CC BY
53
https://doi.org/10.30853/filnauki.2018-7-2.18
Бирюлина Екатерина Андреевна
КОРПУСНО-ОРИЕНТИРОВАННЫЙ ПОДХОД В ИССЛЕДОВАНИИ КИТАЕЯЗЫЧНОГО ДИСКУРСА (НА ПРИМЕРЕ НОВОСТНЫХ СТАТЕЙ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ ТЕМАТИКИ)
В статье рассматривается эффективность применения корпусно-ориентированных методов для выполнения дискурс-анализа на материале китайского языка. Исследование проводится посредством инструментов системы "Sketch Engine" на базе китаеязычных новостных статей экологической тематики. Углубленное изучение применения инструментов "Thesaurus", "Sketch diff' и "Word sketch" позволило установить возможности тестируемого корпусного менеджера для анализа языков изолирующего типа, а также определить наиболее адекватные способы применения функциональных элементов данной системы. Адрес статьи: www.gramota.net/materials/2/2018/7-2/18.html
Источник
Филологические науки. Вопросы теории и практики
Тамбов: Грамота, 2018. № 7(85). Ч. 2. C. 298-303. ISSN 1997-2911.
Адрес журнала: www.gramota.net/editions/2.html
Содержание данного номера журнала: www .gramota.net/mate rials/2/2018/7-2/
© Издательство "Грамота"
Информация о возможности публикации статей в журнале размещена на Интернет сайте издательства: www.gramota.net Вопросы, связанные с публикациями научных материалов, редакция просит направлять на адрес: [email protected]
Список источников
1. Прунч Э. Пути развития западного переводоведения. От языковой асимметрии к политической. М.: Р.Валент, 2015. 512 с.
2. Buesa Gómez C. Enfoques transculturales de la traducción literaria // Cultura sin fronteras, Encuentros en torno a la traducción. Alcalá de Henares: Universidad de Alcalá de Henares, 1995. P. 32-41.
3. Carbonell i Cortés O. Traducir al Otro: Traducción, exotismo, post-colonialismo. Cuenca: Ed. de la Universidad de Castilla-La Mancha, 1997. 190 p.
4. Even-Zohar 1 La posición de la literatura traducida en el polisistema literario // Teoría de los Polisistemas (Estudio introductorio, compilación de textos y bibliografía por Montserrat Iglesias Santos). Madrid: Arco, 1999. P. 223-231.
5. Hatim B., Mason I. Teoría de la traducción: una aproximación al discurso (traducción: Salvador Peña). Barcelona: Editorial Ariel, 1995. 336 p.
6. Herrero Rodes L. La traducción entre culturas: la traducción de los marcadores culturales específicos en la novela angloindia de la década de los noventa: Tesis Doctoral. Universidad de Alicante, 1999. 503 p.
7. Mayoral Asensio R. La traducción de la variación lingüística [Электронный ресурс]. URL: http://uvadoc.uva.es/handle/ 10324/22133 (дата обращения: 20.01.2018).
8. Nida E., Taber Ch. La traducción: Teoría y práctica. Madrid: Ediciones Cristiandad, 1986. 267 p.
9. Reiss K., Vermeer H. Fundamentos para una teoría funcional de la traducción (traducción de Sandra García Reina y Celia Martín de León). Madrid: Ediciones Akal, 1996. 206 p.
10. Schleiermacher F. Sobre los diferentes métodos de traducir (traducción y comentarios de Valentín García Yebra). Madrid: Gredos, 2000. 141 p.
11. The Manipulation of Literature. Studies in Literary Translation / ed. by T. Hermans. L.: Croom Helm, 1985. 249 p.
12. Toury G. La naturaleza y el papel de las normas en la traducción // Teoría de los Polisistemas (Estudio introductorio, compilación de textos y bibliografía por Montserrat Iglesias Santos). Madrid: Arco, 1999. P. 233-256.
13. Translation, History and Culture / ed. by S. Bassnett and A. Lefevere. L.: Pinter Publishers, 1990. 133 p.
14. Venuti L. The Translator's Invisibility: а History of Translation. L. - N. Y.: Routledge, 2004. 313 p.
15. Vidal Claramonte M. Carmen África. Traducción, manipulación, desconstrucción. Salamanca: Ediciones Colegio de España, 1995. 135 p.
ON THE "CULTURAL TURN" IN CONTEMPORARY TRANSLATION STUDIES
Bagdasaryan Asmik Grigor'evna, Ph. D. in Philology, Associate Professor Yerevan State University, the Republic of Armenia h. [email protected]
The article is devoted to studying the problems of correlation between culture and translation, which are newly interpreted in some modern theories of translation, where particular importance is attributed to historical and cultural context, ideology and manipulation. Special attention is given to the notions of polysystem and norm that have significantly changed prospects for further translation studies. The author also touches upon the issues related to the perception of translation, when translation is a transfer of not linguistic material, but certain cultural, ideological and/or political content from one language to another.
Key words and phrases: translation studies; cultural turn; cultural conceptions of translation; manipulation; polysystem; norm; "translator's invisibility"; postcolonialism; linguistic and cultural factors.
УДК 811.581.11 Дата поступления рукописи: 18.04.2018
https://doi.org/10.30853/filnauki.2018-7-2.18
В статье рассматривается эффективность применения корпусно-ориентированных методов для выполнения дискурс-анализа на материале китайского языка. Исследование проводится посредством инструментов системы "Sketch Engine " на базе китаеязычных новостных статей экологической тематики. Углубленное изучение применения инструментов "Thesaurus", "Sketch diff' и "Word sketch" позволило установить возможности тестируемого корпусного менеджера для анализа языков изолирующего типа, а также определить наиболее адекватные способы применения функциональных элементов данной системы.
Ключевые слова и фразы: корпусная лингвистика; массмедийный дискурс; экологический дискурс; тезаурус; дистрибутивный тезаурус; дискурс-анализ; китайский язык.
Бирюлина Екатерина Андреевна
Сибирский федеральный университет, г. Красноярск [email protected]
КОРПУСНО-ОРИЕНТИРОВАННЫЙ ПОДХОД В ИССЛЕДОВАНИИ КИТАЕЯЗЫЧНОГО ДИСКУРСА (НА ПРИМЕРЕ НОВОСТНЫХ СТАТЕЙ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ ТЕМАТИКИ)
Существующие на данный момент тенденции указывают на то, что современные лингвистические исследования все чаще проводятся при помощи методов корпусной лингвистики. Использование методов компьютерной и корпусной лингвистики позволяет «ускорить процесс получения языкового материала, увеличить объём информации, а также упростить процесс её обработки при помощи специализированных компьютерных программ» [6, с. 232]. Широкий выбор платформ, функционирующих на базе европейских языков, позволяет западным и отечественным языковедам повсеместно применять инструментарий корпусной
лингвистики в своих трудах [1; 3; 4; 7]. Однако платформы, работающие с языками изолирующего типа, в частности с современным китайским языком, разработаны в меньшей степени.
Гипотетически подобного рода ситуация может быть вызвана тем, что в процессе разработки корпусных менеджеров возникают трудности, вызванные лексико-грамматическим строем китайского языка [8]. В связи с этим актуальным является проверить эффективность применения аналогичной платформы для анализа статей на китайском языке.
Научная новизна заключается в применении корпусно-ориентированных методов на материале китае-язычных новостных статей. Цель данного исследования - показать результаты проведения анализа экологического дискурса при помощи корпусного менеджера Sketch Engine.
Особенностью системы Sketch Engine является широкий набор инструментов, позволяющих машинным способом осуществить дистрибутивно-статистический анализ, что, в свою очередь, значительно снижает времязатраты на проведение аналогичного анализа лингвистом вручную [2].
В качестве инструмента для создания корпуса был использован инструмент системы Sketch Engine под названием WebBootCaT, который позволяет сформировать корпус текстов, опираясь на один из нижеперечисленных параметров - ключевые слова (инструмент Seed words), ссылки на интернет-источники (инструмент URLs) или определенный интернет-сайт (Website) [9]. В рамках данного исследования был выбран инструмент Seed words, при этом в качестве ключевых слов были использованы 11 терминов экологической тематики на китайском языке, а именно: ЩШ - окружающая среда, ЬШ - загрязнение, ^^ - экология, #ЬШ - нулевая степень загрязнения, Ш^Ш - отходы, tnb - борьба с загрязнением, ЖЬШ - загрязнение воды, ХЧЬШ - загрязнение воздуха, ЖШЬШ - загрязнение почвы, ШЖ - выбросы, - экологи-
ческая цивилизация.
Следующим этапом стал отбор предложенных системой Sketch Engine сайтов, на базе которых был сформирован корпус текстов. Здесь необходимо отметить, что в фокусе данного исследования находится экологический дискурс в новостной сфере, поэтому нами были выбраны исключительно новостные сайты. Всего было отобрано более 10 сайтов, среди которых присутствуют как официальные электронные версии печатных государственных новостных издательств, так и непартийные новостные сайты. В результате полученный корпус составил 285 статей по экологической тематике, общим объемом слов - 493 837 лексических единиц.
В рамках данного исследования нами были применены три из пяти предложенных инструментов, а именно функция автоматического построения тезауруса Thesaurus, инструмент для выявления сходства и различия в сочетаемости пар слов Sketch diff, а также инструмент для выявления лексических коллигиаций Word sketch [2, с. 128]. В качестве анализируемой лексической единицы был выбран термин ЩШ хуаньцзин «окружающая среда». Данный термин не является узкоспециализированным, что повышает его частотность в новостных текстах экологической тематики. Кроме того, слово ЩШ хуаньцзин является смысловым ядром, что позволяет нам также проанализировать сложившееся представление об окружающей среде в Китае.
В рамках данного исследования, прежде всего, была поставлена задача создать дистрибутивный тезаурус для ключевого слова ЩШ хуаньцзин при помощи инструмента системы Thesaurus. В Таблице 1 полученные данные представлены в трех столбцах, в которых под термином Lemma понимается «словоформа», под термином Score - коэффициент семантической близости лексической единицы с ключевым словом, под термином Freq - частота встречаемости лексической единицы в корпусе.
Таблица 1. Дистрибутивный тезаурус для ключевого слова ЩШ
Lemma Score Freq
0,280 4,011
±ш 0,269 3,389
ЬШ 0,234 6,378
0,220 1,422
Мй 0,215 1,147
0,214 2,423
ЙШ 0,196 1,353
Ш 0,188 986
ХЧ 0,178 1,391
Ж 0,177 1,573
££ 0,170 608
ш 0,165 2,081
0,162 2,254
m 0,162 2,269
0,160 1,740
ш 0,155 1,149
ш 0,155 754
ta 0,147 1,079
0,140 1,456
0,137 335
Lemma Score Freq
ЬШШ 0,137 1,440
да 0,136 1,245
ЙЖ 0,133 1,566
ЬЖ 0,124 847
шш 0,121 1,165
шшш 0,119 871
ЖМ 0,118 414
0,116 1,007
Ш 0,116 795
шш 0,114 1,308
ЖЬШ 0,112 487
^ 0,112 1,058
0,111 338
0,111 761
m 0,109 679
шш 0,109 984
шш 0,108 941
шш 0,106 724
Шй 0,104 970
Яй 0,099 638
Lemma Score Freq
±Ä 0,098 505
0,098 628
еж 0,097 1,202
0,097 850
0,096 680
IS 0,095 658
ШЖ 0,095 1,838
ш 0,094 851
0,093 649
0,091 397
0,090 279
^ffi 0,090 521
0,089 353
ШШ 0,088 620
тш 0,088 668
ш 0,087 576
ш 0,087 1,186
шш 0,086 648
as 0,085 516
шж 0,083 1,238
Анализ полученных данных показал, что большинство автоматически отобранных лексических единиц обладают низким коэффициентом семантической схожести с ключевым словом. Как мы можем видеть, максимальный полученный показатель равен 0,280 (при установленном системой Sketch Engine максимально допустимом коэффициенте, равном 1). Необходимо также указать, что наибольшая частота встречаемости терминов составила 6 378, минимальная частота равняется 335.
С целью верификации отобранных системой лексических единиц необходимо изучить релевантные материалы по экологической тематике, а также толковые словари китайского языка с целью выделения семантики термина ЩШ, в результате чего, отталкиваясь от установленной дефиниции, определить действительную степень семантической схожести лексических единиц с ключевым словом. Согласно словарной статье, опубликованной в «ШЖМЛ» («Онлайн-словарь слов и словосочетаний Байду»), термин ЩШ хуаньцзин имеет три основных значения:
1) ШЙШ^; 2) тШЖ.Ш^ШЯ; 3) ЖМШ^^^ШШШШ^ЩШ [10]. / 1) окружающая местность; 2) окружающая обстановка, воздействие или же влияние; 3) пространство, в котором обитает человек, а также различные природные факторы, которые могут прямо или косвенно влиять на жизнь и развитие человека (здесь и далее перевод автора статьи. - Е. Б.).
При этом в качестве синонимичной лексической единицы в словарной статье указывается Мй цинкуан -«обстановка», в то время как в созданном дистрибутивном тезаурусе в аналогичном статусе выступает термин ^^ шэнтай, который можно перевести на русский язык как «экология». Таким образом, данный термин является контекстным синонимом для ключевого слова в рамках отобранного корпуса текстов экологической тематики.
Остальные 59 терминов, предложенные инструментом Thesaurus, обладают меньшей степенью семантической схожести. Изучение данных лексических единиц показало, что их можно разделить на три основные семантические группы - «Лексика экологической тематики», «Административная и политическая лексика» и «Прочая лексика».
На ближней периферии находится группа «Лексика экологической тематики», к которой можно отнести следующие термины: ^^ - экология, - почва, ^Ш - загрязнение, Щ® - охрана окружающей среды,
- охранять, WM. - ресурсы, - кислород, - профилактика, - отходы, - водная масса, /Ж^Ш - загрязнение воды, ШШ - мусор, ЖМ - качество воды, - отходы, ^Ж - сточные воды, ^Ш^ - загрязняющие вещества, ±Ш - земля, - воздух, - риск, ЩШ - возделываемые земли,
- здоровье, Ж - вода, MS - качество, ^^ - безопасность, ШШ - ресурсы, ШЖ - выбросы. Соответственно, кроме вышеуказанного термина ^^ - экология, эти лексические единицы не представляется возможным назвать семантически близкими к ключевому слову ЩШ хуаньцзин. При этом к данной семантической группе также относится лексема ^Ш - загрязнение, которую инструмент Thesaurus маркировал как наиболее частотную. Данное слово находится на третьем месте в тезаурусе и обладает достаточно высоким коэффициентом семантической близости. Тем не менее ручной семантический анализ лексемы «загрязнение» показал, что данное слово не является синонимом «окружающей среды».
Ко второй группе «Административная и политическая лексика» можно отнести такие термины, как: ШШ - экономика, ШЖ - строить, ^пШ - управлять, ^^ - предприятие, ШШ - система, ШШ - управлять,
- город, ШШ - страна, - работа, - объект, ^^ - производить, - общество, ^^ - производство, Щ.Ш - правительство, Ш^О - план, - стандарт, ^^ - сельское хозяйство, IfM - инженерные работы, КЯ - проверять, ff^ - отрасль, ^^ - мероприятие, ШШ - меры, - система, ШЖ - восстанавливать, - технологии, ^^ - жизнь, ЖМ - развивать, - цивилизация, ШК - регион, КЩ -район. Семантический анализ показал, что данная лексика политически маркирована, релевантна для текстов экологической тематики, а также адекватна для китайских публицистических статей. Тем не менее ее нельзя определить как семантически близкую для ключевого слова. В свою очередь, на это также указывает показатель Score - подавляющее большинство лексики данной группы располагается в промежутке от 1 до 2 (при максимально возможной величине, равной 10).
В рамках анализа группы «Административная и политическая лексика» необходимо отметить проблему, которая возникла в полученном тезаурусе: 6 лексических единиц (ШЖ - строить, ^пШ - управлять, ШШ - управлять, ^^ - производить, ШЖ - восстанавливать, ЖМ - развивать) являются предикатами, в то время как ключевое слово ЩШ хуаньцзин в зависимости от контекста может быть субъектом или объектом.
К последней группе «Прочая лексика» мы считаем возможным отнести оставшиеся лексические единицы: - проблема, Ä^ - ключевой пункт, ^Ш - аспект, äfM - процесс. Несмотря на то, что данные слова абсолютно не соотносятся семантически с ключевым словом, инструмент Thesaurus установил коэффициент семантической близости двух лексических единиц из четырех с ключевым словом равным 0,155 у слова и 0,104 у слова Ä^, что можно считать относительно высоким показателем в рамках нашего тезауруса. Предположительно, причиной подобной ошибки могла стать частотность употребляемости слов «проблема» и «ключевой пункт» (1 149 и 970 соответственно).
Таким образом, среди отобранной инструментом системы Thesaurus лексики меньше половины (26 лексических единиц) возможно отнести к семантической группе «Экология», при этом только одно слово - экология) можно назвать синонимом для ключевого словаЩШ хуаньцзин. Подавляющее большинство лексических
единиц - 33 слова из 60 - семантически не связаны с темой «Экология». Соответственно, данный инструмент системы оказался малоэффективен для построения дистрибутивного тезауруса на базе китаеязычных текстов. Возможно, что подобный результат является следствием недостаточно большого объема корпуса текстов.
Тем не менее, поскольку инструмент системы Thesaurus анализирует парадигматические отношения между лексическими единицами, а также определяет частоту их встречаемости в корпусе, на основании полученного дистрибутивного тезауруса возможно выделить основные проблемные темы, существующие в китайской экологии. Так, если рассмотреть группу «Лексика экологической тематики», можно заметить, что часть лексических единиц указывает на сферу загрязнения, а именно загрязнение воды - водная масса, - загрязнение воды, жЖМ - качество воды, ^Ж - сточные воды, Ж - вода), загрязнение почвы
(ЖШ - почва, ЖШ - земля, ЩШ - возделываемые земли) и загрязнение воздуха - воздух, ХЧ, - кислород). В дальнейшем подобное разделение упростит систематизацию материала, который исследователь может дополнительно отбирать вручную.
По причине того, что система Sketch Engine выделила слова ЩШ хуаньцзин и Ж^ шэнтай в качестве семантически близких, следующим шагом в анализе стало использование инструмента для выявления сходства и различия в сочетаемости пар слов Sketch diff. В рамках данной работы мы рассмотрим сочетаемость в парах «субъект - предикат» (Таблица 3) и «предикат - объект» (Таблица 2). В размещенных ниже Таблицах 2, 3 и 4 полученные лексические единицы располагаются в столбцах под названием Objectof и Subject of, в которых под данными терминами понимаются предикативно--объектные отношения и субъектно-предикативные отношения соответственно.
Таблица 2. Сочетаемость в паре «предикат - объект»
Object of 716 96 0,11 0,02
53 0 10,8 --
ШЙ 30 0 9,7 --
ш 21 0 9,2 --
£ 16 0 9,2 --
12 0 8,9 --
т 16 0 8,8 --
МП 9 0 8,6 --
шш 14 0 8,6 --
Object of 716 96 0,11 0,02
т 5 0 7,8 --
ЩШ 5 0 7,8 --
ш 7 0 7,8 --
шш 5 0 7,7 --
m 10 0 8,4 --
13 0 8,3 --
13 0 8,3 --
7 0 8,3 --
Object of 716 96 0,11 0,02
шж 11 0 8,2 --
to® 13 0 8,1 --
7 0 8,1 --
жш 6 0 7,8 --
up 59 6 10,9 9,0
ж 6 4 7,7 8,7
шж 0 9 и 93
жж 0 4 ~ 96
« 0 5 ц 10,6
Таблица 3. Сочетаемость в паре «субъект - предикат»
Subject of 436 92 0,07 0,02
MM 28 0 10,9 --
ШЙ 37 0 10,8 --
шш 16 0 10,2 --
шш 16 0 9,7 --
UP 12 0 9,6 --
шш 11 0 9,6 --
15 0 9,4 --
#т 13 0 9,3 --
9 0 9,3 --
9 0 9,3 --
9 0 9,1 --
шш 14 0 8,9 --
Subject of 436 92 0,07 0,02
as 6 0 8,7 --
ж^ 6 0 8,7 --
№Ж 6 0 8,6 --
жм 8 0 8,4 --
ш 6 0 8,3 --
ят 4 0 8,2 --
ш 4 0 8,2 --
ш 4 0 8,2 --
5 0 8,0 --
19 4 10,0 8,9
12 6 9,6 10,4
шж 8 16 8,3 10,1
№Ж 0 14 - 11,6
В Таблицах 2 и 3 полужирным шрифтом отмечены предикаты, которые сочетаются со словом ЩШ хуаньцзин; нижним подчеркиванием отмечены предикаты, которые сочетаются со словом Ж^ шэнтай; обычным шрифтом отмечены предикаты, которые сочетаются с обоими словами. Согласно полученным результатам, за исключением 5 случаев, употребление ключевых слов с предикатом не пересекается.
Последним этапом в нашем исследовании является анализ работы инструмента системы для выявления коллигиаций Word sketch. В качестве ключевого слова также был выбран термин ЩШ хуаньцзин. Особый интерес для нас представляла пара «предикат + объект», так как в результате анализа использованных предикатов можно сделать вывод о динамике изменения текущей экологической обстановки КНР. В Таблице 4 предикаты располагаются по частотности употребления - от большего показателя к меньшему.
Из Таблицы 4 видно, что полученные предикаты возможно разделить на две группы - смысловые и вспомогательные. Наличие вспомогательных глаголов в полученной выборке может являться следствием «неразвитости словообразовательной и словоизменительной морфологии китайского языка, в котором выделение грамматических классов слов преимущественно опирается на синтаксические критерии» [5, с. 140], следовательно, в данной системе могли быть не учтены данные особенности.
Таблица 4. Степень сочетаемости предикатов с ключевым словом ЩЩ
Object of
11,24
ШЯ 59 10,90
ШЯ ЩЩ
53 10,83
30 9,69
М ЩЩ
21 9,23
^Ш ЩЩ
£ 16 9,19
£ М ЩЩ
ШЩ 12 8,95
Object of
11,24
Я 16 8,76
9 8,63
ШШ 14 8,58
ЖЙ Й ЩЩ ШШ Ш ^Ш^ W
10 8,45
ЩЩ m
13 8,33
7ШШ Ши, « ш щщ да
ffS 13 8,33
7 8,29
11 8,21
Object of
11,24
i® 13 8,13
7 8,10
ЖШ 6 7,83
т 5 7,80
ш 7 7,77
5 7,77
ШЩ 5 7,74
i± 6 7,72
ШЙ 8 7,53
ЙЛ 5 7,47
5 7,44
В рамках данного исследования нас интересуют смысловые глаголы, к которым можно отнести 25 лексических единиц: ШЯЯ - защищать, - улучшать, ^^ - создавать, ^Ш - загрязнять, ШЩ - разрушать, М^ - реагировать на что-либо, ШШ - выпускать (о выбросах), ^^ - производить, - реализовывать, ^М - развивать, ^^ - пополнять, - учреждать, i® - усиливать, - предотвращать, ЖШ - развивать (идеи), й'Щ - создавать, ШЩ - причинять ущерб, ШЙ - содействовать, ЙЛ - входить, ^Й - устанавливать. В свою очередь, их также можно разделить на следующие смысловые группы:
- отрицательное воздействие на окружающую среду: ^Ш - загрязнять, ШЩ - разрушать, ШШ - выпускать (о выбросах), ШЩ - причинять ущерб;
- положительное воздействие на окружающую среду: - улучшать;
- общественно-политическая лексика: ШЯ - защищать, ^^ - создавать, М^ - реагировать на что-либо, ^^ - производить, - реализовывать, ^М - развивать, ib^ - пополнять, - учреждать, iP® - усиливать, - предотвращать, ЖШ - развивать (идеи), й'Щ - создавать, ШЙ - содействовать, ЙЛ - входить, ^Й - устанавливать.
Превалирующее большинство лексических единиц относится к группе «Общественно-политическая лексика», что позволяет сделать вывод о проникновении политического дискурса КНР в сферу экологического дискурса. Присутствие данных предикатов в текстах создает у реципиента впечатление об активной деятельности правительственных органов, направленной на предотвращение экологических кризисов.
Второй по количеству предикатов является семантическая группа «Отрицательное воздействие на окружающую среду», что позволяет предположить, что текущая экологическая ситуация еще не была стабилизирована. На это также указывает показатель частотности - у трех из четырех лексических единиц показатель выше 10. К семантической группе «Положительное воздействие на окружающую среду» оказалось возможным отнести только 1 лексическую единицу. Тем не менее высокая частотность (53 пункта) указывает на то, что улучшения в экологии присутствуют.
Соответственно, анализ предикатов, выступающих парой для ключевого слова ЩЩ окружающая среда, показал, что на базе корпуса статей экологического дискурса у реципиента создается динамическое представление об окружающей среде как об объекте непосредственного контроля правительства КНР, в процессе деятельности которого улучшается общая экологическая обстановка, несмотря на присутствие некоторых негативных факторов. При этом предикаты из семантической группы «Общественно-политическая лексика» обладают исключительно положительной коннотацией, что может являться результатом цензуры официальных каналов СМИ.
Таким образом, в рамках данной работы было рассмотрено применение корпусно-ориентированных методов для проведения дискурс-анализа посредством системы Sketch Engine, при этом базисом стало использование трех инструментов системы - Thesaurus, Sketch diff и Word sketch. Применение данных инструментов показало, что тестируемая система не может считаться максимально эффективной для изучения экологического дискурса КНР. В первую очередь, такие недостатки работы системы, как включение в выходные данные вспомогательных слов, а также проблемы с определением частеречной принадлежности лексических единиц вызваны особенностями лексико-грамматического строя языков изолирующего типа, к которым относится китайский язык. Подобные неточности в работе системы требуют дополнительной ручной выборки.
Тем не менее при анализе экологического дискурса система Sketch Engine может использоваться в следующих целях:
- выделение субдискурсов на базе тематического признака;
- описание вербализованного представления о текущем состоянии экологической ситуации Китая в СМИ;
- определение степени семантической близости лексических единиц.
Таким образом, мы считаем возможным применение инструментов системы Sketch Engine для проведения дискурсивного анализа текстов экологической тематики КНР, однако использование корпусно-ориентированных методов на базе системы Sketch Engine может считаться эффективным только при условии дополнительной ручной выборки, которая проводится исследователем. В дальнейшем, при совершенствовании работы системы, а также при расширении объема корпуса текстов, показатель эффективности работы может быть улучшен.
Список источников
1. Голубкова Е. Е. Использование лингвистических корпусов при решении семантических проблем // Методы когнитивного анализа семантики слова: компьютерно-корпусный подход / под общ. ред. В. И. Заботкиной. М.: Языки славянской культуры, 2015. С. 39-80.
2. Захаров В. П. Корпусно-ориентированный подход к построению тезаурусов и онтологий // Структурная и прикладная лингвистика. 2015. № 11. С. 123-141.
3. Колмогорова А. В., Горностаева Ю. А., Калинин А. А. Разработка компьютерной программы автоматического анализа и классификации поляризованных политических текстов на английском языке по уровню их манипулятив-ного воздействия: практические результаты и обсуждение // Политическая лингвистика. 2017. № 4 (64). С. 67-75.
4. Колмогорова А. В., Маликова А. В. Опыт тезаурусного моделирования способов объективации интерлингвокуль-турной картины мира (на материале произведений русских писателей-франкофонов) // Вестник Пермского университета. Российская и зарубежная филология. 2017. Т. 9. Вып. 2. С. 24-31.
5. Колпачкова Е. Н. Классы глагола, сочетаемость и типология // Вестник Санкт-Петербургского университета. Востоковедение и африканистика. 2009. № 1. С. 137-149.
6. Мамонтова В. В. Корпусная лингвистика в современной языковедческой парадигме // Актуальные вопросы современной науки. 2010. № 12. С. 230-238.
7. Скворцов О. Г. Компонентный анализ и корпусная методология при исследовании семантической сферы "light/darkness" в зарубежной лингвистике // Политическая лингвистика. 2010. № 2. С. 184-188.
8. Чистова Е. В. Симметрико-ориентированный подход в переводе терминологии брендинга (англо-русско-китайские параллели): монография. Красноярск: Сиб. федер. ун-т, 2014. 188 с.
9. Sketch Engine [Электронный ресурс]. URL: https://the.sketchengine.co.uk (дата обращения: 18.04.2018).
10. (Онлайн-словарь слов и словосочетаний Байду) [Электронный ресурс]. URL: https://dict.baidu.com (дата обращения: 18.04.2018).
CORPUS-ORIENTED APPROACH TO STUDYING THE CHINESE DISCOURSE (BY THE EXAMPLE OF NEWS ARTICLES ON ECOLOGICAL ISSUES)
Biryulina Ekaterina Andreevna
Siberian Federal University, Krasnoyarsk ekaterinabir2015@gmail. com
By the material of the Chinese language the article examines the efficiency of corpus-oriented methods in discourse analysis.
The study is conducted by the tools of the Sketch Engine system on the basis of Chinese news articles on ecological issues.
The comprehensive study of "Thesaurus", "Sketch diff' and "Word sketch" tools allowed the author to discover the potential
of the mentioned corpus manager for analyzing isolate languages and to identify the most efficient techniques to apply functional
elements of this system.
Key words and phrases: corpus linguistics; mass media discourse; ecological discourse; thesaurus; distributive thesaurus; discourse analysis; Chinese language.
УДК 811.112.2'37 Дата поступления рукописи: 04.04.2018
https://doi.org/10.30853/filnauki.2018-7-2.19
В статье анализируются условия варьирования контекстов "А auf В" / "А in В" и "А auf В" / "А an В" при описании экстралингвистической ситуации «Изображение на поверхности». При анализе учитывается тип задаваемого предлогом отношения в совокупности с допустимыми собственными свойствами участников данного отношения. Показан механизм варьирования, сделаны выводы о его многоступенчатой структуре. Описаны факторы, определяющие идентичность или предпочтение одного из предлогов в высказывании. Выявлены условия, при которых экстралингвистическая ситуация «Изображение на поверхности» теряет свою актуальность и «вписывается» в другую ситуацию. Уточнены семантические характеристики предлогов auf, in, an.
Ключевые слова и фразы: немецкий язык; предлог; семантика предлога; варьирование; идентичность; предпочтение; условное пространство.
Бойкова Ирина Борисовна, к. филол. н.
Московский педагогический государственный университет [email protected]
МЕХАНИЗМЫ ВАРИАТИВНОСТИ ПРЕДЛОГОВ (НА ПРИМЕРЕ ВАРИАТИВНОСТИ НЕМЕЦКИХ ПРЕДЛОГОВ AUF/IN И AUF/AN)
Колебания в выборе предлога, а также колебания в грамматических характеристиках окружения предлога при описании одинаковых или схожих экстралингвистических ситуаций изучаются отечественными и немецкими лингвистами. Возможности варьирования с различной степенью детализации комментируются
