Використання корпусних інструментів для виявлення ключових слів у стрілецьких і повстанських піснях як жанру фольклорного дискурсу

Ключові слова: корпусна лінгвістика, корпусний менеджер, цільовий та еталонний корпуси, жанрова особливість текстів, вебсистема, частотний аналіз

Анотація

У су­час­но­му ін­фор­ма­ційно­му сус­піль­стві ана­ліз тек­сто­вих ма­те­рі­алів і виз­на­чен­ня їх клю­чо­вих особ­ли­вос­тей ма­ють ве­ли­ке зна­чен­ня в різ­них га­лу­зях на­уки, зок­ре­ма в кор­пус­ній лін­гвіс­ти­ці. Вста­нов­ле­но, що нез­ва­жа­ючи на ве­ли­кий по­тен­ці­ал зас­то­су­ван­ня ме­то­до­ло­гій кор­пу­сів у різ­них га­лу­зях дос­лі­джен­ня, до­сі іс­нує пот­ре­ба їхньо­го опа­ну­ван­ня для прак­тич­но­го зас­то­су­ван­ня. На­яв­ність ве­ли­ко­мас­штаб­них комп'юте­ри­зо­ва­них кор­пу­сів тек­стів, які бу­ло вдос­ко­на­ле­но зав­дя­ки кра­щій циф­ро­вій ін­фрас­трук­ту­рі та тех­но­ло­гіч­ним до­сяг­нен­ням, що від­бу­ва­ють­ся в епо­ху ін­фор­ма­ції, за­без­пе­чує ба­зис для лін­гвіс­тич­них дос­лі­джень. Про­ана­лі­зо­ва­но спе­ці­алі­зо­ва­не прог­рам­не за­без­пе­чен­ня з по­туж­ни­ми фун­кці­ями об­роб­лен­ня та ана­лі­зу кор­пу­сів тек­стів, пот­ріб­них для здійснен­ня лін­гвіс­тич­них дос­лі­джень та його прак­тич­не ви­ко­рис­тан­ня у різ­них дос­лі­джен­нях. Та­кож з'ясо­ва­но, що не від­сут­ність ефек­тив­них, по­туж­них ста­тис­тич­них ал­го­рит­мів або ал­го­рит­мів ма­шин­но­го нав­чан­ня, а дос­туп до них дос­лід­ни­ків є вузь­ким міс­цем у роз­вит­ку під­хо­дів на ос­но­ві кор­пу­сів і су­між­них дис­цип­лін. На­ве­де­но ре­зуль­та­ти вив­чен­ня мож­ли­вос­тей і ме­то­дів ви­ко­рис­тан­ня кор­пус­них інстру­мен­тів для ви­яв­лен­ня та ана­лі­зу клю­чо­вих слів тек­стів що­до кор­пус­ної лін­гвіс­ти­ки. Та­кі прог­рам­ні інстру­мен­ти, як кор­пус­ний ме­не­джер AntConc та веб­сис­те­ма Sketch En­gi­ne, ма­ють важ­ли­ве зна­чен­ня, на­да­ючи мож­ли­вість здійсню­ва­ти різ­но­ма­ніт­ні лін­гвіс­тич­ні дос­лі­джен­ня, се­ред яких ана­ліз жан­ро­вих особ­ли­вос­тей тек­стів. Дос­лі­джен­ня про­ве­де­но на під­ста­ві кор­пу­су тек­стів, який на­ра­хо­вує 35 ук­ра­їнсь­ких стрі­лець­ких і пов­стансь­ких пі­сень. Про­ана­лі­зо­ва­но лек­си­ко-се­ман­тич­ні особ­ли­вос­ті клю­чо­вих слів, вста­нов­ле­но їх­ні ро­лі в ана­лі­зі мо­ви та де­таль­но вив­че­но фун­кці­онал кор­пус­них інстру­мен­тів для їхньо­го по­шу­ку та ана­лі­зу. Зап­ро­по­но­ва­но ре­зуль­та­ти ана­лі­зу ме­то­дів та інстру­мен­тів, ви­ко­рис­та­них для ана­лі­зу тек­стів стрі­лець­ких і пов­стансь­ких пі­сень, виз­на­чен­ня клю­чо­вих слів, ви­яв­лен­ня ос­нов­них те­ма­тич­них і лін­гвіс­тич­них оз­нак дос­лі­джу­ва­них пі­сень. Для все­біч­но­го ана­лі­зу клю­чо­вих слів ви­ко­рис­та­но фун­кції Col­lo­ca­tes, N-Grams та Word List у кор­пус­но­му ме­не­дже­рі AntConc, а та­кож фун­кцію Key­words у веб­сис­те­мі Sketch En­gi­ne. Ви­яв­ле­но, що се­ред клю­чо­вих слів найбіль­шу час­то­ту вжи­ван­ня ма­ють та­кі час­ти­ни мо­ви, як ви­гу­ки, спо­луч­ни­ки і час­тки, що при­та­ман­но для фольклор­них пі­сень. Клю­чо­ві сло­ва, по­да­ні імен­ни­ка­ми, змальо­ву­ють ро­дин­ні зв'яз­ки, війсь­ко­ві буд­ні та осо­бис­ті по­чут­тя во­яків. До­сить знач­ною є час­тка прик­мет­ни­ків і дієслів. Та­кож на­яв­на ве­ли­ка кіль­кість сло­во­форм з пес­тли­во-змен­шу­валь­ни­ми су­фік­са­ми у піс­нях цього жан­ру, що вка­зує на ніж­не став­лен­ня до опи­са­них об'єктів. От­ри­ма­ні ре­зуль­та­ти дос­лі­джен­ня є важ­ли­вим внес­ком у вдос­ко­на­лен­ня кор­пус­ної лін­гвіс­ти­ки та ком­плек­сне ви­ко­рис­тан­ня прог­рам­них інстру­мен­тів кор­пус­но­го ме­не­дже­ра AntConc та веб­сис­те­ми Sketch En­gi­ne для ана­лі­зу клю­чо­вих слів.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Афіліація авторів

Т. П. Дяк, Національний університет "Львівська політехніка", м. Львів

канд. пед. наук, доцент, кафедра прикладної лінгвістики

Ю. І. Грицюк, Національний університет "Львівська політехніка", м. Львів

д-р техн. наук, професор, кафедра програмного забезпечення

Посилання

Abdedaiem, Amin, Dahou, Abdelhalim Hafedh, Cheragui, Mohamed Amine, & Mathiak, Brigitte. (2024). FASSILA: A Corpus for Algerian Dialect Fake News Detection and Sentiment Analysis. Procedia Computer Science, Vol. 244, 397–407. https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.10.214

Anthony, L. (2011). AntConc: A Learner and Classroom Friendly, Multi-PlatformCorpus Analysis Toolkit. URL: https://www.researchgate.net/publication/33010037_AntConc_A_Learner_and_Classroom_Friendly_Multi-Platform_Corpus_Analysis_Toolkit#fullTextFileContent

Anthony, L. (2024). AntConc (Version 4.2.4) [software], Waseda University. URL: https://www.laurenceanthony.net/software/antconc/

Barlow, M. (2024). ParaConc (Version 1.0) [software], Athelstan. URL: https://www.paraconc.com/

Brezina, V. (2018). Statistics in Corpus Linguistics: A Practical Guide. Cambridge: Cambridge University Press. https://doi.org/10.1080/09296174.2019.1646069

Brezina, V., & Platt W. (2024). #LancsBox x [software], Lancaster University. URL: http://lancsbox.lancs.ac.uk

Chen, Liang-Ching. (2024, September). An extended TF-IDF method for improving keyword extraction in traditional corpus-based research: An example of a climate change corpus. Data & Knowledge Engineering, Vol. 153, article ID 102322. https://doi.org/10.1016/j.datak.2024.102322

Culpeper, J., & Demmen, J. (2015). Keywords. In: D. Biber & R. Reppen (Eds.). The Cambridge Handbook of English Corpus Linguistics (Cambridge Handbooks in Language and Linguistics, pp. 90–105). Cambridge: Cambridge University Press. https://doi.org/10.1007/9781139764377.006

Demska-Kulchitska, O. (2002). What is new in the science of language? The culture of the word, Vol. 61, 70–74. [In Ukrainian]. URL: https://ekmair.ukma.edu.ua/items/4f12fb83-3589-44e9-b397-fc766e1aa115

Demyan, H. (1992). Ukrainian songs of 1940–2000 years (historical and folklore research), Vol. 3, 10–42. [In Ukrainian]. URL: https://shron1.chtyvo.org.ua/Ukraina_v_mynulomu/Vypusk_03.pdf?PHPSESSID=gmlcntace2ee6js51fffhaolm4

Dilai, I. P., & Dilai, M. P. (2022). The role of frequency in linguistic research. Transcarpathian Philological Studies, 21(1), 146–151. https://doi.org/10.32782/tps2663-4880/2022.21.1.27

Dyak, T. P., Hrytsiuk, Y. I., & Horvat, P. P. (2022). The problem of fake news detection on Internet websites. Scientific Bulletin of UNFU, 32(6), 78–94. https://doi.org/10.36930/40320612

Fenii, N. S., & Hrytsiuk, Y. I. (2020). Automation of the process of classification of text news from internet sites by neural network methods. Scientific Bulletin of UNFU, 30(4), 123-133. https://doi.org/10.36930/40300421

Finegan, E. (2015). Language: its structure and use. Stamford, CT : Cengage Learning, 611 p. URL: https://www.academia.edu/44833419/Language_Its_Structure_and_Use

Gabrielatos, C. (2018). Keyness analysis: nature, metrics and techniques. In: Taylor, C., & Marchi, A. (Eds.). Corpus Approaches to Discourse: A critical review. Oxford: Routledge. 225–228. URL: https://www.academia.edu/34302240/Gabrielatos_C_2018 _Keyness_Analysis_nature_metrics_and_techniques_In_Taylor_C_and_Marchi_A_eds_Corpus_Approaches_to_Discourse_A_critical_review_Oxford_Routledge_225_258?email_work_card=view-paper

Holoshchuk, S. L. (2022). Corpus linguistics: current state and research prospects. Transcarpathian Philological Studies. Uzhhorod: Publishing House "Helvetica", Vol. 1, issue 21, 249–252. [In Ukrainian]. URL: http://zfs-journal.uzhnu.uz.ua/archive/21/part_1/47.pdf

Hroch, M. (2000). Social preconditions of national revival in Europe: a comparative analysis of the social composition of patriotic groups among the smaller European nations. Columbia University Press, 220 p. URL: https://pdfarchived.net/list/social-preconditions-of-national-revival-in-europe-miroslav-hroch-4900260

Hrytsiuk, Y. I., & Dyak, T. P. (2021). The use os internet technologies in educational process in higher education institutions. Scientific Bulletin of UNFU, 31(1), 137–146. https://doi.org/10.36930/40310123

Kasyanenko, M., Lebedev, K. M., & Petrenko, P. M. (2009). Principles of building a corpus of texts of different functional styles. Scientific Bulletin of Lesya Ukrainka Volyn National University, 6, 25–28. [In Ukrainian]

Kilgarriff, A. (2001). Comparing corpora. International Journal of Corpus Linguistics, 6(1), 97–133. https://doi.org/10.1075/ijcl.6.1.05kil

Kulchytsky, I. M. (2015). Technological aspects of compiling text corpora. Text corpora data in linguistic research. Monograph. Edited by O. P. Levchenko. Lviv: Lviv Polytechnic Publishing House, 29–45. [In Ukrainian]

Kunanets, N., Levchenko, O., & Hadzalo, A. (2018). The Application of AntConc Concordanger in Linguistic Researches, 2018 IEEE 13th International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT), Lviv, Ukraine, 144–147. https://doi.org/10.1109/STC-CSIT.2018.8526591

Learn how language works. (2024). Sketch Engine. URL: https://www.sketchengine.eu/#blue

McEnery, T., & Hardie, A. (2011). Corpus Linguistics : Method, Theory and Practice. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511981395

Meurers, W. Detmar. (2005, November). On the use of electronic corpora for theoretical linguistics: Case studies from the syntax of German. Lingua, Vol. 115, issue 11, 1619–1639. https://doi.org/10.1016/j.lingua.2004.07.007

Panickar, Suja, Sinha, Rimjhim, Chawla, Vidhi, Singh, & Londhe, Omkar. (2024). Sentiment Analysis of Custom Speech Corpus: A proof of concept for NLP. Procedia Computer Science, Vol. 244, 220–228. https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.10.195

Saini, Jatinderkumar R., & Kaur, Jasleen. (2020). Kāvi: An Annotated Corpus of Punjabi Poetry with Emotion Detection Based on "Navrasa". Procedia Computer Science, Vol. 167, 1220–1229. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.03.436

Scott, M. (2010). Problems in investigating keyness, or cleaning the undergrowth and marking out trails. In: M. Bondi & M. Scott (Eds.), Keyness in Texts, 43–58. https://doi.org/10.1075/scl.41.04sco

Scott, M. (2024). WordSmith tools (Version 9) [software], Lexical Analysis Software. URL: https://lexically.net/wordsmith/

Senapati, Apurbalal. (2024). Oxymoron: An Automatic Detection from the Corpus. Procedia Computer Science, Vol. 244, 49–56. https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.10.177

Serazhim, K. S. (2002). Discourse as a sociolinguistic phenomenon: methodology, architectonics, variability: [based on materials from contemporary newspaper journalism]. Monograph. Kyiv, 392 p. [In Ukrainian]

Sokil, H. (2021). Conceptual principles of research of rebel songs. Ethnographic notebooks, 4(160), 953–961. https://doi.org/10.15407/nz2021.04.953

Trnavac, Radoslava, & Tenorio, Encarnacion Hidalgo. (2024, December). Breach of pacta sunt servanda: A corpus-assisted analysis of newspaper discourse on the AUKUS agreement. Applied Corpus Linguistics, Vol. 4, issue 3, article ID 100108. https://doi.org/10.1016/j.acorp.2024.100108

Williams, R. (1976). Keywords: A vocabulary of culture and society. New York: Oxford University Press. URL: https://books.google.com.ua/books?id=KnNWD9EYCGgC&pg=PA102&hl=uk&source=gbs_toc_r&cad=2#v=onepage&q&f

Ye, Lei. (2024, December). Wordless: An integrated corpus tool with multilingual support for the study of language, literature, and translation. SoftwareX, Vol. 28, article ID 101931. https://doi.org/10.1016/j.softx.2024.101931

Zhukovska, V. (2020). Linguistic corpus as a new information and research tool of modern linguistics. Scholarly notes of V. I. Vernadsky TNU. Series: Philology. Social communications, 31(70), issue 3, Part 1, 113–119. https://doi.org/10.32838/2663-6069/2020.3-1/20


Переглядів анотації: 128
Завантажень PDF: 218
Опубліковано
2024-11-21
Як цитувати
Дяк, Т. П., & Грицюк, Ю. І. (2024). Використання корпусних інструментів для виявлення ключових слів у стрілецьких і повстанських піснях як жанру фольклорного дискурсу. Scientific Bulletin of UNFU, 34(7), 60-71. https://doi.org/10.36930/40340708
Розділ
Інформаційні технології

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають

1 2 > >>