Статья: A REVIEW OF A COLLECTIVE MONOGRAPH ‘COMMUNICATIVE ADAPTATION IN DIALOGUE: A PHONETICIAN’S POINT OF VIEW’ (AUTHORS: T. V. KACHKOVSKAYA, A. D. MAMUSHINA, D. A. KOCHAROV,A. KHOLYAVIN, A. P. MENSHIKOVA, S. V. ZIMINA, V. V. EVDOKIMOVA, A. A. PORTNOVA, D. D. GUSEVA; EDITED BY T. V. KACHKOVAKAYA. ST. PETERSBURG: ST. PETERSBURG UNIVERSITY PRESS, 2022) (2022)

Современные средства компьютерной обработки текста позволили автоматизировать многие рутинные задачи лексикографов и терминологов. Помимо привычных программных средств, применяемых для вспомогательных задач прикладной лексикографии специалистами по составлению терминологических и других словарей, в решении таких задач может помочь язык программирования Python и его библиотеки, такие как NLTK (Natural Language Toolkit), pymorphy2, mystem и др. Python - один из самых распространенных и доступных в изучении языков программирования, который все шире применяется в прикладной лингвистике. Статья продолжает цикл публикаций, знакомящих практикующих лингвистов и лексикографов с Python и его возможностями для обработки текстов на естественном языке (natural language processing). Описываются техники, которые можно использовать для предварительной обработки текстов с целью последующего извлечения из них терминологии и составления терминологических словарей, в том числе для нужд письменного перевода. В настоящее время эта задача пересекается с использованием систем машинного перевода, в ряде которых реализована функция приоритетного использования пользовательского терминологического двуязычного словаря. Кроме того, некоторые из описанных приемов помогут извлечь информацию из больших корпусов текстов и проанализировать их содержание. В статье описывается порядок выполнения токенизации и лемматизации текста или корпуса текстов, приемы для выделения наиболее частотных лемм, рассматриваются разные подходы к поиску в тексте частотных словосочетаний методом нахождения n-грамм. Техники для автоматического нахождения потенциальных узкоспециальных терминов проиллюстрированы примерами из научно-технического текста. На материале художественного текста показаны методы анализа содержания, например, подсчет частотности определенных лемм в корпусе. Все приведенные примеры кода можно скопировать и запустить в облачной среде Google Colab без установки каких-либо программ на компьютер. Надеемся, что эти приемы облегчат повседневную работу лексикографов, а может быть, и побудят лингвистов к изучению языка Python.

Учебная направленность созданного в Санкт-Петербурге «Словаря редкой лексики по произведениям школьной программы» обеспечивается не только особенностями словника и характером семантизации слова в словарной статье, но и подготовленным методическим сопровождением, включающим систему заданий к словарным статьям и указаниями для учителя. Эта система опирается на словоцентрический подход в организации учебной работы и предполагает, во-первых, комментирование специально подобранных отрывков литературных произведений школьной программы в соответствии с лексикографическим описанием, а во-вторых, разноаспектный, а именно семантический, словообразовательный, грамматический, стилистический, анализ лексического материала, содержащегося в словаре. В числе приоритетных направлений предлагаемой учебной работы - сопоставительный анализ языковых явлений, формирование навыков обращения к авторитетным источникам информации о языке, в первую очередь к словарям разных типов и воспитание филологической культуры, предполагающей осознание взаимодействия узуса и нормы, исторической изменчивости как основополагающей характеристики языка, специфики эстетически значимого словоупотребления. Большое внимание уделяется также возможностям осуществления на предложенном материале исследовательской и проектной деятельности учащихся, организации публичного обсуждения теоретически значимых или практически актуальных языковых вопросов. Составленные задания предоставляют учителю возможность самостоятельно регулировать объем нагрузки на ученика и могут служить средством индивидуализации обучения. В статье приведены примеры заданий различных типов и методических комментариев к ним, адресованных учителю.

В связи с укреплением статуса английского языка как языка международного общения все более распространенным становится его изучение детьми раннего дошкольного возраста в условиях искусственно созданной языковой среды, которое до сих пор остается малоизученным в билингвальных регионах РФ. В данном небольшом социолингвистическом исследовании представлены результаты анализа речевых особенностей детей дошкольного возраста, проживающих на территории Республики Татарстан и осваивающих родные русский, татарский языки и неродной английский язык в условиях семейного взаимодействия. В данной работе проанализированы данные выборочного опроса, в котором приняли участие 28 казанских семей, воспитывающих детей от 2,5 до 7 лет, систематические записи речи детей, которые родители проводили на протяжении 4-х лет, а также аудио- и видеоматериалы (общий объем - 11 часов). Мы обнаружили взаимовлияние трех языковых систем на разных уровнях детской речи и проанализировали детские формообразовательные межъязыковые русско-английские и татаро-английские инновации, представляющие интерес в области онтобилингвологии и онтолингвистики. Также было установлено, что дети респондентов в процессе коммуникации на трех языках уже в раннем возрасте используют не только номинативную, но и металингвистическую функцию языка. Наше исследование подтверждает, что взаимопроникновение языковых структур в речи детей в рамках ныне популярного явления изучения и усвоения неродного английского языка детьми дошкольного возраста в условиях билингвальных регионов требует более серьезного и детального изучения специалистами по детской речи.

The article compares new foreign neologisms in the 19th and 21st century Hungarian and Russian dictionaries. Hence, not only two linguistic cultures, but also two historical periods come under scrutiny. To identify new loanwords, the corpora of major Russian and Hungarian dictionaries were compiled. The study analyses methods used in lexicographic description of new words in Hungarian and Russian dictionaries within the specified period. It also focuses on general observations made on specific linguistic material. A dictionary-based corpus (corpus in a square) proved to be effective in diachronic studies. It helped to reveal the main trends in lexical borrowing in two unrelated languages. Corpora provide data on the word origin from different time periods, the first inclusion of a lexical item, its origin, meaning, semantic evolution and thematic nearness, statistical data, etc. The scope of available data depends on the level of lexicographic description. It was found to be very different for the 19th and 21st century dictionaries with more extensive data provided by the latter. The study shows that corpora can be an important first step in linguistic research across a range of avenues.