Банк рефератов содержит более 364 тысяч рефератов, курсовых и дипломных работ, шпаргалок и докладов по различным дисциплинам: истории, психологии, экономике, менеджменту, философии, праву, экологии. А также изложения, сочинения по литературе, отчеты по практике, топики по английскому.
Полнотекстовый поиск
Всего работ:
364141
Теги названий
Разделы
Авиация и космонавтика (304)
Административное право (123)
Арбитражный процесс (23)
Архитектура (113)
Астрология (4)
Астрономия (4814)
Банковское дело (5227)
Безопасность жизнедеятельности (2616)
Биографии (3423)
Биология (4214)
Биология и химия (1518)
Биржевое дело (68)
Ботаника и сельское хоз-во (2836)
Бухгалтерский учет и аудит (8269)
Валютные отношения (50)
Ветеринария (50)
Военная кафедра (762)
ГДЗ (2)
География (5275)
Геодезия (30)
Геология (1222)
Геополитика (43)
Государство и право (20403)
Гражданское право и процесс (465)
Делопроизводство (19)
Деньги и кредит (108)
ЕГЭ (173)
Естествознание (96)
Журналистика (899)
ЗНО (54)
Зоология (34)
Издательское дело и полиграфия (476)
Инвестиции (106)
Иностранный язык (62791)
Информатика (3562)
Информатика, программирование (6444)
Исторические личности (2165)
История (21320)
История техники (766)
Кибернетика (64)
Коммуникации и связь (3145)
Компьютерные науки (60)
Косметология (17)
Краеведение и этнография (588)
Краткое содержание произведений (1000)
Криминалистика (106)
Криминология (48)
Криптология (3)
Кулинария (1167)
Культура и искусство (8485)
Культурология (537)
Литература : зарубежная (2044)
Литература и русский язык (11657)
Логика (532)
Логистика (21)
Маркетинг (7985)
Математика (3721)
Медицина, здоровье (10549)
Медицинские науки (88)
Международное публичное право (58)
Международное частное право (36)
Международные отношения (2257)
Менеджмент (12491)
Металлургия (91)
Москвоведение (797)
Музыка (1338)
Муниципальное право (24)
Налоги, налогообложение (214)
Наука и техника (1141)
Начертательная геометрия (3)
Оккультизм и уфология (8)
Остальные рефераты (21692)
Педагогика (7850)
Политология (3801)
Право (682)
Право, юриспруденция (2881)
Предпринимательство (475)
Прикладные науки (1)
Промышленность, производство (7100)
Психология (8693)
психология, педагогика (4121)
Радиоэлектроника (443)
Реклама (952)
Религия и мифология (2967)
Риторика (23)
Сексология (748)
Социология (4876)
Статистика (95)
Страхование (107)
Строительные науки (7)
Строительство (2004)
Схемотехника (15)
Таможенная система (663)
Теория государства и права (240)
Теория организации (39)
Теплотехника (25)
Технология (624)
Товароведение (16)
Транспорт (2652)
Трудовое право (136)
Туризм (90)
Уголовное право и процесс (406)
Управление (95)
Управленческие науки (24)
Физика (3462)
Физкультура и спорт (4482)
Философия (7216)
Финансовые науки (4592)
Финансы (5386)
Фотография (3)
Химия (2244)
Хозяйственное право (23)
Цифровые устройства (29)
Экологическое право (35)
Экология (4517)
Экономика (20644)
Экономико-математическое моделирование (666)
Экономическая география (119)
Экономическая теория (2573)
Этика (889)
Юриспруденция (288)
Языковедение (148)
Языкознание, филология (1140)

Реферат: "возможности применения ит в лингвистике" 5

Название: "возможности применения ит в лингвистике" 5
Раздел: Остальные рефераты
Тип: реферат Добавлен 10:39:45 08 сентября 2011 Похожие работы
Просмотров: 6057 Комментариев: 0 Оценило: 1 человек Средний балл: 4 Оценка: неизвестно     Скачать

БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

Выпускная работа по

«Основам информационных технологий»

Магистранта

кафедры теоретического

и славянского языкознания

Прижитомской Татьяны Петровны

Руководители:

доктор филологических наук

профессор Мечковская Н.Б.

старший преподаватель

Апанасевич Т.А.

Минск 2010


ОГЛАВЛЕНИЕ

список обозначений к выпускной работе.. 3

реферат "возможности применения ит в лингвистике". 4

Введение. 4

глава 1. обзор литературы.. 7

глава 2. основные лингвистические программы и ресурсы, представленные в сети интернет. 12

2.1. Программы анализа и лингвистической обработки текстов. 12

2.2. Программы для автоматической обработки текстов. 13

2.3. Программы преобразования текстов. 13

2.4. Психолингвистические программы.. 14

глава 3. использование некоторых лингвистических программ в исследовании русскоязычных и англоязычных искусствоведческих текстов. 17

заключение. 26

список литературы к реферату. 27

предметный указатель к реферату. 29

интернет-ресурсы в предметной области исследования.. 30

действующий личный сайт в WWW... 33

граф научных интересов.. 34

тестовые вопросы по основам информационных технологий.. 36

презентация магистерской диссертации.. 37

список литературы к выпускной работе.. 38

приложение.. 41

список обозначений к выпускной работе

АОТ – автоматическая обработка текста

АПТ – автоматическое понимание текста

БД – база данных

ДО – дистанционное обучение

ИТ – информационные технологии

КЛ – компьютерная лингвистика

МП – машинный перевод

ПЛ – прикладная лингвистика

реферат
"возможности применения
ит в лингвистике"

Введение

Становление современного информационного общества приводит к коренным изменениям во всех сферах жизни и деятельности человека. В сознании людей все больше утверждается мысль о том, что "будущий стратегический потенциал общества будут составлять не вещество и энергия, а информация и научные знания" [4, с. 3], что "мощь любого государства будет определяться не уровнем развития промышленности, новизной и эффективностью ее технической базы, а уровнем информатизации общества" [5, с. 9]. В недалеком будущем реально защищенным в социальном плане может быть лишь только широкообразованный человек, способный гибко перестраивать направление и содержание своей деятельности в связи со сменой технологий или требований рынка.

В наши дни владение ИТ становится в один ряд с такими качествами, как умение читать и писать. Сегодня специалист с высшим образованием должен "свободно ориентироваться в мировом информационном пространстве, иметь необходимые знания и навыки поиска, обработки и хранения информации с использованием современных ИТ, компьютерных систем и сетей" [4, с. 3].

С вступлением общества в век компьютерных технологий появилась возможность более эффективной обработки и представления информации. Это позволило эффективно хранить и обрабатывать большие потоки информации. Но на современном этапе развития информационной культуры общества знания устаревают очень быстро, и человек вынужден учиться всю жизнь. Огромный объём знаний, накопленный человечеством, заставляет искать иные подходы к организации процесса обучения.

Как отмечают в своей статье "Филология и современные информационные технологии (К постановке проблемы)" К.В. Вигурский и И.А. Пильщиков, "осознание фундаментальной роли информации в общественном развитии и огромные темпы роста ИТ обусловили необходимость формирования особой информационной культуры личности. Для использования новых компьютерных технологий в жизни требуется новое мышление, которое должно воспитываться у ребёнка с младших классов. Развитие и широкое внедрение информационных технологий воздействует на все сферы современной жизни, включая экономику, политику, науку и образование" [2].

ИТ – "это совокупность методов и программно-технических средств, объединенных в технологическую цепочку, обеспечивающею сбор, обработку, хранение, распределение и отображение информации с целью снижения трудоемкости процессов использования информационных ресурсов" [6].

Сегодня использование ИТ значительно увеличивает эффективность функционирования любой сферы человеческой деятельности. Лингвистика не является исключением. Какими бы далекими областями, на первый взгляд, ни казались ИТ и лингвистика, неоспоримая связь между ними подтверждается хотя бы фактом существования компьютерной лингвистики (КЛ ) – "направления в прикладной лингвистике, ориентированного на использование компьютерных инструментов – программ, компьютерных технологий организации и обработки данных – для моделирования функционирования языка в тех или иных условиях, ситуациях, проблемных сферах и т.д., а также всей сферы применения компьютерных моделей языка в лингвистике и смежных дисциплинах" [7]. Более того, если учесть, что главным предметом исследования в лингвистике являются тексты и что именно современные ИТ открывают новые возможности для обработки и анализа текстов и предоставляют разнообразные средства создания, распространения, поиска и учета текстовой информации, связь и взаимодействие этих двух сфер становятся еще более очевидными.

Сказанное выше объясняет актуальность темы данной работы. Ее целью является анализ возможностей и эффективности применения ИТ в лингвистике в целом и в исследовании автора, связанном с изучением искусствоведческих текстов на английском и русском языках, в частности. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи .

· Сделать обзор литературы, посвященной применению ИТ в лингвистике.

· Охарактеризовать основные лингвистические программы и ресурсы, представленные в сети Интернет.

· Рассмотреть те программы и ресурсы, которые целесообразно использовать при исследовании искусствоведческих текстов.

В связи с тем, что в ходе исследования необходимо изучить разнообразную литературу, делая при этом определенные выводы из прочитанного, освоить специфику использования различных программ обработки текстов, показывая их эффективность на конкретных примерах и сравнивая между собой, в работе применяются методы анализа, синтеза, дедукции, индукции, сравнения.

Общая концепция работы состоит в том, чтобы, ознакомившись с литературой по теме и основными лингвистическими программами, понять, каким образом и насколько эффективно можно использовать ИТ непосредственно при обработке текстов искусствоведческой проблематики, и выяснить, имеют ли полученные с помощью ИТ языковые данные научную ценность для магистерской диссертации.

глава 1. обзор литературы

Среди существующих литературных источников, посвященных применению ИТ в лингвистике, стоит отметить следующие: "Информационные технологии в лингвистике" А.В. Зубова [4], "Основы искусственного интеллекта для лингвистов" А.В. Зубова и И.И Зубовой [5], "Автоматическое понимание текстов: системы, модели, ресурсы" Н.Н. Леонтьева [8], "Новые информационные технологии и лингвистика" Р.К. Потаповой [12], "Компьютерная обработка лингвистических данных" А.В. Всеволодовой [3].

В учебном пособии "Информационные технологии в лингвистике" А.В. Зубов определяет прикладную лингвистику (ПЛ ) как особую область лингвистики, "которая осуществляет реализацию лингвистических знаний с целью решения всякого рода практических задач" [4, с. 6], а также как "раздел языкознания, в котором разрабатываются методы решения практических задач, связанных с оптимизацией использования языка как важнейшего средства человеческой коммуникации" [4, с. 7].

Затем автор дает определение ИТ как "совокупности законов, методов и средств получения, хранения, передачи, распространения, преобразования информации с помощью компьютеров" [4, с. 8]. Кроме того, А.В. Зубов конкретизирует определение понятия "ИТ" по отношению к лингвистике и замечает, что ИТ в лингвистике " это совокупность законов, методов и средств получения, хранения, передачи, распространения, преобразования информации о языке и законах его функционирования с помощью компьютеров" [4, с. 8].

Далее автор перечисляет задачи прикладной лингвистики , среди которых:

· создание систем искусственного интеллекта;

· создание систем автоматического перевода;

· создание систем автоматического аннотирования и реферирования текстов;

· создание систем порождения текстов;

· создание систем обучения языку;

· создание систем понимания устной речи;

· создание систем генерации речи;

· создание автоматизированных информационно-поисковых систем;

· создание систем атрибуции и дешифровки анонимных и псевдоанонимных текстов;

· разработка различных баз данных для гуманитарных наук;

· разработка различного типа автоматических словарей;

· разработка систем передачи информации в сети Интернет и т.д.

Интересно отметить, что А.В. Зубов также вводит понятия "лингвистической информации" и "лингвистической информатики". Так, под лингвистической информацией он понимает множество определенным образом связанных сведений, данных, понятий о языке и правилах его функционирования, отраженных в нашем сознании и влияющих на наше речевое поведение. А лингвистическая информатика – это "наука, изучающая законы и методы организации и переработки с помощью компьютера лингвистической информации" [4, с. 12].

В книге А.В. Зубова также освещаются такие вопросы, как:

· основные составляющие ИТ (структура ИТ, методы решения задач с помощью ИТ, алгоритм и его свойства, способы записи алгоритмов, аппаратное и программное обеспечение ИТ);

· общие принципы решения лингвистических задач методом моделирования;

· ИТ в обработке текстов (автоматическое чтение текста, системы автоматического реферирования и аннотирования текстов, машинный перевод текстов);

· ИТ в обучении языкам (создание технологии компьютерного обучения, компьютерные программы индивидуализированного обучения языкам, дистанционное обучение иностранным языкам);

· БД и лингвистические информационные ресурсы (способы организации БД, системы управления БД, терминологические словари, письменные текстовые массивы)

· основы компьютерных телекоммуникаций (компьютерные сети, глобальная сеть Интернет).

Важно отметить, что изложение материала в пособии построено таким образом, что лингвисту становится понятно, что знание компьютера, умение обращаться с ним не требует усвоения основ математики, что каждый филолог может стать основным участником работ по созданию компьютерных систем обучения, систем автоматического анализа и синтеза текстов, систем автоматического поиска, аннотирования, реферирования и перевода текстов.

В учебном пособии "Основы искусственного интеллекта для лингвистов" А.В. Зубов и И.И. Зубова заостряют внимание на том, что "необходима глубокая интеграция ИТ с лингвистическими и психологическими знаниями в рамках искусственного интеллекта" [ 5, с. 10], что "современное состояние исследований по искусственному интеллекту характеризуется нарастанием интереса к этой проблеме со стороны специалистов широкого профиля, в том числе и лингвистов" [5, с. 10].

Система искусственного интеллекта понимается как "компьютерная система, способная получать результаты, которые традиционно рождаются в процессе интеллектуальной творческой деятельности человека" [5, с. 10].

По мнению авторов, введение в вузах специализаций, направленных на изучение возможностей компьютеров в обработке речи и текстов ("Прикладная лингвистика", "Компьютерная лингвистика", "Автоматическая обработка естественного языка", "Компьютерное обучение языкам", "Лингвистика и новые ИТ") является необходимым условием дальнейшего развития информационного общества.

В книге рассматриваются следующие проблемы:

· интеллект и искусственный интеллект, основные задачи искусственного интеллекта, системы общения с компьютером на естественном языке;

· экспертные системы, основные этапы их создания;

· системы обработки связанных текстов, теоретические аспекты порождения текстов, системы порождения прозаических текстов (пословиц, поговорок, загадок, технических описаний, рекламных текстов, рассказов, романов), системы порождения русских стихотворных текстов;

· система машинного перевода текста как система искусственного интеллекта.

Таким образом, А.В. Зубов и И.И. Зубова предприняли попытку показать роль языка в создании систем искусственного интеллекта, моделирующих отдельные функции человека и помогающих ему в решении многих необходимых задач. В то же время результаты работы описанных в пособии естественно-языковых систем показывают, что они еще достаточно далеки от реальных текстов, создаваемых человеком.

Отличительной особенностью данного пособия является его практическая направленность, благодаря которой читатель-лингвист при наличии желания сам сможет создавать модели порождения текстов, подобные описанным в книге.

Учебное пособие Н.Н. Леонтьева "Автоматическое понимание текстов: системы, модели, ресурсы" обобщает опыт создания российских и зарубежных систем, реализующих АПТ. Эти сложные интеллектуальные системы выделяются из множества систем, в которых просто используется автоматическая обработка текста (АОТ), поскольку автора интересует именно качественный аспект понимания. Рассмотрены те компоненты процесса АПТ, которые могут быть заданы в вербальном виде. В основе пособия – идея "мягкого" понимания текста. Представлена экспериментальная лингвистическая система ПОЛИТЕКСТ, осуществляющая гибкое соединение лингвистических и предметных знаний.

К системам, реализующим АПТ , автор относит "системы машинного перевода, системы автоматического индексирования, системы информационного анализа массивов официальных документов и текстов СМИ, фактографические системы, системы общения на естественном языке с БД и другие сложные интеллектуальные системы" [8, с. 10].

Наибольший интерес в книге представляют следующие аспекты:

· Взгляд "сверху" на системы АПТ (основные задачи и классы систем АПТ, модель "мягкого понимания" текста).

· Машинный перевод как среда создания систем АПТ (классификация систем МП, лингвистическое обеспечение систем МП).

· Компонент первичного анализа текста, компоненты морфологического и синтаксического анализа, локальный семантический анализ текста, глобальный семантический анализ и сжатие текста.

· Системы генерации текста.

· Корпусная лингвистика и другие лингвистические ресурсы для АПТ.

Учебное пособие "Новые информационные технологии в лингвистике" Р.К. Потаповой посвящено современным проблемам использования новых ИТ в лингвистике и лингвистическом образовании. С учетом специфики данного аспекта знаний в пособии нашли отражение такие направления, как динамика становления интеллектуальных систем обучения, компьютеризация обучения в гуманитарных областях знаний (включая иностранный язык), назначение, специфика и концепция дистанционного обучения (ДО), гипертекст в лингвистике, новые ИТ и лингводидактика, автоматизированные обучающие системы.

Под ДО Р.К. Потапова понимает "одно из новых направлений ИТ в образовании, которое связано с внедрением компьютерных сетей при передаче данных и позволяет осуществлять обучение независимо от расстояния" [12, с. 270]. А под информатизацией лингвистического образования понимается "внедрение таких средств и методов обучения языковой и межкультурной коммуникации, которые основаны на использовании новых ИТ для погружения в аутентичную языковую и культурную среду" [12, с. 273].

Автор книги замечает, что новые ИТ открывают широкие перспективы для разработки и эксплуатации новых образовательных технологий, направленных на создание представительных корпусов текстов, электронных словарей разных типов, справочных таблиц, текстовых массивов, а также программных электронных продуктов (анализирующих, синтезирующих, обучающих программ). К числу электронных продуктов лингвистического профиля Р.К. Потапова, например, относит различные типы электронных словарей, системы автоматизированного перевода, гипертекстовые системы энциклопедического типа, электронные БД, экспертные лингвистические системы, обучающие программы.

В пособии А.В. Всеволодовой "Компьютерная обработка лингвистических данных" , наряду с базовыми понятиями, методами и приемами использования средств вычислительной техники, рассмотрены передовые информационные и коммуникативные технологии глобальных компьютерных сетей; изложены основные направления фундаментальных исследований и коммерческих разработок, находящихся на пересечении лингвистики, методов представления, обработки знаний и самых современных ИТ; рассмотрены типичные и специальные приложения КЛ.

Значительное место автор отводит классификации лингвистических программ, детальному описанию их свойств и назначения, для чего размещает в Приложении Каталог лингвистических программ и ресурсов. Данный каталог взят из Русской виртуальной библиотеки. Программы, представленные в нем, будут рассмотрены в следующей главе.

Таким образом, упомянутые выше и многие другие существующие пособия и книги, посвященные взаимодействию ИТ и лингвистики, свидетельствуют об актуальности данной проблемы, а также о повышенном внимании к ней как со стороны специалистов в сфере ИТ, так и со стороны филологов.

глава 2. основные лингвистические программы и ресурсы, представленные в сети интернет

На сайте Русской виртуальной библиотеки представлен Каталог лингвистических программ и ресурсов в Сети, составленный С.В. Логичевым [9]. Данный каталог включает в себя описание программ, связанных с анализом текстов и вычислительной лингвистикой, а также соответствующих ресурсов, доступных сегодня в глобальной сети Интернет. Упор при составлении каталога, по словам автора, делался на бесплатные программы, доступные для загрузки или использования в режиме on-line. Также описаны коммерческие версии некоторых наиболее интересных программ. Тематически каталог разбит на следующие разделы:

· программы анализа и лингвистической обработки текстов;

· программы преобразования текстов;

· психолингвистические программы;

· генераторы текстов;

· системы обработки естественного языка и машинного перевода;

· каталоги и коллекции ресурсов;

· словари и тезаурусы;

· поисковые машины и системы полнотекстового поиска;

· системы синтеза и распознавания речи.

Рассмотрим наиболее интересные и полезные, на наш взгляд, программы.

2.1. Программы анализа и лингвистической обработки текстов

Link Grammar Parser – это синтаксический парсер (то есть синтаксический анализатор) английского языка. Работает со словарем, включающим около 60000 словарных форм.

Проекты Cibola / Oleada реализуют обширные компьютерные системы лингвистического анализа текстов. Компоненты системы включают средства работы с мультиязыковыми текстами, построения конкорданса для текстов на более чем 16 языках, статистического анализа, автоматического перевода, различные словари и тезаурусы.

Russian Morphological Dictionary – программа С.Сикорского для синтаксического и морфологического анализа русскоязычных текстов. Использует морфологический словарь, включающий 120000 слов.

Mystem – компактный, быстрый и бесплатный морфологический парсер русскоязычных текстов, реализованный на основе словаря Зализняка.

Лингвоанализатор – on-line версия программы математического анализа структуры текста. Целью анализа является определение близости любого из предлагаемых пользователем текстов к одному из авторских эталонов, определенных заранее. Программа анализирует входной текст и выдает имена трех писателей, которые могли бы быть его наиболее вероятными авторами.

Система StarLing позволяет работать с мультиязычными текстами большой длины, с транскрипционными знаками. Среди преимуществ: удобный поиск, возможность анализа и синтеза словоформ по словарю Зализняка, а также перевода по словарю Мюллера. Есть функции для сравнительно-исторических исследований.

Морфологический анализатор – on-line версия программы морофлогического анализа слов русского/английского языков. Позволяет получить для вводимого слова базовую форму и морфологическую информацию. Программа реализована на основе словарей Зализняка (рус.яз.) и Мюллера (англ.яз.).

2.2. Программы для автоматической обработки текстов

АОТ (автоматическая обработка текста ). Среди предлагаемых продуктов представляют интерес: модуль графематического анализа текста, компоненты морфологического анализа для русского, немецкого и английского языков, модуль автоматического уничтожения омонимии, модуль семантического анализа текста, система лингвистического поиска, различные тезаурусы и словники.

Textarc – революционная программа для визуализации и исследования текстов, являющаяся настоящим произведением искусства. Текст воспроизводится на экране компьютера в виде галактики, в которой слова играют роль звезд. Часто встречающиеся слова светятся ярко, а редкие – вовсе не видны. Строки текста выводятся в виде закручивающейся спирали по границе "галактики" точечным шрифтом (высотой в один пиксель). Программа позволяет видеть структуру текста, взаимосвязи между словами и контекстом, просматривать частотный и алфавитный индекс слов и конкорданс. При движении курсора по галактике слова вспыхивают и загораются лучами (указателями на контекст), а также звучат в разной тональности.

LeoBilingua – программа, позволяющая генерировать билингва-текст (текст из двух синхронных половин на разных языках).

Инструментальные средства МедиаЛингва предназначены для создания систем автоматического аннотирования, классифицирования, поиска и морфологической обработки текстовой информации.

2.3. Программы преобразования текстов

Программы преобразования текстов представлены такими разработками, как: HTML Batch Editor , Словогрыз , ClearText Reader's Edition , xReplacer , xMarkup v2.1.1 ., XML редакторы , Xchange Search&Replace , KDiff3 , WinMerge , TextTransformer v1.4.1 . Особое внимание обратим лишь на некоторые из них.

Например, Словогрыз предназначен для поиска и замены текста по заданным маскам. Программа умеет находить и заменять в тексте не только строго заданные слова и фразы, но и текстовые элементы, определяемые произвольными поисковыми шаблонами. Позволяет сохранять/загружать сценарии преобразований.

KDiff 3 и WinMerge – программы, позволяющие визуально сравнивать текстовые файлы.

TextTransformer v 1.4.1 – мощная программа, предназначенная для выполнения сколь угодно сложных преобразований над множеством текстовых файлов. Позволяет анализировать, изменять, создавать и удалять заданные элементы обрабатываемых текстов.

2.4. Психолингвистические программы

В разделе психолингвистических программ представлены:

ПСИ-Офис версия 2.1 – система психолингвистического анализа текстов, включающая 3 компоненты: программа поиска вложенных слов в тексте, т.е. слов, "спрятанных" внутри и на переходах между словами; программа поиска повторяющихся фрагментов текста при анализе "автоматического письма" (такие тексты пишутся с целью анализа текущих подсознательных процессов); программа синтеза подсознательного компонента текста.

ВААЛ-2000 – экспертная система лексического и контент-анализа текстов; прогнозирует эффект неосознаваемого воздействия текста на массовую аудиторию, анализирует тексты с точки зрения такого воздействия, выявляет личностно-психологические качества автора текста.

Приемы журналистики & Public Relations – программа, представляющая собой консультанта, помогающего пользователю при написании различных текстов. Пользователь выбирает ряд параметров, характеризующих желаемый результат, а программа выдает ему рекомендации по написанию текста и иллюстрирует их примерами.

Psyberia . ru и Лаборатория ПСИТОН содержат профессиональные психодиагностические и психолингвистические программы.

Среди многочисленных генераторов текстов отметим, например: Болтун (виртуальный собеседник, который обладает зачатками искусственного разума; может реагировать на реплику пользователя своей репликой), Russian Word Constructor ( RWC ) (программа для генерации русскоязычных стихоподобных текстов ("инструмент поэта"); способна конструировать русские неологизмы на основе заданного словаря с лексико-статистической информацией), Весна (генератор псевдофилософских текстов).

Системы обработки естественного языка и машинного перевода представлены в каталоге программами: Natural Language Projects at ISI , Автоматический словарь Мультитран , Translate . Ru , LEO , PEREVODOV . NET , Проекты НИИ ИИ , Computer Aided Translation , Google Переводчик .

Возможности использования Translate . Ru и Google Переводчика будут проиллюстрированы в Главе 3.

Каталоги и коллекции ресурсов включают в себя Каталог программ по вычислительной лингвистике , Ресурсы, связанные с анализом текста , Справочно-информационный портал "Русский язык" , Text Analysis Info , The Linguist List , LTI Projects . Портал "Русский язык", например, интересен тем, что содержит массу полезной информации и включает on-line словари русского языка, такие как: Полный электронный орфографический словарь русского языка под ред. В.В. Лопатина; Словарь трудностей произношения и ударения в современном русском языке; Новый словарь русского языка, Толково-словообразовательный словарь, Словарь нарицательных имён и др.

Среди многочисленных словарей и тезаурусов стоит отметить представляющие для автора особый интерес (в связи с исследованием англоязычных искусствоведческих текстов) British National Corpus (коллекция более чем 100 миллионов слов современного английского письменного и устного языка), Acronym Finder (полный словарь акронимов и сокращений английского языка, содержит более 173 тысячи элементов), WordNet (электронный тезаурус, отражающий все возможные толкования слов английского языка и показывающий взаимосвязи между ними; для каждого слова можно найти синонимы, объединенные в смысловые группы и получить ссылки на родовые или производные понятия), Толковый словарь Merriam Webster (on-line версия знаменитого толкового словаря английского языка).

Поисковые машины и системы полнотекстового поиска представлены Поисковой системой Я ndex , Поисковой системой Ищейка , Verity Ultraseek , Quintura Search , ARM Engine 4.0 и многими другими.

Интересны программы синтеза и распознавания речи, например: Sacrament Text-to Speech Engine v2.0 (система синтеза русской речи, созданная минской компанией "Сакрамент"; позволяет произносить тексты мужским и женским голосом, делая при этом интонационные паузы, изменяя по желанию пользователя тон и тембр речи), Govorilka (небольшая программа чтения текста голосом для Windows; настраивается на различные языки и голоса; использует редактируемые словари произношений; позволяет записать синтезированную речь в MP3-файл), CSLU Toolkit (набор инструментальных средств для создания приложений, обрабатывающих речевую и звуковую информацию; осуществляет синтез и распознавание речи, озвучивание текстов, обработку спектрограмм и звуковых сигналов) и другие.

Таким образом, мы убедились в существовании огромного множества разнообразных программ и ресурсов, которые могут значительно облегчить работу с лингвистическим материалом. Лингвисту остается только выбрать подходящие для исследования программы и воспользоваться их преимуществами.

глава 3. использование некоторых лингвистических программ в исследовании русскоязычных и англоязычных искусствоведческих текстов

В данной главе мы попытаемся оценить возможности некоторых программ применительно к исследованию русскоязычных и англоязычных искусствоведческих текстов.

Рассмотрим программы анализа и лингвистической обработки текстов TextAnalyst 2.0 и Худломер и системы обработки естественного языка и машинного перевода Translate . Ru и Google Переводчик .

Сначала обратимся к программе TextAnalyst 2.0 (для использования необходимо скачивание) [11] Это смысловой анализатор, который за считанные минуты позволяет ознакомиться с текстами любой тематики. Программа разработана в качестве инструмента для анализа содержания текстов, смыслового поиска информации, формирования электронных архивов и предоставляет пользователю следующие основные возможности:

· анализ содержания текста с автоматическим формированием семантической сети с гиперссылками;

· получение смыслового портрета текста в терминах основных понятий и их смысловых связей;

· анализ содержания текста с автоматическим формированием тематического древа с гиперссылками;

· выявление семантической структуры текста в виде иерархии тем и подтем;

· смысловой поиск с учетом скрытых смысловых связей слов запроса со словами текста;

· автоматическое реферирование текста;

· автоматическая индексация текста с преобразованием в гипертекст;

· ранжирование всех видов информации о семантике текста по «степени значимости» с возможностью варьирования детальности ее исследования.

При исследовании искусствоведческих текстов многие из этих возможностей могут быть полезными. Для начала работы запускаем программу и выбираем текстовый файл для анализа. В нашем случае это будет файл "Поэзия земли.txt", содержащий статью о русском художнике Владимире Копылове. Теперь главное окно TextAnalyst должно выглядеть примерно так:

Рисунок 1 – Интерфейс программы TextAnalyst

Вся работа по анализу текста уже сделана, остается лишь ознакомиться с ее результатами. Прежде всего, изучив предложенный материал, TextAnalyst формирует сеть основных (наиболее значимых) понятий, содержащихся в представленных ему текстах (верхнее левое окно на Рис. 1). В нашем случае в сеть понятий входят: "Копылов", "Владимир", "пейзажист", "натюрмортах", "творчества", "вода", "главным", "живописца", "рисунок", "художественный" и др.

Такая сеть служит представлением смысла текста и основой для всех видов дальнейшего анализа. Сеть понятий – это множество терминов из текстов – слов и словосочетаний, связанных между собой по смыслу. В сеть включены не все термины текста, а лишь наиболее значимые, несущие основную смысловую нагрузку. Аналогичным образом представлены и смысловые связи между понятиями текстов – отражаются лишь наиболее явно выраженные из них. Поэтому, с одной стороны сеть достаточно полно описывает смысл текстов, а с другой – позволяет отбросить несущественную информацию и представить содержание в сжатом виде, так называемом “смысловом портрете”.

Таким образом, можно сразу увидеть всю информацию по каждому понятию, буквально бросив единственный взгляд на набор его связей в сети. В результате, передвигаясь по смысловым связям от понятия к понятию, можно находить и прицельно исследовать лишь интересующие места текстов, не затрудняя себя просмотром всей попавшейся на пути информации.

Теперь обратим внимание на числа, стоящие в дереве возле понятий. Ближайшее к понятию число представляет его смысловой вес (например, "Копылов" – 100, "Владимир" – 99, "творчества" – 98). Его значение (от 1 до 100) показывает, сколь важную роль играет понятие для смысла всего текста – как много информации в тексте касается данного понятия. Максимальное значение, равное 100, говорит о том, что понятие является ключевым и представляет важнейшую тему текста. Маленькое, близкое к единице значение показывает, что соответствующая тема лишь вскользь упомянута в тексте и в нем очень мало информации, относящейся к данному понятию. Второе число, стоящее перед смысловым весом, ближе к раскрытому узлу, представляет вес связи от понятия в вершине раскрытого списка к данному. Вес связей также всегда принимает значение от 1 до 100.

Кроме того, программа предоставляет услугу автоматического реферирования (в меню "Анализ" выбираем пункт "Реферирование"). Формируемый реферат содержит список наиболее информативных предложений текстов (тезисов) (Рисунок 2, правое верхнее окно). Конечно, это еще не полноценный реферат, так как тезисы в основном не связаны между собой стилистически, а просто выбраны из текста и расположены в порядке их встречаемости. Однако и такой подстрочник реферата оказывается достаточно информативным, чтобы составить общее представление о тексте и уяснить его основные мысли. Более того, все предложения реферата снабжены отсылками к соответствующим местам исходных текстов, что позволяет просмотреть контекст интересующего тезиса. Подробность реферата можно легко настраивать, изменяя количество формирующих его предложений. При этом каждое предложение реферата характеризуется относительной степенью значимости во всем тексте.

Рисунок 2 – Реферирование

Таким образом, данная программа может быть достаточно полезной в исследовании автора, поскольку позволяет быстро получить смысловой портрет текста, что необходимо в процессе работы с большим количеством разнообразных текстов, когда нелегко удержать в памяти содержание каждого из них. TextAnalyst удобно использовать и при поиске текстов для исследования: не обязательно тратить время на чтение полного текста, с помощью реферирования можно быстро соориентироваться, о чем идет речь (о каких художниках, картинах, направлениях в живописи и т.д.), и сделать вывод о том, подходит ли данный текст для исследования. Однако серьезным недостатком программы применительно к нашему исследованию, связанному с англоязычными текстами, является отсутствие возможности обрабатывать такие тексты.

Теперь рассмотрим автоматический on-line классификатор функционального стиля текста Худломер [13]. Данная программа определяет стиль текста: разговорный стиль, стиль художественной литературы, газетно-информационный стиль, научно-деловой стиль. На Рисунке 3 представлен интерфейс Худломера:

Рисунок 3 – Интерфейс Худломера

В поле под надписью "Введите текст (не менее 75 слов)" вставляем исследуемый текст (в нашем случае, например, статью о русском живописце Ю. Маланенкове "Волшебное зеркало"). Затем нажимаем "SUBMIT" и получаем результат (Рисунок 4):

Рисунок 4 – Ответ Худломера

Итак, видим, что Худломер считает данный текст газетной статьей, то есть относит ее к газетно-информационному стилю. С таким определением вполне можно согласиться, если учесть, что статья была взята из искусствоведческого журнала "Художественный совет" и поэтому является примером публицистики. К тому же, на рисунке видно, что красная полоска под названиями стилей едва пересекает границу между "худло" (стиля художественной литературы) и "газетной статьей", а публицистика как раз и занимает это промежуточное положение.

В нашем случае Худломер определил стиль достаточно точно, однако, как отмечают сами создатели программы, он может давать погрешности, особенно при малых объемах текстов.

Мы также провели подобный эксперимент со статьей на английском языке, взятой из англоязычного искусствоведческого журнала "Art in America", в результате которого Худломер отнес ее к разговорной речи, что, очевидно, не является верным. Возможно, это и есть пример ошибочной работы программы, а возможно, Худломер не анализирует тексты на английском языке, о чем, кстати, в описании программы не упоминается.

Стоит отметить, что построен автоматический классификатор функционального стиля текста на основе спектров длин слов, характерных для каждого из четырех стилей (то есть предполагается, что самые короткие слова встречаются в текстах разговорного стиля, а самые длинные – в научных статьях).

Теперь обратимся к переводчикам Translate.Ru [1] и Google Переводчик [14]. В нашем исследовании, непосредственно связанном с англоязычными текстами, без перевода не обойтись. Более того, перевод обязательно должен быть точным и высококачественным, ведь статьи на английском языке с параллельным русским переводом помещаются в Приложение к магистерской диссертации. Это выглядит примерно так, как представлено ниже (Рис. 5):

Текст на английском языке

Параллельный русский перевод

No wonder Doig has exerted such an influence on recent painting. He has been able to paint ordinary, nearly kitsch subjects (boats, water, weather, people copied from photos) in disarmingly alluring ways that somehow, almost by the by, tend to accede to modernist pictorial criteria of flatness and materiality and avoidance of the anecdotal. These criteria remain in force despite the waning of modernism as an ideology. At the same time, he conveys a contemporary rather than a historicist sensibility, and a yearning for the unfamiliar rather than the known. Doig's work of the last few years, however, registers a shift – the import of which remains hard to define since it may still be in progress – away from the quietly delirious, mutedly overelaborated manner of painting that served him so well throughout the '90s. One might say he's beginning to evade his own influence. It's hard not to see the change as connected with his move back to Trinidad in 2002.

Не удивительно, что Дойг оказал такое сильное влияние на современную живопись. Он смог нарисовать красками простые, почти китчевые предметы (лодки, воду, погоду, людей, скопированных с фотографий) в такой обезоруживающе-притягательной манере, которая как-то почти между прочим тяготеет к тому, чтобы соответствовать модернистским критериям живописи – плоскостность и материальность, и нелюбовь к сюжетности. Эти принципы остаются в силе, несмотря на спад модернизма как идеологии. В то же время он передает современную, а не основанную на историзме восприимчивость и выражает стремление к незнакомому, а не к известному. Однако, творчество Дойга в последние годы отмечается сдвигом (значение которого трудно определить, поскольку он может все еще длиться) – уходом от тихо-сумасшедшей, приглушенно перегруженной деталями (слишком сложной) манеры рисования, которая так хорошо служила ему в 90-е годы. Можно было бы сказать, что он начинает избегать своего собственного влияния. Трудно не связывать эту перемену с его возвращением в Тринидад в 2002-ом году.

Рисунок 5 – Пример самостоятельного перевода для магистерской работы

Данный перевод выполнен автором самостоятельно. А теперь посмотрим, какие варианты перевода этого фрагмента текста предлагают Translate . Ru и Google Переводчик :

Рисунок 6 – Перевод Translate.Ru

Рисунок 7 – Перевод Google Переводчика

Итак, трудно не заметить, что предложенные варианты перевода очень "шероховатые", во многих местах стилистически и грамматически неточные, уже не говоря о том, что некоторые слова и словосочетания и вовсе остались без перевода ("mutedly overelaborated", "historicist"). Такой перевод несомненно требует доработки, и немалой. На наш взгляд, рассмотренные программы-переводчики скорее будут полезны тому, кто почти не владеет иностранным языком, но хочет понять основную идею текста, ведь они действительно передают общий смысл при переводе. Профессиональному же лингвисту, который хорошо знает язык, общий смысл понятен и так. Ему нужен точный перевод с учетом всех тонкостей и оттенков значений. В это плане на помощь приходит один из самых известных электронных словарей ABBYY Lingvo (Рисунок 7) с большим количеством встроенных словарей различной тематики, толкованиями, примерами, устойчивыми выражениями и т.д.

Рисунок 8 – ABBYY Lingvo 12

Итак, все описанные выше лингвистические программы действительно могут быть полезны при исследовании англоязычных и русскоязычных искусствоведческих текстов. Однако не стоит всецело полагаться на данные, полученные с помощью таких программ. Лучше еще раз проверить и проанализировать их самостоятельно.

заключение

Данный реферат представляет собой самостоятельное исследование возможностей и эффективности применения ИТ в лингвистике в целом и при изучении англоязычных и русскоязычных искусствоведческих текстов в частности.

Обзор литературных источников, посвященных взаимодействию и взаимосвязи ИТ и лингвистики, показал, что их авторы в основном освещают следующие вопросы: ИТ в обработке текстов; автоматическое чтение текста; системы понимания устной речи; системы автоматического реферирования и аннотирования текстов; машинный перевод текстов; системы порождения текстов; автоматизированные информационно-поисковые системы; разработка различных баз данных для гуманитарных наук; разработка различного типа автоматических словарей; создание систем обучения языку.

Все эти направления, находящиеся на пересечении сфер лингвистики и ИТ, реализованы на практике в виде конкретных лингвистических программ и ресурсов сети Интернет, которые можно разделить на 9 групп, рассмотренных выше. Каждая из этих групп, как мы убедились, представлена, в свою очередь, большим разнообразием программ (ресурсов), многие из которых мы кратко охарактеризовали, назвав их основные преимущества. Большинство программ действительно эффективны, а иногда и вовсе необходимы при проведении лингвистических исследований.

Мы также на практике ознакомились с программами TextAnalyst 2.0, Худломер, Translate.Ru и Google Переводчик и оценили их возможности применительно к исследованию русскоязычных и англоязычных искусствоведческих текстов. Выяснилось, что TextAnalyst 2.0 помогает анализировать содержание текста, автоматически формирует семантическую сеть с гиперссылками, создает "смысловой портрет" текста в терминах основных понятий и их смысловых связей, осуществляет реферирование текста. Худломер автоматически определяет стиль текста, однако не всегда делает это правильно. Translate.Ru и Google Переводчик переводят англоязычные искусствоведческие тексты недостаточно точно и корректно – полученный перевод подлежит обязательному редактированию.

ИТ в наше время развиваются очень быстрыми темпами. В перспективе, возможно, появятся технологии, которые будут настолько точно обрабатывать языковой материал, что лингвисту не придется сомневаться в полученных результатах.

список литературы к реферату

1. Бесплатный онлайн переводчик текстов и сайтов PROMT Translate.Ru [Электронный ресурс]. – 2003-2009. Режим доступа: http://www.translate.ru/. – Дата доступа: 15.12.2010.

2. Вигурский К.В., Пильщиков И.А. Филология и современные информационные технологии (К постановке проблемы) // Научно-технический центр "Информрегистр" [Электронный ресурс]. – 2007-2009. – Режим доступа: http://feb.inforeg.ru/vigursky-03.html. – Дата доступа: 02.12.2010.

3. Всеволодова А.В. Компьютерная обработка лингвистических данных: учеб. пособие / А.В. Всеволодова. – 2-е изд., испр. – М.: Наука: Флинта, 2007. – 96 с.

4. Зубов А.В. Информационные технологии в лингвистике: Учеб. пособие для студ. лингв. фак-тов высш. учеб. заведений / А.В. Зубов, И.И. Зубова. – М.: Академия, 2004. – 208 с.

5. Зубов А.В., Зубова И.И. Основы искусственного интеллекта для лингвистов: Учеб. пособие. – М.: Университетская книга; Логос, 2007. – 320 с.

6. Информационные системы и применение компьютерной техники в профессиональной деятельности. Основные понятия // Электронный учебник по предмету ИТ [Электронный ресурс]. – 2009. – Режим доступа: http://it-uchebnik.ru/it/glava1/1.html. – Дата доступа: 01.12.2010.

7. Компьютерная лингвистика // Онлайн Энциклопедия "Кругосвет" [Электронный ресурс]. – 2001-2009. Режим доступа: http://www.krugosvet.ru/enc/gumanitarnye_nauki/lingvistika/KOMPYUTERNAYA_LINGVISTIKA.html. – Дата доступа: 04.12.2010.

8. Леонтьева Н.Н. Автоматическое понимание текстов: системы, модели, ресурсы: учеб пособие для студ. лингв. фак. вузов / Н.Н. Леонтьева. – М.: Академия, 2006. – 304 с.

9. Логичев С.В. Каталог лингвистических программ и ресурсов в Сети / С.В. Логичев // Русская виртуальная библиотека [Электронный ресурс]. – 1999-2009. Режим доступа: http://www.rvb.ru/soft/catalogue/index.html. – Дата доступа: 25.11.2010

10. Мечковская Н.Б. История языка и история коммуникации: от клинописи до Интернета: курс лекций по общему языкознанию / Н.Б. Мечковская. – М.: Флинта: Наука, 2009. – 584 с.

11. Персональная система автоматического анализа текстов TextAnalyst 2.0 // Microsystems, Ltd [Электронный ресурс]. – 2009. Режим доступа: http://www.analyst.ru/index.php?lang=eng&dir=content/downloads/. – Дата доступа: 05.12.2010.

12. Потапова Р.К. Новые информационные технологии и лингвистика: Учебное пособие. – Изд. 4-е, стереотипное. – М.: КомКнига, 2005. – 368 с.

13. Худломер (автоматический определитель стиля текста) // Тенета (Конкурс русской сетевой литературы) [Электронный ресурс]. – 1996-2003. Режим доступа: http://www.teneta.ru/hudlomer/. – Дата доступа: 10.12.2010.

14. Google Переводчик // Google [Электронный ресурс]. – 2010. – Режим доступа: http://translate.google.com.by/?hl=ru&tab=wT#. – Дата доступа: 04.12.2010.

предметный указатель к реферату


G

Google Переводчик 14, 16, 21, 22, 25, 26, 36

T

TextAnalyst .... 16, 17, 19, 25, 26, 37

Translate . Ru ... 14, 16, 21, 22, 25, 36

А

АОТ...................................... 3, 9, 12

АПТ...................................... 3, 9, 10

Б

БД.................................... 3, 8, 10, 11

Д

ДО............................................. 3, 10

И

Интернет................... 5, 8, 11, 24, 34

информатизацией лингвистического образования 10

искусственный интеллект............... 9

ИТ 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 11, 24, 25, 37, 38

К

КЛ......................................... 3, 5, 11

Л

лингвистика 3, 5, 7, 9, 10, 26, 32, 37

лингвистическая информатика .. 8

лингвистической информацией . 8

М

МП............................................ 3, 10

П

ПЛ............................................... 3, 7

Р

реферирование....................... 16, 25

Х

Худломер ....... 16, 19, 20, 25, 26, 38


интернет-ресурсы в предметной области исследования

http://www.philology.ru/ — Русский филологический портал, редактор М.Т. Дьячок, Россия

Филологический портал, на котором компактно представлена различная информация, касающаяся филологии как теоретической и прикладной науки. Центральным разделом портала является библиотека филологических текстов (монографий, статей, методических пособий). Особенно полезен раздел "Общее языкознание" освещающий вопросы языкознания, философии языка, психолингвистики, теории и практики перевода, истории языка, преподавания языков.

http://philology.by/ —Лингвистика в Беларуси, Н.В. Супрунчук, Беларусь

Сайт посвящен лингвистике в Беларуси, проблемам и перспективам развития этой науки. Особенно интересен тем, что здесь можно найти нужные белорусскому филологу книги, публикации, информацию о конференциях.

http://www.filologdirect.narod.ru — Портал филолога, Россия

Портал филолога, на котором представлены работы по филологии. По своей сути проект является полностью рецензируемым и научно достоверным периодическим электронным изданием гуманитарной направленности, что выгодно отличает его от множества подобных сайтов.

http://www.helpforlinguist.narod.ru/ — Информационно-образовательный портал для лингвистов, переводчиков и всех, кто интересуется языком, Россия

Содержит книги по языкознанию, литературоведению, переводоведению, а также научные статьи и диссертации. Все материалы доступны для бесплатного скачивания.

http://www.philol.msu.ru/ —

Сайт филологического факультета Московского государственного университета, полезный, в первую очередь, своей богатой электронной библиотекой научных и научно-методических изданий.

http://philologos.narod.ru/ — Сайт филологического факультета МГУ им. В.М. Ломоносова, Россия

Сайт предлагает вниманию пользователей постоянно обновляющиеся материалы по теории языка и литературы. Кроме того, он информирует о научных конференциях и литературных встречах. С левой стороны страницы, в рубрике «Что творят», содержится огромное множество полезных для лингвиста ссылок.

http://www.gramota.ru — ГРАМОТА.РУ, Россия

На этом справочно-информационном портале особый интерес представляют закладки «Словари» и «Библиотека». В первом случае находим внушительный список ссылок на различные словари русского языка. А во втором случае – получаем возможность познакомиться с публикациями журнала Грамота.Ру.

http://www.gumer.info/ — Библиотека Гумер, Россия

На сайте «Библиотеки Гумер», посвященном гуманитарным наукам, филолога будет больше всего интересовать раздел «Языкознание» в поле «Библиотека». Основная часть информации доступна в онлайн версии, некоторые источники можно скачать.

http://www.russian.slavica.org/ — Балканская Русистика, Болгария и Сербия

Сайт "Балканская Русистика" отличается тем, что предлагает множество статей, авторефератов, публикаций на актуальные лингвистические и литературоведческие темы. Кроме того, присутствует рубрика, где регулярно появляются полезные ссылки.

http://www.library.by — Белорусская цифровая библиотека, Беларусь

Белорусская цифровая библиотека, коллекция которой на данный момент содержит более 100.000 публикаций. Это научные статьи, книги, рефераты, авторские публикации. Новыми материалами собрание пополняется ежедневно. Возможен быстрый поиск и расширенный поиск (по авторам статей, названиям, ключевым словам и т.д.).

http://online.multilex.ru/ — Онлайн-словарь Мультилекс, Россия

Онлайн-словарь Мультилекс включает более 40 общих, тематических и толковых словарей, заслуживших доверие профессиональных лингвистов и переводчиков. Позволяет выполнять перевод текстов любой сложности, используя подробные и актуальные статьи, содержащие подробное толкование слова, транскрипцию и примеры употребления. Для перевода специализированной лексики в состав словаря входят тематические словари таких отраслей, как экономика, банковское дело, компьютеры, право, строительство, техника, медицина и т.д.

http://dictionary.cambridge.org — Он-лайн словари Cambridge, Великобритания

Авторитетный источник (сайт он-лайн словарей Cambridge) для лингвистов, работающих с английским языком. Здесь предоставлены возможности поиска в категориях Advance Learner’s, Learner’s, American English, Phrasal Verbs, Idioms. В словарной статье, кроме толкования слова или словосочетания, приводится транскрипция и примеры словоупотребления заданной единицы в речи.

www.krugosvet.ru — Онлайн энциклопедия "Кругосвет", Россия

Онлайн энциклопедия "Кругосвет", где в подразделе "Лингвистика" раздела "Гуманитарные науки" можно найти определение любого лингвистического термина, информацию о крупнейших лингвистах, языковых школах, течениях, направлениях и т.д.

http://synesthesia.prometheus.kai.ru/index.html — Институт “Прометей”, Казахстан

Научно-информационный сайт исследовательского института "Прометей", полностью посвященный феномену синестезии: природе синестезии, синестетическим проявления в языке, литературе и искусстве. Материалы сайта используются в магистерской диссертации, связанной с исследованием искусствоведческих текстов и синестетической образности в них.

действующий личный сайт в WWW

http://tanyapr2010.narod.ru/

граф научных интересов

магистранта Прижитомской Татьяны Петровны

филологический факультет

Специальность "Теория языка"

Смежные специальности

10.02.02. – русский язык

1. Стилистика и лингвистика текста. Жанры речи. Язык СМИ. Язык художественной литературы.

2. Взаимодействие языка и культуры.

3. Лексикология. Семасиология. Фразеология.

10.02.04 – германские языки

1. Исследованию подлежат современные германские языки на всех уровнях в синхронном аспекте.

2. Разработка методов лингвистического анализа.

10.02.20 – сравнительно-историческое, типологическое и сопоставительное языкознание

1. Соотношение между языками без учета их генетических связей; типологические закономерности в морфологии и синтаксисе.

2. Грамматические, синтаксические и лексические сходства и различия между сопоставляемыми языками в синхронии.

Основная специальность

10.02.19 – теория языка

1. Онтологическая природа языка как средства коммуникации; исследуется роль языка в коммуникативной и познавательной деятельности человечества.

2. Своеобразие языка как знаковой системы и его место в кругу природных и культурных семиотик.

3. Структурно-семантическое разнообразие языков исследуется в диалектической связи с их универсальными и широко распространенными чертами.

4. Закономерности реализации структуры языка в вариантах речи и связанное с этим наличие ряда форм существования языка (функциональные варианты (стили); язык художественной литературы и язык СМИ).

5. Закономерности речевого поведения и актов речевой коммуникации.

Сопутствующие специальности

10.01.08 – теория литературы; текстология

1. Литературные жанры.

2. Изобразительные средства.

3. Язык литературных произведений.

10.01.10 – журналистика

1. Жанрово-групповые, структурные и стилевые процессы.

2. Типы изданий и соответствующий им тематический жанрово-стилевой диапазон.

3. Литературно-художественная критика.

4. Виды СМИ, особенности их деятельности.

5. Дискурсный анализ СМИ.

тестовые вопросы по основам информационных технологий

<question type="close" id="211">

<text>(Прижитомская) HTTP – это </text>

<answers type="request">

<answer id="1" right="0"> узел сети Интернет </answer>

<answer id="2" right="0"> протокол передачи данных US Robotics </answer>

<answer id="3" right="0"> указатель, содержащийся в гипертексте, отсылающий пользователя к участку текста или связанному документу, физически расположенному на другом компьютере или в другой папке </answer>

<answer id="4" right="1"> протокол работы с гипертекстовыми документами Интернета, страницами www </answer>

</answers>

</question>

<question type="close" id="711">

<text>(Прижитомская) Какое из утверждений не верно? "Современные подходы к обучению языкам с помощью компьютерных технологий соотносятся с программами, которые призваны… </text>

<answers type="request">

<answer id="1" right="0"> быть источником лингвистической информации для решения обучающимися когнитивных задач при работе над письменными и устными текстами" </answer>

<answer id="2" right="0"> выступать в роли партнера-собеседника в учебном диалоге на естественном языке при наличии дружелюбного, комфортного интерфейса"</answer>

<answer id="3" right="0"> содержать графические средства для моделирования микромиров культурологического плана"</answer>

<answer id="4" right="1"> усложнить процесс обучения, требуя от студента знаний, которыми он не обладает" </answer>

</answers>

</question>

презентация магистерской диссертации

http:// tanyapr2010.narod.ru/avto2.html

список литературы к выпускной работе

1. Google Переводчик // Google [Электронный ресурс]. – 2009. – Режим доступа: http://translate.google.com.by/?hl=ru&tab=wT#. – Дата доступа: 04.12.2010.

2. Microsoft Office Online [Электронный ресурс]. – 2009. – Режим доступа: http://office.microsoft.com/ru-ru/default.aspx. Дата доступа: 01.12.2010.

3. Microsoft Office XP в целом: наиб. полное рук-во / Ф.Новиков, А.Яценко. – Спб: БХВ-Петербург, 2002. – 917 с.

4. Microsoft PowerPoint 2003: самоучитель / М.В. Спека. – Москва, Санкт-Петербург, Киев: Диалектика, 2004. – 363 с.

5. Бандаренко С. Microsoft Word 2003 в теории и на практике / С.Бондаренко, М.Бондаренко. – Минск: Новое знание, 2004. – 336 с.

6. Бесплатный онлайн переводчик текстов и сайтов PROMT Translate.Ru [Электронный ресурс]. – 2003-2009. Режим доступа: http://www.translate.ru/. – Дата доступа: 15.12.2010.

7. Ботт, Э. Использование Microsoft Office XP. Специальное издание: Пер.с англ. / Э.Ботт, В.Леонард. – Москва: Изд.дом "Вильямс", 2002. – 912с.

8. Вигурский К.В., Пильщиков И.А. Филология и современные информационные технологии (К постановке проблемы) // Научно-технический центр "Информрегистр" [Электронный ресурс]. – 2007-2009. – Режим доступа: http://feb.inforeg.ru/vigursky-03.html. – Дата доступа: 02.12.2010.

9. Волков В. Понятный самоучитель работы в Microsoft EXCEL / Владимир Волков. – СПб.: Питер, 2003. – 222 с.

10. Всеволодова А.В. Компьютерная обработка лингвистических данных: учеб. пособие / А.В. Всеволодова. – 2-е изд., испр. – М.: Наука: Флинта, 2007. – 96 с.

11. Гончаров А.Ю. ACCESS 2003: самоучитель с примерами / А.Ю. Гончаров. – Москва: Кудиц-Образ, 2004. – 270 с.

12. Журин А. А. Самоучитель работы на компьютере / А. Журин. – М., 2005. – 607 с.

13. Зубов А.В. Информационные технологии в лингвистике: Учеб. пособие для студ. лингв. фак-тов высш. учеб. заведений / А.В. Зубов, И.И. Зубова. – М.: Академия, 2004. – 208 с.

14. Зубов А.В., Зубова И.И. Основы искусственного интеллекта для лингвистов: Учеб. пособие. – М.: Университетская книга; Логос, 2007. – 320 с.

15. Информационные системы и применение компьютерной техники в профессиональной деятельности. Основные понятия // Электронный учебник по предмету ИТ [Электронный ресурс]. – 2009. – Режим доступа: http://it-uchebnik.ru/it/glava1/1.html. – Дата доступа: 01.12.2010.

16. Каймин В.А. Информатика: учеб. для студ. вузов, обуч. по естеств.-науч. напр. и спец. / В.А. Каймин. – М.: ИНФРА-М, 2000. – 232 с.

17. Компьютерная лингвистика // Онлайн Энциклопедия "Кругосвет" [Электронный ресурс]. – 2001-2009. Режим доступа: http://www.krugosvet.ru/enc/gumanitarnye_nauki/lingvistika/KOMPYUTERNAYA_LINGVISTIKA.html. – Дата доступа: 04.12.2010.

18. Курбатова Е.А. Microsoft Excel 2003 [краткое руководство] / Е.А. Курбатова. – Москва, Санкт-Петербург, Киев: Диалектика, 2004. – 288 с.

19. Леонтьева Н.Н. Автоматическое понимание текстов: системы, модели, ресурсы: учеб пособие для студ. лингв. фак. вузов / Н.Н. Леонтьева. – М.: Академия, 2006. – 304 с.

20. Логичев С.В. Каталог лингвистических программ и ресурсов в Сети / С.В. Логичев // Русская виртуальная библиотека [Электронный ресурс]. – 1999-2009. Режим доступа: http://www.rvb.ru/soft/catalogue/index.html. – Дата доступа: 25.11.2010

21. Лоу Д. Компьютерные сети для «чайников» / Д. Лоу. – К.: Диалектика, 1995. – 320 с.

22. Меженный О.А. Microsoft Office 2003 / О.А. Меженный. – Москва, Санкт-Петербург, Киев: Диалектика, 2004. – 262 с.

23. Мечковская Н.Б. История языка и история коммуникации: от клинописи до Интернета: курс лекций по общему языкознанию / Н.Б. Мечковская. – М.: Флинта: Наука, 2009. – 584 с.

24. Мюррей К. Microsof Office 2003. Новые горизонты / К. Мюррей. – СПб., 2004. – 190 с.

25. Персональная система автоматического анализа текстов TextAnalyst 2.0 // Microsystems, Ltd [Электронный ресурс]. – 2009. Режим доступа: http://www.analyst.ru/index.php?lang=eng&dir=content/downloads/. – Дата доступа: 05.12.2010.

26. Потапова Р.К. Новые информационные технологии и лингвистика: Учебное пособие. – Изд. 4-е, стереотипное. – М.: КомКнига, 2005. – 368 с.

27. Симонович, С.В. Информатика. Базовый курс: учебник для вузов / С.В. Симонович. – 2-е изд. – Питер, 2007. – 640 с.

28. Уэмпен Фейт. PowerPoint 2003: библия пользователя / Фейт Уэмпен; [пер. с англ. О.В. Зайцевой, И.В. Шуляка, С.Л. Щадрина; под ред. Е.Н. Дериевой]. – Москва, Санкт-Петербург, Киев: Диалектика, 2005. – 768 с.

29. Хольцшлаг М. 250 секретов HTML и Web-дизайна: [перевод с английского] / М. Хольцшлаг. – М., 2006. – 490 с.

30. Худломер (автоматический определитель стиля текста) // Тенета (Конкурс русской сетевой литературы) [Электронный ресурс]. – 1996-2003. Режим доступа: http://www.teneta.ru/hudlomer/. – Дата доступа: 10.12.2010.

31. Шафрин Ю.А. Информационные технологии: учеб. пособие: В 2 ч / Ю.А. Шафрин. – М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2003. – Ч.1: Основы информатики и ИТ. – 316 с.

приложение


Слайд 1.

Слайд 2.

Слайд 3.

Слайд 4.

Слайд 5

Слайд 6.

Слайд 7.

Слайд 8.

Слайд 9.

Слайд 10.

Слайд 11.

Слайд 12.


Слайд 13.

Оценить/Добавить комментарий
Имя
Оценка

Работы, похожие на Реферат: "возможности применения ит в лингвистике" 5

Назад
Меню
Главная
Рефераты
Благодарности
Опрос
Станете ли вы заказывать работу за деньги, если не найдете ее в Интернете?

Да, в любом случае.
Да, но только в случае крайней необходимости.
Возможно, в зависимости от цены.
Нет, напишу его сам.
Нет, забью.



Результаты(222417)
Комментарии (3004)
Copyright © 2005-2019 BestReferat.ru bestreferat@gmail.com реклама на сайте

Рейтинг@Mail.ru