CC BY
85
https://doi.orq/10.30853/filnauki.2019.4.59
Середа Полина Витальевна
РАБОТА С МАШИННЫМ ПЕРЕВОДОМ ПРИ ПОДГОТОВКЕ СПЕЦИАЛИСТОВ УЗКОГО ПРОФИЛЯ
В статье рассмотрена целесообразность применения систем машинного перевода при подготовке специалистов узкого профиля, проводится мелкомасштабное исследование результата работы одной из наиболее популярных бесплатных систем "Google Переводчик", выявляются типичные ошибки и приводятся способы их корректировки при ручной обработке таких переводов. Иллюстративный материал взят из работ студентов старших курсов направления подготовки 08.03.01 "Строительство (Промышленное и гражданское строительство)" при изучении дисциплины "Практикум в сфере профессиональной коммуникации". Адрес статьи: www.qramota.net/materials/2/2019/4/59.html
Источник
Филологические науки. Вопросы теории и практики
Тамбов: Грамота, 2019. Том 12. Выпуск 4. C. 283-287. ISSN 1997-2911.
Адрес журнала: www.qramota.net/editions/2.html
Содержание данного номера журнала: www.qramota.net/materials/2/2019/4/
© 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: phil@gramota.net
следования законам логики, риторики, прагматики, но и использованием в речи языковых средств, обладающих мощным потенциалом для реализации стратегий в процессе коммуникации. В результате применения системного подхода становится возможным полный анализ аргументативного поля как согласованной системы суждений, следующих правилам логики. Показано, что использование паремий выполняет функцию обоснования посылок аргументации при помощи обращения к культурно-историческому и ценностному опыту.
Список источников
1. Акопова Д. Р. Стратегии и тактики политического дискурса // Вестник Нижегородского университета им. Н. И. Лобачевского. Серия «Филология». 2013. № 6. Ч. 2. С. 403-409.
2. Жеребило Т. В. Словарь лингвистических терминов. Изд-е 5-е, испр. и доп. Назрань: Пилигрим, 2010. 486 с.
3. Костюшкина Г. М. В поисках системообразующего механизма в языке // Вестник Иркутского государственного лингвистического университета. 2012. № 2. С. 128-133.
4. Костюшкина Г. М. Роль системообразующего механизма в системных исследованиях языка и речи // Научное мнение. 2012. № 9. С. 68-74.
5. Костюшкина Г. М., Баребина Н. С. Аргументация и концептуальная систематика речи и речевой деятельности // Концептуальная систематика аргументации / под ред. Г. М. Костюшкиной. М.: Флинта; Наука, 2016. С. 10-70.
6. Котельникова Л. А., Рузавин Г. И. Системный подход к процессу убеждения и аргументации // Теория и практика аргументации / под ред. И. А. Герасимовой. М.: Российская академия наук, Институт философии, 2001. С. 7-27.
7. Стернин И. А. Основы речевого воздействия. Воронеж: Истоки, 2012. 178 с.
8. Чернявская В. Е. Дискурс власти и власть дискурса: проблемы речевого воздействия. М.: Флинта; Наука, 2006. 134 с.
9. http://dslov.ru/pos/p612.htm (дата обращения: 13.02.2019).
10. https://gtmarket.ru/concepts/7226 (дата обращения: 13.02.2012).
11. https://news.rambler.ru/politics (дата обращения: 10.12.2018).
12. https://ru.wikipedia.org/wiki/Лев_в_геральдике (дата обращения: 15.12.2019).
13. https://ru.wiktionary.org/wiki (дата обращения: 10.01.2019).
14. https://translate.academic.ru/Пустое брюхо к учению глухо/la/ru/ (дата обращения: 01.12.2018). CONTEXTUAL ARGUMENTATION STRATEGIES IN THE RUSSIAN LEADERS' POLITICAL DISCOURSE
Semenova Ol'ga Fiofanovna
Baikal State University, Irkutsk SemOlgl 9 71 @rambler. ru
The article is devoted to argumentation as intellectual practice in different spheres. The argumentative component of politicians' speech is defined as a basis of speech influence and the main means of achieving the goal in the process of communication with the mass audience. The use of proverbs is a tactical tool in the process of implementing the contextual strategy. The linguistic analysis of argumentation is conducted by the example of well-known politicians' speech from the point of view of the system approach. The role of proverbs in speech is determined as arguments expressing cultural-historical and value-based experience.
Key words and phrases: argumentation; argument; argumentative complex; political discourse; contextual strategies; tactical tool; speech influence.
УДК 81'25 Дата поступления рукописи: 08.02.2019
https://doi.org/10.30853/filnauki.2019.4.59
В статье рассмотрена целесообразность применения систем машинного перевода при подготовке специалистов узкого профиля, проводится мелкомасштабное исследование результата работы одной из наиболее популярных бесплатных систем "Google Переводчик", выявляются типичные ошибки и приводятся способы их корректировки при ручной обработке таких переводов. Иллюстративный материал взят из работ студентов старших курсов направления подготовки 08.03.01 «Строительство (Промышленное и гражданское строительство)» при изучении дисциплины «Практикум в сфере профессиональной коммуникации».
Ключевые слова и фразы: перевод; машинный перевод; автоматизированный перевод; научно-технические тексты; электронный переводчик; Google Переводчик.
Середа Полина Витальевна, к. филол. н.
Кубанский государственный технологический университет, г. Краснодар polinapost@list. ru
РАБОТА С МАШИННЫМ ПЕРЕВОДОМ ПРИ ПОДГОТОВКЕ СПЕЦИАЛИСТОВ УЗКОГО ПРОФИЛЯ
Применение электронных переводчиков студентами образовательных учреждений в настоящее время неизбежно. Мобильное устройство есть практически у каждого студента, и доступ к сети Интернет уже
не требует больших денежных вложений. Книжные же словари, напротив, доступны не всегда и не каждому. Актуальность данного исследования обуславливается тем, что на сегодняшний момент значительно проще научить студентов правильно пользоваться электронными переводчиками, чем запретить им это и навязывать несовременные способы перевода. Научная новизна исследования заключается в том, что впервые производится анализ результата машинного перевода с русского языка на английский и с английского языка на русский текстов узкоспециальной направленности.
Цель исследования - определить эффективность работы систем машинного перевода при работе с текстами узкоспециальной направленности. Задача - рассмотреть типичные ошибки и неточности, допускаемые при машинном переводе с английского языка на русский и наоборот, осуществляемом программным обеспечением «Google Переводчик». Иллюстративный материал приводится из работ студентов четвертого курса направления подготовки 08.03.01 «Строительство (Промышленное и гражданское строительство)», в чьи задачи при изучении дисциплины «Практикум иностранного (английского) языка в сфере профессиональной коммуникации» входила работа с переводом научно-технической и узкоспециализированной литературы. Отметим, что на первом и втором курсах согласно учебному плану очной формы обучения студентами уже изучались дисциплины «Иностранный язык» трудоемкостью в шесть зачетных единиц и «Деловой иностранный язык (английский)» трудоемкостью в шесть зачетных единиц. Это свидетельствует о том, что студенты уже владеют базовыми знаниями: основами английского произношения, функциональным словарным запасом, грамматикой, речевыми клише [7, с. 300].
Дисциплина «Практикум иностранного (английского) языка в сфере профессиональной коммуникации» подразумевает работу с научно-техническими текстами и овладение навыком профессионально-ориентированного перевода. На этом этапе возможно и целесообразно введение в образовательный процесс работы с машинным переводом, вследствие чего работа представляет собой уже не перевод, а корректировку результата работы электронного переводчика. Студенты уже способны распознать и исправить простые грамматические и стилистические ошибки.
В настоящее время существует широкий спектр пакетов программ, позволяющих осуществлять машинный перевод, то есть технологию автоматического перевода с языка оригинала или исходного языка на язык перевода, заключающийся в использовании специализированной программой определенных формальных правил. Такие программы можно разделить на три типа: электронные словари (Multitran, Abbyy Lingvo и т.п.), системы автоматизированного перевода (Trados и т.п.), системы машинного перевода (Google, Prompt, Machine Translation, Bing Translator и т.п.).
Электронные словари представляют собой интернет-систему двуязычных словарей для пословного перевода. Они не предназначены для полнотекстового перевода и обычно создаются посредством сканирования, распознавания и обработки значительного количества бумажных словарей и объединения полученных переводов слов и словосочетаний в единую базу данных. Такие словари могут работать как автономно на персональных компьютерах, так и через Интернет в онлайн-режиме.
Система автоматизированного перевода, такая, как "Trados", предназначена для перевода текстов различного формата, а также для ведения терминологической базы данных. Принцип ее работы заключается в том, чтобы выявить в переводимом тексте фрагменты, переводы которых уже имеются в базе данных переводов. За счет этого значительно сокращается объем перевода. Фрагменты, которые программа оставила непереведёнными, направляются дальше для ручной обработки переводчику или системе машинного перевода. Подобная система оптимально действует в случае работы с однотипными текстами, где повторяемость словосочетаний довольно высока (инструкции для пользователей, технические описания, технологические карты), и в основном предназначена для профессиональных переводчиков или специалистов, часто сталкивающихся с таким видом деятельности.
Системы машинного перевода (или электронные переводчики) обеспечивают последовательный перевод текстового материала, учитывая морфологические, синтаксические и семантические связи между членами предложения. В данной статье будет рассмотрена работа с системой «Google Переводчик», а именно выявление и ручная корректировка типичных ошибок. Как и другие инструменты автоматического перевода, «Google Переводчик» имеет ряд ограничений. Этот инструмент не предоставляет точных переводов, он лишь помогает читателю понять общий смысл содержания текста на иностранном языке.
Система «Google Переводчик» появилась в апреле 2006 года, изначально перевод осуществлялся с английского языка на арабский. Впоследствии система использовала стенограммы Европейского парламента и Организации Объединенных Наций для сбора лингвистических данных. Следует отметить, что усовершенствование качества перевода ведётся беспрерывно: система применяет так называемую «нейросеть», что отличает ее подход от традиционного машинного перевода. «Нейросеть» не разбивает предложения на слова и словосочетания для последующего их перевода, она фокусируется на всей фразе. Специалисты компании объясняют, что система выискивает общие свойства у предложений, несущих один смысл, на разных языках. На сегодняшний день онлайн-система поддерживает перевод более чем со ста языков. Каждый день пользователи сети Интернет загружают в систему более 140 миллиардов слов.
Теоретическое исследование подобной направленности уже проводилось нидерландским ученым в 2014 году. В своей работе «Оценка качества перевода с русского на нидерландский язык систем машинного перевода Google Translate и Bing Translator» Иннеке де Корте проводит теоретический анализ машинного перевода и автоматизированного перевода, дает оценку машинному переводу, основанному на правилах
и системе, основанной на примерах, а также приводит детальное описание автоматических и неавтоматических систем оценки качества машинного перевода. В качестве иллюстративного материала в статье рассмотрены два текста: инструкция и публицистический текст. В ходе исследования выявлен достаточно интересный факт: системы машинного перевода не переводят непосредственно с русского языка на нидерландский; процесс перевода происходит сначала с русского на английский язык, а впоследствии - с английского на нидерландский язык [9].
Еще одно достаточно интересное исследование проводилось в 2009 году. В работе «Оценка точности систем онлайн-перевода» коллектив авторов исследует машинный перевод с немецкого языка на английский и с испанского на английский язык. В ходе работы рассматриваются истоки происхождения машинного перевода, сравнивается результат работы четырех онлайн-сервисов (Google Translate, Yahoo SYSTRAN, AppliedLanguage и x/0). Авторы приходят к выводу о том, что система "Google Translate" оказалась наиболее совершенной [8].
Важно понимать, что независимо от всех стараний разработчиков сегодня не существует ни одной системы машинного перевода, обладающей способностью передать все тонкости языка. Ошибки допускают даже самые лучшие системы машинного перевода. Неправильным может быть весь перевод в целом или отдельные конструкции [11, р. 1]. Именно поэтому, после того как компьютер произвел машинный перевод, необходима последующая редакция текста.
Для оценки качества переводов в первую очередь рассматривалось, до какой степени английские и русские переводные предложения текстов передали информацию русских/английских исходных предложений. Анализ перевода технического текста с русского языка на английский показал следующий результат: 1) ошибки в переводе неопределенно-личных предложений; 2) сложности перевода управления родительным падежом; 3) некорректный перевод троп (в частности - фразеологических единиц).
Неопределенно-личные предложения русского языка - односоставные глагольные предложения, содержащие в своем составе только сказуемое. Главный член таких предложений не допускает обозначения субъекта какого-либо действия в форме именительного падежа и называет процесс или состояние независимо от активного деятеля [1, c. 5]: По материалу различают фермы стальные, деревянные, железобетонные [5]. / According to the material distinguish steel trusses, wood, reinforced concrete girders (некорректный перевод). Особенно эффективны в процессе реконструкции старых зданий. / Especially effective in the process of reconstruction of old buildings (некорректный перевод).
При переводе подобных предложений рекомендуется ввести подлежащее или начать перевод с конструкции "there is" или "it's". Таким образом, корректный перевод будет следующим: There are steel, wooden, reinforced concrete girders. They are especially effective in the process of reconstruction of old buildings.
Следующая сложность, возникшая при машинном переводе, - перевод управления родительным падежом. Вполне привычные в русском языке конструкции при переводе оказываются перегруженными предлогом "of', в то время как этого можно с легкостью избежать. Например: Кирпичное производство основано на современных инновационных технологиях, обеспечивающих значительную долговечность и износостойкость этого материала для возведения строений [2]. / Brick production is based on modern innovative technologies that provide significant durability and wear resistance of this material for the construction of buildings (некорректный перевод). Особенности расположения многофункциональных общественных центров в сельских поседениях. / Peculiarities of location of the rural multifunctional public centers (некорректный перевод).
Подобные случаи рекомендуется переводить так называемой цепочкой существительных или сложно-составными существительными, которые представляют собой вид словосочетаний, состоящих из двух-трех или более существительных, лишь последнее из которых выполняет функцию главного существительного, а предыдущие являются определением. Эти существительные характерны для английского языка ввиду того, что одно и то же слово может функционировать как разные части речи. При переводе или корректировке машинного перевода с русского языка на английский они помогают избежать избыточного количества предлога "of': Brick production is based on modern innovative technologies that provide significant durability and wear resistance of this material for the building construction. Location peculiarities of the rural multifunctional public centers (корректный перевод).
Следует добавить, что цепочка существительных далеко не всегда приемлема со стилистической точки зрения. Англоязычные стилисты описывают явление "noun plague" или "nouniness", утверждая, что чрезмерное или избыточное использование существительных в одной цепочке затрудняет понимание текста. Для того чтобы избежать этой проблемы, исследователи дают следующие рекомендации: последним в цепочке должно обязательно быть главное существительное; такое словосочетание должно располагаться в начале предложения; несмотря на то, что в качестве прилагательного может выступать существительное, стоит прибегать и к другим частям речи [12, р. 74].
Электронные переводчики также не справляются с такими тропами, как фразеологизмы. Существует два способа решения данной проблемы. К первому из них относится так называемый фразеологический перевод, то есть перевод с помощью точного или почти точного соответствия в языке перевода. В данном случае необходимо применение экстралингвистических знаний или специализированных словарей. Ко второму относится нефразеологический перевод, а именно иные средства перевода при отсутствии фразеологических эквивалентов и аналогов в языке перевода [3]. Например: Казалось бы, тот, кто приобретает комплектующие кровли по принципу «с миру по нитке», выискивая продукцию подешевле, получает экономическую
выгоду [6, с. 40]. / It would seem that those who acquire components of the roof on the principle of "with the world on a thread", seeking products cheaper, receive economic benefits (некорректный перевод). It would seem that those who acquire components of the roof on the principle "every little bit helps", seeking cheaper products, receive economic benefits (корректный фразеологический перевод).
При анализе перевода с английского языка на русский было выявлено следующее: 1) некорректный перевод фразеологизмов; 2) ошибки при переводе неполных предложений; 3) сложности в переводе аббревиатур и имен собственных.
Ошибка при переводе фразеологизмов встречается в обоих языках, и решение данной проблемы в обоих случаях аналогично: There are so many options on the market, and they 're so much more than just a place to hang your hat [10]. / На рынке так много вариантов, и эти места - нечто гораздо большее, чем просто место, где можно повесить шапку (корректный нефразеологический перевод).
Неполные предложения русского языка также вызывают трудности при машинном переводе. Это объясняется тем, что стандартное предложение английского языка должно содержать такие обязательные элементы, как подлежащее и сказуемое. Недостающие члены предложения добавляются в текст перевода при корректировке: Представьте, что двигатель был приобретен в одном месте, кузов - в другом, а колеса -в третьем [6, с. 40]. / Imagine that the engine was purchased in one place, the body - in another, and the wheels -in the third (некорректный перевод). В данном примере добавляется "one" в качестве подлежащего: Imagine that the engine was purchased in one place, the body - in another one, and the wheels - in the third one.
Перевод аббревиатур и имен собственных - одна из наиболее типичных ошибок при машинном переводе. Следует отметить, что единого способа перевода имен собственных не существует. Справочными пособиями предлагается четыре способа перевода: транскрипция, то есть передача звукового облика того или иного слова или словосочетания; транслитерация, или передача графической, буквенной формы слова или словосочетания без учета фонетической транскрипции; калькирование - покомпонентный перевод; и, наконец, включение в текст иностранного имени собственного в его первоначальном графическом облике. В следующем примере представлены первый и четвертый способы: Concrete backboard, often called by the brand names "Durock" and "Wonder Board", is used as backing for ceramic tile [13]. / В качестве основы для керамической плитки используется бетонный щит, который часто называют марками "Durock" и "Wonder Board" («Дурок» и «Вандерборд»).
Перевод аббревиатур может осуществляться также несколькими способами. Можно прибегнуть к передаче иностранного сокращения эквивалентным русским сокращением или к созданию адекватной аббревиатуры из русских терминов: RSM (response surface methodology) - МПО (методология поверхностного отклика), LDPE (low-density polyethylene) - ПЭНП (полиэтилен низкой плотности) [4]. Также довольно популярно заимствование акронима в исходном виде (с сохранением латинского написания): Система контроля промышленного оборудования через Интернет (система IoT) [Там же]. Наконец, возможен и описательный перевод: JPCP - покрытие из бетонных неармированных плит [Там же].
Подводя итог, следует отметить, что область подготовки специалистов узкого профиля в обязательном порядке должна включать в себя обучение навыку научно-технического перевода, и работа с машинным переводом должна быть неотъемлемой частью такого обучения. Типичные ошибки при переводе с русского языка на английский включают в себя ошибки в переводе неопределенно-личных предложений, сложности перевода управления родительным падежом, а также некорректный перевод троп. При переводе же с английского языка на русский отмечается некорректный перевод фразеологизмов, ошибки при переводе неполных предложений и сложности в переводе аббревиатур и имен собственных.
Список источников
1. Грамматика русского языка: в 2-х т. / Академия наук СССР, Институт русского языка. М.: Изд-во Академии наук СССР, 1960. Т. 2. Синтаксис. Ч. 2. 440 с.
2. Дом из кирпича [Электронный ресурс]. URL: http://kvartirakrasivo.ru/artides/id-dom-iz-kirpicha1/ (дата обращения: 24.01.2019).
3. Коновалова Э. К., Григорян Е. О. Особенности способов и приемов перевода фразеологизмов различных языковых культур [Электронный ресурс]. URL: https://moluch.ru/conf/phil/archive/27/2300/ (дата обращения: 31.01.2019).
4. Особенности и преимущества подвесных конструкций на потолок [Электронный ресурс]. URL: http://domoved. msk.ru/zagorodnyiy-dom/osobennosti-i-preimushhestva-podvesnyih-konstruktsiy-na-potolok.html (дата обращения: 24.01.2019).
5. Помогите разобраться, что такое стропильные фермы? [Электронный ресурс]. URL: http://www.remotvet.ru/ questions/11212-pomogite-razobratsja-chto-takoe-stropilnye-fermy-kak-oni-razlichajutsja-po-slozhnosti.html (дата обращения: 22.01.2019).
6. Проекты домов // Коттедж коллекция. 2018. № 47.
7. Середа П. В. О разработке курса ускоренного обучения разговорному английскому языку (применительно к профессиональным отраслям) // Научные труды Кубанского государственного технологического университета. 2016. № 11. С. 299-305.
8. Aiken M., Ghosh K., Wee J., Vanjani M. An Evaluation of the Accuracy of Online Translation Systems // Communications of the International Information Management Association. 2009. № 9 (4). P. 67-84.
9. Corte 1 de. Оценка качества перевода с русского на нидерландский язык систем машинного перевода Google Translate и Bing Translator. Gent: Universiteit Gent, 2014. 74 p.
10. Krovblit E. Getting into the market. More choice, more innovation, more reasons to buy [Электронный ресурс]. URL: https://www.fabishek.com/2016/04/statya-o-nedvizhimosti-na-anglijskom-s-perevodom-i-audio/ (дата обращения: 14.01.2019).
11. Raybaud S., Langlois D., Smaili K. This sentence is wrong. Detecting errors in machine-translated sentences // Machine Translation. 2011. № 25 (1). P. 1-34.
12. Raymond P. Ward. Noun plague: Breaking the Chains // For the Defense. 2005. December. P. 74-81.
13. Seven Drywall Types, Applications and Uses: Purple, Green, Blue and White [Электронный ресурс]. URL: https://www.thebalancesmb.com/types-of-drywall-845079 (дата обращения: 16.01.2019).
WORKING WITH MACHINE TRANSLATION WHILE TRAINING SINGLE-DISCIPLINE SPECIALISTS
Sereda Polina Vital'evna, Ph. D. in Philology Kuban State Technological University, Krasnodar polinapost@list. ru
The article discusses the advisability of using machine translation systems when training single-discipline specialists, conducts a small-scale study of the result of the work of one of the most popular free systems "Google Translate", identifies typical errors and provides ways to correct them when processing such translations manually. Illustrative material is taken from the works of senior students majoring in 08.03.01 "Construction (Industrial and Civil Construction)" while studying the discipline "Practi-cum in the Field of Professional Communication".
Key words and phrases: translation; machine translation; automated translation; scientific and technical texts; electronic translator; Google Translate.
УДК 81 Дата поступления рукописи: 14.02.2019
https://doi.org/10.30853/filnauki.2019.4.60
Настоящая статья посвящена формированию лингвистической концепции англоязычного электронного гипертекста, который уже стал самостоятельным и полноправным объектом лингвистического исследования. Представленный в Интернете англоязычный электронный гипертекст до сих пор не получил комплексного лингвосемиотического описания, что говорит об актуальности данной работы, которая содержит результаты многолетнего методологического исследования. В предлагаемой работе анализируется структура и выстраивается типология электронного гипертекста, описываются его основные специфические категории, проводится анализ его параграфемных элементов, выявляются особенности художественного электронного гипертекста.
Ключевые слова и фразы: электронный гипертекст; информационная единица; гипертекстовая ссылка; структура; типология; параграфемика; лингвистическая концепция; квазигипертекст.
Стройков Сергей Александрович, к. филол. н., доцент
Самарский государственный социально-педагогический университет stroykov@ya. ги
ФОРМИРОВАНИЕ ЛИНГВИСТИЧЕСКОЙ КОНЦЕПЦИИ ЭЛЕКТРОННОГО ГИПЕРТЕКСТА
Настоящая работа представляет собой методологическое исследование, выполненное в рамках коммуникативной лингвистики и семиотики, которые все чаще в данное время выбирают в качестве объекта исследования семиотически осложненный текст и электронный гипертекст в частности.
Целью статьи является формирование лингвистической концепции англоязычного электронного гипертекста. Данная цель подразумевает решение следующих задач: 1) определить понятие «электронный гипертекст»; 2) провести анализ его композиционных единиц (провести анализ его структурных элементов); 3) представить типологию электронного гипертекста; 4) описать его основные специфические категории; 5) провести анализ его параграфемных элементов; 6) описать прагматические характеристики отдельной жанровой разновидности электронного гипертекста (лексикографического), а также 7) выявить особенности художественного электронного гипертекста.
Научная новизна работы заключается в том, что в ней впервые разграничиваются понятия «книжный (печатный) гипертекст», «квазигипертекст» и «электронный гипертекст», «книжный (печатный) художественный гипертекст», «электронный художественный квазигипертекст», «электронный художественный гипертекст», а также понятия «интертекстуальность», «квазигипертекстуальность» и «гипертекстуальность».
Изучению проблем гипертекста посвящены работы О. В. Барст, Н. Ф. Буториной (Ковалевой), К. В. Давыдовой, О. В. Дедовой, Т. И. Рязанцевой, Н. А. Шехтмана, Е. С. Клочковой, С. С. Панфиловой, С. А. Стройкова, М. Визеля, Е. И. Горошко, А. А. Залевской, Е. В. Зыковой, И. А. Ильиной, В. А. Шульгинова, А. А. Калмыкова, Е. В. Котельниковой, О. А. Левоненко, С. В. Лесникова, А. В. Лория, М. В. Минеевой, М. В. Масало-вой, А. С. Махова, Ж. А. Никифоровой, Р. К. Потаповой, П. И. Сергиенко, И. С. Соколовой, В. Н. Суриной,
A. М. Тупиковой, Ю. Хартунга и Е. Брейдо, Е. Унгуряну, Е. А. Чувильской, Л. Ю. Щипициной,
B. Л. Эпштейна и др. Публикации этих авторов позволили гипертексту в целом и электронному гипертексту
