СТВОРЕННЯ ЛЕКСИЧНОГО МІНІМУМУМУ ВУЗЬКОСПЕЦІАЛІЗОВАНИХ ФАХОВИХ ТЕКСТІВ З ВИКОРИСТАННЯМ МОЖЛИВОСТЕЙ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ SKETCH ENGINE

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.32782/2522-4077-2025-212-4

Ключові слова:

прикладна лінгвістика, корпус, корпусні дослідження, фаховий текст, лексичний мінімум, Sketch Engine, універсальна мова запитів CQL

Анотація

Одним з найпотужніших інструментів прикладної лінгвістики є корпуси, що створюються та використовуються у різних галузях людської діяльності. Автоматизація процесу підбору, укладання та аналізу текстових масивів практично необмеженого обсягу надає нові можливості не лише дослідникам-філологам, а й фахівцям, для яких такі данні є основою успішного виконання практичних завдань. Так, корпусні дослідження мають великий потенціал для підвищення ефективності навчання мовам, і зокрема перекладу, оскільки дозволяють більш точно та ефективно добирати лінгвістичний матеріал певної вузькоспеціалізованої галузі, необхідний для успішного опанування майбутніми перекладачами лексичного мінімуму фахових текстів, засвоєння особливостей функціонування та перекладу таких найуживаніших одиниць, а також аналізу існуючих та нових лінгвістичних тенденцій певної сфери. Sketch Engine, що є одним з найвідоміших та найкращих програмних продуктів для укладання та роботи з корпусами, якнайкраще відповідає завданням, які постають під час роботи з фаховими текстами для навчання перекладу, оскільки дозволяє не лише аналізувати наявні на платформі корпуси, а і створювати власні, у тому числі і багатомовні, з метою швидкого та якісного аналізу галузевих текстів, відбору активної лексики та значущої термінології та типових колокацій, аналізу перекладацьких особливостей та труднощів передачі певних одиниць, створенню глосаріїв та вправ для відпрацювання та удосконалення навичок перекладу фахових текстів студентів-майбутніх перекладачів. Ретельний аналіз усіх функцій корпусного менеджера Sketch Engine дозволяє суттєво підвищити ефективність методологічної роботи з фаховими текстами, а можливості створення пошукових запитів мовою CQL – підвищити точність отриманих лінгвістичних результатів. Пропоноване дослідження описує основні можливості та методи відшукання, аналізу та відбору типового лексичного матеріалу з фахових текстів на прикладі корпусу англомовних текстів юридичного супроводу IT продуктів, а саме текстів ліцензійних угод та договорів.

Посилання

Bucur Ana-Maria, Dincă Andreea, Chitez Madalina, Rogobete Roxana. Automatic Extraction of the Romanian Academic Word List: Data and Methods. Proceedings of the 14th International Conference on Recent Advances in Natural Language Processing. 2023. Varna, Bulgaria: INCOMA Ltd., Shoumen, Bulgaria. pp. 234–241.

Domhan T., Hasler E., Tran K., Trenous S., Byrne B., Hieber F. The Devil Is in the Details: On the Pitfalls of Vocabulary Selection in Neural Machine Translation. Proceedings of the 2022 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (NAACL-HLT 2022). 2022. Association for Computational Linguistics. pp. 1840–1851. https://doi.org/10.18653/v1/2022.naacl-main.136

Schmitt N. Vocabulary in Language Teaching (2nd ed.). Cambridge University Press. 2020. 304 pages.

Gries S. T. Analyzing Linguistic Data: A Practical Introduction to Statistics Using R (2nd ed.). Cambridge University Press. 2021. 374 pages.

Akkoyunlu Aslı, Kilimci Abdurrahman. Application of Corpus to Translation Teaching: Practice and Perceptions. International Online Journal of Education and Teaching. 2017. Vol. 4. pp. 369–396.

Lusta A., Demirel Ö., Mohammadzadeh B. Language Corpus and Data Driven Learning (DDL) in Language Classrooms: A Systematic Review. Heliyon. 2023. Vol. 9. e22731. 10.1016/j.heliyon.2023.e22731.

Anokhina T., Kobyakova I., Schvachko S. Innovative Methodology for Teaching European Studies Using a Corpus Approach. Philological Treatises. 2023. Vol. 15. No. 2. pp. 7–16.

Matvieieva S. A., Lemish N. Ye., Zernetska A. A., Babych V. I., Torgovets M. S. English-Ukrainian Parallel Corpus: Prerequisites for Building and Practical Use in Translation Studies. Studies about Languages. 2022. Vol. 1. pp. 61–74.

Леміш Н. Є. Англо-український паралельний корпус текстів для студентів спеціальності «Переклад». Актуальні проблеми романо-германської філології та прикладної лінгвістики. 2018. Чернівці. Вип. 1 (15). С. 207–210.

Lemish N. Ye., Aleksieieva O. M., Denysova S. P., Matvieieva S. A., Zernetska A. A. Linguistic Corpora Technology as a Didactic Tool in Training Future Translators. Information Technologies and Learning Tools. 2020. Vol. 79. No. 5. pp. 242–259.

Hewavitharana S., Vogel S. Enhancing a Statistical Machine Translation System by Using an Automatically Extracted Parallel Corpus from Comparable Sources. Proceedings of the LREC 2008 Workshop on Building and Using Comparable Corpora. Marrakech, Morocco, 2008. pp. 7–10.

Gamallo Otero P. Evaluating Two Different Methods for the Task of Extracting Bilingual Lexicons from Comparable Corpora. Proceedings of the LREC 2008 Workshop on Comparable Corpora. Marrakech, Morocco, 2008. pp. 19–26.

Baños R., Borja A. The Application of a Parallel Corpus English-Spanish to the Teaching of Translation (ENTRAD Project). New Trends in Translation and Cultural Identity / Ed. Muñoz-Calvo M., Buesa-Gómez C., Ruiz Moneva M. A. Cambridge Scholars Publishing, 2008. pp. 433–444.

Kübler N., Mestivier A., Pecman M. Teaching Specialised Translation Through Corpus Linguistics: Translation Quality Assessment and Methodology Evaluation and Enhancement by Experimental Approach. Meta, 2018. Vol. 63. No. 3. pp. 807–825.

Saralegi X., San Vicente I., Gurrutxaga A. Automatic Extraction of Bilingual Terms from Comparable Corpora in a Popular Science Domain. Proceedings of the Workshop on Building and Using Comparable Corpora, 6th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC). 2008. pp. 27–32.

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-04-10

Як цитувати

Tarnavska, M. M. (2025). СТВОРЕННЯ ЛЕКСИЧНОГО МІНІМУМУМУ ВУЗЬКОСПЕЦІАЛІЗОВАНИХ ФАХОВИХ ТЕКСТІВ З ВИКОРИСТАННЯМ МОЖЛИВОСТЕЙ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ SKETCH ENGINE. Наукові записки. Серія: Філологічні науки, (212), 31–37. https://doi.org/10.32782/2522-4077-2025-212-4