CC BY
33
УДК 81'33
DOI: 10.15593/2224-9389/2022.1.3
Ю.В. Богоявленская
Поступила: 03.02.2022 Одобрена: 12.03.2022 Принята к печати: 15.04.2022
Уральский федеральный университет, Екатеринбург, Российская Федерация
Петрозаводский государственный университет, Петрозаводск, Российская Федерация
ПРИМЕНЕНИЕ СЕРВИСА ANTCONC В ИССЛЕДОВАНИИ СИНТАГМАТИЧЕСКОЙ СОЧЕТАЕМОСТИ (НА ПРИМЕРЕ АДЪЕКТИВНЫХ КОЛЛОКАЦИЙ С КОМПОНЕНТАМИ «CORONAVIRUS» И «COVID-19» ВО ФРАНЦУЗСКОМ ЯЗЫКЕ)
В статье изучаются адъективные коллокации с компонентами «Coronavirus» и «COVID-19» при помощи сервиса AntConc. Коллокации рассматриваются как статистически устойчивые словосочетания, причем как фразеологизированные, так и свободные. Разработана методика работы с сервисом AntConc для изучения коллокаций, включающая четыре этапа: 1) сбор эмпирического материала; 2) загрузка коллекций текстов в сервис и настройка параметров; 3) выработка критериев отбора единиц анализа и его осуществление; 4) анализ материала и описание его результатов. Установлено, что «коронавирусные» лексемы имеют тенденцию к совместной встречаемости с 11 прилагательными. Выявлены две лексико-синтаксические модели сочетаемости лексем «Coronavirus» и «COVID-19» с прилагательными. Тестирование сервиса AntConc дало в целом положительные результаты. Он позволяет выявлять коллокации, ранжировать их по частотности или степени типичности, наблюдать конкретные реализации коллокаций, анализировать их ограничения. Преимуществами сервиса AntConc являются также возможность самостоятельного выбора исследовательской коллекции, простой в использовании пользовательский интерфейс, возможность работы с конструкциями разной сложности. Исследователям необходимо обратить внимание на следующие недостатки: большое количество «шума», невозможность сведения всех выявленных словоформ к одной лемме и сохранения текстов в сервисе, а результатов выборки - в текстовых приложениях, неудобство копирования примеров напрямую из сервиса. Подчеркивается необходимость обеспечения достаточного объема коллекции текстов, используемой для решения поставленных задач. Приложение может применяться как для проведения исследований, так и для работы со студентами на практикумах по корпусной лингвистике.
Ключевые слова: коллокация, синтагматическая сочетаемость, сервис AntConc, корпусная лингвистика, коронавирус, французский язык.
Эта статья доступна в соответствии с условиями лицензии / This work is licensed under Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0).
Y.V. Bogoyavlenskaya Received: 03.02.2022
Accepted: 12.03.2022
Ural Federal University, Published: 15.04.2022
Yekaterinburg, Russian Federation Petrozavodsk State University, Petrozavodsk, Russian Federation
APPLICATION OF ANTCONC TO STUDY SYNTAGMATIC CO-OCCURRENCE (BASED ON ADJECTIVAL COLLOCATIONS WITH COMPONENTS 'CORONAVIRUS' AND 'COVID-19' IN FRENCH)
This article is devoted to the study of adjectival collocations with the components 'coronavirus' and 'COVID-19' using the AntConc application. Collocations are considered as statistically stable combinations, both phraseologized and free. A technique for working with the AntConc for studying collocations has been developed. It includes four stages: 1) collecting empirical material; 2) uploading text collections into the service and setting parameters; 3) developing criteria for selecting units of analysis and its implementation; 4) analysing the material and describing the results. It has been found that 'coronavirus' lexemes tend to co-occur with 11 adjectives. Two lexical-syntactic models of compatibility of the lexemes 'coronavirus' and 'COVID-19' with adjectives have been identified. Testing of AntConc gave generally positive results. It allows the researchers to identify collocations, rank them by frequency or degree of typicality, observe specific use of collocations, and analyze their limitations. The advantages of AntConc also include the ability to independently select a research collection, an easy-to-use interface, and the ability to work with structures of varying complexity. However, researchers need to pay attention to the following drawbacks: a large amount of 'noise', impossibility to reduce all the identified word forms to a single lemma, inability to save texts in the program and to save sample results to text applications, inconvenience to copy examples directly from the application. The need to provide a sufficient collection of texts for research needs is emphasized. The application can be used both for research and working with students in corpus linguistics workshops.
Keywords: collocation, syntagmatic co-occurrence, AntConc, corpus linguistics, coronavirus,
French.
Введение
Коллокации, под которыми понимаются статистически устойчивые словосочетания как фразеологизированные, так и свободные, привлекают интерес лингвистов в связи с изучением их семантико-синтаксических, аксиологических и иных функций, роли в обучении иностранным языкам и переводу. В научной литературе неоднократно подчеркивалось, что изучение синтагматической сочетаемости единиц языка имеет высокую значимость как для лексикографии, корпусной лингвистики, в преподавании языка, так и способствуют изучению иностранных языков [1, с. 33]. Одной из важнейших проблем современной лингвистики является разработка методов их автоматического извлечения [2].
Целью настоящей статьи является разработка методики работы с сервисом AntConc для изучения комбинаторного потенциала слов на примере
адъективных коллокаций с компонентами «coronavirus» и «COVID-19». В качестве эмпирического материала были использованы разножанровые тексты, извлеченные из веб-страниц Интернета, в которых прежде всего отражаются реалии пандемии. Задачами данного исследования являются: 1) формирование коллекции данных, извлеченных из Интернета, 2) описание методики работы с инструментами сервиса AntConc для выявления кол-локаций с компонентами coronavirus / COVID-19, 3) анализ особенностей комбинаторного потенциала лексем (nouveau) coronavirus / COVID-19, 4) тестирование сервиса с точки зрения эффективности работы с коллокациями.
За последние два года появилось немало работ, исследующих «ко-ронавирусный словарь» [3, 4], превалирующие в массмедийном дискурсе пандемии метафоры [5-7], составление «коронавирусных» корпусов [8, 9] и другие. По нашим данным, пока отсутствуют работы, фокусирующие исследовательское внимание на синтагматической сочетаемости ключевых слов пандемии - «коронавирус» и «COVID-19». Вышеизложенное обусловливает актуальность предпринимаемого исследования.
Характеристика сервиса AntConc и его инструментов
Для изучения синтагматической сочетаемости можно воспользоваться целым рядом сервисов, позволяющим извлекать коллокаты: сервисы поиска в корпусах Университета Лидса [10], корпусе книг Google Books Ngram Viewer [11], АОТ [12], WordSmith [13], сетевой платформе Sketch Engine [14] и некоторых других. Однако два последних являются платными, большая часть остальных требует определенной квалификации, в то время как AntConc [15] доступен, достаточно прост и удобен в использовании. Еще одной причиной обращения к сервису является отсутствие доступных ежедневно обновляемых корпусов французского языка, на материале которых можно было бы исследовать новейшие языковые явления. Как следствие, подобную задачу можно решить только на самостоятельно собранном и обработанном в том или ином сервисе материале.
Перейдем к характеристике сервиса и его инструментов. AntConc представляет собой свободно распространяемое настольное приложение, разработанное Лоуренсом Энтони (Университет Васеда, Япония). AntConc предлагает 7 инструментов, доступ к которым реализуется на панели инструментов в окне приложения:
• Concordance Tool (показ результатов поиска слова в формате KWIC -Key Words in Context «ключевое слово в контексте»);
• Concordance Plot Tool (показ результатов поиска в формате «штрих-кода», что позволяет визуально определить позиции, в которых искомое слово появляется в текстах корпуса);
• File View Tool (просмотр текстов отдельных файлов);
• Clusters / N-Grams (отбор n-грамм с заданным количеством компонентов справа и слева от ключевого слова);
• Collocates (работа с правосторонними и левосторонними соседями заданного в поисковом запросе слова, что позволяет выявлять неразрывные и разрывные модели коллокаций, измерять связанность слов в тексте);
• Word List (частотный словарь - упорядоченный по частотности список слов в загруженной коллекции текстов);
• Keyword List (список слов, необычно часто (или редко) встречающихся в коллекции по сравнению со словами эталонного корпуса).
Опции меню навигации делятся на 4 группы: «File», «Global Settings», «Tool Preferences» и «Help», которые открываются при нажатии в отдельном динамическом окне. Первая опция позволяет включать, исключать и производить другие операции с файлами, загруженными в приложение. В «Global Settings» объединены следующие опции: 1) кодировка, 2) настройки цвета, используемого для выделения уровней (степени удаленности) коллокатов, 3) выбор расширения файла (.txt, .html, .htm, .xml, all), 4) шрифты, 5) теги, 6) токены, 7) символы-токены. При изменении значений по умолчанию необходимо нажать на кнопку «Apply». «Tool Preferences» позволяет производить настройки по закладкам. В частности, в «Collocates» можно установить необходимые настройки в разделах «Display Options», «Stаtistics Options», «Other Options».
Методика работы с сервисом AntConc для извлечения и анализа коллокаций
Первый этап представляет собой сбор эмпирического материала. Для загрузки в сервис мы использовали разножанровую монотематическую коллекцию текстов объемом 926 300 слов. Частично она была собрана вручную с сайтов французских газет, журналов, новостных лент, частично получена путем автоматического извлечения текстов при помощи скрипта, подключающегося к API поисковой системы Bing и выгружающего статьи на французском языке, которые размещались в конкретном регионе (Франция). В нее вошли тексты, включающие слова из списка заданных ключевых слов. В сформированной коллекции лексема coronavirus встречается 2 355 раз, COVID-19 - 3 206 раз, то есть суммарно - 5 561 раз.
Второй этап работы с сервисом - загрузка файлов и настройка параметров. В AntConc, как и во многих других сервисах, удобнее всего работать с текстовыми файлами, преобразованными в формат .txt. Загрузка файлов осуществляется в закладке «File». Далее выбираем закладку «Collocates», на которой можно отрегулировать поисковый запрос при помощи инструментов, расположенных в нижней части окна. Коллокации могут быть упорядочены по частотности («Sort by Freq»), по частоте правостороннего («Sort by Freq
(R)») или левостороннего компонента («Sort by Freq (L)»), по алфавиту («Sort by Word») или концу слова («Sort by Word End»), по значению той или иной статистической меры («Sort by Stat»). Значение последней показывает силу синтагматической связанности слова - поискового запроса и его коллоката. Выбор статистической меры производится в меню «Tool preferences», где необходимо выбрать категорию «Collocates». В рубрике «Statistics Options» в выпадающем списке отмечается предпочтительная статистическая мера.
После загрузки файла выбирается диапазон слов слева и справа от поискового запроса, в котором нужно найти коллокации. Можно также ограничить выборку значением минимальной частотности коллокации («Min. Collocate Frequency»). Двойным щелчком по любому коллокату из списка можно получить доступ ко всем контекстам в коллекции, в которых была зафиксирована данная коллокация. Сервис автоматически переключает пользователя на закладку «Concordance». Чтобы вернуться к анализу коллокаций, необходимо снова перейти на закладку «Collocates». Возможен просмотр разных выборок для сопоставления (инструмент «Clone Results»).
Математический аппарат для установления силы синтагматической связи между элементами словосочетаний в корпусах включает меры ассоциации, учитывающие как линейную близость и частоту совместной встречаемости, так и частоту в данном корпусе и некоторые другие факторы. Наиболее распространенными статистическими мерами являются MI, log-likelihood, T-score [16, с. 138]. MI (mutual information) - коэффициент взаимной информации, который сравнивает зависимые контекстно-связанные частоты с независимыми. Log-Likelihood - логарифмическая функция правдоподобия, используемая для анализа коллокаций и ключевых слов. T-score является мерой, которая учитывает частоту совместной встречаемости основного компонента и его коллокатов. В AntConc, как уже отмечалось, имеются все три статистические меры, а также комбинация MI + log-likelihood.
Анализ можно производить как по списку, составленному сервисом по значениям той или иной меры, так и в соответствии с частотностью коллока-ций. Оба эти пути приемлемы, но в значительной мере зависят от задач исследования. В данном исследовании мы воспользуемся данными по частотности по двум причинам: 1) в данном сервисе нет актуального для нас инструмента сведения словоформ к одной лемме и ее статистической оценке; 2) в нашей работе предполагается анализ лексико-синтаксических моделей, где показания силы синтагматической связанности не играют важной роли.
Третий этап работы с приложением заключается в отборе единиц анализа. Во французском языке прилагательные могут находиться как в препозиции, так и в постпозиции к существительному. Поэтому отбор коллокатов осуществлялся последовательно сначала в диапазоне -1 слово, затем +1 (+2) слова. Во втором случае предусмотрена возможность отдаления от ключевого слова (+2), поскольку прилагательное может сопровождаться наречием-ин-тенсификатором.
В полученном списке содержится большое количество «шума» (бессмысленных коллокаций), поэтому необходимо применение «порога частотности». Мы установили «порог», равный 3 случаям совместного употребления (функция «Min. Collocate Frequency»), что, на наш взгляд, достаточно для монотематической коллекции объемом около 1 млн слов. Применение «порога» в подобных исследованиях обязательно, поскольку в речи можно встретить большое количество окказиональных сочетаний лексем, еще не закрепленных узусом или являющихся проявлениями лингвокреативности [17, с. 584]. В нашей выборке встретилось несколько таких единичных примеров: Ignoble, épouvantable, méprisable Covid-19! Invente ta représentation personnelle du terrible et invisible coronavirus.
Четвертый этап работы - анализ выявленных коллокаций и описание его результатов.
Анализ позволил выявить 11 прилагательных, сочетающихся с ключевыми лексемами пандемии. Можно выделить 2 зеркальные лексико-синтаксические модели с изучаемыми компонентами: ADJ + coronavirus и coronavirus / COVID-19 + ADJ.
Модель ADJ + coronavirus. Данная модель исключает использование существительного COVID-19 и наполняется четырьмя прилагательными. Три из них указывают на многочисленность семейства коронавирусов (plusieurs, nombreux, autre): De très nombreux coronavirus infectent les hommes et les animaux. Plusieurs coronavirus sont régulièrement responsables d'infections respiratoires chez l'homme. Le Covid-19, c'est un autre coronavirus qui inquiète les scientifiques chinois : NeoCoV.
Сверхчастотная сочетаемость биграммы nouveau coronavirus (491 случай совместного употребления) неудивительна - по сути, coronavirus и nouveau coronavirus на данный момент отождествляются: De ce que l'on sait pour l'instant, ce nouveau coronavirus est passé à une date inconnue, mais plutôt récente, de l'animal à l'homme.
Модель coronavirus / COVID-19 + ADJ может наполняться шестью прилагательными. Наиболее частотна коллокация, включающая лексему coronavirus и прилагательное chinois (31 случай совместного употребления), указывающих на происхождение коронавируса: Trois cas du nouveau coronavirus chinois ont été "confirmés" dans l'Hexagone. Значительно реже встречается коллокация с прилагательным responsable (12 случаев): Ils rapportaient qu'une exposition au soleil permettait de désactiver le coronavirus responsable de la Covid-19 huit fois plus vite. Эта конструкция требует синтаксического расширения: responsable de la mort / des décès / de la Covid-19 / du Sras и так далее. Конструкции с прилагательными dangeueux и contagieux немногочисленны; прилагательное в них используется в атрибутивной функции: Le coronavirus est-il aussi dangereux pour les jeunes? Nous pensons que le
coronavirus n'est contagieux que pendant cinq jours. Отметим также сочетаемость с прилагательными humain и endémique, относящуюся к терминологическим коллокациям: Il existe en effet quatre coronavirus humains circulant de manière endémique toute l'année en France Cette épidémie va devenir une nouvelle maladie saisonnière - un cinquième coronavirus endémique". Любопытно, что последнее прилагательное может также входить в коллокацию с Covid: La Suisse prévoit le Covid endémique.
Лексема Covid, как мы видим, имеет ограниченный комбинаторный потенциал: помимо endémique мы зафиксировали ее сочетаемость только с одним прилагательным - meurtrier: Après six mois de fermeture et un hiver gâché par le Covid meurtrier, la France a retrouvé une partie de ses loisirs.
Результаты тестирования сервиса
Тестирование сервиса с точки зрения эффективности дало в целом положительные результаты. AntConc позволяет выявлять коллокации, ранжировать их по частотности или степени типичности, наблюдать конкретные реализации коллокаций, анализировать их ограничения. К преимуществам также отнесем возможность самостоятельного выбора исследовательской коллекции, отсутствие зависимости от ограничений корпуса, при этом можно работать с разными коллекциями одновременно, что удобно для сопоставления; простой в использовании, интуитивно понятный пользовательский интерфейс; выбор в использовании статистического аппарата и возможность упорядочения результатов как по показаниям статистической меры их устойчивости, так и по абсолютной частотности коллокаций; возможность работы не только с биграммами, но и более сложными конструкциями (триграммами и т.д.). Удобными в работе являются закладки Concordance и Clusters / N-Grams.
В ходе работы наряду с достоинствами был выделен ряд недостатков, на которые необходимо обратить внимание в работе с сервисом: 1) большое количество «шума», то есть бессмысленных коллокаций, например, разделенных точкой; 2) невозможность сведения всех выявленных словоформ к одной лемме, что в ряде случаев может мешать объективной статистической оценке синтагматической связанности (в некоторых других сервисах такая функция есть); 3) отсутствие возможности сохранить тексты и результаты работы: каждый раз текстовый материал необходимо закачивать заново; 4) невозможность сохранения результатов выборки в какое-либо приложение (Word, Excel или иное); 5) неудобство копирования примеров напрямую из сервиса (требуется копирование части фрагмента до искомого слова, затем после него). Выявленные неудобства не критичны и не умаляют достоинств сервиса.
Обратим внимание на необходимость обеспечения достаточного объема коллекции текстов, используемой для решения поставленных задач.
Заключение
В ходе исследования была разработана и апробирована методика работы с сервисом AntConc для изучения синтагматической сочетаемости слов на примере адъективных коллокаций с компонентами «coronavirus» и «COVID-19». Разработанная методика окажется полезной в работе как с приложением AntConc, так и с другими сервисами. Перспективным направлением дальнейшего исследования считаем мониторинг комбинаторного потенциала данных лексем, исследование и описание их глагольных и субстантивных колло-катов. Полагаем, что сопоставление с данными других языков позволит выявить сходства и расхождения в речевом поведении изучаемых компонентов.
Список литературы
1. Влавацкая М.В. Комбинаторная лингводидактика в контексте современного языкового образования // Сибирский педагогический журнал. - 2015. - № 4. - С. 40-43.
2. Автоматическая обработка текстов на естественном языке и компьютерная лингвистика / Е.И. Большакова, Э.С. Клышинский, Д.В. Ландэ, А.А. Носков, О.В. Пескова, Е.В. Ягунова. - М.: Изд-во МИЭМ, 2011. - 272 с.
3. Roig-Marin A. English-based coroneologisms: A short survey of our Covid-19-related vocabulary // English Today. - 2021. - Vol. 37(4). - Р. 193-195.
4. Северская О.И. Ковидиоты на карантикулах: коронавирусный словарь как диагностическое поле актуальных дискурсивных практик // Коммуникативные исследования. - 2020. - № 4. - С. 887-906.
5. Preux A., Blanco O., The power of conceptual metaphors in the age of pandemic: The influence of the WAR and SPORT domains on emotions and thoughts // Language & Communication. - 2021. - Vol. 81. - P. 37-47.
6. Ahmed Abdel-Raheem. Where Covid metaphors come from: reconsidering context and modality in metaphor // Social Semiotics. - 2021. - P. 1-40.
7. Данкова Н.С., Крехтунова Е.В. Репрезентация пандемии в СМИ: метафорический образ войны (на материале американских газет) // Научный диалог. - 2020. - № 8. -С. 69-83.
8. Hwang K. Constructing Corpus and Word Embedding for Spanish Covid-19 Data // Procesamiento del lenguaje natural. - 2021. - Vol. 67. - P. 37-44.
9. Davies M. The Coronavirus Corpus. Design, construction, and use // International Journal of Corpus Linguistics. - 2021. - Vol. 26, Iss. 4. - Р. 583-598.
10. Корпус Университета Лидса. - URL: http://corpus.leeds.ac.uk/it/ (дата обращения: 11.01.2022).
11. Корпус книг Google Books Ngram Viewer. - URL: https://books.google.com/-ngrams (дата обращения: 11.01.2022).
12. АОТ (Автоматическая обработка текстов). - URL: http://aot.ru/-onlinedemo.html (дата обращения: 11.01.2022).
13. WordSmith Tools. - URL: https://www.lexically.net/wordsmith/ (дата обращения: 11.01.2022).
14. Sketch Engine. - URL: https://www.sketchengine.eu/ (дата обращения: 11.01.2022).
15. AntConc (версия 3.5.9). - URL: https://www.laurenceanthony.net/software/-antconc/ (дата обращения: 08.01.2022).
16. Захаров В.П., Хохлова М.В. Анализ эффективности статистических методов выявления коллокаций в текстах на русском языке // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии. - 2010. - № 9 (16). - С. 137-143.
17. Пивоварова Л.М., Ягунова Е.В. От коллокаций к конструкциям // Acta Lingüistica Petropolitana // Труды института лингвистических исследований. - 2014. -№ 2. - С. 568-617.
References
1. Vlavatskaia M.V. Kombinatornaia lingvodidaktika v kontekste sovremennogo iazykovogo obrazovaniia [Combinatorial linguodidactics in the context of modern language education]. Sibirskiipedagogicheskii zhurnal, 2015, no. 4, pp. 40-43.
2. Bol'shakova E.I., Klyshinskii E.S., Lande D.V., Noskov A.A., Peskova O.V., Iagunova E.V. Avtomaticheskaia obrabotka tekstov na estestvennom iazyke i komp'iuter-naia lingvistika [Automatic natural language text processing and computer linguistics]. Moscow, HSE MIEM, 2011, 272 p.
3. Roig-Marín A. English-based coroneologisms: A short survey of our Covid-19-related vocabulary. English Today, 2021, vol. 37(4), pp. 193-195.
4. Severskaia O.I. Kovidioty na karantikulakh: koronavirusnyi slovar' kak diagnos-ticheskoe pole aktual'nykh diskursivnykh praktik [Covidiots on coronacation: Coronaviral lexicon as a diagnostic field for actual discoursive practices]. Kommunikativnye issledo-vaniia, 2020, no. 4, pp. 887-906.
5. Preux A., Blanco O., The power of conceptual metaphors in the age of pandemic: The influence of the war and sport domains on emotions and thoughts. Language & Communication, 2021, vol. 8, pp. 37-47.
6. Ahmed Abdel-Raheem. Where Covid metaphors come from: Reconsidering context and modality in metaphor. Social Semiotics, 2021, pp. 1-40.
7. Dankova N.S., Krekhtunova E.V. Reprezentatsiia pandemii v SMI: meta-foricheskii obraz voiny (na materiale amerikanskikh gazet) [Media representation of the pandemic: A metaphorical image of war (based on American newspapers)]. Nauchnyi dialog, 2020, no. 8, pp. 69-83.
8. Hwang K. Constructing corpus and word embedding for Spanish Covid-19 data. Procesamiento del lenguaje natural, 2021, vol. 67, pp. 37- 44.
9. Davies M. The coronavirus corpus. Design, construction, and use. International Journal of Corpus Linguistics, 2021, vol. 26, iss. 4, pp. 583-598.
10. Corpora of the University of Leeds. Available at: http://corpus.leeds.ac.uk/it/ (accessed 11.01.2022).
11. Google Books Ngram Viewer. Available at: https://books.google.com/ ngrams (accessed 11.01.2022).
12. AOT [Automatic text processing]. Available at: http://aot.ru/ onlinedemo.html (accessed 11.01.2022).
13. WordSmith Tools. Available at: https://www.lexically.net/wordsmith/ ?gclid=CjwKCAjwqvyFBhB7EiwAER786VG8NtgJQhZd0tBpkIoGHKxKeuqobOMq_qt6 q3L-k3 GTOxDM920a0RoCjYwQAvD_BwE (accessed 11.01.2022).
14. Sketch Engine. Available at: https://www.sketchengine.eu/ (accessed 11.01.2022).
15. AntConc (Version 3.5.9) [Computer software]. Available at: https://-www.laurenceanthony.net/software (accessed 08.01.2022)
16. Zakharov V.P., Khokhlova M.V. Analiz effektivnosti statisticheskikh metodov vyiavleniia kollokatsii v tekstakh na russkom iazyke [Study of EFF effectivenes of statistical measures for collocation extraction on Russian texts]. Komp'iuternaia lingvistika i in-tellektual'nye tekhnologii, 2010, no. 9(16), pp. 137-143.
17. Pivovarova L.M., Iagunova E.V. Ot kollokatsii k konstruktsiiam [From collocations to constructions]. Acta Lingüistica Petropolitana. Trudy instituta lingvisticheskikh issledovanii, 2014, no. 2, pp. 568-617.
Сведения об авторе
About the author
БОГОЯВЛЕНСКАЯ Юлия Валерьевна
e-mail: jvbog@yandex.com
Доктор филологических наук, доцент, профессор кафедры лингвистики и профессиональной коммуникации на иностранных языках, Уральский федеральный университет (Екатеринбург, Российская Федерация); кафедра немецкого и французского языков, Петрозаводский государственный университет (Петрозаводск, Российская Федерация)
Yulia V. BOGOYAVLENSKAYA
e-mail: jvbog@yandex.com
Doctor of Philology, Professor, Chair of Linguistics and Professional Communication in Foreign Languages, Ural Federal University named after the first President of Russia B.N. Yeltsin (Yekaterinburg, Russian Federation); Chair of German and French, Petrozavodsk State University (Petrozavodsk, Russian Federation)
Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки. Конфликт интересов. Автор заявляет об отсутствии конфликта интересов. Вклад. 100 %
Просьба ссылаться на эту статью в русскоязычных источниках следующим образом:
Богоявленская, Ю.В. Применение сервиса Antconc в исследовании синтагматической сочетаемости (на примере адъективных коллокаций с компонентами «coronavirus» и «COVID-19» во французском языке) / Ю.В. Богоявленская // Вестник ПНИПУ. Проблемы языкознания и педагогики. - 2022. - № 1. - С. 30-39.
Please cite this article in English as:
Bogoyavlenskaya Y.V. Application of Antconc to study syntagmatic со-occurrence (based on adjectival collocations with components 'coronavirus' and 'Covid-19' in French).
PNRPU Linguistics and Pedagogy Bulletin, 2022, no. 1, pp. 30-39. (In Russian).
