Search citation statements
Paper Sections
Citation Types
Year Published
Publication Types
Relationship
Authors
Journals
У сучасному інформаційному суспільстві аналіз текстових матеріалів і визначення їх ключових особливостей мають велике значення в різних галузях науки, зокрема в корпусній лінгвістиці. Встановлено, що незважаючи на великий потенціал застосування методологій корпусів у різних галузях дослідження, досі існує потреба їхнього опанування для практичного застосування. Наявність великомасштабних комп'ютеризованих корпусів текстів, які було вдосконалено завдяки кращій цифровій інфраструктурі та технологічним досягненням, що відбуваються в епоху інформації, забезпечує базис для лінгвістичних досліджень. Проаналізовано спеціалізоване програмне забезпечення з потужними функціями оброблення та аналізу корпусів текстів, потрібних для здійснення лінгвістичних досліджень та його практичне використання у різних дослідженнях. Також з'ясовано, що не відсутність ефективних, потужних статистичних алгоритмів або алгоритмів машинного навчання, а доступ до них дослідників є вузьким місцем у розвитку підходів на основі корпусів і суміжних дисциплін. Наведено результати вивчення можливостей і методів використання корпусних інструментів для виявлення та аналізу ключових слів текстів щодо корпусної лінгвістики. Такі програмні інструменти, як корпусний менеджер AntConc та вебсистема Sketch Engine, мають важливе значення, надаючи можливість здійснювати різноманітні лінгвістичні дослідження, серед яких аналіз жанрових особливостей текстів. Дослідження проведено на підставі корпусу текстів, який нараховує 35 українських стрілецьких і повстанських пісень. Проаналізовано лексико-семантичні особливості ключових слів, встановлено їхні ролі в аналізі мови та детально вивчено функціонал корпусних інструментів для їхнього пошуку та аналізу. Запропоновано результати аналізу методів та інструментів, використаних для аналізу текстів стрілецьких і повстанських пісень, визначення ключових слів, виявлення основних тематичних і лінгвістичних ознак досліджуваних пісень. Для всебічного аналізу ключових слів використано функції Collocates, N-Grams та Word List у корпусному менеджері AntConc, а також функцію Keywords у вебсистемі Sketch Engine. Виявлено, що серед ключових слів найбільшу частоту вживання мають такі частини мови, як вигуки, сполучники і частки, що притаманно для фольклорних пісень. Ключові слова, подані іменниками, змальовують родинні зв'язки, військові будні та особисті почуття вояків. Досить значною є частка прикметників і дієслів. Також наявна велика кількість словоформ з пестливо-зменшувальними суфіксами у піснях цього жанру, що вказує на ніжне ставлення до описаних об'єктів. Отримані результати дослідження є важливим внеском у вдосконалення корпусної лінгвістики та комплексне використання програмних інструментів корпусного менеджера AntConc та вебсистеми Sketch Engine для аналізу ключових слів.
У сучасному інформаційному суспільстві аналіз текстових матеріалів і визначення їх ключових особливостей мають велике значення в різних галузях науки, зокрема в корпусній лінгвістиці. Встановлено, що незважаючи на великий потенціал застосування методологій корпусів у різних галузях дослідження, досі існує потреба їхнього опанування для практичного застосування. Наявність великомасштабних комп'ютеризованих корпусів текстів, які було вдосконалено завдяки кращій цифровій інфраструктурі та технологічним досягненням, що відбуваються в епоху інформації, забезпечує базис для лінгвістичних досліджень. Проаналізовано спеціалізоване програмне забезпечення з потужними функціями оброблення та аналізу корпусів текстів, потрібних для здійснення лінгвістичних досліджень та його практичне використання у різних дослідженнях. Також з'ясовано, що не відсутність ефективних, потужних статистичних алгоритмів або алгоритмів машинного навчання, а доступ до них дослідників є вузьким місцем у розвитку підходів на основі корпусів і суміжних дисциплін. Наведено результати вивчення можливостей і методів використання корпусних інструментів для виявлення та аналізу ключових слів текстів щодо корпусної лінгвістики. Такі програмні інструменти, як корпусний менеджер AntConc та вебсистема Sketch Engine, мають важливе значення, надаючи можливість здійснювати різноманітні лінгвістичні дослідження, серед яких аналіз жанрових особливостей текстів. Дослідження проведено на підставі корпусу текстів, який нараховує 35 українських стрілецьких і повстанських пісень. Проаналізовано лексико-семантичні особливості ключових слів, встановлено їхні ролі в аналізі мови та детально вивчено функціонал корпусних інструментів для їхнього пошуку та аналізу. Запропоновано результати аналізу методів та інструментів, використаних для аналізу текстів стрілецьких і повстанських пісень, визначення ключових слів, виявлення основних тематичних і лінгвістичних ознак досліджуваних пісень. Для всебічного аналізу ключових слів використано функції Collocates, N-Grams та Word List у корпусному менеджері AntConc, а також функцію Keywords у вебсистемі Sketch Engine. Виявлено, що серед ключових слів найбільшу частоту вживання мають такі частини мови, як вигуки, сполучники і частки, що притаманно для фольклорних пісень. Ключові слова, подані іменниками, змальовують родинні зв'язки, військові будні та особисті почуття вояків. Досить значною є частка прикметників і дієслів. Також наявна велика кількість словоформ з пестливо-зменшувальними суфіксами у піснях цього жанру, що вказує на ніжне ставлення до описаних об'єктів. Отримані результати дослідження є важливим внеском у вдосконалення корпусної лінгвістики та комплексне використання програмних інструментів корпусного менеджера AntConc та вебсистеми Sketch Engine для аналізу ключових слів.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.