日本 の 女の子 Tutor Hitomi 's daughter
にほん|の|おんなのこ|Tutor|Hitomi|s|daughter
Japan|possessive particle|girl|Tutor|Hitomi|'s|daughter
Japanisches Mädchen Tochter von Tutorin Hitomi
Fille japonaise Fille du tuteur Hitomi
日本女孩 家庭教师 Hitomi 的女儿
Japan's girl Tutor Hitomi's daughter
「 トレジャーハンター 」
"Treasure Hunter"
今日 、トレジャーハンター を 2 時間 し ました 。
きょう|トレジャーハンター|を|じかん|し|ました
today|treasure hunter|object marker|hours|did|did
Today, I played Treasure Hunter for 2 hours.
その 中 でも 一 番 難しかった の は 、1 年 4 組 の 暗号 解き でした 。
その|なか|でも|いち|ばん|むずかしかった|の|は|ねん|くみ|の|あんごう|とき|でした
that|among|even|one|the most|was difficult|attributive particle|topic marker|year|class|possessive particle|code|solving|was
The most difficult part was solving the code from Class 1-4.
「 できた ー 」 と 言ったら 、3 つ の 内 1 つ しか 合って いません でした 。
|-||いったら|||うち|||あって|いま せ ん|
When I said, "I did it!", only 1 out of 3 was correct.
残念 だった です 。
ざんねん|だった|です
unfortunate|was|is
It was disappointing.
「 おたまじゃくし 」
"Tadpole"
おたまじゃくし を 見て いたら 、3 匹 い ました 。
おたまじゃくし|を|みて|いたら|ひき|い|ました
tadpoles|object marker|looking|when|counter for small animals|there|was
When I was looking at the tadpoles, there were three of them.
その 3 匹 の 中 で 一番 怖かった の が 、
その|ひき|の|なか|で|いちばん|こわかった|の|が
that|counter for small animals|attributive particle|among|at|the most|was scary|nominalizer|subject marker
Among those three, the one that was the scariest was,
死んだ ふり を して いた おたまじゃくし です 。
しんだ|ふり|を|して|いた|おたまじゃくし|です
dead|pretending|object marker|doing|was|tadpole|is
the tadpole that was pretending to be dead.
「公園 で 」
こうえん|で
park|at
"At the park"
木 の 上 に 、かわいくて 小さい 芋虫 が ぶらさがって いた ので 、びっくり し ました 。
き|の|うえ|に|かわいくて|ちいさい|いもむし|が|ぶらさがって|いた|ので|びっくり|し|ました
tree|attributive particle|on|locative particle|cute and|small|caterpillar|subject marker|hanging|was|because|surprised|and|did
I was surprised to see a cute little caterpillar hanging on a tree.
「動物園 で 」
どうぶつえん|で
zoo|at
"At the zoo"
コアラ の 子 の 中 で 、一番 かわいい と 思った の は ティアラ ちゃん です 。
コアラ|の|こ|の|なか|で|いちばん|かわいい|と|おもった|の|は|ティアラ|ちゃん|です
koala|attributive particle|baby|attributive particle|among|at|the most|cute|quotation particle|thought|nominalizer|topic marker|Tiara|suffix for children or close friends|is
The one I thought was the cutest among the baby koalas was Tiara.
なぜなら 、見た目 も かわいい し 名前 も かわいい から です 。
なぜなら|みため|も|かわいい|し|なまえ|も|かわいい|から|です
because|appearance|also|cute|and|name|also|cute|because|is
This is because she looks cute and her name is cute too.
「し たい こと 」
し|たい|こと
do|want|thing
"Things I Want to Do"
私 は お 料理 を したい です 。
わたし|は|お|りょうり|を|したい|です
I|topic marker|object marker|cooking|object marker|want to do|is
I want to cook.
前 も やって た けど 、お 手伝い ばっか で
まえ|も|やって|た|けど|お|てつだい|ばっか|で
before|also|doing|did|but|honorific prefix|help|only|at
I used to do it before, but I was always just helping out.
一 人 で 作れ なかった ので 、面白い は 面白い けど 、ちょっと つまん なかった ので 、
いち|ひと|で|つくれ|なかった|ので|おもしろい|は|おもしろい|けど|ちょっと|つまん|なかった|ので
one|person|at|could make|could not|because|interesting|topic marker|interesting|but|a little|boring|was not|because
I couldn't make it by myself, so while it was interesting, it was a bit boring.
今度 は 一人 で 作り たい な 、と 思って います 。
こんど|は|ひとり|で|つくり|たい|な|と|おもって|います
next time|topic marker|alone|with|make|want to|sentence-ending particle|quotation particle|thinking|is
This time, I want to try making it by myself.
~も 、を 使った 文
も|を|つかった|ぶん
also|object marker|used|sentence
Sentences using も (mo)
私 は クッキー も 食べ たい です 。
わたし|は|クッキー|も|たべ|たい|です
I|topic marker|cookies|also|want to eat|want|is
I also want to eat cookies.
~だけ 、を 使った 文
だけ|を|つかった|ぶん
only|object marker|used|sentence
Sentences using だけ (dake)
私 は オクラ だけ 嫌い です 。
わたし|は|オクラ|だけ|きらい|です
I|topic marker|okra|only|dislike|is
I only dislike okra.
~だけ で なく 、~も 、を 使った 文
だけ|で|なく|も|を|つかった|ぶん
only|at|not|also|object marker|used|sentence
Sentences using だけでなく (dake de naku) and も (mo)
私 は アイスクリーム だけ で なく 、チョコ も 好きです 。
わたし|は|アイスクリーム|だけ|で|なく|チョコ|も|すきです
I|topic marker|ice cream|only|at|not only|chocolate|also|like
I like not only ice cream but also chocolate.
~しか 、を 使った 文
しか|を|つかった|ぶん
only|object marker|used|sentence
Sentences using 'shika'.
私 は アイス しか 好き じゃ あり ませ ん 。
わたし|は|アイス|しか|すき|じゃ|あり|ませ|ん
I|topic marker|ice cream|only|like|informal negative|there is|not|emphasis marker
I only like ice.
「学区 を 探検 した よ 」
がっく|を|たんけん|した|よ
school district|object marker|exploration|did|emphasis marker
I explored the school district.
水曜日 に 学区 探検 に 行きました 。
すいようび|に|がっく|たんけん|に|いきました
Wednesday|at|school district|exploration|to|went
I went to explore the school district on Wednesday.
始め に 車 を 売っている 所 を 通り ました 。
はじめ|に|くるま|を|うっている|ところ|を|とおり|ました
beginning|at|car|object marker|selling|place|object marker|passed|did
I passed by a place selling cars.
きれい で ピカピカ でした 。
きれい|で|ピカピカ|でした
beautiful|and|shiny|was
It was clean and shiny.
次に 通った 所 は お 花屋 さん でした 。
つぎに|とおった|ところ|は|お|はなや|さん|でした
next|passed|place|topic marker|honorific prefix|flower shop|Mr/Ms|was
The next place I passed was a flower shop.
すごく きれいで 、変わった お花 が いっぱい ありました 。
すごく|きれいで|かわった|おはな|が|いっぱい|ありました
very|pretty and|unusual|flowers|subject marker|a lot|there was
It was really beautiful, and there were lots of unusual flowers.
最後 は マンション の 前 を 通り ました 。
さいご|は|マンション|の|まえ|を|とおり|ました
last|topic marker|apartment|attributive particle|front|object marker|street|passed
Finally, I passed in front of an apartment building.
マンション の 下 を よく 見る と 、かわいくて 、花びら が
マンション|の|した|を|よく|みる|と|かわいくて|はなびら|が
apartment|attributive particle|under|object marker|well|to see|and|cute and|petals|subject marker
When I looked closely under the apartment, I found a cute flower with only four petals.
4 枚 しか ない 変わった お 花 が ありました 。
まい|しか|ない|かわった|お|はな|が|ありました
counter for flat objects|only|not|unusual|honorific prefix|flower|subject marker|there was
It was a unique flower.
あと 、その 花 の 色 は 紫 で 、すごく 、すごく
あと|その|はな|の|いろ|は|むらさき|で|すごく|すごく
after|that|flower|attributive particle|color|topic marker|purple|and|very|very
Also, the color of that flower was purple, and I really, really liked it.
気 に 入りました 。
き||はいりました
So, I wrote about it in my essay.
だから 作文 に 書きました 。
だから|さくぶん|に|かきました
so|composition|at|wrote
That's why I wrote it in the composition.
SENT_CWT:AfvEj5sm=11.19 PAR_TRANS:gpt-4o-mini=5.52
en:AfvEj5sm
openai.2025-01-22
ai_request(all=48 err=0.00%) translation(all=40 err=2.50%) cwt(all=285 err=5.96%)