، واشینگتن |
| --- | --- |
شهر: شهر
Location of Sumas, Washington: Location of Sumas, Washington
ایالت: ایالت واشینگتن
شهرستان: Whatcom
مساحت: مساحت
 • کل: ۱٫۴ مایل مربع (۳٫۶ کیلومتر مربع)
 • خشکی: ۱٫۴ مایل مربع (۳٫۶ کیلومتر مربع)
 • آب: ۰٫۰ مایل مربع (۰٫۰ کیلومتر مربع)
ارتفاع: ۴۳ فوت (۱۳ متر)
جمعیت (2010): جمعیت (2010)
 • کل: ۱٬۳۰۷
 • تراکم: ۶۸۷٫۵/مایل مربع (۲۶۵٫۴/کیلومتر مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۸ (Pacific (PST))
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۷ (PDT)
زیپ‌کد: 98295
Area code: 360
کد FIPS: 53-68330
GNIS feature ID: 1512699
سوماس (به انگلیسی: Sumas) شهری در شهرستان واتکام ایالت واشینگتن است که در سرشماری سال ۲۰۱۰ میلادی، ۱۳۰۷ نفر جمعیت داشته است.
سولی‌درق (کلیبر)

village در 23x15px|border |alt=|link= ایران
| سولی‌درق سولی درق | سولی‌درق سولی درق |
| --- | --- |
village: village
سولی‌درق: سولی‌درق
مختصات: ۳۸°۴۶′۰۱″ شمالی ۴۷°۱۹′۱۷″ شرقی﻿ / ﻿۳۸٫۷۶۶۹۴°شمالی ۴۷٫۳۲۱۳۹°شرقی﻿ / 38.76694; 47.32139: مختصات: ۳۸°۴۶′۰۱″ شمالی ۴۷°۱۹′۱۷″ شرقی﻿ / ﻿۳۸٫۷۶۶۹۴°شمالی ۴۷٫۳۲۱۳۹°شرقی﻿ / 38.76694; 47.32139
استان‌های ایران: استان آذربایجان شرقی
شهرستان‌های ایران: شهرستان کلیبر
بخش (تقسیمات کشوری): بخش آبش‌احمد
تقسیمات کشوری در ایران: دهستان آبش‌احمد
جمعیت (۲۰۰۶): جمعیت (۲۰۰۶)
 • کل: ۷۴
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۳:۳۰ (ساعت رسمی ایران)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۴:۳۰ (ساعت رسمی ایران)
سولی‌درق یکی از روستاهای استان آذربایجان شرقی است که در دهستان آبش‌احمد بخش آبش‌احمد شهرستان کلیبر واقع شده‌است.
آرلینگتون، واشینگتن

مکان در آمریکا
| Arlington, Washington | Arlington, Washington |
| --- | --- |
شهر: شهر
نام مستعار: A-Town: نام مستعار: A-Town
Location of Arlington within Snohomish County: Location of Arlington within Snohomish County
مختصات: ۴۸°۱۰′۵۲″ شمالی ۱۲۲°۸′۲۰″ غربی﻿ / ﻿۴۸٫۱۸۱۱۱°شمالی ۱۲۲٫۱۳۸۸۹°غربی﻿ / 48.18111; -122.13889: مختصات: ۴۸°۱۰′۵۲″ شمالی ۱۲۲°۸′۲۰″ غربی﻿ / ﻿۴۸٫۱۸۱۱۱°شمالی ۱۲۲٫۱۳۸۸۹°غربی﻿ / 48.18111; -122.13889
ایالت: ایالت واشینگتن
شهرستان: Snohomish
حکومت: حکومت
 • شهردار: Barbara Tolbert
مساحت: مساحت
 • کل: ۷٫۶ مایل مربع (۱۹٫۶ کیلومتر مربع)
 • خشکی: ۷٫۶ مایل مربع (۱۹٫۶ کیلومتر مربع)
 • آب: ۰٫۰ مایل مربع (۰٫۰ کیلومتر مربع)
ارتفاع: ۱۱۵ فوت (۳۵ متر)
جمعیت (2010): جمعیت (2010)
 • کل: ۱۷٬۹۲۶
 • تراکم: ۱۵۴۹/مایل مربع (۵۹۸٫۲/کیلومتر مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۸ (PST)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۷ (PDT)
زیپ‌کد: 98223
Area code: 360
کد FIPS: 53-02585
GNIS feature ID: 1515947
وبگاه: http://www.arlingtonwa.gov/
آرلینگتون (به انگلیسی: Arlington) شهری در شهرستان اسنوهومیش ایالت واشینگتن است که در سرشماری سال ۲۰۱۰ میلادی، ۱۷۹۲۶ نفر جمعیت داشته است.
لی اسنودن

لی اسنودن (انگلیسی: Leigh Snowden؛ ۲۳ ژوئن ۱۹۲۹ – ۱۶ مه ۱۹۸۲(۱۹۸۲-۰۵-۱۶)) یک هنرپیشه اهل ایالات متحده آمریکا در فیلم‌های سینمایی و تلویزیونی بود. اسنودن مارتا لی استس در ممفیس، تنسی، ایالات متحده به دنیا آمد. پدرش در سه سالگی درگذشت، استس و مادرش به کاوینگتون، تنسی نقل مکان کردند. هنگامی که او ۱۶ ساله بود، استس با همکلاسی خود، جیمز اسنودن، ازدواج کرد و با او به سانفرانسیسکو، کالیفرنیا نقل مکان کرد. لی و جیمز اسنودن پس از تولد دو فرزند، یک دختر و یک پسر، طلاق بدون مناقشه گرفتند و لی حضانت فرزندان را به دست آورد. اسنودن در ۱۶ مه ۱۹۸۲ در ۵۲ سالگی بر اثر سرطان در شمال هالیوود کالیفرنیا درگذشت.
فیلم‌شناسی > فیلم

| سال | عنوان | نقش | یادداشت |
| --- | --- | --- | --- |
| ۱۹۵۵ | مرا ببوس مرگبار | کیک پنیر |  |
| ۱۹۵۵ | فرانسیس در نیروی دریایی | پرستار اپلبی |  |
| ۱۹۵۵ | تمام آنچه بهشت اجازه می‌دهد | جو-آن گریسبی |  |
| ۱۹۵۵ | جنگل مربع | لورین ایوانز |  |
| ۱۹۵۶ | موجود در میان ما راه می‌رود | مارسیا بارتون |  |
| ۱۹۵۶ | خارج از قانون | ماریا کریون |  |
| ۱۹۵۶ | سالهای پوست خام | خانم وانیل بیسل |  |
| ۱۹۵۶ | من قبلاً زندگی کرده‌ام | لوئیس گوردون |  |
| ۱۹۵۶ | معماهای ریتم | لی | فیلم کوتاه |
| ۱۹۵۷ | هات راد رامبل | تری وارن |  |
| ۱۹۶۱ | کومانچروس | آدا بل | بی‌اعتبار |
فیلم‌شناسی > تلویزیون

| سال | عنوان | نقش | یادداشت |
| --- | --- | --- | --- |
| ۱۹۵۴ | برنامه جک بنی | دخترزیبا | قسمت: "زندگی جک بنی" |
| ۱۹۵۵ | استودیو ۵۷ |  | اپیزود: "اراده برای زنده ماندن" |
| ۱۹۵۵ | نمایش میکی رونی | مونا سندرز | اپیزود: "Star Struck" |
| ۱۹۵۵ | ویدئو تئاتر لوکس | هانی بنسون / دایان باکستر | ۲ قسمت |
| ۱۹۵۵–۱۹۵۹ | نمایش باب کامینگز | دختر کر / سینتیا / دوریس | ۳ قسمت |
| ۱۹۵۸ | این آلیس است | بتی لو | ۳ قسمت |
| ۱۹۵۹ | ترکیب | هلن | قسمت: "چاقوی انتقام جو" |
| ۱۹۶۰ | طناب محکم! | آب نبات | قسمت: "سه تا آماده" |
| ۱۹۶۰ | پدر لیسانس | الین بیکر | قسمت: "جایی که اراده ای هست" |
| ۱۹۶۱ | کارآگاهان | سوزی | قسمت: "یک استراحت خوش شانس" |