Становление современного информационного общества приводит к коренным изменениям во всех сферах жизни и деятельности человека. В сознании людей все больше утверждается мысль о том, что «будущий стратегический потенциал общества будут составлять не вещество и энергия, а информация и научные знания» [4, с. 3], что «мощь любого государства будет определяться не уровнем развития промышленности, новизной и эффективностью ее технической базы, а уровнем информатизации общества» [5, с. 9]. В недалеком будущем реально защищенным в социальном плане может быть лишь только широкообразованный человек, способный гибко перестраивать направление и содержание своей деятельности в связи со сменой технологий или требований рынка.
В наши дни владение ИТ становится в один ряд с такими качествами, как умение читать и писать. Сегодня специалист с высшим образованием должен «свободно ориентироваться в мировом информационном пространстве, иметь необходимые знания и навыки поиска, обработки и хранения информации с использованием современных ИТ, компьютерных систем и сетей» [4, с. 3].
С вступлением общества в век компьютерных технологий появилась возможность более эффективной обработки и представления информации. Это позволило эффективно хранить и обрабатывать большие потоки информации. Но на современном этапе развития информационной культуры общества знания устаревают очень быстро, и человек вынужден учиться всю жизнь. Огромный объём знаний, накопленный человечеством, заставляет искать иные подходы к организации процесса обучения.
Как отмечают в своей статье «Филология и современные информационные технологии (К постановке проблемы)» К.В. Вигурский и И.А. Пильщиков, «осознание фундаментальной роли информации в общественном развитии и огромные темпы роста ИТ обусловили необходимость формирования особой информационной культуры личности. Для использования новых компьютерных технологий в жизни требуется новое мышление, которое должно воспитываться у ребёнка с младших классов. Развитие и широкое внедрение информационных технологий воздействует на все сферы современной жизни, включая экономику, политику, науку и образование» [2].
ИТ – «это совокупность методов и программно-технических средств, объединенных в технологическую цепочку, обеспечивающею сбор, обработку, хранение, распределение и отображение информации с целью снижения трудоемкости процессов использования информационных ресурсов» [6].
На английском языке Технологии в нашей жизни/ Technologies in ...
... общества. Но очевиден тот факт, что развитие медицины и бизнеса, науки и образования, транспорта и других сфер человеческой деятельности немыслимо без развития высоких технологий. Эссе «Влияние современных технологий на ... современных технологий: , Легкий доступ к информации, Инновации и креативность, Улучшенное общение, Легкость в передвижении, Улучшенный образ жизни, ... компьютерных технологий. ... сочинения ...
компьютерной лингвистики (КЛ
актуальность
- Сделать обзор литературы, посвященной применению ИТ в лингвистике.
- Охарактеризовать основные лингвистические программы и ресурсы, представленные в сети Интернет.
- Рассмотреть те программы и ресурсы, которые целесообразно использовать при исследовании искусствоведческих текстов.
В связи с тем, что в ходе исследования необходимо изучить разнообразную литературу, делая при этом определенные выводы из прочитанного, освоить специфику использования различных программ обработки текстов, показывая их эффективность на конкретных примерах и сравнивая между собой, в работе применяются методы анализа, синтеза, дедукции, индукции, сравнения.
Общая концепция работы состоит в том, чтобы, ознакомившись с литературой по теме и основными лингвистическими программами, понять, каким образом и насколько эффективно можно использовать ИТ непосредственно при обработке текстов искусствоведческой проблематики, и выяснить, имеют ли полученные с помощью ИТ языковые данные научную ценность для магистерской диссертации.
глава 1. обзор литературы
[Электронный ресурс]//URL: https://liarte.ru/diplomnaya/bazyi-dannyih-v-informatsionnom-prostranstve-lingvista/
Среди существующих литературных источников, посвященных применению ИТ в лингвистике, стоит отметить следующие: «Информационные технологии в лингвистике» А.В. Зубова [4], «Основы искусственного интеллекта для лингвистов» А.В. Зубова и И.И Зубовой [5], «Автоматическое понимание текстов: системы, модели, ресурсы» Н.Н. Леонтьева [8], «Новые информационные технологии и лингвистика» Р.К. Потаповой [12], «Компьютерная обработка лингвистических данных» А.В. Всеволодовой [3].
«Информационные технологии в лингвистике» А.В. Зубов
Затем автор дает определение ИТ как «совокупности законов, методов и средств получения, хранения, передачи, распространения, преобразования информации с помощью компьютеров» [4, с. 8]. Кроме того, А.В. Зубов конкретизирует определение понятия «ИТ» по отношению к лингвистике и замечает, что ИТ в лингвистике – « это совокупность законов, методов и средств получения, хранения, передачи, распространения, преобразования информации о языке и законах его функционирования с помощью компьютеров» [4, с. 8].
задачи прикладной лингвистики
- создание систем искусственного интеллекта;
- создание систем автоматического перевода;
- создание систем автоматического аннотирования и реферирования текстов;
- создание систем порождения текстов;
- создание систем обучения языку;
- создание систем понимания устной речи;
- создание систем генерации речи;
- создание автоматизированных информационно-поисковых систем;
- создание систем атрибуции и дешифровки анонимных и псевдоанонимных текстов;
- разработка различных баз данных для гуманитарных наук;
- разработка различного типа автоматических словарей;
- разработка систем передачи информации в сети Интернет и т.д.
лингвистической информацией
Искусственный интеллект
... Тип 4: самосознание-это самый высокий и сложный уровень развития искусственного интеллекта. Такие системы обладают чувством собственного «я». Кроме того, они обладают осознанностью, ... технологии для быстрой диагностики. Искусственный интеллект будет эффективно работать на пациентах без наблюдения человека. Такие технологические операции уже проводятся. Искусственный интеллект в бизнесе позволит ...
В книге А.В. Зубова также освещаются такие вопросы, как:
- основные составляющие ИТ (структура ИТ, методы решения задач с помощью ИТ, алгоритм и его свойства, способы записи алгоритмов, аппаратное и программное обеспечение ИТ);
- общие принципы решения лингвистических задач методом моделирования;
- ИТ в обработке текстов (автоматическое чтение текста, системы автоматического реферирования и аннотирования текстов, машинный перевод текстов);
- ИТ в обучении языкам (создание технологии компьютерного обучения, компьютерные программы индивидуализированного обучения языкам, дистанционное обучение иностранным языкам);
- БД и лингвистические информационные ресурсы (способы организации БД, системы управления БД, терминологические словари, письменные текстовые массивы)
- основы компьютерных телекоммуникаций (компьютерные сети, глобальная сеть Интернет).
Важно отметить, что изложение материала в пособии построено таким образом, что лингвисту становится понятно, что знание компьютера, умение обращаться с ним не требует усвоения основ математики, что каждый филолог может стать основным участником работ по созданию компьютерных систем обучения, систем автоматического анализа и синтеза текстов, систем автоматического поиска, аннотирования, реферирования и перевода текстов.
«Основы искусственного интеллекта для лингвистов» А.В. Зубов и И.И. Зубова
Система искусственного интеллекта
По мнению авторов, введение в вузах специализаций, направленных на изучение возможностей компьютеров в обработке речи и текстов («Прикладная лингвистика», «Компьютерная лингвистика», «Автоматическая обработка естественного языка», «Компьютерное обучение языкам», «Лингвистика и новые ИТ») является необходимым условием дальнейшего развития информационного общества.
В книге рассматриваются следующие проблемы:
- интеллект и искусственный интеллект, основные задачи искусственного интеллекта, системы общения с компьютером на естественном языке;
- экспертные системы, основные этапы их создания;
- системы обработки связанных текстов, теоретические аспекты порождения текстов, системы порождения прозаических текстов (пословиц, поговорок, загадок, технических описаний, рекламных текстов, рассказов, романов), системы порождения русских стихотворных текстов;
- система машинного перевода текста как система искусственного интеллекта.
Таким образом, А.В. Зубов и И.И. Зубова предприняли попытку показать роль языка в создании систем искусственного интеллекта, моделирующих отдельные функции человека и помогающих ему в решении многих необходимых задач. В то же время результаты работы описанных в пособии естественно-языковых систем показывают, что они еще достаточно далеки от реальных текстов, создаваемых человеком.
Отличительной особенностью данного пособия является его практическая направленность, благодаря которой читатель-лингвист при наличии желания сам сможет создавать модели порождения текстов, подобные описанным в книге.
Анализ текста как средство развития речи учащихся среднего звена ...
... Школьная программа основными видами работ по развитию называет изложение и сочинение. Однако не все ученики понимают, осмысливают, запоминают и воспроизводят текст. Чтобы понимать и полноценно воспроизводить текст, ... только тексту и является его основным признаком. Содержанием любого законченного текста является ... речи учащихся через анализ текста. Предмет исследования: анализ текста как средство ...
Н.Н. Леонтьева «Автоматическое понимание текстов: системы, модели, ресурсы»
К системам, реализующим АПТ , автор относит «системы машинного перевода, системы автоматического индексирования, системы информационного анализа массивов официальных документов и текстов СМИ, фактографические системы, системы общения на естественном языке с БД и другие сложные интеллектуальные системы» [8, с. 10].
Наибольший интерес в книге представляют следующие аспекты:
- Взгляд «сверху» на системы АПТ (основные задачи и классы систем АПТ, модель «мягкого понимания» текста).
- Машинный перевод как среда создания систем АПТ (классификация систем МП, лингвистическое обеспечение систем МП).
- Компонент первичного анализа текста, компоненты морфологического и синтаксического анализа, локальный семантический анализ текста, глобальный семантический анализ и сжатие текста.
- Системы генерации текста.
- Корпусная лингвистика и другие лингвистические ресурсы для АПТ.
«Новые информационные технологии в лингвистике» Р.К. Потаповой
Под ДО Р.К. Потапова понимает «одно из новых направлений ИТ в образовании, которое связано с внедрением компьютерных сетей при передаче данных и позволяет осуществлять обучение независимо от расстояния» [12, с. 270]. А под информатизацией лингвистического образования понимается «внедрение таких средств и методов обучения языковой и межкультурной коммуникации, которые основаны на использовании новых ИТ для погружения в аутентичную языковую и культурную среду» [12, с. 273].
Автор книги замечает, что новые ИТ открывают широкие перспективы для разработки и эксплуатации новых образовательных технологий, направленных на создание представительных корпусов текстов, электронных словарей разных типов, справочных таблиц, текстовых массивов, а также программных электронных продуктов (анализирующих, синтезирующих, обучающих программ).
К числу электронных продуктов лингвистического профиля Р.К. Потапова, например, относит различные типы электронных словарей, системы автоматизированного перевода, гипертекстовые системы энциклопедического типа, электронные БД, экспертные лингвистические системы, обучающие программы.
А.В. Всеволодовой «Компьютерная обработка лингвистических данных»
Значительное место автор отводит классификации лингвистических программ, детальному описанию их свойств и назначения, для чего размещает в Приложении Каталог лингвистических программ и ресурсов. Данный каталог взят из Русской виртуальной библиотеки. Программы, представленные в нем, будут рассмотрены в следующей главе.
Таким образом, упомянутые выше и многие другие существующие пособия и книги, посвященные взаимодействию ИТ и лингвистики, свидетельствуют об актуальности данной проблемы, а также о повышенном внимании к ней как со стороны специалистов в сфере ИТ, так и со стороны филологов.
глава 2. основные лингвистические программы и ресурсы, представленные в сети интернет
Каталог лингвистических программ и ресурсов в Сети, составленный С.В. Логичевым
- программы анализа и лингвистической обработки текстов;
- программы преобразования текстов;
- психолингвистические программы;
- генераторы текстов;
- системы обработки естественного языка и машинного перевода;
- каталоги и коллекции ресурсов;
- словари и тезаурусы;
- поисковые машины и системы полнотекстового поиска;
- системы синтеза и распознавания речи.
Рассмотрим наиболее интересные и полезные, на наш взгляд, программы.
2.1. Программы анализа и лингвистической обработки текстов
Link Grammar Parser
Проекты Cibola / Oleada реализуют обширные компьютерные системы лингвистического анализа текстов. Компоненты системы включают средства работы с мультиязыковыми текстами, построения конкорданса для текстов на более чем 16 языках, статистического анализа, автоматического перевода, различные словари и тезаурусы.
Russian Morphological Dictionary – программа С.Сикорского для синтаксического и морфологического анализа русскоязычных текстов. Использует морфологический словарь, включающий 120000 слов.
Mystem – компактный, быстрый и бесплатный морфологический парсер русскоязычных текстов, реализованный на основе словаря Зализняка.
Лингвоанализатор, Система StarLing, Морфологический анализатор
2.2. Программы для автоматической обработки текстов
АОТ (автоматическая обработка текста ).
Среди предлагаемых продуктов представляют интерес: модуль графематического анализа текста, компоненты морфологического анализа для русского, немецкого и английского языков, модуль автоматического уничтожения омонимии, модуль семантического анализа текста, система лингвистического поиска, различные тезаурусы и словники.
Textarc – революционная программа для визуализации и исследования текстов, являющаяся настоящим произведением искусства. Текст воспроизводится на экране компьютера в виде галактики, в которой слова играют роль звезд. Часто встречающиеся слова светятся ярко, а редкие – вовсе не видны. Строки текста выводятся в виде закручивающейся спирали по границе «галактики» точечным шрифтом (высотой в один пиксель).
Программа позволяет видеть структуру текста, взаимосвязи между словами и контекстом, просматривать частотный и алфавитный индекс слов и конкорданс. При движении курсора по галактике слова вспыхивают и загораются лучами (указателями на контекст), а также звучат в разной тональности.
LeoBilingua
Инструментальные средства МедиаЛингва
2.3. Программы преобразования текстов
Программы, Словогрыз
KDiff 3 и WinMerge – программы, позволяющие визуально сравнивать текстовые файлы.
TextTransformer
2.4. Психолингвистические программы
психолингвистических программ
ПСИ-Офис версия 2.1
ВААЛ-2000
Приемы журналистики &
Psyberia . ru и Лаборатория ПСИТОН содержат профессиональные психодиагностические и психолингвистические программы.
Среди многочисленных генераторов текстов отметим, например: Болтун (виртуальный собеседник, который обладает зачатками искусственного разума; может реагировать на реплику пользователя своей репликой), Russian Word Constructor ( RWC ) (программа для генерации русскоязычных стихоподобных текстов («инструмент поэта»); способна конструировать русские неологизмы на основе заданного словаря с лексико-статистической информацией), Весна (генератор псевдофилософских текстов).
Системы обработки естественного языка и машинного перевода
Translate
Каталог программ по вычислительной лингвистике
словарей и тезаурусов
Поисковые машины и системы полнотекстового поиска
программы синтеза и распознавания речи,
Таким образом, мы убедились в существовании огромного множества разнообразных программ и ресурсов, которые могут значительно облегчить работу с лингвистическим материалом. Лингвисту остается только выбрать подходящие для исследования программы и воспользоваться их преимуществами.
глава 3. использование некоторых лингвистических программ в исследовании русскоязычных и англоязычных искусствоведческих текстов
В данной главе мы попытаемся оценить возможности некоторых программ применительно к исследованию русскоязычных и англоязычных искусствоведческих текстов.
TextAnalyst
TextAnalyst
- анализ содержания текста с автоматическим формированием семантической сети с гиперссылками;
- получение смыслового портрета текста в терминах основных понятий и их смысловых связей;
- анализ содержания текста с автоматическим формированием тематического древа с гиперссылками;
- выявление семантической структуры текста в виде иерархии тем и подтем;
- смысловой поиск с учетом скрытых смысловых связей слов запроса со словами текста;
- автоматическое реферирование текста;
- автоматическая индексация текста с преобразованием в гипертекст;
- ранжирование всех видов информации о семантике текста по «степени значимости» с возможностью варьирования детальности ее исследования.
При исследовании искусствоведческих текстов многие из этих возможностей могут быть полезными. Для начала работы запускаем программу и выбираем текстовый файл для анализа. В нашем случае это будет файл «Поэзия земли.txt», содержащий статью о русском художнике Владимире Копылове. Теперь главное окно TextAnalyst должно выглядеть примерно так:
Рисунок 1 – Интерфейс программы TextAnalyst
Вся работа по анализу текста уже сделана, остается лишь ознакомиться с ее результатами. Прежде всего, изучив предложенный материал, TextAnalyst формирует сеть основных (наиболее значимых) понятий, содержащихся в представленных ему текстах (верхнее левое окно на Рис. 1).
В нашем случае в сеть понятий входят: «Копылов», «Владимир», «пейзажист», «натюрмортах», «творчества», «вода», «главным», «живописца», «рисунок», «художественный» и др.
Сеть понятий
Таким образом, можно сразу увидеть всю информацию по каждому понятию, буквально бросив единственный взгляд на набор его связей в сети. В результате, передвигаясь по смысловым связям от понятия к понятию, можно находить и прицельно исследовать лишь интересующие места текстов, не затрудняя себя просмотром всей попавшейся на пути информации.
смысловой вес
реферирования
Рисунок 2 – Реферирование
Таким образом, данная программа может быть достаточно полезной в исследовании автора, поскольку позволяет быстро получить смысловой портрет текста, что необходимо в процессе работы с большим количеством разнообразных текстов, когда нелегко удержать в памяти содержание каждого из них. TextAnalyst удобно использовать и при поиске текстов для исследования: не обязательно тратить время на чтение полного текста, с помощью реферирования можно быстро соориентироваться, о чем идет речь (о каких художниках, картинах, направлениях в живописи и т.д.), и сделать вывод о том, подходит ли данный текст для исследования. Однако серьезным недостатком программы применительно к нашему исследованию, связанному с англоязычными текстами, является отсутствие возможности обрабатывать такие тексты.
Теперь рассмотрим автоматический on-line классификатор функционального стиля текста Худломер [13].
Данная программа определяет стиль текста: разговорный стиль, стиль художественной литературы, газетно-информационный стиль, научно-деловой стиль. На Рисунке 3 представлен интерфейс Худломера:
Рисунок 3 – Интерфейс Худломера
В поле под надписью «Введите текст (не менее 75 слов)» вставляем исследуемый текст (в нашем случае, например, статью о русском живописце Ю. Маланенкове «Волшебное зеркало»).
Затем нажимаем «SUBMIT» и получаем результат (Рисунок 4):
Рисунок 4 – Ответ Худломера
Итак, видим, что Худломер считает данный текст газетной статьей, то есть относит ее к газетно-информационному стилю. С таким определением вполне можно согласиться, если учесть, что статья была взята из искусствоведческого журнала «Художественный совет» и поэтому является примером публицистики. К тому же, на рисунке видно, что красная полоска под названиями стилей едва пересекает границу между «худло» (стиля художественной литературы) и «газетной статьей», а публицистика как раз и занимает это промежуточное положение.
В нашем случае Худломер определил стиль достаточно точно, однако, как отмечают сами создатели программы, он может давать погрешности, особенно при малых объемах текстов.
Мы также провели подобный эксперимент со статьей на английском языке, взятой из англоязычного искусствоведческого журнала «Art in America», в результате которого Худломер отнес ее к разговорной речи, что, очевидно, не является верным. Возможно, это и есть пример ошибочной работы программы, а возможно, Худломер не анализирует тексты на английском языке, о чем, кстати, в описании программы не упоминается.
Стоит отметить, что построен автоматический классификатор функционального стиля текста на основе спектров длин слов, характерных для каждого из четырех стилей (то есть предполагается, что самые короткие слова встречаются в текстах разговорного стиля, а самые длинные – в научных статьях).
Translate.Ru
|
Текст на английском языке |
Параллельный русский перевод |
|
No wonder Doig has exerted such an influence on recent painting. He has been able to paint ordinary, nearly kitsch subjects (boats, water, weather, people copied from photos) in disarmingly alluring ways that somehow, almost by the by, tend to accede to modernist pictorial criteria of flatness and materiality and avoidance of the anecdotal. These criteria remain in force despite the waning of modernism as an ideology. At the same time, he conveys a contemporary rather than a historicist sensibility, and a yearning for the unfamiliar rather than the known. Doig’s work of the last few years, however, registers a shift – the import of which remains hard to define since it may still be in progress – away from the quietly delirious, mutedly overelaborated manner of painting that served him so well throughout the ’90s. One might say he’s beginning to evade his own influence. It’s hard not to see the change as connected with his move back to Trinidad in 2002. |
Не удивительно, что Дойг оказал такое сильное влияние на современную живопись. Он смог нарисовать красками простые, почти китчевые предметы (лодки, воду, погоду, людей, скопированных с фотографий) в такой обезоруживающе-притягательной манере, которая как-то почти между прочим тяготеет к тому, чтобы соответствовать модернистским критериям живописи – плоскостность и материальность, и нелюбовь к сюжетности. Эти принципы остаются в силе, несмотря на спад модернизма как идеологии. В то же время он передает современную, а не основанную на историзме восприимчивость и выражает стремление к незнакомому, а не к известному. Однако, творчество Дойга в последние годы отмечается сдвигом (значение которого трудно определить, поскольку он может все еще длиться) – уходом от тихо-сумасшедшей, приглушенно перегруженной деталями (слишком сложной) манеры рисования, которая так хорошо служила ему в 90-е годы. Можно было бы сказать, что он начинает избегать своего собственного влияния. Трудно не связывать эту перемену с его возвращением в Тринидад в 2002-ом году. |
Рисунок 5 – Пример самостоятельного перевода для магистерской работы
Translate
Рисунок 6 – Перевод Translate.Ru
Рисунок 7 – Перевод Google Переводчика
Итак, трудно не заметить, что предложенные варианты перевода очень «шероховатые», во многих местах стилистически и грамматически неточные, уже не говоря о том, что некоторые слова и словосочетания и вовсе остались без перевода («mutedly overelaborated», «historicist»).
Такой перевод несомненно требует доработки, и немалой. На наш взгляд, рассмотренные программы-переводчики скорее будут полезны тому, кто почти не владеет иностранным языком, но хочет понять основную идею текста, ведь они действительно передают общий смысл при переводе. Профессиональному же лингвисту, который хорошо знает язык, общий смысл понятен и так. Ему нужен точный перевод с учетом всех тонкостей и оттенков значений. В это плане на помощь приходит один из самых известных электронных словарей ABBYY Lingvo (Рисунок 7) с большим количеством встроенных словарей различной тематики, толкованиями, примерами, устойчивыми выражениями и т.д.
Рисунок 8 – ABBYY Lingvo 12
Итак, все описанные выше лингвистические программы действительно могут быть полезны при исследовании англоязычных и русскоязычных искусствоведческих текстов. Однако не стоит всецело полагаться на данные, полученные с помощью таких программ. Лучше еще раз проверить и проанализировать их самостоятельно.
заключение
Данный реферат представляет собой самостоятельное исследование возможностей и эффективности применения ИТ в лингвистике в целом и при изучении англоязычных и русскоязычных искусствоведческих текстов в частности.
Обзор литературных источников, посвященных взаимодействию и взаимосвязи ИТ и лингвистики, показал, что их авторы в основном освещают следующие вопросы: ИТ в обработке текстов; автоматическое чтение текста; системы понимания устной речи; системы автоматического реферирования и аннотирования текстов; машинный перевод текстов; системы порождения текстов; автоматизированные информационно-поисковые системы; разработка различных баз данных для гуманитарных наук; разработка различного типа автоматических словарей; создание систем обучения языку.
Все эти направления, находящиеся на пересечении сфер лингвистики и ИТ, реализованы на практике в виде конкретных лингвистических программ и ресурсов сети Интернет, которые можно разделить на 9 групп, рассмотренных выше. Каждая из этих групп, как мы убедились, представлена, в свою очередь, большим разнообразием программ (ресурсов), многие из которых мы кратко охарактеризовали, назвав их основные преимущества. Большинство программ действительно эффективны, а иногда и вовсе необходимы при проведении лингвистических исследований.
Мы также на практике ознакомились с программами TextAnalyst 2.0, Худломер, Translate.Ru и Google Переводчик и оценили их возможности применительно к исследованию русскоязычных и англоязычных искусствоведческих текстов. Выяснилось, что TextAnalyst 2.0 помогает анализировать содержание текста, автоматически формирует семантическую сеть с гиперссылками, создает «смысловой портрет» текста в терминах основных понятий и их смысловых связей, осуществляет реферирование текста. Худломер автоматически определяет стиль текста, однако не всегда делает это правильно. Translate.Ru и Google Переводчик переводят англоязычные искусствоведческие тексты недостаточно точно и корректно – полученный перевод подлежит обязательному редактированию.
ИТ в наше время развиваются очень быстрыми темпами. В перспективе, возможно, появятся технологии, которые будут настолько точно обрабатывать языковой материал, что лингвисту не придется сомневаться в полученных результатах.
список литературы к реферату
[Электронный ресурс]//URL: https://liarte.ru/diplomnaya/bazyi-dannyih-v-informatsionnom-prostranstve-lingvista/
1. Бесплатный онлайн переводчик текстов и сайтов PROMT Translate.Ru [Электронный ресурс]. – 2003-2009. Режим доступа: http://www.translate.ru/. – Дата доступа: 15.12.2010.
2. Вигурский К.В., Пильщиков И.А. Филология и современные информационные технологии (К постановке проблемы) // Научно-технический центр «Информрегистр» [Электронный ресурс]. – 2007-2009. – Режим доступа: . – Дата доступа: 02.12.2010.
3. Всеволодова А.В. Компьютерная обработка лингвистических данных: учеб. пособие / А.В. Всеволодова. – 2-е изд., испр. – М.: Наука: Флинта, 2007. – 96 с.
4. Зубов А.В. Информационные технологии в лингвистике: Учеб. пособие для студ. лингв. фак-тов высш. учеб. заведений / А.В. Зубов, И.И. Зубова. – М.: Академия, 2004. – 208 с.
5. Зубов А.В., Зубова И.И. Основы искусственного интеллекта для лингвистов: Учеб. пособие. – М.: Университетская книга; Логос, 2007. – 320 с.
6. Информационные системы и применение компьютерной техники в профессиональной деятельности. Основные понятия // Электронный учебник по предмету ИТ [Электронный ресурс]. – 2009. – Режим доступа: . – Дата доступа: 01.12.2010.
7. Компьютерная лингвистика // Онлайн Энциклопедия «Кругосвет» [Электронный ресурс]. – 2001-2009. Режим доступа: http://www.krugosvet.ru/enc/gumanitarnye_nauki/lingvistika/KOMPYUTERNAYA_LINGVISTIKA.html . – Дата доступа: 04.12.2010.
8. Леонтьева Н.Н. Автоматическое понимание текстов: системы, модели, ресурсы: учеб пособие для студ. лингв. фак. вузов / Н.Н. Леонтьева. – М.: Академия, 2006. – 304 с.
9. Логичев С.В. Каталог лингвистических программ и ресурсов в Сети / С.В. Логичев // Русская виртуальная библиотека [Электронный ресурс]. – 1999-2009. Режим доступа: http://www.rvb.ru/soft/catalogue/index.html . – Дата доступа: 25.11.2010
10. Мечковская Н.Б. История языка и история коммуникации: от клинописи до Интернета: курс лекций по общему языкознанию / Н.Б. Мечковская. – М.: Флинта: Наука, 2009. – 584 с.
11. Персональная система автоматического анализа текстов TextAnalyst 2.0 // Microsystems, Ltd [Электронный ресурс]. – 2009. Режим доступа: http://www.analyst.ru/index.php?lang=eng&dir=content/downloads/. – Дата доступа: 05.12.2010.
12. Потапова Р.К. Новые информационные технологии и лингвистика: Учебное пособие. – Изд. 4-е, стереотипное. – М.: КомКнига, 2005. – 368 с.
13. Худломер (автоматический определитель стиля текста) // Тенета (Конкурс русской сетевой литературы) [Электронный ресурс]. – 1996-2003. Режим доступа: http://www.teneta.ru/hudlomer/. – Дата доступа: 10.12.2010.
14. Google Переводчик // Google [Электронный ресурс]. – 2010. – Режим доступа: http://translate.google.com.by/?hl=ru&tab=wT#. – Дата доступа: 04.12.2010.
предметный указатель к реферату
G
Google Переводчик 14, 16, 21, 22, 25, 26, 36
T
TextAnalyst
Translate
А
АОТ……………………………….. 3, 9, 12
АПТ……………………………….. 3, 9, 10
Б
БД……………………………… 3, 8, 10, 11
Д
ДО……………………………………… 3, 10
И
Интернет………………. 5, 8, 11, 24, 34
информатизацией лингвистического образования
искусственный интеллект…………… 9
ИТ 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 11, 24, 25, 37, 38
К
КЛ………………………………….. 3, 5, 11
Л
лингвистика 3, 5, 7, 9, 10, 26, 32, 37
лингвистическая информатика
лингвистической информацией
М
МП…………………………………….. 3, 10
П
ПЛ……………………………………….. 3, 7
Р
реферирование………………….. 16, 25
Х
Худломер ……. 16, 19, 20, 25, 26, 38
интернет-ресурсы в предметной области исследования
http://www.philology.ru/ — Русский филологический портал, редактор М.Т. Дьячок, Россия
Филологический портал, на котором компактно представлена различная информация, касающаяся филологии как теоретической и прикладной науки. Центральным разделом портала является библиотека филологических текстов (монографий, статей, методических пособий).
Особенно полезен раздел «Общее языкознание» освещающий вопросы языкознания, философии языка, психолингвистики, теории и практики перевода, истории языка, преподавания языков.
http://philology.by/ —Лингвистика в Беларуси, Н.В. Супрунчук, Беларусь
Сайт посвящен лингвистике в Беларуси, проблемам и перспективам развития этой науки. Особенно интересен тем, что здесь можно найти нужные белорусскому филологу книги, публикации, информацию о конференциях.
http://www.filologdirect.narod.ru — Портал филолога, Россия
Портал филолога, на котором представлены работы по филологии. По своей сути проект является полностью рецензируемым и научно достоверным периодическим электронным изданием гуманитарной направленности, что выгодно отличает его от множества подобных сайтов.
http://www.helpforlinguist.narod.ru/ — Информационно-образовательный портал для лингвистов, переводчиков и всех, кто интересуется языком, Россия
Содержит книги по языкознанию, литературоведению, переводоведению, а также научные статьи и диссертации. Все материалы доступны для бесплатного скачивания.
http://www.philol.msu.ru/ —
Сайт филологического факультета Московского государственного университета, полезный, в первую очередь, своей богатой электронной библиотекой научных и научно-методических изданий.
http://philologos.narod.ru/ — Сайт филологического факультета МГУ им. В.М. Ломоносова, Россия
Сайт предлагает вниманию пользователей постоянно обновляющиеся материалы по теории языка и литературы. Кроме того, он информирует о научных конференциях и литературных встречах. С левой стороны страницы, в рубрике «Что творят», содержится огромное множество полезных для лингвиста ссылок.
http://www.gramota.ru — ГРАМОТА.РУ, Россия
На этом справочно-информационном портале особый интерес представляют закладки «Словари» и «Библиотека». В первом случае находим внушительный список ссылок на различные словари русского языка. А во втором случае – получаем возможность познакомиться с публикациями журнала Грамота.Ру.
http://www.gumer.info/ — Библиотека Гумер, Россия
На сайте «Библиотеки Гумер», посвященном гуманитарным наукам, филолога будет больше всего интересовать раздел «Языкознание» в поле «Библиотека». Основная часть информации доступна в онлайн версии, некоторые источники можно скачать.
http://www.russian.slavica.org/ — Балканская Русистика, Болгария и Сербия
Сайт «Балканская Русистика» отличается тем, что предлагает множество статей, авторефератов, публикаций на актуальные лингвистические и литературоведческие темы. Кроме того, присутствует рубрика, где регулярно появляются полезные ссылки.
http://www.library.by — Белорусская цифровая библиотека, Беларусь
Белорусская цифровая библиотека, коллекция которой на данный момент содержит более 100.000 публикаций. Это научные статьи, книги, рефераты, авторские публикации. Новыми материалами собрание пополняется ежедневно. Возможен быстрый поиск и расширенный поиск (по авторам статей, названиям, ключевым словам и т.д.).
http://online.multilex.ru/ — Онлайн-словарь Мультилекс, Россия
Онлайн-словарь Мультилекс включает более 40 общих, тематических и толковых словарей, заслуживших доверие профессиональных лингвистов и переводчиков. Позволяет выполнять перевод текстов любой сложности, используя подробные и актуальные статьи, содержащие подробное толкование слова, транскрипцию и примеры употребления. Для перевода специализированной лексики в состав словаря входят тематические словари таких отраслей, как экономика, банковское дело, компьютеры, право, строительство, техника, медицина и т.д.
http://dictionary.cambridge.org — Он-лайн словари Cambridge, Великобритания
Авторитетный источник (сайт он-лайн словарей Cambridge) для лингвистов, работающих с английским языком. Здесь предоставлены возможности поиска в категориях Advance Learner’s, Learner’s, American English, Phrasal Verbs, Idioms. В словарной статье, кроме толкования слова или словосочетания, приводится транскрипция и примеры словоупотребления заданной единицы в речи.
www.krugosvet.ru — Онлайн энциклопедия «Кругосвет», Россия
Онлайн энциклопедия «Кругосвет», где в подразделе «Лингвистика» раздела «Гуманитарные науки» можно найти определение любого лингвистического термина, информацию о крупнейших лингвистах, языковых школах, течениях, направлениях и т.д.
http://synesthesia.prometheus.kai.ru/index.html — Институт “Прометей”, Казахстан
Научно-информационный сайт исследовательского института «Прометей», полностью посвященный феномену синестезии: природе синестезии, синестетическим проявления в языке, литературе и искусстве. Материалы сайта используются в магистерской диссертации, связанной с исследованием искусствоведческих текстов и синестетической образности в них.
действующий личный сайт в WWW
http://tanyapr2010.narod.ru/
граф научных интересов
магистранта Прижитомской Татьяны Петровны
филологический факультет
Специальность «Теория языка»
|
Смежные специальности
|
Основная специальность
|
Сопутствующие специальности
|
тестовые вопросы по основам информационных технологий
<question type=»close» id=»211″>
— <text>(Прижитомская) HTTP – это </text>
— <answers type=»request»>
— <answer id=»1″ right=»0″> узел сети Интернет </answer>
— <answer id=»2″ right=»0″> протокол передачи данных US Robotics </answer>
— <answer id=»3″ right=»0″> указатель, содержащийся в гипертексте, отсылающий пользователя к участку текста или связанному документу, физически расположенному на другом компьютере или в другой папке </answer>
— <answer id=»4″ right=»1″> протокол работы с гипертекстовыми документами Интернета, страницами www </answer>
— </answers>
— </question>
— <question type=»close» id=»711″>
— <text>(Прижитомская) Какое из утверждений не верно? «Современные подходы к обучению языкам с помощью компьютерных технологий соотносятся с программами, которые призваны… </text>
— <answers type=»request»>
— <answer id=»1″ right=»0″> быть источником лингвистической информации для решения обучающимися когнитивных задач при работе над письменными и устными текстами» </answer>
— <answer id=»2″ right=»0″> выступать в роли партнера-собеседника в учебном диалоге на естественном языке при наличии дружелюбного, комфортного интерфейса»</answer>
— <answer id=»3″ right=»0″> содержать графические средства для моделирования микромиров культурологического плана»</answer>
— <answer id=»4″ right=»1″> усложнить процесс обучения, требуя от студента знаний, которыми он не обладает» </answer>
— </answers>
— </question>
презентация магистерской диссертации
http:// tanyapr2010.narod.ru/avto2.html
список литературы к выпускной работе
[Электронный ресурс]//URL: https://liarte.ru/diplomnaya/bazyi-dannyih-v-informatsionnom-prostranstve-lingvista/
1. Google Переводчик // Google [Электронный ресурс]. – 2009. – Режим доступа: http://translate.google.com.by/?hl=ru&tab=wT#. – Дата доступа: 04.12.2010.
2. Microsoft Office Online [Электронный ресурс]. – 2009. – Режим доступа: http://office.microsoft.com/ru-ru/default.aspx. Дата доступа: 01.12.2010.
3. Microsoft Office XP в целом: наиб. полное рук-во / Ф.Новиков, А.Яценко. – Спб: БХВ-Петербург, 2002. – 917 с.
4. Microsoft PowerPoint 2003: самоучитель / М.В. Спека. – Москва, Санкт-Петербург, Киев: Диалектика, 2004. – 363 с.
5. Бандаренко С. Microsoft Word 2003 в теории и на практике / С.Бондаренко, М.Бондаренко. – Минск: Новое знание, 2004. – 336 с.
6. Бесплатный онлайн переводчик текстов и сайтов PROMT Translate.Ru [Электронный ресурс]. – 2003-2009. Режим доступа: http://www.translate.ru/. – Дата доступа: 15.12.2010.
7. Ботт, Э. Использование Microsoft Office XP. Специальное издание: Пер.с англ. / Э.Ботт, В.Леонард. – Москва: Изд.дом «Вильямс», 2002. – 912с.
8. Вигурский К.В., Пильщиков И.А. Филология и современные информационные технологии (К постановке проблемы) // Научно-технический центр «Информрегистр» [Электронный ресурс]. – 2007-2009. – Режим доступа: . – Дата доступа: 02.12.2010.
9. Волков В. Понятный самоучитель работы в Microsoft EXCEL / Владимир Волков. – СПб.: Питер, 2003. – 222 с.
10. Всеволодова А.В. Компьютерная обработка лингвистических данных: учеб. пособие / А.В. Всеволодова. – 2-е изд., испр. – М.: Наука: Флинта, 2007. – 96 с.
11. Гончаров А.Ю. ACCESS 2003: самоучитель с примерами / А.Ю. Гончаров. – Москва: Кудиц-Образ, 2004. – 270 с.
12. Журин А. А. Самоучитель работы на компьютере / А. Журин. – М., 2005. – 607 с.
13. Зубов А.В. Информационные технологии в лингвистике: Учеб. пособие для студ. лингв. фак-тов высш. учеб. заведений / А.В. Зубов, И.И. Зубова. – М.: Академия, 2004. – 208 с.
14. Зубов А.В., Зубова И.И. Основы искусственного интеллекта для лингвистов: Учеб. пособие. – М.: Университетская книга; Логос, 2007. – 320 с.
15. Информационные системы и применение компьютерной техники в профессиональной деятельности. Основные понятия // Электронный учебник по предмету ИТ [Электронный ресурс]. – 2009. – Режим доступа: . – Дата доступа: 01.12.2010.
16. Каймин В.А. Информатика: учеб. для студ. вузов, обуч. по естеств.-науч. напр. и спец. / В.А. Каймин. – М.: ИНФРА-М, 2000. – 232 с.
17. Компьютерная лингвистика // Онлайн Энциклопедия «Кругосвет» [Электронный ресурс]. – 2001-2009. Режим доступа: http://www.krugosvet.ru/enc/gumanitarnye_nauki/lingvistika/KOMPYUTERNAYA_LINGVISTIKA.html . – Дата доступа: 04.12.2010.
18. Курбатова Е.А. Microsoft Excel 2003 [краткое руководство] / Е.А. Курбатова. – Москва, Санкт-Петербург, Киев: Диалектика, 2004. – 288 с.
19. Леонтьева Н.Н. Автоматическое понимание текстов: системы, модели, ресурсы: учеб пособие для студ. лингв. фак. вузов / Н.Н. Леонтьева. – М.: Академия, 2006. – 304 с.
20. Логичев С.В. Каталог лингвистических программ и ресурсов в Сети / С.В. Логичев // Русская виртуальная библиотека [Электронный ресурс]. – 1999-2009. Режим доступа: http://www.rvb.ru/soft/catalogue/index.html . – Дата доступа: 25.11.2010
21. Лоу Д. Компьютерные сети для «чайников» / Д. Лоу. – К.: Диалектика, 1995. – 320 с.
22. Меженный О.А. Microsoft Office 2003 / О.А. Меженный. – Москва, Санкт-Петербург, Киев: Диалектика, 2004. – 262 с.
23. Мечковская Н.Б. История языка и история коммуникации: от клинописи до Интернета: курс лекций по общему языкознанию / Н.Б. Мечковская. – М.: Флинта: Наука, 2009. – 584 с.
24. Мюррей К. Microsof Office 2003. Новые горизонты / К. Мюррей. – СПб., 2004. – 190 с.
25. Персональная система автоматического анализа текстов TextAnalyst 2.0 // Microsystems, Ltd [Электронный ресурс]. – 2009. Режим доступа: http://www.analyst.ru/index.php?lang=eng&dir=content/downloads/. – Дата доступа: 05.12.2010.
26. Потапова Р.К. Новые информационные технологии и лингвистика: Учебное пособие. – Изд. 4-е, стереотипное. – М.: КомКнига, 2005. – 368 с.
27. Симонович, С.В. Информатика. Базовый курс: учебник для вузов / С.В. Симонович. – 2-е изд. – Питер, 2007. – 640 с.
28. Уэмпен Фейт. PowerPoint 2003: библия пользователя / Фейт Уэмпен; [пер. с англ. О.В. Зайцевой, И.В. Шуляка, С.Л. Щадрина; под ред. Е.Н. Дериевой]. – Москва, Санкт-Петербург, Киев: Диалектика, 2005. – 768 с.
29. Хольцшлаг М. 250 секретов HTML и Web-дизайна: [перевод с английского] / М. Хольцшлаг. – М., 2006. – 490 с.
30. Худломер (автоматический определитель стиля текста) // Тенета (Конкурс русской сетевой литературы) [Электронный ресурс]. – 1996-2003. Режим доступа: http://www.teneta.ru/hudlomer/. – Дата доступа: 10.12.2010.
31. Шафрин Ю.А. Информационные технологии: учеб. пособие: В 2 ч / Ю.А. Шафрин. – М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2003. – Ч.1: Основы информатики и ИТ. – 316 с.
приложение
Слайд 1.
Слайд 2.
Слайд 3.
Слайд 4.
Слайд 5
Слайд 6.
Слайд 7.
Слайд 8.
Слайд 9.
Слайд 10.
Слайд 11.
Слайд 12.
Слайд 13.
