Los nombres rotuladores: Un estudio de los rótulos cohesivos en artículos de investigación en inglés y español

Abstract

El propósito de este trabajo es presentar un estudio lingüístico-descriptivo de un grupo de nombres, que llamamos 'rotuladores', basado en un corpus de artículos de investigación de las ciencias agrarias escritos en inglés y en español. Nos interesa profundizar en los principales rasgos morfológicos, semánticos y pragmáticos de estos nombres rotuladores, que funcionan como núcleo nominal de los rótulos cohesivos, y presentar una propuesta para su ordenamiento semántico-conceptual. Los rótulos cohesivos son sintagmas nominales empleados como recursos conectivos que organizan y dan unidad a los textos al encapsular y rotular conceptualmente segmentos textuales, establecer enlaces extraoracionales y textualizar la función organizativa e interpersonal de los textos (por ej., this complex process, la misma tendencia). Los resultados indican que los nombres rotuladores son principalmente nominalizaciones deverbales, poseen significados generales, representan entidades de segundo y tercer orden, pueden tener carga valorativa para comunicar actitud y evaluación, y pueden ser de naturaleza metadiscursiva para orientar la organización del texto. Estas propiedades convierten a los nombres rotuladores en componentes centrales de los rótulos cohesivos en inglés y en español.

Factual Shell Noun Constructions in Discourse

“…Consequently, we also aim to contribute to the debate on whether SNs with similar semantic features attract similar constructions. The study was conducted on a corpus in Spanish, a language in which research on SNs, mostly called encapsuladores, has reached a considerable degree of expansion and complexity in the last few decades (Borreguero, 2006;Borreguero & Octavio de Toledo, 2007;Llamas, 2010;Izquierdo-Alegría & González-Ruiz, 2013;Dam, 2014;López Samaniego, 2014;Ribera & Marín, 2018;Muñoz & Ciapuscio, 2019;González-Ruiz & Izquierdo-Alegría, 2020;López-Mora & García-Aguiar, 2020;Urizar-Ocampo & Rodríguez-Sánchez, 2022).…”

English Semantic Analysis Algorithm and Application Based on Improved Attention Mechanism Model

“…Currently, machine translation research is not limited to the syntactic and semantic analysis of a single sentence, but it also requires a thorough examination of language's internal laws as well as an examination of various types of contextual information such as sentence groups, paragraphs, chapters, and genres [7]. e English translation system saves the collected translated materials in the system database; after semantic detection of the included language, information feature extraction, and word and semantic analysis in a specific context [8], it finally feeds back the results to the users.…”