CC BY
76
Научная статья УДК 81.276.6
DOI: 10.20323/2499-9679-2022-2-29-166-173 EDN: GKPOVV
Терминообразование в сфере искусственного интеллекта Анастасия Сергеевна Мусаева
Преподаватель кафедры английской филологии Самарского филиала ГАОУ ВО «Московский городской педагогический университет». 443081, Самара, ул. Стара-Загора, д. 76 [email protected], https://orcid.org/0000-0003-1760-7055
Аннотация. В статье анализируется терминообразование в сфере искусственного интеллекта. Рассматривается один из способов формирования специальной лексики - привлечение. Под привлечением авторы понимают заимствование терминов и словосочетаний из литературного языка в профессиональное поле. На сегодняшний момент терминологическое поле искусственного интеллекта состоит из 452 терминов. Все они входят в параграфы «Термины и определения» утвержденных государственных стандартов по искусственному интеллекту. Из этих 452 терминов привлеченными являются 238 единиц (53 %) - слова и словосочетания. В рамках данной статьи анализируются привлеченные слова - 92 лексемы (38 %). Адаптация привлеченных слов к функции термина осуществляется следующими способами: 1) перераспределение сем (в термине при наличии некоторых сем литературного слова может отсутствовать часть дифференциальных признаков либо появляются новые, периферийные, которые и становятся значимыми для термина). В научно -технических сферах семы лексического фона, отражающие факторы внеязыковой действительности, оказываются более важными для семантики термина, чем собственно понятийные; 2) метафоризация. Для метафорических терминов можно реконструировать линии семантического пересечения со словами литературного языка. При этом термины ИИ наделяются, как правило, свойствами, присущими человеку; 3) спецификация дифференциальных признаков. В результате этого процесса происходит обогащение семантики специального слова новыми семами, появляются дополнительные конкретизирующие признаки; 4) сужение значения за счет ведения слов-ограничителей. Такими словами являются маркеры принадлежности к определенному профессиональному полю, в нашем случае - принадлежности к терминологии искусственного интеллекта. Толкование общелитературного слова и дефиниция термина в целом практически идентичны, но определение термина содержит отсылку к некоторому терминополю; 5) отсечение семантики общеупотребительного слова. У литературного слова отсекается его лексическое значение и привязывается строго научное определение - дефиниция.
Ключевые слова: терминообразование; привлечение; семантика; семантический анализ; искусственный интеллект; терминология
Для цитирования: Мусаева А. С. Терминообразование в сфере искусственного интеллекта // Верхневолжский филологический вестник. 2022. № 2 (29). С. 166-173. http://dx.doi.org/10.20323/2499-9679-2022-2-29-166-173. https://elibrary.ru/GKPOVV
Original article
Term formation in the field of artificial intelligence
Anastasia S. Musaeva
Lecturer at the department of English philology, the Samara branch of the Moscow city teachers' training university.
443081, Samara, Stara Zagora st., 76
[email protected], https://orcid.org/0000-0003-1760-7055
Abstract. The author analyzes the formation of terms in the field of artificial intelligence. The article considers the way of creating specialist vocabulary - attraction. Attraction is the borrowing of terms and phrases from literary language into professional terminology. To date, the terminological field of artificial intelligence consists of 452 terms. All terms are included in the paragraphs «Terms and Definitions» of the Russian State Standards on Artificial Intelligence. Out of 452 terms, 238 are attracted terms (53 %). These are words and word combinations. In this article the author analyzes only attracted words - 92 terms (38 %). The adaptation of attracted words to perform the function of a term is carried out in the following ways: 1) regrouping of semes. The term lacks some of the semes of the literary word. How-
© Мусаева А. С., 2022
ever, new, peripheral semes appear. They become significant for the term. In scientific and technical sciences, semes, which reflect factors of extra-linguistic reality, are more important for the semantics of the term than conceptual semes; 2) metaphorization. For metaphorical terms the author reconstructs semantic overlap with words of literary language. AI terms receive the properties inherent in humans; 3) specification of differential features. As a result of this process, the semantics of the specialist word is enriched with new semantics. Additional specifying features appear; 4) narrowing of the meaning due to the introduction of limiting words. Limiters are markers of belonging to a particular professional field, in our case - belonging to the terminology of artificial intelligence. The interpretation of a literary word and the definition of the term in general are almost identical, but the definition of the term contains a reference to a certain terminological field; 5) cutting off the semantics of a commonly used word. A literary word has its lexical meaning cut off and a strictly scientific definition attached.
Key words: mixed emotions; emotivity; linguistic categorization of emotions; Pollyanna principle; dominant; fluctuation; emotional and semantic potential
For citation: Musaeva A. S. Term formation in the field of artificial intelligence. Verhnevolzhski philological bulletin. 2022;(2):166-173. (InRuss.). http://dx.doi.org/10.20323/2499-9679-2022-2-29-166-173. https://elibrary.ru/GKPOVV
Введение
В современном терминоведении для описания процесса заимствования формирующимся терминологическим полем слов из других сфер национального русского языка обычно используются термины «привлечение» и «транстерминологизация». Общим процессом между ними является то, что и привлечение, и транстерминологизация являются способами семантического терминообразования через специализацию в условиях особого контекста [Сложеникина, Зайцева, 2018, с. 140].
Однако можно отметить отсутствие единой терминологии при описании процессов термино-образования. Например, С. В. Гринев использует термин «заимствование» для описания процесса пополнения специальной лексики средствами литературного языка, а привлечением называется переход термина в другое профессиональное поле [Гринев, 1993, с. 63]. Такой же позиции придерживается, например М. А. Левина [Левина, 2013, с. 127]. На этапе становления терминове-дения как самостоятельной отрасли лексикологии один из ее основателей - Д. С. Лотте - пользовался термином «перенос» [Лотте, 1961, с. 99], В. П. Даниленко говорит о вторичной терминологизации номинативной единицы [Даниленко, 1977, с. 21]. «Переход лексики из метаязыка одной системы в метаязык другой» Е. И. Мальцева называет трансфером [Мальцева, 2021, с. 150]. В настоящее время широко используется термин транстерминологизация, см.: [Козловская 2015; Кухно, 2018; Сложеникина, Звягинцев, 2018, Зайцева, 2019 и др.]. «Процесс субституции одного терминологического значения другим» называет транстерминологизацией А.С. Якушина [Якушина, 2020, с. 134].
Нет определенности и в энциклопедическом
словаре В. А. Татаринова «Общее терминоведе-ние» [Татаринов, 2006]. И под привлечением, и под транстерминологизацией понимается один и тот же процесс переноса термина из одной тер-миносистемы в другую. Ср. привлеченные термины - термины из других отраслей, использующиеся в определенной терминосистеме [Тата-ринов, 2006, с. 146]; транстерминологизация -процесс перехода термина из одной отрасли в другую [Татаринов, 2006, с. 309].
При неупорядоченности определений считаем возможным пользоваться в данном исследовании следующей терминологией: привлечение - заимствование терминов и словосочетаний из литературного языка; транстерминологизация - заимствование термина из одного терминологического поля в другое. Таким образом, привлечение -это вертикальный процесс, когда лексема «спускается» из системы общенародного языка в один из пластов лексики, а именно, в специальную, узкоограниченную сферу. Транстерминологизация - это процесс горизонтальный, связанный с переходом из одной профессиональной области в другую.
Материал и методы
Языковой материал терминополя «Искусственный интеллект» составляют 452 термина ИИ. Все они входят в параграфы «Термины и определения» утвержденных государственных стандартов по искусственному интеллекту. Из них:
— привлеченными являются 238 единиц (53 %);
— транстерминологизированными - 190 (42 %);
— созданными как неологизмы для обслуживания теории и практики ИИ - 24 (5 %).
Из литературного языка могут заимствоваться
как слова, так и словосочетания. В нашем языковом материале:
— привлеченные слова - 92 лексемы (38 %);
— привлеченные словосочетания - 146 единиц (62 %).
В рамках данной статьи анализируются привлеченные слова, приведем некоторые: автономность, агент, аномалия, безопасность, грабеж, данные, датчик, детекция, достоверность, доступность, задача, защищенность, изготовитель, качество, класс, классификация, конфиденциальность, метрика, модель, мониторинг, надежность, намерение, обзорность, объяснимость, онтология, отказоустойчивость понятность, праздношатание, предвзятость, предсказуемость, препятствие, прецедент, прозрачность, прослеживаемость, процесс, робот, робототехника, система, сервис, ситуация, сонливость, специфичность, сумка, толпа, точность, управление, фон, чувствительность, эксперт, экстремизм, эффективность и др.
В качестве лингвистических методов используются:
— метод сплошной выборки. Он заключается в сборе языкового материала из ГОСТов, утвержденных к настоящему времени. Их около 30;
— метод компонентного анализа. Его целью является представление значения слова в виде дискретной структуры. Для этого дефиниция термина раскладывается на минимальные семантические составляющие. В основе метода лежит предположение о том, что значение любой языковой единицы состоит из минимальных семантических компонентов - сем, которых в языке, в отличие от слов, исчислимое количество;
— метод оппозиций. В работе осуществляется семиотическое противопоставление лексем, предполагающее разложимость единиц языка на общие и различные элементы с выделение дифференциальных признаков;
— сравнительный метод. Он заключается в сопоставлении слов литературного языка и омонимичных им терминов с выделение специфики последних;
— количественный метод. Он заключается в использование подсчетов и измерений при изучении терминов;
— метод изучения источников. Источниками исследования являются утвержденные в РФ ГОСТы по искусственному интеллекту. Они разрабатываются в рамках «Перспективной программы стандартизации по приоритетному направле-
нию „Искусственный интеллект" на период 2021-2024 гг.». В программу, в частности, включены стандарты общего назначения, закрепляющие термины и определения в области ИИ. Стандартизация предполагает разработку и утверждение ГОСТов по внедрению ИИ в приоритетных областях человеческой деятельности: промышленности, транспорте, медицине, образовании, строительстве и др.
Результаты и обсуждение
Рассмотрим на примере некоторых терминов, как происходит их сематическая адаптация в терминологическом поле ИИ.
Перераспределение сем
Одним из терминов ИИ стало слово праздношатание. В русском литературном языке под праздношатанием понимается пребывание в определенном общественном месте в течение длительного времени без определенной цели и/или без законного на это повода. В качестве термина ИИ слово закреплено в ГОСТе Р 593852021 «Информационные технологии. Искусственный интеллект. Ситуационная видеоаналитика. Термины и определения»: праздношатание - сценарий в наблюдаемой сцене, при котором человек или группа людей находятся или перемещаются в пределах контролируемой зоны дольше порогового заданного времени и цель нахождения данного человека или группы людей в контролируемой зоне не установлена [ГОСТ Р 593852021: https://www.standards.ru/document/6845643. aspx].
Состояние пребывания без дела в законодательстве РФ как противоправное не фиксируется, поэтому можно считать данное слово заимствованным из литературного языка. В литературном языке семантика слова складывается из 5 сем: 1) пребывание, 2) место (в определенном общественном месте), время (в течение длительного времени), цель (без определенной цели) и/или 4) релевантность, соответствие норме, правилам (без законного на это повода).
В терминологии ИИ дефиниция терминов включает семы: 1) ситуация (сценарий), 2) преднамеренность (наблюдаемая сцена), 3) объект-ность (человек или группа людей), 4) пребывание, 5) место (контролируемая зона), 6) время (дольше порогового заданного времени), 7) цель (неопределенная). Общелитературное и терминологическое значение состоят в эквиполентной оппозиции, имеют общие семы пребывания, ме-
ста, времени, цели. Однако реализация этих сем может быть различной: в определенном общественном месте - в контролируемой зоне, в течение длительного времени - дольше порогового заданного времени. Если в литературном языке нарратив праздношатания задается с точки зрения самого человека, находящегося в состоянии лойтеринга (от англ. Loitering - слоняться без дела), то в термине представлена точка зрения наблюдателя - контролирующего лица. Именно он (или предписания) определяют оценку места, времени, цели.
Еще один термин вышеназванного ГОСТа -сумка. Это бытовое понятие стало одним из терминов ИИ. Сумка как литературное понятие -это вместилище из ткани, кожи и т. п. для ношения чего-либо. Для определения сумки как общеупотребительного понятия важны 3 семы: 1) вместилище, 2) материал, 3) функциональное предназначение. И классификация сумок может строиться на оппозиции материала (тканевая, кожаная и др.), владельца (почтальон, спортсмен и др.), формы (сумка-коробка, кольцо, багет и др.), места (дорожная, пляжная и др.) и нек. Др. Основная сема - функциональная.
Как термин ИИ сумка - это ручная кладь, багаж либо другая емкость, пригодная для провоза либо проноса незаконных вложений, предъявляемых к анализу. В термине при наличии сем вместилища и функции отсутствует сема материала, но появляются два периферийных семантических признака, которые и становятся значимыми для термина: сема релевантности, отношения к закону (незаконные вложения) и операционная сема (анализ). В данном случае, как отмечает Ю. В. Сложеникина, происходит перераспределение сем, изменяется семантический объем лексемы [Сложеникина, 2018, с. 168-171]. В монографии «Терминологическая вариативность: семантика, форма, функция» (Москва, 2018) исследователь относит подобные явления к семантической вариантности, под которой понимает «перегруппировку, наличие или отсутствие в значении некоторых семантических компонентов...» [Сложеникина, 2018, с. 168; см. также: Polshchykova, 2021, с. 23-30; L'Homme M.-C., 2020, с. 415-424; Sigacheva N., 2020, с. 012211].
Основой для выводов Ю.В Сложеникиной послужила лингвострановедческая (лингвокульту-рологическая) теория слова Е. М. Верещагина и В. Г. Костомарова, которая доказала свою универсальность и может быть экстраполирована на семантику термина. Ученые пишут, что слово
выполняет функцию орудия познания, поскольку обладает нестрогой заданностью семантических границ в определении понятия. Не только текст, но и само слово, по Е. М. Верещагину и В. Г. Костомарову, является носителем полной информации, складывающейся из понятийных и непонятийных компонентов. Понятийное значение состоит из набора минимальных составляющих -семантических долей (СД). СД обеспечивают узнавание и именование сущности. При этом семантика слова, помимо понятийного компонента, включает непонятийные семантические доли. Они образуют лексический фон, актуальный не столько для языка, сколько для речевой деятельности, коммуникации субъектов. Семантические доли лексического фона фиксируют внеязыко-вую действительность, они гораздо обширнее, разнообразнее [Верещагин, 1980]. В научно-технических сферах семы лексического фона, отражающие факторы внеязыковой действительности, оказываются более важными для семантики термина, чем собственно понятийные [Ва2а-гоуа, 2021, с. 1-4].
Возвращаясь к термину сумка, отметим, что его терминологическая классификация отличается от общеязыковой. Поскольку, как было ранее отмечено, для термина важна сема релевантности, отношения к закону, то в ГОСТе в качестве видовых фиксируются 2 термина-словосочетания: безопасная сумка - сумка, не являющаяся опасной; опасная сумка - сумка, содержащая опасные предметы либо определенный набор условно-опасных предметов, достаточный для признания содержимого сумки опасным.
Описанный процесс терминологизации общеупотребительного слова соответствует теории В. Н. Прохоровой. Терминовед считает, что перенос лексемы совершается на основании общности признаков общеупотребительного понятия, при этом у специальной единицы наличествуют дополнительные семантические признаки. У термина в профессиональном поле появляются другие, основные и важные именно для него, признаки, отсутствующие в общеупотребительном понятии [Прохорова, 2012, с. 79].
Исчезновение одних и появление других семантических компонентов можно наблюдать в термине очередь. В толковых словарях русского языка очередью называются люди, располагающиеся друг за другом, в ожидании чего-либо. В терминологии ИИ очередь - это скопление людей или других объектов, организованное в по-
рядке последовательного доступа к тому или иному участку сцены видеонаблюдения. Оба слова объединяют семы субъекта (люди) и расположения (друг за другом, последовательно). Но при переходе в термин из определения была исключена сема состояния (ожидание), зато появилась сема места (сцена видеонаблюдения).
Спецификация дифференциальных признаков
Рассмотрим данный механизм на примере слова и термина процесс. В литературном языке слово процесс многозначно, наиболее близко к терминологическому одно из значений, а именно: совокупность последовательных действий, направленных на достижение определенного результата. В терминологии ИИ процесс - это совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих видов деятельности, преобразующая входы в выходы. Обе лексемы содержат 2 семы: действия и результата. Но если в общеупотребительном слове конкретный результат не определен, то в дефиниции термина он обозначается конкретно: преобразование входов в выходы.
Сужение значения за счет ведения слов-ограничителей
Такими словами являются маркеры принадлежности к определенному профессиональному полю, в нашем случае - принадлежности к терминологии искусственного интеллекта. Толкование общелитературного слова и дефиниция термина в целом практически идентичны, но определение термина содержит отсылку к некоторому терминополю. Например, многозначное слово качество в одном из своих лексико-семантических вариантов (ЛСВ) обозначает степень достоинства, ценности, пригодности вещи, действия и т. п., соответствия тому, какими они должны быть.
Термин качество в ГОСТе трактуется как совокупность характеристик и свойств системы ИИ, обусловливающих ее способность удовлетворять установленным или предполагаемым требованиям в соответствии с ее назначением.
И для литературного, и для специального слова основной является сема релевантности, способности соответствовать требованиям, быть пригодным. Однако дефиниция термина, включив маркер «система искусственного интеллекта», ограничила семантику и перевела лексему из общенационального языка в специальный.
Можно также привести в пример термин объ-яснимость - свойство системы искусственного интеллекта, заключающееся в возможности представления причин, приводящих к тому или иному решению системы, в виде, понятном человеку. И слово, и термин толкуются через доступность, понятность. При этом все эти свойства дефиниция приписывает системе искусственного интеллекта.
Отсечение семантики общеупотребительного слова
Иным сущность процесса терминологизации видит Л. А. Капанадзе. По мнению исследователя, у слова отсекается его лексическое значение и привязывается строго научное определение -дефиниция [Русский..., 1968, с. 152].
Ряд терминов ИИ в своем научном определении никак семантически не связан со значением омонима в общеупотребительном языке. Например, термин предвзятость. Сравним толкования. В литературном языке отвлеченное существительное определяется через прилагательное предвзятый - сложившийся заранее, до ознакомления с кем или чем-либо, без учета действительных фактов; пристрастный.
Как термин предвзятость - это свойство системы искусственного интеллекта, заключающееся в принятии ошибочных решений, связанных со статистической смещенностью обучающей выборки исходных данных или необъективностью применяемых при ее создании результатов экспертной работы.
Разной оказывается даже базовая классификационная сема: в общем употреблении предвзятость - это отношение, в специальном - свойство. Весьма имплицитно выражается связь термина и его общеязыкового субстрата. Можно реконструировать 3 линии семантического пересечения двух слов: семы реальности, действительности (факт, данные); результата (ошибочный); времени (заранее).
Точно так же разошлась семантика слова и термина задача. В литературном языке слово задача полисемично, это цель, упражнение, сложная проблема, вопрос. В терминологии ИИ задача - набор действий, алгоритм, программа, последовательность инструкций, выполняемых компьютером.
Приведем в пример термин ИИ прецедент. В общенародном языке прецедентом называется случай в прошлом, служащий примером или оправданием для последующих случаев подоб-
ного рода. Для семантики слова важна сема сравнения двух происшествий.
В ГОСТе прецедент определяется как спецификация последовательности действий, включая опции, которые система ИИ может выполнить при взаимодействии с пользователями. Слова расходятся по классификационной семе - случай / спецификация, причем под спецификацией понимается технический документ с детальным описанием процесса и условий, которым он должен соответствовать. В семантику термина дополнительно входят семы связи (взаимодействие), субъекта (пользователь), предмета (искусственный интеллект).
Интересно также расхождение семантики слова и термина специфичность. В толковых словарях русского языка слово специфичность через прилагательное специфичный отсылает к лексеме специфика, то есть отличительная особенности чего-либо, своеобразие. В ГОСТе под специфичностью понимается доля лиц с отрицательным результатом работы системы искусственного интеллекта в целевой популяции без изучаемого заболевания (то есть вероятность того, что объекты без изучаемого заболеванием будут определены как здоровые). Если в слове литературного языка доминирует сема сравнения и на ее основе выделения отличительных признаков, то в семантике термина можно обнаружить семы количества (доля), субъекта (лицо, популяция), результата (отрицательный), предмета (искусственный интеллект), состояния (заболевание). Данные слова являются омонимами и не обнаруживают семантических пересечений.
Интересно также сравнение слова и термина препятствие. В литературном языке препятствие - это то, что преграждает путь, мешает, задерживает движение; помеха, затруднение. В терминологии ИИ препятствие - это предмет или состояние рельефа местности, которое может причинить какой-либо вред или может быть повреждено при контакте с автоматизированной машиной или ее присоединяемым оборудованием. В термине отсутствует семантика преграды, зато появляется сема вреда, повреждения, порчи.
Заключение
Терминология искусственного интеллекта принадлежит к терминологиям новоейшего времени. Начальным с точки зрения государственного интереса к проблеме ИИ можно считать 2019 год. 30 января 2019 г. президент В. В. Путин утвердил перечень поручений по развитию в
России технологий ИИ и разработке национальной стратегии развития искусственного интеллекта. В результате Указом Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 г. N 490 была утверждена «Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года». В рамках данной стратегии началась разработка ГОСТов по ИИ. На сегодняшний момент терминологическое поле искусственного интеллекта состоит из 452 терминов. Все они входят в параграфы «Термины и определения» утвержденных государственных стандартов по искусственному интеллекту. Из этих 452 терминов привлеченными являются 238 единиц (53 %) -слова и словосочетания. Адаптация неологизмов в поле искусственного интеллекта осуществляется 4 способами: перераспределение сем, спецификация дифференциальных признаков, сужение значения за счет ведения слов-ограничителей, отсечение семантики общеупотребительного слова.
Библиографический список
1. Верещагин Е. М., Костомаров В. Г. Лингвостра-новедческая теория слова. Москва : Русский язык, 1980. 320 с.
2. Гринев С. В. Введение в терминоведение. Москва : Московский лицей, 1993. 280 с.
3. Даниленко В. П. Русская терминология. Опыт лингвистического описания. Москва : Наука, 1977. 246 с.
4. Зайцева А. С., Сложеникина Ю. В. Семантика отраслевого термина (на примере терминологии чрезвычайных ситуаций) // Терминология: становление, развитие, функционирование: коллективная монография. Астрахань, 2019. С. 158-186.
5. Козловская Н. В. Явление транстерминологизации в «философии общего дела» Н.Ф. Федорова // Печать и слово Санкт-Петербурга (Петербургские чтения - 2014). Сб. науч. тр. 2015. С. 236-242.
6. Кухно И. Ю., Сложеникина Ю. В., Растягаев А.
B. Авторский термин и авторская терминология пассионарной теории этногенеза // Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы. 2018. № 10. С. 36-41.
7. Левина М. А. Принципы организации вторичных терминосистем права // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Гуманитарные науки. 2013. № 1 (25). С. 126-131.
8. Лотте Д. С. Основы построения научно-технической терминологии. Москва : Изд-во АН СССР, 1961. 158 с.
9. Мальцева Е. И. Семантические процессы при трансфере verba dicendi в язык искусства // Вестник Московского государственного лингвистического университета. Гуманитарные науки. 2021. № 9 (851).
C. 148-161.
10. Прохорова В. Н. Русская терминология. Москва : Кн. по требованию, 2013. 125 с.
11. Русский язык и советское общество: Социоло-го-лингвистическое исследование: В 4 кн. / под ред. М. В. Панова. Москва : Наука, 1968. 4 т. Кн. 1: Лексика современного русского литературного языка / авт. И. П. Мучник, М. В. Панов, Д. Н. Шмелев и др. 1968. 184 с.
12. Сложеникина Ю. В. Терминологическая вариативность: семантика, форма, функция. Москва : ЛКИ, 2018. 288 с.
13. Сложеникина Ю. В., Зайцева А. С. Категоризация действительности в специальной картине мира // Вестник Московского университета. Серия 22: Теория перевода. 2018. № 4. С. 137-149.
14. Сложеникина Ю. В., Звягинцев В. А. Нормализация и кодификация терминологии в условиях вариантности. Самара : СФ МГПУ, 2018. 112 с.
15. Татаринов В. А. Общее терминоведение: энциклопедический словарь. Москва : Московский Лицей, 2006. 526 с.
16. Якушина А. С Терминологизация и транстерминологизация в криминалистическом дискурсе // Сборник научных статей. Казань, 2020. С. 131-137.
17. Bazarova L.V. Systematic organization of english medical terminology // Archivos Venezolanos de Farmacologia y Terapeutica. 2021. Т. 40. № 1. С. 1-4.
18. L'Homme M.-C. Revisiting polysemy in terminology // EURALEX Proceedings. 19th. Сер. «Lexicography for Inclusion: Proceedings of the 19th EURALEX International Congress, 2021». 2020. С. 415-424.
19. Polshchykova O.N., Genkin Yu.Y. Synonymy in the terminology of computational linguistics // Research Result. Theoretical and Applied Linguistics. 2021. Т. 7. № 4. С. 23-30.
20. Sigacheva N., Baranova A., Vakhitova D., Gulkanyan M., Gainanova D. Scientific communication and translation problems with synonyms, antonyms, homonyms in construction sphere // IOP CONFERENCE SERIES. Materials Science and Engineering. Kazan, Russia, 2020. С. 012211.
Reference list
1. Vereshhagin E. M., Kostomarov V G. Lingvostran-ovedcheskaja teorija slova = Linguocultural theory of word. Moskva : Russkij jazyk, 1980. 320 s.
2. Grinev S. V Vvedenie v terminovedenie = Introduction to terminology. Moskva : Moskovskij licej, 1993. 280 s.
3. Danilenko V. P. Russkaja terminologija. Opyt lingvisticheskogo opisanija = Russian terminology. Linguistic description. Moskva : Nauka, 1977. 246 s.
4. Zajceva A. S., Slozhenikina Ju. V Semantika otraslevogo termina (na primere terminologii chrezvychajnyh situacij) = Semantics of branch terms (based on terminology of emergency situations) // Terminologija: stanovlenie, razvitie, funkcionirovanie: kollektivnaja monografija. Astrahan', 2019. S. 158-186.
5. Kozlovskaja N. V. Javlenie transterminologizacii v «filosofii obshhego dela» N.F. Fedorova = The phenomenon of trans-terminologization in N.F. Fedorov's «philosophy of the common cause» // Pechat' i slovo Sankt-Peterburga (Peterburgskie chtenija - 2014). Sb. nauch. tr. 2015. S. 236-242.
6. Kuhno I. Ju., Slozhenikina Ju. V, Rastjagaev A. V Avtorskij termin i avtorskaja terminologija passionarnoj teorii jetnogeneza = Author's term and author's terminology of the ethnogenesis passionary theory // Nauchno-tehnicheskaja informacija. Serija 2: Informacionnye processy i sistemy. 2018. № 10. S. 36-41.
7. Levina M. A. Principy organizacii vtorichnyh terminosistem prava = Principles of organizing secondary legal terminological systems // Izvestija vysshih uchebnyh zavedenij. Povolzhskij region. Gumanitarnye nauki. 2013. № 1 (25). S. 126-131.
8. Lotte D. S. Osnovy postroenija nauchno-tehnicheskoj terminologii = The basics of scientific and technical terminology construction. Moskva : Izd-vo AN SSSR, 1961. 158 s.
9. Mal'ceva E. I. Semanticheskie processy pri transfere verba dicendi v jazyk iskusstva = Semantic processes in transferring verba dicendi into the language of art // Vestnik Moskovskogo gosudarstvennogo lingvisticheskogo universiteta. Gumanitarnye nauki. 2021. № 9 (851). S. 148-161.
10. Prohorova V. N. Russkaja terminologija = Russian terminology. Moskva : Kn. po trebovaniju, 2013. 125 s.
11. Russkij jazyk i sovetskoe obshhestvo: Sociologo-lingvisticheskoe issledovanie: V 4 kn. = The Russian language and Soviet society: A sociological and linguistic study: In 4 books / pod red. M. V Panova. Moskva : Nauka, 1968. 4 t. Kn. 1: Leksika sovremennogo russkogo literaturnogo jazyka / avt. I. P. Muchnik, M. V. Panov, D. N. Shmelev i dr. 1968. 184 s.
12. Slozhenikina Ju. V. Terminologicheskaja vari-ativnost': semantika, forma, funkcija = Terminological variation: semantics, form, function. Moskva : LKI, 2018. 288 s.
13. Slozhenikina Ju. V, Zajceva A. S. Kategorizacija dejstvitel'nosti v special'noj kartine mira = Categorization of reality in a special picture of the world // Vestnik Moskovskogo universiteta. Serija 22: Teorija perevoda. 2018. № 4. S. 137-149.
14. Slozhenikina Ju. V, Zvjagincev V. A. Normaliza-cija i kodifikacija terminologii v uslovijah variantnosti = Normalization and codification of terminology under the conditions of variability. Samara : SF MGPU, 2018. 112 s.
15. Tatarinov V. A. Moskva : Moskovskij Licej, 2006. 526 c.
16. Jakushina A. S Terminologizacija i transtermi-nologizacija v kriminalisticheskom diskurse = Terminolo-gization and trans-terminologization in criminalistic discourse // Sbornik nauchnyh statej. Kazan', 2020. S. 131137.
17. Bazarova L.V. Systematic organization of english medical terminology // Archivos Venezolanos de Farmacologia y Terapeutica. 2021. T. 40. № 1. S. 1-4.
18. L'Homme M.-C. Revisiting polysemy in terminology // EURALEX Proceedings. 19th. Ser. «Lexicography for Inclusion: Proceedings of the 19th EURALEX International Congress, 2021». 2020. S. 415-424.
19. Polshchykova O.N., Genkin Yu.Y. Synonymy in the terminology of computational linguistics // Research
Result. Theoretical and Applied Linguistics. 2021. T. 7. № 4. S. 23-30.
20. Sigacheva N., Baranova A., Vakhitova D., Gul-kanyan M., Gainanova D. Scientific communication and translation problems with synonyms, antonyms, homonyms in construction sphere // IOP CONFERENCE SERIES. Materials Science and Engineering. Kazan, Russia, 2020. S. 012211.
Статья поступила в редакцию 15.03.2022; одобрена после рецензирования 23.04.2022; принята к публикации 28.04.2022.
The article was submitted on 15.03.2022; approved after reviewing 23.04.2022; accepted for publication on 28.04.2022
