Дискурс, дискурсивный анализ и лингвистические процессоры; Вестник Томского государственного педагогического университета; № 6 (171)

Бібліографічні деталі
Parent link:Вестник Томского государственного педагогического университета/ Томский государственный педагогический университет (ТГПУ).— , 1998-
№ 6 (171).— 2016.— [С. 66-70]
Автор: Пташкин А. С. Александр Сергеевич
Співавтор: Национальный исследовательский Томский политехнический университет
Резюме:Заглавие с экрана
Рассматривается дискурс с позиции философии, социологии, социолингвистики, культурологии, семиотики, лингвистики текста. Дискурсивный анализ описывается с точки зрения текстуального и контекстуального аспектов. Выявляются уровни анализа языкового материала с целью характеристики дискурса. Фреймы (концептуальные системы) рассматриваются как ментальные единицы, содержание которых может пониматься как дискурс. Представлен краткий обзор лингвистических процессоров MATLAB, GATE и базы онтологий Word-Net, которые являются наиболее оптимальными автоматизированными средствами дискурс-анализа естественного языка. Среда Gate сочетает в себе элементы анализа корпусов, концептов, машинного обучения. Данный набор программ позволяет установить принадлежность маркеров к выявленному слоту когнитивной модели дискурсивных маркеров. Программа MATLAB помогает автоматизировать алгоритм работы с зерновыми концептами.
This article deals with the analysis of the discourse in the light of philosophy, sociology, sociolinguistics, culturology, semiotics, text linguistics. The discourse analysis has been depicted from the point of text and context aspects. The levels of analysis of language material for discourse characterization have been distinguished. Frames (concept systems) have been considered as the mental units; their contents are being seen as the discourse. The brief review of linguistic processors MathLab, Gate and WordNet data-base has been done; they are defined as the most effective and automated means of discourse analysis of natural languages. The environment Gate includes the elements of corpus and concept analyses and machine learning. These programmes help to define the slot position of markers in their cognitive model. MathLab automates the algorithm in the analysis of the core concepts.
Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса
Мова:Російська
Опубліковано: 2016
Серія:Дискурсивная лингвистика
Предмети:
Онлайн доступ:http://vestnik.tspu.edu.ru/archive.html?year=2016&issue=6&article_id=5904
http://elibrary.ru/item.asp?id=26087590
Формат: Електронний ресурс Частина з книги
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=650914

MARC

LEADER 00000naa0a2200000 4500
001 650914
005 20250524144058.0
035 |a (RuTPU)RU\TPU\network\16163 
090 |a 650914 
100 |a 20161026d2016 k||y0rusy50 ca 
101 0 |a rus 
102 |a RU 
135 |a drcn ---uucaa 
181 0 |a i  
182 0 |a b 
200 1 |a Дискурс, дискурсивный анализ и лингвистические процессоры  |d Discourse, discourse analysis and linguistic processors  |f А. С. Пташкин 
203 |a Текст  |c электронный 
225 1 |a Дискурсивная лингвистика 
300 |a Заглавие с экрана 
320 |a [Библиогр.: с. 70 (28 назв.)] 
330 |a Рассматривается дискурс с позиции философии, социологии, социолингвистики, культурологии, семиотики, лингвистики текста. Дискурсивный анализ описывается с точки зрения текстуального и контекстуального аспектов. Выявляются уровни анализа языкового материала с целью характеристики дискурса. Фреймы (концептуальные системы) рассматриваются как ментальные единицы, содержание которых может пониматься как дискурс. Представлен краткий обзор лингвистических процессоров MATLAB, GATE и базы онтологий Word-Net, которые являются наиболее оптимальными автоматизированными средствами дискурс-анализа естественного языка. Среда Gate сочетает в себе элементы анализа корпусов, концептов, машинного обучения. Данный набор программ позволяет установить принадлежность маркеров к выявленному слоту когнитивной модели дискурсивных маркеров. Программа MATLAB помогает автоматизировать алгоритм работы с зерновыми концептами. 
330 |a This article deals with the analysis of the discourse in the light of philosophy, sociology, sociolinguistics, culturology, semiotics, text linguistics. The discourse analysis has been depicted from the point of text and context aspects. The levels of analysis of language material for discourse characterization have been distinguished. Frames (concept systems) have been considered as the mental units; their contents are being seen as the discourse. The brief review of linguistic processors MathLab, Gate and WordNet data-base has been done; they are defined as the most effective and automated means of discourse analysis of natural languages. The environment Gate includes the elements of corpus and concept analyses and machine learning. These programmes help to define the slot position of markers in their cognitive model. MathLab automates the algorithm in the analysis of the core concepts. 
333 |a Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса 
461 |t Вестник Томского государственного педагогического университета  |f Томский государственный педагогический университет (ТГПУ)  |d 1998- 
463 |t № 6 (171)  |v [С. 66-70]  |d 2016 
510 1 |a Discourse, discourse analysis and linguistic processors  |z eng 
610 1 |a электронный ресурс 
610 1 |a труды учёных ТПУ 
610 1 |a дискурс 
610 1 |a дискурсный анализ 
610 1 |a лингвистический процессор 
610 1 |a фреймы 
700 1 |a Пташкин  |b А. С.  |c лингвист  |c доцент Томского политехнического университета, кандидат филологических наук  |f 1983-  |g Александр Сергеевич  |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\35193  |9 18458 
712 0 2 |a Национальный исследовательский Томский политехнический университет  |c (2009- )  |9 26305 
801 2 |a RU  |b 63413507  |c 20161026  |g RCR 
850 |a 63413507 
856 4 0 |u http://vestnik.tspu.edu.ru/archive.html?year=2016&issue=6&article_id=5904 
856 4 0 |u http://elibrary.ru/item.asp?id=26087590 
942 |c CF