ЯЗЫКОВЫЕ СРЕДСТВА ОПИСАНИЯ ВНЕШНОСТИ ЛИТЕРАТУРНОГО ГЕРОЯ: СОПОСТАВИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ НА БАЗЕ КОРПУСА ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ТЕКСТОВ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель настоящего исследования - выявить специфику построения моделей внешности литературного персонажа на основе сопоставительного анализа корпусов параллельных текстов. Означенная цель осуществима при помощи современных методов обработки естественного языка. В качестве инструмента использовался самостоятельно разработанный авторами программный код на языке программирования Python, а также некоторые готовые программные решения, в частности, российский программный комплекс «Генератор сбалансированного лингвистического корпуса и корпусный менеджер». В результате разработана система признаков словесного портрета и выведена универсальная модель описания внешности литературного персонажа.

Об авторах

Дарья Валерьевна Степанова

Минский государственный лингвистический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: daryastepanova79@gmail.com

кандидат филологических наук, доцент, начальник учебно-методического управления Минского государственного лингвистического университет

Белоруссия

Анастасия Сергеевна Яновская

Минский государственный лингвистический университет

Email: yanovska.nastya33@gmail.com

преподаватель кафедры теоретической и прикладной лингвистики Минского государственного лингвистического университета

Белоруссия

Список литературы

  1. Баранов А. Н., Добровольский Д. О. Авторские особенности идиоматики в художественных текстах XIX века // Труды института русского языка им. В. В. Виноградова. 2024. № 1. С. 11–23. doi: 10.31912/pvrli-2024.1.1. EDN JBETAS.
  2. Баранов А. Н., Добровольский Д. О., Фатеева Н. А. Идиостиль Ф.М. Достоевского: направления изучения // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Теория языка. Семиотика. Семантика. 2021. Т. 12. № 2. С. 374–389. doi: 10.22363/2313-2299-2021-12-2-374-389. EDN QGGOJP.
  3. Горожанов А. И., Гусейнова И. А., Степанова Д. В. Инструментарий автоматизированного анализа перевода художественного произведения // Вопросы прикладной лингвистики. 2022а. № 45. С. 62–89. doi: 10.25076/vpl.45.03. EDN IWBHQI.
  4. Горожанов А. И., Гусейнова И. А., Степанова Д. В. Стандартизированная процедура получения статистических параметров текста (на материале цикла рассказов Дж. Лондона «Смок Белью. Смок и Малыш») // Вестник Минского государственного лингвистического университета. Серия 1: Филология. 2022б. № 4(119). С. 7–13. EDN PXAVUX.
  5. Горожанов А. И., Степанова Д. В. Интерпретация художественного произведения: корпусный подход // Филологические науки. Вопросы теории и практики. 2022. Т. 15. №. 1. С. 203–208. EDN TCZLAF.
  6. Gorozhanov A. I., Guseynova I. A., Stepanova D. V. Natural Language Processing and Fiction Text: Basis for Corpus Research // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Теория языка. Семиотика. Семантика. 2024. Т. 15. № 1. С. 195–210. doi: 10.22363/2313-2299-2024-15-1-195-210. EDN FKVAOI.
  7. Petasis G. et al. Using Machine Learning to Maintain Rule-based Named-Entity Recognition and Classification Systems // ACL ‘01: Proceedings of the 39th Annual Meeting on Association for Computational Linguistics. 2001. P. 426–433.
  8. Красикова Е. А. Роль корпусного менеджера в анализе употребления имен собственных в текстах электронных СМИ (на примере англоязычного корпуса CNN) // Филологические науки в XXI веке: актуальность, многополярность, перспективы развития: сборник научных трудов. Краснодар: Кубанский государственный университет, 2024. С. 45–49. EDN JPRHAE.
  9. Чжу Х., Митрофанова О. А. Автоматическое выделение именованных сущностей в китайско-русском корпусе параллельных и сопоставимых текстов политической тематики // Филологические науки. Вопросы теории и практики. 2024. Т. 17. № 9. С. 3030–3042. doi: 10.30853/phil20240430. EDN GPIUBV.
  10. Чернухина И. Я. Общие особенности поэтического текста. Воронеж: Издательский дом ВГУ, 1987.
  11. Галанов Б. Е. Искусство портрета. М.: Просвещение, 1967.
  12. Малетина О. А. Функционально-коммуникативный подход к изучению словесного портрета в художественном произведении // Вестник ВолГУ. Серия 2: Языкознание. 2007. Вып. 6. С. 154–157. EDN KDNMKB.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».