Методы когнитивного анализа семантики слова, Компьютерно-корпусный подход, Заботкиной В.И., 2019

Методы когнитивного анализа семантики слова, Компьютерно-корпусный подход, Заботкиной В.И., 2019.
   
   Данная монография представляет собой пример интегрированной методологии в двух современных научных парадигмах: когнитивной и корпусной. В ней решаются общие вопросы методологии когнитивного анализа семантики слова на основе компьютерно-корпусных исследований. изложены результаты, объединенные единой целью — разработать или развить методы в области когнитивной семантики на базе корпусов. Авторы используют Национальный корпус русского языка. Британский национальный корпус и ряд других корпусов. Впервые представлена методология создания мультимодального русскоязычного эмоционального корпуса, включающего материалы вербальной и невербальной коммуникации.
Книга рассчитана на лингвистов, специалистов в области компьютерной и корпусной лингвистики, семиотики, когнитивной психологии и психолингвистики.
Монография адресована не только ученым, но и преподавателям русского и английского языков, бакалаврам, магистрам и аспирантам гуманитарных дисциплин.

Методы когнитивного анализа семантики слова, Компьютерно-корпусный подход, Заботкиной В.И., 2019


ЧТО ЯВЛЯЕТСЯ ДОКАЗАТЕЛЬСТВОМ В ЛИНГВИСТИКЕ?
Приобретение информации должно быть прозрачным и верифицируемым. Следование этому принципу стало простым в связи с созданием больших по объему совокупностей языкового материала (корпусов). Под лингвистическим корпусом понимается представленный в электронном виде, унифицированный, структурированный, размеченный. филологически компетентный массив языковых данных, предназначенный для решения конкретных лингвистических задач [Захаров 2005].

Цель данного параграфа состоит в сравнении двух направлений в использовании языковых корпусов в лингвистических исследованиях: corpus-based и corpus-driven. Перевод данных терминов на русский язык оказывается многословным и нескладным: основанные на корпусе исследования (corpus-based) и исследования, движимые корпусными данными (corpus-driven). Поэтому и в заглавии параграфа, и в его тексте будут использоваться английские термины.

В результате даже поверхностного ознакомления с опытом применения корпусных данных в лингвистическом исследовании становится очевидным, что эти профилированные нами направления исследования противопоставляются условно и что их на самом деле гораздо больше. Однако лингвисту, приступающему к рассмотрению проблемы, изначально следует определиться, какой подход к обработке данных будет практиковаться или к какому он или она тяготеет в большей степени.

ОГЛАВЛЕНИЕ.
Предисловие (Ред. д.ф.н. проф. В. И. Заботкина).
Глава 1. От интеграционного вызова в когнитивной науке к интегрированной методологии (В. И. Заботкина).
Глава 2. Использование лингвистических корпусов при решении семантических проблем (Е Е. Голубкова).
Глава 3. Разработка методологии когнитивного анализа многозначного слова (Е. Л. Боярская).
Глава 4. Корпусные методы исследования сложных случаев полисемии (Л/ А. Кронгауз).
Глава 5. Поиск и описание коммуникативов на основе Национального корпуса русского языка (И. А. Шаронов).
Глава 6. Исследование структуры ментального лексикона: вклад компьютерно-корпусной лингвистики (Е. М. Позднякова. Е. В. Суворина).
Глава 7. Концептуальный анализ семантики эмоционального лексикона с опорой на корпусные данные (О.О. Заячковская).
Глава 8. Когнитивные сдвиги в семантике темпоральных лексем: корпусный аспект (М. Н. Коннова).
Глава 9. Методология и методы разработки мультимодальных корпусов (А. А. Котов).
Заключение.



Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Методы когнитивного анализа семантики слова, Компьютерно-корпусный подход, Заботкиной В.И., 2019 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать pdf
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить эту книгу



Скачать - pdf - Яндекс.Диск.
Дата публикации:





Теги: :: :: ::


Следующие учебники и книги:
Предыдущие статьи:


 


 

Книги, учебники, обучение по разделам




Не нашёл? Найди:





2022-01-22 00:04:45