КОРПУСНИЙ АНАЛІЗ ФАХОВИХ ТЕКСТІВ ДЛЯ НАВЧАННЯ ПЕРЕКЛАДУ: ТЕРМІНИ ТА НЕОЛОГІЗМИ

Анотація

Мовні корпуси – один із найефективніших інструментів прикладної лінгвістики, що активно застосовуються в різних сферах діяльності. Автоматизований підбір, компіляція та аналіз текстових масивів практично необмеженого обсягу відкривають нові перспективи не лише для філологічних досліджень, а й для фахівців, які використовують такі данні для вирішення практичних завдань. Корпусні методи мають значний потенціал для вдосконалення викладання мов, зокрема перекладу, оскільки дозволяють точно та цілеспрямовано відбирати спеціалізовані лінгвістичні матеріали, необхідні для засвоєння лексичного мінімуму, особливостей вживання та перекладу ключових мовних одиниць, а також для виявлення актуальних лінгвістичних тенденцій у конкретній галузі. Серед інструментів для роботи з корпусами Sketch Engine виділяється як один із найпотужніших, оскільки забезпечує не лише аналіз існуючих корпусів, а й створення власних, у тому числі багатомовних. Це дає змогу швидко та ефективно досліджувати галузеві тексти, виявляти ключову термінологію, типові словосполучення, аналізувати перекладацькі стратегії та складати навчальні матеріали для майбутніх перекладачів. Використання мови запитів CQL дозволяє підвищити точність пошуку та отримувати більш релевантні лінгвістичні дані. У пропонованій статті, що є продовженням більш масштабного дослідження, розглядаються така важлива функція Sketch Engine для пошуку, аналізу та відбору лексичного матеріалу, як розпізнавання та екстракція термінів за допомогою вбудованого інструмента Sketch Engine Keywords. Цей інструмент не лише дозволяє з високою точністю ідентифікувати терміни та термінологічні сполучення у фахових текстах, а й порівнювати частотність вживання таких слів та сполучень у досліджуваному та референтному корпусах, що значно підвищує ефективність пошуку загалом та лінгвістичного аналізу відібраних одиниць зокрема.Іще одним аспектом даного дослідження є методика корпусного пошуку неологізмів та рідковживаних слів.Останній являє собою певний виклик для корпусного текстового аналізу, адже не існує універсальних пошукових формул або навіть принципів пошуку такої лексики, яка, однак, є важливою складовою фахових текстів. Дослідження виконано на основі створеного корпусу англомовних юридичних текстів, пов’язаних із IT-сферою, зокрема ліцензійних угод і договорів.