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Example sentences including '正'
Heads Up
These sentences are mainly from the
Tanaka Corpus and Tatoeaba project.
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Everyone is not honest.
だれでもがみな正直とは限らない。
It is polite of this boy to greet me.
私に挨拶するなんてこの男の子は礼儀正しい子だね。
He lost his reason when he saw his house burn down.
彼は自分の家が焼け落ちるのを見て正気を失った。
A car drew up at the main gate.
車が正門のところへきて止まった。
Do what is right.
正しいことをしなさい。
We took lunch at noon.
私達は正午に弁当を食べた。
He has an eye for good English usage.
彼は正しい英語の使い方を良く知っている。
I think that, as he's using addictive substances like thinner, the chance of rehabilitation is low.
シンナーなどの常習性のある物をしてると言う事は、更正する可能性が低いと思います。
You didn't have to dress.
君は正装する必要は無かった。
Tell me the exact time when the next train will arrive.
次の列車が到着する正確な時刻を教えてください。
Which boy is Masao?
どちらの少年が正雄ですか。
You are right to a certain extent.
ある程度君の言い方は正しい。
We usually have lunch at noon.
私たちは、普通正午に昼食を食べます。
We cannot gainsay that he is honest.
彼が正直だということを否定できない。
It goes without saying that honesty is the best policy.
正直が最良の策であるという事は言うまでもない。
His action throughout was correct.
彼の行為は始めから終わりまで正しかった。
That baby will have slept five hours by noon.
あの赤ちゃんは、正午までで５時間眠っていたことになる。
Death is the antithesis of life.
死は生の正反対である。
We don't have time to finish checking the figures now, but we can go over them after lunch.
今はその数字が正しいかを調べる時間がありませんが、昼食後には調べることができます。
The taxi collided head-on with a dumpster truck and was badly crushed.
ダンプカーと正面衝突したタクシーはぐしゃぐしゃになった。
I can give you a copy of the report, but I can't vouch for its accuracy.
報告の写しをあげましょう、しかしその正確性は保証できません。
You have to judge the case without bias.
君はその問題を公正に判断しなければならない。
Him, honest? What a joke!
正直が聞いて呆れるよ。
I'm not sure if this is correct.
これが正しいかどうか自信がない。
To tell the truth, I felt lonely.
正直に言うと、私は孤独だった。
It is true in a sense.
ある意味でそれは正しい。
I doubt if he is honest.
彼が正直か私は疑っている。
He will have been working for five hours by noon.
彼は正午までで５時間ずっと働いていることになるだろう。
I will grant that you are right on this point.
この点についてはあなたが正しいと認めるよ。
Frankly speaking, I don't like her.
正直いって私は彼女が嫌いだ。
Does anyone have some liquid paper?
誰か修正液持ってない？
I consider her as an honest woman.
私は彼女を正直な女性だと思う。
I think that he is honest.
私は彼が正直だと思う。
You may be right, but we have a slightly different opinion.
あなたはたぶん正しいでしょう。しかし、私どもは少し違った意見を持っています。
The traveler fainted from hunger, but soon he came to.
その旅人は空腹のために気を失ったが、すぐに正気づいた。
Time will tell which is right.
時がたてばどちらが正しいかわかるでしょう。
Neither of the two answers are right.
その２つの答えはどちらも正しくない。
He's poor, but he's honest.
彼は貧しいが正直だ。
Please correct that.
そこを訂正してください。
I don't know exactly when he will arrive.
彼が正確に何時に着くのか私は知らない。
He answered incorrectly.
彼の答えは正確ではなかった。
A diametrically opposed kinship pattern is to be observed among certain South Sea Island communities.
南諸島のコミュニティの中にはまったくの正反対の血縁関係のパターンが観察されるであろう。
It is otherwise correct.
その他の点では正しい。
Whether you win or lose, you must play fair.
勝っても負けても、正々堂々プレイしなさい。
I don't like either of them.
私はどちらも正直ではない。
Your answer is correct.
あなたの答えは正しい。
If you want your workers to be happy, you need to pay them a decent wage.
従業員を満足させたいのであれば、彼らに適正賃金を支払わなければならない。
You may be right, but I am against your opinion.
君は正しいかもしれないが私は君の意見に反対する。
Tadashi has a soft voice.
正はやさしい声をしている。
Don't tell a lie. Be honest.
うそをつくな、正直であれ。
In my opinion, he is correct.
私の意見としては、彼は正しいと思います。
Honesty does not always pay. Such is the way of the world.
正直者が馬鹿を見ることもある。それが世の中だ。
She persists in saying that her analysis is correct.
彼女は自分の分析が正しいと言い張る。
From this point of view, you are right.
この見地からすると、君の言うことは正しい。
I guess you are right.
君が正しいと思うよ。
He is accurate in his judgement.
彼は判断が正確だ。
You're right.
あなたは正しい。
I concluded his judgement was right.
私は彼の判断は正しいと結論を下した。
He was impolite, not to say rude.
彼は無礼とまでは言わなくとも、礼儀正しくはなかった。
As he was an honest man, I employed him.
正直だったので、彼を雇った。
Please be polite.
礼儀正しくしてください。
We consider Tom to be honest.
私たちはトムが正直だと考える。
Honesty sometimes doesn't pay.
正直は時々割に合わない。
He bathed and dressed.
彼は入浴して正装した。
It's so easy to write good example sentences, that even if we accidentally delete a few good sentences in the process of getting rid of a whole lot of bad ones, I think we could drastically improve the quality of this corpus by doing a lot of deleting.
