Фреймово-сетевой подход к исследованию терминологии компьютерной лингвистики тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, доктор наук Польщикова Ольга Николаевна
Польщикова Ольга Николаевна
доктор наук
2025
- Специальность ВАК РФ00.00.00
- Количество страниц 436
Оглавление диссертации доктор наук Польщикова Ольга Николаевна
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИССЛЕДОВАНИЯ СИСТЕМНОСТИ ТЕРМИНОЛОГИИ КОМПЬЮТЕРНОЙ ЛИНГВИСТИКИ
1.1. Объем понятия «терминология компьютерной лингвистики». Происхождение терминов
1.2. Исследование системности терминологии компьютерной лингвистики на основе подхода «Ядро - периферия»
1.3. Анализ формирования терминологической системы компьютерной лингвистики на основе диахронического подхода
1.4. Систематизация терминов и номенклатурных наименований с помощью категориального моделирования
1.5. Разработка фреймово-сетевого подхода к систематизации исследуемой
терминологии
Выводы по главе
ГЛАВА 2. ФРЕЙМОВО-СЕТЕВАЯ СИСТЕМАТИЗАЦИЯ ЛЕКСИКО-СЕМАНТИЧЕСКИХ ОТНОШЕНИЙ В ТЕРМИНОЛОГИИ КОМПЬЮТЕРНОЙ ЛИНГВИСТИКИ
2.1. Специфика синонимических отношений в профессиональной сфере компьютерной лингвистики и её системное представление на основе сети фреймов
2.2. Выявление особенностей антонимии терминов компьютерной лингвистики и построение модели их фреймово-сетевой систематизации
2.3. Гиперо-гипонимические системные связи между терминами сферы компьютерной лингвистики
2.4. Специфика и системное фреймово-сетевое представление отношений
полисемии и омонимии в терминологии компьютерной лингвистики
Выводы по главе
ГЛАВА 3. СИСТЕМАТИЗАЦИЯ ТЕРМИНООБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ СФЕРЫ КОМПЬЮТЕРНОЙ ЛИНГВИСТИКИ НА ОСНОВЕ ФРЕЙМОВО-СЕТЕВОГО ПОДХОДА
3.1. Специфика семантических аспектов терминообразования в сфере компьютерной лингвистики как предмет фреймово-сетевой систематизации
3.2. Фреймово-сетевая модель систематизации терминов компьютерной лингвистики, образованных на основе сложных и сложносокращенных слов
3.3. Системное фреймово-сетевое представление специфических аспектов образования терминологических единиц компьютерной лингвистики с помощью морфологического способа
3.4. Модель систематизации синтаксических аспектов терминообразования
в сфере компьютерной лингвистики на основе сети фреймов
Выводы по главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ А. Словарь наиболее употребительных терминов компьютерной лингвистики
Рекомендованный список диссертаций по специальности «Другие cпециальности», 00.00.00 шифр ВАК
Современные тенденции развития гематологической терминологии: На материале англ. яз.1997 год, кандидат филологических наук Рудинская, Лариса Семеновна
Формирование англоязычной терминосистемы инклюзивного образования2016 год, кандидат наук Киреенкова, Екатерина Евгеньевна
Современная терминология градостроительства: когнитивный и лексикографический аспекты (на материале русского языка)2025 год, кандидат наук Банщиков Дмитрий Сергеевич
Англоязычная военная терминология в ее историческом развитии: структурно-семантический и когнитивно-фреймовый аспекты2009 год, кандидат филологических наук Лату, Максим Николаевич
Когнитивное и лексикографическое моделирование русской терминологии сферы «Дизайн архитектурной среды»2023 год, кандидат наук Мацкевич Нина Александровна
Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Фреймово-сетевой подход к исследованию терминологии компьютерной лингвистики»
ВВЕДЕНИЕ
Неотъемлемой составляющей любого языка является терминологическая лексика. Имея общеязыковую природу, термины выполняют особую функцию, заключающуюся в именовании понятий профессиональной сферы. Научно-технический прогресс стимулирует развитие специальной лексики, способствует выделению и становлению отраслевых терминосистем, обуславливает необходимость их совершенствования. В лингвистических исследованиях широко представлены аспекты формирования и функционирования различных терминологий. В то же время некоторые терминосистемы до сих пор недостаточно изучены, требуют комплексного анализа и систематизации. Одним из таких пластов специальной лексики является терминология компьютерной лингвистики.
Одной из основных тенденций развития современной науки являются междисциплинарные исследования, предполагающие синтез знаний и методологических подходов ученых, специализирующихся на изучении различных научных направлений. В настоящее время в связи с глобальной цифровизацией общества приоритетное место отводится исследованиям в сфере компьютерной лингвистики, которые проводятся филологами совместно со специалистами в области искусственного интеллекта и разработчиками программного обеспечения. Средства и технологии компьютерной лингвистики прочно вошли в жизнь современного общества, профессиональную и бытовую сферу многих миллионов людей. Отражая эволюцию научно-прикладного направления автоматической обработки естественного языка (англ. Natural Language Processing, NLP), терминология компьютерной лингвистики с начала XX века до сегодняшнего дня прошла сложный путь становления и развития, и сейчас она чрезвычайно востребована не только в профессиональной среде, но и среди обычных пользователей цифровых услуг.
Терминология компьютерной лингвистики определяется как система специальных названий ряда дисциплин: лингвистики, математики, информатики, искусственного интеллекта. Данная терминосистема открыта, тесно связана с другими системами профессиональной лексики, с процессами терминологизации общеупотребительного языка. Однако до настоящего момента не проводился глубокий комплексный научный анализ терминологии компьютерной лингвистики, поэтому существует потребность изучения источников и установления закономерностей формирования соответствующих специальных наименований, выяснения их системной организации, способов создания и особенностей функционирования. Это будет способствовать упорядочению терминологии сферы компьютерной лингвистики, достижению ее надлежащего языкового обеспечения.
Кроме того, с учетом того, что совершенствование научного направления автоматической обработки естественного языка осуществляется на основе активного использования самых современных цифровых технологий, программных платформ, интеллектуальных систем, в том числе базирующихся на инструментарии искусственных нейронных сетей, терминологический аппарат компьютерной лингвистики стремительно развивается и пополняется новыми единицами. Это приводит к необходимости оперативной корректировки и дополнения как базы терминов и их дефиниций, так и многочисленных терминологических взаимосвязей, отношений, структур. Применение классических подходов, например, подхода «Ядро - периферия», диахронического подхода, систематизации на основе выделения тематических групп, позволяет содержательно описать отдельные, фрагментарные аспекты формирования и упорядочения терминологических единиц, но не дает возможность в едином, универсальном виде представить системную организацию терминов как элементов концептуально-категориального описания, возникающих между ними лексико-семантических отношений, а также процессов терминообразования в профессиональной сфере компьютерной лингвистики.
В связи с этим имеется потребность в комплексном исследовании и систематизации полиаспектной специфики подъязыка компьютерной лингвистики с целью обеспечения своевременной фиксации и адекватной корректировки его изменений.
В ходе исследования был разработан фреймово-сетевой подход, обладающий собственным понятийным аппаратом и инструментарием, который включает набор взаимосвязанных систематизирующих моделей, охватывающий различные аспекты терминологии компьютерной лингвистики. В диссертационной работе был введен ряд новых терминов, отражающих специфику разработанного подхода, а именно: терминологическая сеть фреймов, фреймово-сетевая модель, сетевая фреймово-слотовая структура, фрейм первого уровня, фрейм второго уровня и др. В рамках указанного подход предложены универсальные правила представления выявленных в исследуемой терминологии системных связей в виде фреймово-сетевых иерархических структур, которые можно неограниченно наращивать и использовать для создания и редактирования электронных терминологических баз. Разработанный инструментарий позволяет комплексно систематизировать терминологический фонд и связанные с ней лексико-семантические и терминообразовательные процессы, относящиеся к профессиональной сфере компьютерной лингвистики.
Таким образом, терминология компьютерной лингвистки как система специальных понятий сферы автоматической обработки естественно-языковых данных динамично развивается и требует тщательного всестороннего изучения. Необходимость научного анализа терминологического фонда рассматриваемой профессиональной сферы обуславливает актуальность выполненной диссертационной работы. Предлагаемый фреймово-сетевой подход позволяет системно упорядочить особенности концептуальных взаимосвязей между компьютерно-лингвистическими понятиями, которые обозначены с помощью соответствующего терминологического аппарата и проявляются на категориальном, лексико-семантическом и словообразовательном уровнях.
Степень разработанности темы исследования. Анализ публикаций отечественных и зарубежных ученых по теме диссертационной работы показал, что вопросам создания единого подхода к систематизации полиаспектной специфики терминологии компьютерной лингвистики до настоящего момента уделено недостаточно внимания.
В то же время, накоплен значительный объем исследовательских работ, посвященных изучению языка профессиональной сферы, вопросов терминообразования и функционирования специальных названий. Фундаментальные вопросы общей теории терминологии затронул австрийский инженер Э. Вюстер, которого считают одним из основателей терминоведения как науки [Wuster, 1979; 2003; Oeser, 1998]. Проблемам построения системы научно-технических терминов посвятил свои исследования Д.С. Лотте [Лотте, 1961; 1969]. Образование терминов как один из важных вопросов общего языкознания изучал А.А. Реформатский [Реформатский, 1961; 1998]. Автором многочисленных лексикографических трудов, в частности работы «Словарь лингвистических терминов», является О.С. Ахманова [Ахманова, 2004]. Лингвистические основы учения о терминах исследовал Б.М. Головин [Головин, 1977; 1987]. Терминологической лексикографии посвятил научные исследования С.В. Гринев-Гриневич [Гринев-Гриневич, 2008]. Терминологию как самостоятельную функциональную разновидность общелитературного языка охарактеризовала В.П. Даниленко [Даниленко, 1971; 1973; 1977]. Проблему зависимости семантики и мотивированности терминов исследовала Т.Л. Канделаки [Канделаки, 1977]. Вопросы системности терминологии исследовал В.М. Лейчик [Лейчик; 1990; 2009]. Проблемам лексико-семантической прогностики посвящены исследования А.А. Кретова [Кретов, 2006]. Терминологические аспекты перевода научно-технических текстов раскрыл Д.С. Шелов [Шелов, 2003]. Теоретические вопросы общей терминологии как научной дисциплины изучили О.В. Суперанская, Н.В. Подольская и Н.В. Васильева [Суперанская, 2019]. Н.К. Рябцева исследовала современную научную коммуникацию и актуальные проблемы терминографии [Рябцева, 2022].
Аспекты формирования и функционирования различных терминосистем представлены в лингвистических исследованиях ряда языковедов: Г.Г. Бабаловой и С.Н. Широбокова (компьютерная терминология) [Бабалова, 2018], Ж. Багана и С.М. Величковой (медицинская терминологии) [Багана, 2012], Н.В. Баско (терминология бизнеса) [Баско, 2016], М.В. Батюшкиной (юридическая терминология) [Батюшкина, 2020], Л.В. Беспамятной (терминосистема кораблестроения) [Беспамятная, 2015; 2022], М.В. Богатыревой (терминология пищевой промышленности) [Богатырева, 2019], Н.В. Вишневецкой (педагогический дискурс) [Вишневецкая, 2021], О.Н. Галимовой (зоологическая терминология) [Галимова, 2018], Н.В. Гороховой (терминология нефтегазового дела) [Горохова, 2014; 2015], О.А. Доржеевой (терминология строительства) [Доржеева, 2018], Е.В. Исаевой и А.Н. Серебренникова (геологическая терминология) [Исаева, 2016], А.В. Козловой и Д.А. Салимовой (лексика железнодорожного транспорта) [Козлова, 2019], Т.С. Колиенко и И.В. Кузнецовой (авиационная терминология) [Колиенко, 2021], Ю.Г. Кочарян (военная терминология) [Кочарян, 2012], М.Н. Лату (системная организация политических понятий) [Лату, 2019], К.И. Латышева (судостроительная терминология) [Латышев, 2020], О.И. Лукиной (терминология фонетики) [Лукина, 2015; 2017; 2019], Т.А. Майковой (терминология социологии) [Майкова, 2015], М.Р. Милуд (терминология нанотехнологий) [Милуд 2019; 2020], Т.С. Росяновой (терминология маркетинга) [Росянова, 2021], Т.В. Ступиной и О.А. Филончик (терминосистема электроэнергетики) [Ступина, 2021], А.К. Сулеймановой и Н.Г. Сабитовой (терминология архитектуры) [Сулейманова, 2017], Ю.А. Хуснуллиной и В.Е. Абрамова (терминология инфокоммуникационных технологий) [Хуснуллина, 2021], Л.А. Чернышовой и Е.О. Черниковой (экологическая терминология) [Чернышова, 2017], А.П. Чудинова (политическая коммуникация) [Чудинов, 2003], Т.В. Шетле (терминология банковского дела) [Шетле, 2009], Е.М. Щербининой (полисемия в сельскохозяйственной терминологии) [Щербинина, 2020], Т.М. Юдиной (структурные типы и системные отношения в горнозаводской терминологии) [Юдина, 2013] и многих других.
Вышеуказанными учеными выполнено системное описание отдельных аспектов отраслевых терминологий (на дефиниционном, морфологическом, синтаксическом, словообразовательном уровнях), но при этом в каждом случае применялся исследовательский инструментарий различных классических подходов.
Некоторые аспекты терминологии сферы компьютерной лингвистики привлекли внимание Е.И. Большаковой, Т.М. Ландо, О.В. Митрениной, И.С. Николаева, Л. Хобсона, Х. Ханнеса, Х. Коула, В.А. Яцко и других ученых [Автоматическая обработка текстов на естественном языке и анализ данных, 2017; Прикладная и компьютерная лингвистика, 2016; Хобсон, 2020; Яцко, 2014]. Упорядочение современной компьютерной лексики провели В.Л. Дорот и В.А. Новиков [Дорот, 2004]. Следует отметить, что указанные исследования являются значимыми, но недостаточными для всестороннего и комплексного изучения и систематизации терминологии компьютерной лингвистики.
Отдельные попытки репрезентазии терминологических систем с помощью фреймового моделирования предприняли А.З. Абдурахманова, Т.В. Евсюкова, А.А. Карнась, Ли Ян, Н.А. Трофимова, Р.Г. Туманян [Абдурахманова, 2016; Евсюкова, 2021; Карнась, 2021; Ли Ян, 2020; Трофимова, 2022; Туманян, 2022]. Ученым удалось структурировать взаимосвязи между понятиями предметных областей в виде совокупности иерархически расположенных элементов. Однако предложенные ими фреймовые модели обеспечивают лишь фрагментарное упорядочение терминологического аппарата, имеют определенные ограничения по глубине наращивания типологических структур, направлены на системную организацию взаимосвязей только между категориями и концептами конкретной профессиональной сферы и не используются для систематизации других аспектов исследуемых терминологий.
Гипотеза настоящего исследования заключается в том, что терминология компьютерной лингвистики обладает полиаспектной спецификой, исследование и систематизация которой при помощи нового фреймово-сетевого подхода позволяет упорядоченно представить её понятийно-категориальные, лексико-
семантические и терминообразовательные особенности для унифицированного построения соответствующей комплексной электронной терминологической базы.
Цель исследования: диссертация направлена на выявление полиаспектных особенностей терминологии компьютерной лингвистики с помощью проведения её комплексного анализа, а также на разработку фреймово-сетевого подхода, обладающего собственным понятийным аппаратом и моделирующим инструментарием, и систематизацию с его использованием специфики понятийно-категориального, лексико-семантического и терминообразовательного аспектов исследуемой терминологии.
Достижение поставленной цели исследования потребовало решения следующих задач:
1) раскрыть понятие и выявить основные свойства терминологии компьютерной лингвистики; выполнить анализ происхождения терминов и формирования исследуемой терминосистемы на основе диахронического подхода, выделить основные периоды формирования терминологии компьютерной лингвистики как элементы её систематизации по диахроническому признаку;
2) провести анализ системности терминологии компьютерной лингвистики на основе подхода «Ядро - периферия»; выявить типы системных связей, которые обусловливают формирование ядерных терминов с использованием периферийных терминологических единиц; определить научно-технологические направления, специальные названия которых образуют терминофонд ядра и номинации периферии терминосистемы компьютерной лингвистики;
3) проанализировать системную организацию специальных названий и номенклатурных наименований компьютерной лингвистики на основе категориального моделирования; выделить основные тематические группы в исследуемой терминологии, соответствующие категориям предметной области компьютерной лингвистики на основе дифференциации по наиболее значимым классификационным признакам; проанализировать возможности тематического группирования как подхода к систематизации терминологического материала;
4) разработать теоретико-методологические основы фреймово-сетевого подхода к систематизации терминологии; дать определение терминологической сети фреймов, представить дефиниции её основных элементов, предложить правила построения терминологических фреймово-сетевых моделей; обозначить ключевые особенности терминологической сети фреймов и возможности использования этого инструментария для систематизации полиаспектной специфики исследуемой терминологии;
5) представить концептуально-семантическую организацию терминов предметной области «Компьютерная лингвистика» на основе фреймово-сетевого моделирования; обозначить фреймы и слоты, применяемые для систематизации терминов, соответствующих ключевым понятиям профессиональной сферы компьютерной лингвистики; выделить сетевые связи между элементами модели, фиксирующие многоуровневые иерархические конструкции концептуальных отношений в рамках исследуемой предметной области;
6) представить фреймово-сетевую систематизацию лексико-семантических отношений в терминологии компьютерной лингвистики, в рамках которой выявить специфику синонимических и антонимических отношений и разработать их системное представление на основе фреймовых сетей, обозначить гиперо-гипонимические системные связи, а также специфику и системное фреймово-сетевое представление отношений полисемии и омонимии;
7) выявить и систематизировать на основе использования фреймово-сетевого подхода особенности образования терминов компьютерной лингвистики, включающие специфику формирования терминологических единиц на основе семантического, морфологического и синтаксического способов, а также использования сложных и сложносокращенных слов.
Объектом исследования являются терминологические единицы профессиональной сферы компьютерной лингвистики.
Предмет исследования - систематизация полиаспектной специфики терминологии компьютерной лингвистики, её категориальных, семантических, структурных, словообразовательных и функциональных особенностей.
Эмпирической основой исследования послужили тексты по тематике компьютерной лингвистики и автоматической обработки естественно-языковых данных, размещенные в учебниках, учебных пособиях, монографиях, энциклопедиях, справочниках, научных периодических журналах и сборника, материалах переводных и толковых словарей. Всего терминологическая база насчитывает около 5000 единиц фактического материала.
Методы исследования. В рамках классических подходов, применяемых для систематизации терминологического аппарата, в работе использованы диахронический анализ, ядерно-периферийное и категориальное моделирование. Выявление системных связей в терминологии компьютерной лингвистики выполнено также при использовании описательного метода исследования. Для изучения семантических особенностей специальных названий послужил дефинитивный анализ фактического материала. В пределах разработанного фреймово-сетевого подхода предложено моделирование на основе терминологических сетей фреймов, с помощью которых представлена системная организация понятийно-категориальных, лексико-семантических и терминообразовательных особенностей фонда специальных названий сферы компьютерной лингвистики. В качестве вспомогательного использован метод количественного анализа для установления соотношения между различными изучаемыми фактами.
Методология. Теоретическую основу диссертации составляют научные положения, полученные отечественными и зарубежными исследователями по следующим направлениям:
• классическое терминоведение: E. Вюстер, Н.В. Васильева, Б.Н. Головин, С.В. Гринева-Гриневич, В.П. Даниленко, Т.Л. Канделаки, В.М. Лейчик, Д.С. Лотте, Н.В. Подольская, А.А. Реформатский, Н.К. Рябцева, А.В. Суперанская, Д.С. Шелов и др.;
• лексиксический, семантический, синтаксический, фонологический анализ и метафорическое моделирование: М. Джонсон, М.А. Кронгауз,
Дж. Лакофф, Э.В. Кузнецова, Л.А. Новиков, М.В. Никитин, Я.Г. Тестелец, Н.С. Трубецкой и др.;
• моделирование лингвистических и интеллектуальных структур: Ю.Д. Апресян, А.Н. Баранов, Е.И. Большакова, К.В. Воронцов, Н.Э. Ефремова, В.П. Захаров, Э.С. Клышинский, А.А. Кретов, Т.М. Ландо, Н.В. Лукашевич, И.А. Мельчук, М. Минский, О.В. Митренина, И.С. Николаев, А.С. Сапин, Л. Терньер, А. Тьюринг, Н. Хомский и др.;
• составление лексикографических и энциклопедических трудов: А.С. Ахманова, В.Л. Дорот, Т.В. Егорова, Т.В. Жеребило, Ю.Н. Караулов, Н.Г. Комлев, В.И. Кочергин, С.А. Кузнецов, В.К. Мюллер, Ф.А. Новиков, Д.Э. Розенталь, М. Фасмер, Г.П. Цыганенко, Н.М. Шанский и др.
Научная новизна диссертационной работы состоит в разработке нового фреймово-сетевого подхода, позволяющего унифицировать систематизацию полиаспектной специфики терминологии компьютерной лингвистики, которая впервые стала объектом комплексного анализа на основе широкого фактического материала. В диссертации представлены оригинальные систематизирующие модели в виде терминологических сетей фреймов, которые отличаются однородной многоуровневой структурой, создаваемой на каждом уровне в соответствии с универсальными правилами, что дает возможность снять ограничения в наращивании вертикальных и горизонтальных системных связей, а также позволяет существенно упростить разработку и корректировку электронной многоаспектной терминологической базы профессиональной сферы компьютерной лингвистики.
Теоретическая значимость диссертации состоит в том, что проведенное исследование вносит вклад в развитие теоретических основ системной организации терминологической лексики, в частности способствует расширению методологического аппарата, позволяющего упорядочить терминологические единицы и их системные взаимосвязи в полиаспектном лингвистическом пространстве. Представленный в работе моделирующий инструментарий дает возможность унифицировать систематизацию понятийно-категориальных,
лексико-семантических и терминообразовательных особенностей специальных названий профессиональной сферы компьютерной лингвистики. Разработанный в ходе исследования фреймово-сетевой подход может быть экстраполирован на систематизацию полиаспектной специфики других терминологий.
Практическая значимость работы состоит в том, что результаты исследования могут найти применение при создании электронных терминологических баз, содержащих систематизированное описание многоаспектной специфики лексических номинаций профессиональной сферы компьютерной лингвистики. В рамках выполнения диссертации получены свидетельства о государственной регистрации баз данных № 2023623144 «База данных терминов компьютерной лингвистики» и № 2023623902 «База данных номенклатурных наименований компьютерной лингвистики».
Материалы диссертации могут быть использованы при написании лексикографических трудов, учебников и учебных пособий по терминоведческим дисциплинам, справочников для специалистов в сфере компьютерной лингвистики, применены в учебном процессе высшей школы для преподавания спецкурсов по терминоведению, лексикологии, учебных дисциплин по автоматической обработке естественного языка.
Материалы работы используются в учебном процессе НИУ «БелГУ», что подтверждено справкой о внедрении результатов диссертационного исследования от 27.11.2024 г. Разработанный в ходе исследования фреймово-сетевой подход применяется в качестве теоретико-методологической основы для подготовки выпускных квалификационных работ и диссертаций по филологическим наукам.
На защиту выносятся следующие основные положения:
1. Терминология компьютерной лингвистики представляет собой пласт специфических языковых единиц, соотносимых с исследованием и моделированием естественного языка на основе применения компьютерных средств для решения практических задач и связанных на понятийном, лексико-семантическом, словообразовательном и грамматическом уровнях. Терминосфера компьютерной лингвистики является открытой динамично развивающейся
системой современной специальной лексики, которая активно пополняется, взаимодействует с терминологическими фондами других дисциплин, тесно связана с общенаучной и межотраслевыми терминологиями и общеупотребительным языком. Исследуемая терминосистема обладает полиаспектной спецификой, включающей исторические, понятийно-категориальные (концептуально-семантические, дефиниционные), лексико-семантические и терминообразовательные особенности.
2. Системные связи в терминологии компьютерной лингвистики могут быть представлены с использованием ядерно-периферийного подхода. В исследуемой терминосфере выявлены три типа системных связей: получение термина ядра путем уточнения исходного термина периферии; формирование термина ядра на основе композиции двух или нескольких исходных терминов периферии; образование термина ядра путем поэтапной конкретизации исходных терминов периферии. Совокупность взаимосвязанных номинаций, относящихся к автоматической обработке естественного языка, образует ядро исследуемой терминосистемы. Ядерный терминофонд содержит специальные названия из областей машинного перевода, обработки и анализа текстовых данных, создания вопросно-ответных систем, анализа тональности текста, поддержки диалога на естественном языке. В прилегающей к ядру периферийной зоне расположены термины лингвистики, математики, информатики, искусственного интеллекта, а также межотраслевые и общенаучные термины. Подход «Ядро - периферия» применим для систематизации особенностей понятийно-категориального аспекта и не позволяет представить системную организацию исследуемой терминологии в разрезе других аспектов.
3. Системное представление терминологии компьютерной лингвистики на основе применения диахронического подхода позволяет выявить три основных периода её формирования. Первый период (1950-е - 1990-е гг.) соответствует становлению исследуемой терминологии и развитию терминологического фонда средств компьютерной лингвистики, основанных на правилах. В этом периоде пополнение изучаемого массива специальных названий осуществлялось за счет
активного использования лингвистических терминов. Второй период (с 2000-х годов до начала 2010-х годов) соответствует формированию терминологических единиц для обозначения средств компьютерной лингвистики, основанных на статистических методах. Для этого периода характерно пополнение исследуемой терминологии с использованием специальных названий математической статистики. В третьем периоде (с начала 2010-х годов до настоящего времени) фиксируется развитие терминофонда средств компьютерной лингвистики, основанных на применении искусственных нейронных сетей. Применение диахронического подхода позволяет систематизировать историческую специфику развития исследуемой терминологии, но не дает возможности представить системную организацию особенностей её других аспектов.
4. Системная организация специальных названий и номенклатурных наименований компьютерной лингвистики может быть выстроена с помощью категориального моделирования. На основе дифференциации по наиболее значимым классификационным признакам выделяются основные тематические группы, соответствующие категориям предметной области компьютерной лингвистики: названия процессов, названия научно-технологических направлений и их разделов, названия аппаратно-программных средств и их элементов, названия моделей и алгоритмов, названия языковых конструкций, структурированных данных о языковых объектах, названия языковых явлений, отношений, названия языковых элементов, массивов и структур, названия свойств, качеств, характеристик и функций. Возможности подхода тематического группирования ограничены и позволяют упорядочить представление специфики лишь понятийно-категориального аспекта исследуемой терминологической системы.
Похожие диссертационные работы по специальности «Другие cпециальности», 00.00.00 шифр ВАК
Системная семантика термина: на материале англоязычных терминов интернета2010 год, кандидат филологических наук Ходакова, Анастасия Геннадьевна
Особенности формирования терминологии предметной области «Энергетика»: когнитивный подход (на материале английского и русского языков)2025 год, кандидат наук Туманян Рипсиме Гарегиновна
Когнитивное моделирование терминосистемы транспортной логистики2020 год, кандидат наук Каравайская Ольга Сергеевна
Медицинские терминосистемы: становление, развитие, функционирование2012 год, доктор филологических наук Маджаева, Санья Ибрагимовна.
Англоязычная компьютерная техническая терминосистема как объект лингвокогнитивного исследования2010 год, кандидат филологических наук Сытникова, Татьяна Анатольевна
Список литературы диссертационного исследования доктор наук Польщикова Ольга Николаевна, 2025 год
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Абдурахманова, А.З. Комплексная фреймовая модель предметной области «Civil engineering» как способ представления специальных знаний / А.З. Абдурахманова // Научный вестник Воронежского государственного архитектурно-строительного университета. Серия: Современные лингвистические и методико-дидактические исследования. - 2016. - № 1(29). - С. 92-104.
2. Аверина, М.А. К вопросу о полисемии англицизмов в русской экономической терминологии / М.А. Аверина // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. - 2015. - № 1-1. - С. 269-271.
3. Автоматическая обработка текстов на естественном языке и анализ данных / Е.И. Большакова, К.В. Воронцов, Н.Э. Ефремова, Э.С. Клышинский, Н.В. Лукашевич, А.С. Сапин- М.: Издательство НИУ ВШЭ, 2017. - 269 с.
4. Аилчиева, Т.А. Лингводидактическое описание терминологии по механике / Т.А. Аилчиева // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. - 2016. - № 3-1. - С. 158-160.
5. Алгоритм поддержки принятия решений по выбору средств обработки больших массивов естественно-языковых данных / К.А. Польщиков, О.Н. Польщикова, Е.В. Игитян, М.С. Балакшин // Научные ведомости БелГУ. Серия: Экономика. Информатика. - 2019. - № 3. - С. 553-562.
6. Александрова, Е.В. Классификация технических терминов нефтегазовой отрасли / Е.В. Александрова // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 9: Исследования молодых ученых. - 2020. - № 18. - С. 1113.
7. Алькудах, А.К.М. Активные словообразовательные процессы в терминосистеме международного туризма в современном русском языке / А.К.М. Алькудах // Известия Воронежского государственного педагогического университета. - 2019. - № 1(282). - С. 200-203.
8. Анохина, Т.Я. К вопросу об источниках формирования и некоторых структурно-семантических особенностях образования терминов
автомобилестроения в русском языке / Т.Я. Анохина, Т.Н. Зайцева, Н.В. Мартиросян // Известия МГТУ МАМИ. - 2013. - Т. 6. - № 1(15). - С. 48-50.
9. Апресян, Ю.Д. / Ю.Д. Апресян, И.М. Богуславский, Л.Л. Иомдин Лингвистический процессор для сложных информационных систем. М.: Наука, 1992. - 256 с.
10. Архитектура инструментальных средств систем извлечения информации из текстов / Д.А. Кормалев, Е.П. Куршев, Е.А. Сулейманова, И.В. Трофимов // Программные системы: теория и приложения. - 2004. - Т. 2. - С. 49-70.
11. Асадова, А.Ю. Опыт репрезентации прикладной терминологической системы посредством терминологической сети / А.Ю. Асадова, Х.А. Акаева // Актуальные проблемы филологии и педагогической лингвистики. - 2020. - № 2. -С. 12-30.
12. Ахманова, О.С. Очерки по общей и русской лексикологии / О.С. Ахманова. - Москва,1957. - 295 с.
13. Ахманова, О.С. Словарь лингвистических терминов / О.С. Ахманова. -М.: Едиториал УРСС, 2004. - 576 с.
14. Бабалова, Г.Г. Синонимия компьютерной терминологии / Г.Г. Бабалова, С.Н. Широбоков // Наука о человеке: гуманитарные исследования. - 2018. - № 4(34). - С. 34-39.
15. Багана, Ж. Антонимия в медицинской терминологии (на материале немецкого языка) / Ж. Багана, С.М. Величкова // Научная мысль Кавказа. - 2012. -№ 2(70). - С. 180-182.
16. Базалина, Е.Н. К проблеме лингвистических классификаций специальных терминов в области инженерной биологии / Е.Н. Базалина // Язык и культура (Новосибирск). - 2014. - № 11. - С. 92-96.
17. Байбуз, Г. В. Метафора в терминологии медицины: когнитивный аспект / Г.В. Байбуз // Казанская наука. - 2022. - № 3. - С. 42-44.
18. Байдашева, Э.М. Тематические группы колоронимов в медицинской терминологии / Э.М. Байдашева // Гуманитарные исследования. - 2020. -№ 4(76). - С. 165-172.
19. Баранов, А.Н. Компьютерная лингвистика / А.Н. Баранов // Большая российская энциклопедия. - URL: https://bigenc.ru/linguistics/text/2087783 (дата обращения: 12.10.2024).
20. Баско, Н.В. Роль словообразования в системной организации терминологии бизнеса / Н.В. Баско // Преподаватель XXI век. - 2016. - № 4-2. -С. 510-516.
21. Батура, Т.В. Математическая лингвистика и автоматическая обработка текстов на естественном языке / Т.В. Батура. - Новосибирск: РИЦ НГУ, 2016. -166 с.
22. Батюшкина, М.В. О выражении юридическими терминами отношений «род - вид» и «целое - часть» / М.В. Батюшкина // Вестник Кемеровского государственного университета. - 2020. - Т. 22. - № 4(84). - С. 1050-1060.
23. Бахарлу, Х. Основные способы и средства терминообразования в русской технической авиационной терминологии / Х. Бахарлу, Ш.М. Алияри, М. Шоджаи // Молодой ученый. - 2016. - № 11(115). - С. 1654-1660.
24. Белькова, А.Е. Системно-структурные компоненты научного термина как универсалии, влияющие на стилистико-текстовую организацию дискурса / А.Е. Белькова // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Гуманитарные науки. - 2017. - № 28(277). - С. 42-54.
25. Беспамятная, Л.В. Термины-словосочетания как особый вид терминологической лексики (на материале субстантивных терминов кораблестроения) / Л.В. Беспамятная, Т.Н. Черная, А.С. Свистунов // Modern Science. - 2022. - № 2-1. - С. 363-366.
26. Беспамятная, Л.В. Типы аббревиатур в терминосистемах кораблестроения в немецком, английском, русском и украинском языках / Л.В. Беспамятная // Известия Южного федерального университета. Филологические науки. - 2015. - № 2. - С. 48-55.
27. Беспамятная, Л.В. Универсалии в сфере субстантивных терминов кораблестроения / Л.В. Беспамятная // Профессиональная коммуникация: актуальные вопросы лингвистики и методики. - 2022. - № 15. - С. 27-37.
28. Билоус, С.П. Структурно-семантические особенности косметологической терминологии: на материале русского и английского языков / С.П. Билоус, Т.И. Кузнецова, Т.Г. Табакова // Успехи в химии и химической технологии. - 2020. - Т. 34. - № 10(233). - С. 64-66.
29. Блехман, М.С. Краткая историческая справка о зарождении и успешном развитии компьютерной лингвистики в СССР / М.С. Блехман // Петербургская библиотечная школа. - 2012. - № 2(39). - С. 4-6.
30. Богатырева, М.В. Лингвистические особенности терминологии пищевой промышленности (на материале английского языка) / М.В. Богатырева // Студенческая наука и XXI век. - 2019. - Т. 16. - № 1-2(18). - С. 40-41.
31. Богданова, О. От Декарта до Google Translate. Удивительная история машинного перевода [Электронный ресурс] / О. Богданова. - URL: https://teletype.in/@iambocca/machine-translation (дата обращения: 10.02.2024).
32. Богуславский, И.М. Модуль универсального сетевого языка в составе системы ЭТАП-3 [Электронный ресурс] / И.М. Богуславский, Л.Л. Иомдин, Л.Г. Крейдлин. - URL: https://www.dialog-21.ru/digest/2000/articles/boguslavsk_i_m/ (дата обращения: 10.02.2024).
33. Борисова, Т.Г. Суффиксация как продуктивный способ терминологической деривации / Т.Г. Борисова // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. - 2016. - № 122. - С. 972-982.
34. Брацун, Д.А. Принципы описания аббревиатурного ономасилогического поля «географические объекты» / Д.А. Брацун // Новые горизонты русистики. -2022. - № 18. - С. 9-14.
35. Бугаенко, Н.П. Сущностная характеристика и тематическая дифференциация терминологической лексики (на примере англоязычной терминологии шоу-бизнеса) / Н.П. Бугаенко, Г.А. Иоакимиди // Lingua Mobilis. -2013. - № 1(40). - С. 34-49.
36. Бурсина, О.А. Источники терминосистемы социальной работы / О.А. Бурсина // Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 9. Филология. Востоковедение. Журналистика. - 2009. - № 2-2. - С. 113-116.
37. Бутенко, Е.В. Лингвостилистические аспекты терминообразования в кинопроизводстве / Е.В. Бутенко, Г.А. Циммерман // Казанская наука. - 2022. -№ 5. - С. 80-82.
38. Вакулик, И.И. Медицинская терминология и эквивалентная синонимия: особенности образования / И.И. Вакулик, И.Ю. Сичкарь // Гуманитарные научные исследования. - 2020. - № 11(111). - С. 1.
39. Валгина, Н.С. Активные процессы в современном русском языке / Н.С. Валгина. - М.: Логос, 2001. - 304 с.
40. Васильева, С.Л. Морфологические особенности однокомпонентных терминов сферы биотехнологий в русском и английском языках / С.Л. Васильева // Филологические науки. Вопросы теории и практики. - 2015. -№ 2-2(44). - С. 50-52.
41. Веклич, М.В. Глагольные метафоры в русской медицинской терминологии / М.В. Веклич // Гуманитарные исследования. - 2021. - № 2(78). -С. 20-25.
42. Вишневецкая, Н.В. Тематическая типология лексического состава профессионального педагогического дискурса / Н.В. Вишневецкая // Общество. Коммуникация. Образование. - 2021. - Т. 12. - № 3. - С. 105-114.
43. Влавацкая, М.В. Структурные схемы терминов комбинаторной лингвистики в русском языке / М.В. Влавацкая, М.А. Ефанова // Мир науки, культуры, образования. - 2022. - № 2(93). - С. 449-452.
44. Вовчанська, С.И. Функционирование антонимов в терминологии маркетинга современного немецкого языка / С.И. Вовчанська // Филологические науки. Вопросы теории и практики. - 2014. - № 7-2(37). - С. 49-51.
45. Вольфберг, Д.М. Полисемия и омонимия в английской медицинской терминологии / Д.М. Вольфберг // Филологические науки. Вопросы теории и практики. - 2017. - № 3-2(69). - С. 74-78.
46. Гаврилова, И.А. К вопросу классификации терминов-неологизмов (на примере английской терминологии полиграфического производства) / И.А. Гаврилова // Омский научный вестник. - 2011. - № 6(102). - С. 110-113.
47. Галимова, О.Н. Некоторые особенности гипонимических связей (на примере зоологической терминологии татарского языка) / О.Н. Галимова // Филологические науки. Вопросы теории и практики. - 2018. - № 9-1(87). -С. 69-73.
48. Галкина, В.В. Особенности полисемии в английской терминологии правоохранительной деятельности / В.В. Галкина // Омский научный вестник. -2015. - № 4(141). - С. 64-66.
49. Гандалоева, З.С. Метафоризация и метонимизация как способы терминообразования в сфере парфюмерного и косметического производства (на материале современного английского языка) / З.С. Гандалоева // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Лингвистика и межкультурная коммуникация. - 2016. - № 3. - С. 24-29.
50. Гандалоева, З.С. Основные тематические группы англоязычной терминологии сферы парфюмерного и косметического производства / З.С. Гандалоева // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Лингвистика и межкультурная коммуникация. - 2016. - № 2. - С. 39-45.
51. Гиоев, Г.В. Основы терминосистемы тылового обеспечения органов внутренних дел / Г.В. Гиоев // Вестник Санкт-Петербургского университета МВД России. - 2010. - № 1(45). - С. 108-115.
52. Головин, Б.Н. Введение в языкознание / Б.Н. Головин. - Москва, 1977. -
311 с.
53. Головин, Б.Н. Лингвистические основы учения о терминах / Б.Н. Головин, Р.Ю. Кобрин. - М.: Высшая школа, 1987. - 104 с.
54. Гончарук, В.В. Пути развития полисемии и ее роль в медицинской терминологии / В.В. Гончарук, Л.Н. Гущина // Журнал Гродненского государственного медицинского университета. - 2009. - № 3(27). - С. 123-125.
55. Горохова, Н.В. Антонимия в англоязычной терминологии нефтегазового дела / Н.В. Горохова // Филологические науки. Вопросы теории и практики. -2015. - № 5-1(47). - С. 81-84.
56. Горохова, Н.В. Проблема метонимии в англоязычной терминологии трубопроводного транспорта / Н.В. Горохова // Известия Алтайского государственного университета. - 2014. - № 2-1(82). - С. 151-155.
57. Горохова, Н.В. Роль полисемии в специальной терминологии (на материале англоязычной терминологии трубопроводного транспорта) / Н.В. Горохова // Филологические науки. Вопросы теории и практики. - 2015. -№ 7-1(49). - С. 39-42.
58. Гринев-Гриневич, С.В. Терминоведение / С.В. Гринев-Гриневич. - М.: Академия, 2008. - 304 с.
59. Гросс, В.О. Многокомпонентные термины в терминосистеме таможенного дела / В.О. Гросс, М.И. Попова // Молодежный вестник ИрГТУ. -2015. - № 2. - С. 39.
60. Грыбинык, Ю.И. Основные виды и функциональные модели терминов-словосочетаний области геодезии и кадастра / Ю.И. Грыбинык // Вестник Житомирского государственного университета имени Ивана Франко. - 2011. -№ 58. - С. 24-27.
61. Даниленко, В. П. Лексико-семантические и грамматические особенности слов-терминов / В. П. Даниленко // Исследования по русской терминологии. -1971. - С. 7-67.
62. Даниленко, В. П. О терминологическом словообразовании / В. П. Даниленко // Вопросы языкознания. - 1973. - № 4. - С. 76-85.
63. Даниленко, В.П. Русская терминология. Опыт лингвистического описания / В.П. Даниленко. - М.: Наука, 1977. - 246 с.
64. Данькова, Т.Н. О некоторых особенностях структурной организации русской терминологической системы научной сферы государственного и муниципального управления / Т.Н. Данькова, Е.А. Сиволапова // Известия
Воронежского государственного педагогического университета. - 2018. -№ 4(281). - С. 140-144.
65. Данькова, Т.Н. Типологические особенности русских терминов растениеводства как результат исторического развития агрономической картины мира / Т.Н. Данькова // Вестник Челябинского государственного университета. -2013. - № 29(320). - С. 40-47.
66. Дасовхаджиева, А.А. К вопросу о синонимии в терминологии спорта /
A.А. Дасовхаджиева // Lingua-Universum. - 2020. - № 3. - С. 14-16.
67. Доржеева, О.А. Отношения «род - вид», «часть - целое» в терминологии строительства / О.А. Доржеева // Интеллектуальный потенциал XXI века: сборник статей Международной научно-практической конференции: в 2 частях, Казань, 29 января 2018 года. - Казань: Общество с ограниченной ответственностью «Омега Сайнс», 2018. - С. 101-103.
68. Дорот, В.Л. Толковый словарь современной компьютерной лексики /
B.Л. Дорот, В.А. Новиков. - СПб.: БХВ-Петербург, 2004. - 608 с.
69. Дроздова, К.А. 2015. Машинный перевод: история, классификация, методы. Филологические науки в России и за рубежом / К.А. Дроздова // Материалы III Международной научной конференции, Санкт-Петербург, 20-23 июля 2015 г. - СПб.: Свое издательство. - С. 139-141.
70. Дронякина, Н.В. Словообразовательная номинация в англоязычном терминообразовании смешанных единоборств / Н.В. Дронякина, Д.А. Старых // Вестник Кемеровского государственного университета. - 2020. - Т. 22. -№ 1(81). - С. 226-233.
71. Дударова, Л.М. Активные процессы в словообразовании терминов бизнеса / Л.М. Дударова // Фундаментальные исследования. - 2015. - № 2-4. -
C. 830-833.
72. Евсюкова, Т.В. Фреймовая структура терминологии предметной области «Индустрия туризма» (на материале русского и английского языков) / Т.В. Евсюкова, А.А. Карнась // Вестник Адыгейского государственного
университета. - Серия 2: Филология и искусствоведение. - 2021. - № 2(277). -С. 36-42.
73. Егорова, Т.В. Словарь иностранных слов современного русского языка / Т.В. Егорова. - М.: Аделант, 2014. - 800 с.
74. Жеребило, Т.В. Словарь лингвистических терминов / Т.В. Жеребило. -Назрань, 2010. - 486 с.
75. Животкова, И.А. К вопросу о терминообразовании / И.А. Животкова // Вестник Московского государственного университета культуры и искусств. -2014. - № 4(60). - С. 167-170.
76. Жукова, М.В. Морфологические способы словообразования современной юридической терминологии (термины уголовно-процессуального права) / М.В. Жукова // Грани познания. - 2011. - № 4(14). - С. 22-24.
77. Жукова, Г.П. Семантическая деривация в различных тематических группах лингвистических терминов (на материале «Словаря славянской лингвистической терминологии» (Прага, 1977-1979)) / Г.П. Жукова // Вестник БГУ. Серия 4. Филология. Журналистика. Педагогика. - 2010. - № 1. - С. 40-44.
78. Захаров, В.П. Корпусная лингвистика / В.П. Захаров. - СПб.: Издательство СПбГУ, 2005. - 48 с.
79. Зиньковская, В.Е. Терминообразование в документоведении. Синтаксический и морфологический способы / В.Е. Зиньковская, О.А. Гордиенко // Фундаментальные исследования. - 2013. - № 8-2. - С. 486-489.
80. Иванова, О.Б. Полисемия в английской терминологии нанотехнологии / О.Б. Иванова // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Лингвистика. - 2010. - № 3. - С. 69-74.
81. Игитян, Е.В. Оценивание вероятностно-временных характеристик человеко-машинного диалога на естественном языке / Е.В. Игитян, К.А. Польщиков, А.Н. Немцев // Экономика. Информатика. - 2023. - № 50(1). -С. 162-172.
82. Ильина, О.Б. Немецкая техническая терминология в свете когнитивной лингвистики / О.Б. Ильина // Вестник Московского государственного лингвистического университета. - 2015. - № 20(731). - С. 322-326.
83. Исаева, Е.В. Языковая репрезентация концептуальной метафоры в русско- и англоязычной геологической терминологии / Е.В. Исаева, А.Н. Серебренникова // Филологические науки. Вопросы теории и практики. -2016. - № 4-3(58). - С. 88-91.
84. Исаева, Е.В. Формирование терминологической компетенции на английском языке: фундаментальная информатика и информационные технологии [Электронный ресурс] / Е.В. Исаева // Евразийский гуманитарный журнал. - 2018. - № 3. - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/formirovanie-terminologicheskoy-kompetentsii-na-angliyskom-yazyke-fundamentalnaya-informa tika-i-informatsionnye-tehnologii1 (дата обращения: 24.03.2024).
85. История машинного перевода: от гипотез Лейбница и Декарта - до мобильных приложений и облачных сервисов [Электронный ресурс]. - URL: https://www.promt.ru/press/blog/istoriya-mashinnogo-perevoda-ot-gipotez-leybnitsa-i-dekarta-do-mobilnykh-prilozheniy-i-oblachnykh-se/ (дата обращения: 10.02.2024).
86. Калинина, С.В. Метонимия как языковая репрезентация концептов отраслевого знания (на примере английской нефтегазовой терминосистемы) / С.В. Калинина // Сервис plus. - 2021. - Т. 15. - № 2. - С. 85-96.
87. Камалетдинов, Д. Нейросеть GPT-3 от OpenAI пишет стихи, музыку и код. Почему она пока далека от настоящего ИИ, но способна поменять мир [Электронный ресурс] / Д. Камалетдинов. - URL: https://tjournal.ru/tech/195331-neyroset-gpt-3-ot-openai-pishet-stihi-muzyku-i-kod-pochemu-ona-poka-daleka-ot-nastoyashchego-ii-no-sposobna-pomenyat-mir (дата обращения: 10.02.2024).
88. Канделаки, Т.Л. Семантика и мотивированность терминов / Т.Л. Канделаки. - М. - 1977. - 167 с.
89. Карнась, А.А. Фреймовая структура терминологии предметной области «индустрия туризма» (на материале русского и английского языков) / А.А. Карнась, Т.В. Евсюкова // Вестник АГУ. - № 4. - 2021. - С.36-42.
90. Киселева, А.А. Лингвистические особенности терминов мобильной связи в русском и английском языках / А.А. Киселева // Вестник Центра международного образования Московского государственного университета. Филология. Культурология. Педагогика. Методика. - 2012. - № 3. - С. 7-11.
91. Кожанов, А.А. Неоднозначность: полисемия и омонимия в юридической терминологии (на материале немецкого языка) / А.А. Кожанов // Вестник Брянского государственного университета. - 2014. - № 2. - С. 351-357.
92. Козлова, А.В. Тематические группы лексики железнодорожного транспорта / А.В. Козлова, Д.А. Салимова // Аллея науки. - 2019. - Т. 5. -№ 1(28). - С. 218-223.
93. Козловская, Н.В. Авторский философский термин как объект лингвистического описания / Н.В. Козловская // Вестник Северного (Арктического) федерального университета. Серия: Гуманитарные и социальные науки. - 2018. - № 2. - С. 84-91.
94. Колиенко, Т.С. Термины-метафоры и особенности их перевода (на примере авиационной терминологии) / Т.С. Колиенко, И.В. Кузнецова // Modern Science. - 2021. - № 3-2. - С. 404-409.
95. Комарова, А.И. «Перекрестные» метафоры в географической терминологии / А.И. Комарова // Ученые записки национального общества прикладной лингвистики. - 2020. - № 3(31). - С. 12-20.
96. Комлев, Н.Г. Словарь иностранных слов / Н.Г. Комлев. - М.: ЭКСМО-Пресс, 2000. - 1168 с.
97. Кондрашева, Е.В. Новая лексика языка Интернета: способы образования, причины появления / Е.В. Кондрашева, А.О. Тинина // Эпоха науки. - 2019. -№ 18. - С. 134-139.
98. Коновалова, Е.А. Деривационный потенциал и парадигматические отношения современной русской экономической терминологии / Е.А. Коновалова // Ученые записки Таврического национального университета им. В. И. Вернадского. - 2001. - № 1.
99. Кочарян, Ю.Г. Метафора и метонимия в терминообразовании (на примере английской военной терминологии) / Ю.Г. Кочарян // Вестник Университета Российской академии образования. - 2012. - № 1. - С. 120-123.
100. Кочергин, В.И. Большой англо-русский толковый научно-технический словарь компьютерных информационных технологий и радиоэлектроники / В.И. Кочергин. - Томск: Изд-во Том. ун-та, 2016.
101. Краевская, И.О. Терминообразование в аспекте гносеологической прозрачности (на материале русскоязычной терминосистемы «нефтегазопереработка») / И.О. Краевская, Н.А. Мишанкина // Вестник Томского государственного университета. - 2020. - № 456. - С. 36-49.
102. Кретов, А.А. Основы лексико-семантической прогностики / А.А. Кретов. - Воронеж: Воронежский государственный университет, 2006. -390 с.
103. Криворот, В.В. О некоторых особенностях дипломатической терминологии в английском языке / В.В. Криворот // Актуальные научные исследования в современном мире. - 2017. - № 1-5(21). - С. 74-77.
104. Кронгауз, М.А. Семантика / М.А. Кронгауз. - М.: Издательский центр «Академия», 2005. - 352 с.
105. Крылов, В. Что такое эмбеддинги и как они помогают искусственному интеллекту понять мир людей [Электронный ресурс] / В. Крылов. - 2019. - URL: https://www.nkj.ru/open/36052/ (дата обращения: 10.02.2024).
106. Кудинова, Т.А. Способы компрессии словообразовательной структуры терминологических словосочетаний (на материале английского подъязыка биотехнологий) / Т.А. Кудинова // Вестник Омского государственного педагогического университета. Гуманитарные исследования. - 2018. - № 1(18). -С. 63-66.
107. Кудрявцева, И.Г. Сопоставительный анализ терминов-метафор английской и русской терминологий строительства / И.Г. Кудрявцева, И.И. Юдина // Балтийский гуманитарный журнал. - 2021. - Т. 10. - № 1(34). -С. 359-361.
108. Кузнецова, Э.В. Лексикология русского языка / Э.В. Кузнецова. - М.: Высшая школа, 1989. - 216 с.
109. Кукасова, Д.Г. Специфика процессов образования английских и русских терминов нефтегазовой геологии: сравнительный аспект / Д.Г. Кукасова // Филологические науки. Вопросы теории и практики. - 2018. - № 8-2(86). -С. 350-354.
110. Куткина, А. Ю. Аббревиация как способ образования общественно-политической терминологии / А.Ю. Куткина // Вестник Московского университета. Серия 19: Лингвистика и межкультурная коммуникация. - 2011. -№ 2. - С. 103-108.
111. Ладыгина, С.Ю. Способы терминообразования в подъязыке автомобилестроения (на материале английского языка) / С.Ю. Ладыгина // Вестник Пятигорского государственного лингвистического университета. -2015. - № 2. - С. 90-95.
112. Лакофф, Дж. Метафоры, которыми мы живем / Дж. Лакофф, М.М. Джонсон. - Едиториал УРСС, 2004. - 256 с.
113. Лату, М.Н. Языковая репрезентация системной организации политических понятий в дефинициях / М.Н. Лату // Политическая лингвистика. -2019. - № 1(73). - С. 107-113.
114. Латышев, К.И. Особенности функционирования метафоры в терминологии (на материале соматизмов в англоязычной судостроительной терминологии) / К.И. Латышев // Наука. Образование. Современность. - 2020. -№ 4. - С. 28-35.
115. Левина, В.А. Продуктивные способы образования американской банковской терминологии / В.А. Левина // В мире научных открытий. - 2013. -№ 5-3(41). - С. 166-178.
116. Лейчик, В. М. Лингвистические проблемы терминологии и научно-технический перевод / В. М. Лейчик, С. Д. Шелов. - М, 1990. - 78 с.
117. Лейчик, В.М. Терминоведение: Предмет, методы, структура / В.М. Лейчик. - М.: Либроком, 2009. - 256 с.
118. Леонова, С.А. Семантические отношения антонимии в технической терминологии (на примере терминополя «автоматизированный электропривод») / С.А. Леонова // Вестник Московского государственного областного университета. - 2013. - № 3. - С. 15.
119. Леонтьева, Н.Н. Автоматическое понимание текстов: системы, модели, ресурсы / Н.Н. Леонтьева. - М., 2006. - 304 с.
120. Лингвистический процессор для сложных информационных систем / Ю.Д. Апресян, И.М. Богуславский, Л.Л. Иомдин и др. - М.: Наука, 1992. -256 с.
121. Ли, Ян. Фрейм как средство описания туристических объектов / Ли Ян // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Лингвистика и межкультурная коммуникация. - 2020. - № 3. - С. 42-46.
122. Лотте, Д. С. Образование и правописание трехэлементных научно-технических терминов / Д.С. Лотте. - М.: Наука, 1969. - 119 с.
123. Лотте, Д.С. Основы построения научно-технической терминологии: Вопросы теории и методики / Д.С. Лотте. - М.: Изд-во АН СССР, 1961. - 158 с.
124. Лотте, Д.С. Перенос термина по смежности понятий // Основы построения научно-технической терминологии / Д.С. Лотте. - М., 1961. -С. 51-58.
125. Луканин, А.В. Автоматическая обработка естественного языка / А.А. Луканин. - Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2011. - 70 с.
126. Лукина, О.И. Гипонимия терминов фонетики во французском языке / О.И. Лукина // Мир науки, культуры, образования. - 2019. - № 1(74). -С. 382-384.
127. Лукина, О.И. К вопросу об антонимии терминов фонетики во французском и русском языках / О.И. Лукина // Сопоставительная лингвистика. -2017. - № 6. - С. 30-35.
128. Лукина, О.И. Полисемия терминов фонетики во французском и русском языках / О.И. Лукина // Филологические науки. Вопросы теории и практики. - 2015. - № 1-2(43). - С. 126-129.
129. Лукьянова, А.О. Основные способы создания компьютерных терминологических единиц / А.О. Лукьянова // Новые горизонты русистики. -2018. - № 3. - С. 24-31.
130. Лунева, Н.В. Традиционные газеттиры и задачи создания электронных геобиблиотек [Электронный ресурс] / Н.В. Лунева. - URL: https://www.dialog-21.ru/digest/2002/articles/luneva/ (дата обращения: 10.02.2024).
131. Маджаева, С.И. Способы номинациии в медицинской терминологии / С.И. Маджаева // Мир лингвистики и коммуникации: электронный научный журнал. - 2011. - № 22. - С. 47-55.
132. Майкова, Т.А. Концептуальная метафора в терминологии социологии / Т.А. Майкова // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Теория языка. Семиотика. Семантика. - 2015. - № 3. - С. 65-72.
133. Марчук, Ю.Н. Компьютерная лингвистика / Ю.Н. Марчук. - М.: АСТ Восток-Запад, 2007. - 317 с.
134. Махди, Т.Н.Оценивание эффективности функционирования диалоговой системы на основе применения нечеткого вывода с нейросетевой настройкой / Т.Н. Махди, Е.В. Игитян, К.А. Польщиков // Экономика. Информатика. - 2022. - Т. 49. - № 2. - С. 356-374.
135. Мельчук, И.А. Опыт теории лингвистических моделей «Смысл о Текст» / И.А. Мельчук. - М.: Языки русской культуры, 1999. - 346 с.
136. Мешок слов и сентимент-анализ на R [Электронный ресурс]. - URL: https://habr.com/ru/post/255143/ (дата обращения: 10.02.2024).
137. Мжельская, О.К. Специфика генеза стоматологической терминологии в просветительских текстах рекламного дискурса / О.К. Мжельская, Ю.В. Плоцкая // Филологические науки. Вопросы теории и практики. - 2015. -№ 7-1(49). - С. 134-137.
138. Милуд, М.Р. Когнитивно-прагматическая специфика структурных типов лексических единиц в области нефтегазовой промышленности / М.Р. Милуд // Современные лингвистические и методико-дидактические исследования. - 2019. - № 4(44). - С. 108-117.
139. Милуд, М.Р. Лексико-семантический способ образования русских терминов нефтегазовой промышленности / М.Р. Милуд, Н. Гезайли // Научный вестник Воронежского государственного архитектурно-строительного университета. Серия: Современные лингвистические и методико-дидактические исследования. - 2017. - № 1(33). - С. 171-180.
140. Милуд, М.Р. Морфологический способ терминообразования в области нефтегазовой промышленности / М.Р. Милуд // Проблемы когнитивного и функционального описания русского и болгарского языков. - 2022. - Т. 2. -№ 16. - С. 31-46.
141. Милуд, М.Р. Продуктивные модели формирования метафор в нанокомпьютерной терминологии / М.Р. Милуд // Русистика без границ. - 2020. -Т. 4. - № 1. - С. 30-39.
142. Милуд, М.Р. Структурные особенности профессионально-коммуникативных подъязыков компьютерной терминологии и нанотехнологии / М.Р. Милуд // Коммуникативные исследования. - 2019. - Т. 6. - № 4. - С. 10721091.
143. Минина, Е. И. Антонимия в спортивной терминологии / Е.И. Минина // Общество. - 2020. - № 3(18). - С. 28-30.
144. Минский, М. Фреймы для представления знаний / М. Минский. - М.: Энергия, 1979. - 152 с.
145. Митренина, О.В. Назад, в 47-й: к 70-летию машинного перевода как научного направления /О.В. Митренина // Вестник Новосибирского государственного университета. Лингвистика и межкультурная коммуникация. -2017. - № 15(3). - С. 5-12.
146. Митренина, О.В. Нейронные сети и компьютерная обработка языка / О.В. Митренина // Journal of Applied Linguistics and Lexicography. -2019. -№ 1(2). - С. 399-408.
147. Михайлова, А.В. Структурная и семантическая репрезентация лексики финансово-экономического дискурса / А.В. Михайлова // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. - 2013. - № 10-2. - С. 47-54.
148. Многоцелевой лингвистический процессор ЭТАП-3 [Электронный ресурс]. - URL: http://iitp.ru/ru/science/works/452.htm (дата обращения: 10.02.2024).
149. Модель для оценки эффективности выполнения робототехнической системой коммуникативных функций / Польщиков К.А., Лазарев С.А., Константинов И.С., Польщикова О.Н., Свойкина Л.Ф., Игитян Е.В., Балакшин М.С. // СТИН. - 2020. - № 6. - С. 4-7.
150. Молокова, Э.Ю. Категория ограничения в концептуальной структуре медицинского термина-словосочетания / Э.Ю. Молокова // Бюллетень Северного государственного медицинского университета. - 2020. - № 1(44). - С. 300-301.
151. Мусаева, А.С. Общеязыковой субстрат терминологии искусственного интеллекта (на примере терминов-словосочетаний) / А.С. Мусаева // Актуальные вопросы современной филологии и журналистики. - 2022. - № 3(46). - С. 12-19.
152. Мусаева, А.С. Терминообразование в сфере искусственного интеллекта / А.С. Мусаева // Верхневолжский филологический вестник. - 2022. -№ 2(29). - С. 166-173.
153. Мюллер, В.К. Полный англо-русский русско-английский словарь. 300 000 слов и выражений / В.К. Мюллер. - М.: Эксмо, 2013. - 1328 с.
154. Никитин, М.В. Курс лингвистической семантики / М.В. Никитин. -СПб.: Науч. центр проблем диалога,1996. - 756 с.
155. Новикова, О. М. Тематические группы клинических терминов в стоматологии / О. М. Новикова // Innova. - 2017. - № 1(6). - С. 41-42.
156. Новиков, Л. А. Антонимия в русском языке: Семантический анализ противоположностей в лексике / Л.А. Новиков. - М.: Наука, 1973. - 290 с.
157. Новиков, Л.А. Семантика русского языка / Л.А. Новиков. - М.: Высшая школа, 1982. - 272 с.
158. Носачева, М.И. Тематические группы субстантивных композитных терминов немецкой клинической терминологии / М.И. Носачева // Бюллетень медицинских интернет-конференций. - 2016. - Т. 6. - № 6. - С. 1152-1154.
159. О применении интеллектуальных технологий обработки естественного языка и средств виртуальной реальности для поддержки принятия
решений при подборе исполнителей проектов / Р.В. Агузумцян, А.С. Великанова, К.А. Польщиков, Е.В. Игитян, Р.В. Лихошерстов // Экономика. Информатика. -2021. - № 48(2). - С. 392-404.
160. Ордина, А.А. Структура латинского термина в медицинском профессиональном языке: полиэлементное словосочетание в сопоставлении с русским и английским языками / А.А. Ордина, Т.Я. Кузнецова // Бюллетень Северного государственного медицинского университета. - 2020. - № 2(45). -С. 93-95.
161. Позвонкова, В.С. Структурные особенности военно-химических многокомпонентных терминов / В.С. Позвонкова // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Проблемы языкознания и педагогики. - 2021. - № 3. - С. 54-62.
162. Польщикова, О.Н. Антонимия в терминологии компьютерной лингвистики / О.Н. Польщикова // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Лингвистика и педагогика. - 2022. - № 3. - С. 111-118.
163. Польщикова, О.Н. Гиперо-гипонимические отношения в терминологии компьютерной лингвистики / О.Н. Польщикова // Филологические науки. Вопросы теории и практики. - 2022. - Т. 15. - № 6. - С. 2001-2005.
164. Польщикова, О.Н. Исследование синонимических отношений в терминологии компьютерной лингвистики / О.Н. Польщикова // Филологические науки. Вопросы теории и практики. - 2022. - № 15(1). - С. 136-140.
165. Польщикова, О.Н. Исследование терминологии компьютерной лингвистики: монография / О.Н. Польщикова. - Белгород: ИД «БелГУ», 2022. -164 с.
166. Польщикова, О.Н. Метафоризация в терминологии компьютерной лингвистики / О.Н. Польщикова // Казанская наука. - 2024. - № 3. - С. 56-62.
167. Польщикова, О.Н. Метонимизация в терминологии компьютерной лингвистики / О.Н. Польщикова // Казанская наука. - 2022. - № 7. - С. 141-143.
168. Польщикова, О.Н. Морфологический способ создания терминов компьютерной лингвистики / О. Н. Польщикова // Modern Humanities Success. -2023. - № 10. - С. 177-183.
169. Польщикова, О.Н. Объем понятия «терминология компьютерной лингвистики» / О.Н. Польщикова // Вестник Марийского государственного университета. - Т. 17. - № 1. - 2023. - С. 45-50.
170. Польщикова, О.Н. Омонимия в терминологии компьютерной лингвистики / О.Н. Польщикова // Казанская наука. - 2022. - № 9. - С. 156-158.
171. Польщикова, О.Н. О применении средств компьютерной лингвистики / О.Н. Польщикова, Е.А. Мощенко, И.К. Польщиков // Сборник научных статей Международной научно-практической конференции «Теории, школы и концепции устойчивого развития науки в современных условиях». -Калуга, 2021. - С. 36-38.
172. Польщикова, О.Н. О развитии терминологии машинного перевода как направления компьютерной лингвистики / О.Н. Польщикова / Сборник научных статей Международной студенческой научно-практической конференции «Русский язык как средство адаптации в новой социокультурной среде и получения профессии». - Белгород, 2022.
173. Польщикова, О.Н. Роль и место терминологии компьютерной лингвистики в специальной лексике / О.Н. Польщикова, А.К. Польщикова // Новые информационные технологии и системы в решении задач инновационного развития: Сборник статей по итогам Международной научно-практической конференции, Волгоград, 19 ноября 2020 года. - Волгоград: ООО «Агентство международных исследований», 2020. - С. 84-85.
174. Польщикова, О.Н. Семантический способ создания терминов компьютерной лингвистики / О. Н. Польщикова // Modern Humanities Success. -2023. - № 6. - С. 53-57.
175. Польщикова, О.Н. Системное фреймово-сетевое представление отношений полисемии в терминологии компьютерной лингвистики / О.Н. Польщикова // Сборник статей Международной научно-практической
конференции «Проблемы и перспективы разработки и внедрения передовых технологий». - Магнитогорск, 2024. - С. 110-112.
176. Польщикова, О.Н. Системные связи в терминологии компьютерной лингвистики / О.Н. Польщикова, А.К. Польщикова // Взаимодействие науки и общества - путь к модернизации и инновационному развитию: сборник статей по итогам Международной научно-практической конференции, Воронеж, 24 ноября 2020 года. - Стерлитамак: ООО «Агентство международных исследований», 2020. - С. 114-116.
177. Польщикова, О.Н. Синонимия в терминологии компьютерной лингвистики / О.Н. Польщикова // Сборник научных статей Международной научно-практической конференции «Наукоемкие исследования как основа инновационного развития общества». - Омск, 2021. - С. 78-80.
178. Польщикова, О.Н. Синтаксический способ образования терминов компьютерной лингвистики / О.Н. Польщикова // Вестник Удмуртского университета. Серия История и филология. - 2023. - Т. 33, № 4. - С. 805-810.
179. Польщикова, О.Н. Сложные и сложносокращенные термины компьютерной лингвистики / О.Н. Польщикова // Балтийский гуманитарный журнал. - 2022. - № 2. - С. 38-41.
180. Польщикова, О.Н. Становление и формирование терминологии компьютерной лингвистики / О.Н. Польщикова // Вопросы журналистики, педагогики, языкознания. - 2022. - Том 41. - № 3. - С. 590-607.
181. Польщикова, О.Н. Структурная организация инфокоммуникационных терминов на основе гиперо-гипонимических отношений / О.Н. Польщикова, А.К. Польщикова // Филологические науки. Вопросы теории и практики. - 2018. -№ 11-1(89). - С. 155-159.
182. Польщикова, О.Н. Формирование терминологии компьютерной лингвистики: исторический аспект и перспективы / О.Н. Польщикова, И.К. Польщиков // Сборник научных статей Международной научно-практической конференции «Роль науки и образования в модернизации современного общества». - Калуга, 2021. - С. 99-101.
183. Польщикова, О.Н. Фреймово-сетевая модель систематизации процесса метафоризации в терминологии компьютерной лингвистики / О.Н. Польщикова // Сборник статей Международной научно-практической конференции «Проблемы современных интеграционных процессов и пути их решения». - Саратов, 2024. -С. 42-44.
184. Попова, Е.П. Семантические переносы как источник формирования юридической терминологии (на материале английского языка) / Е.П. Попова // Теоретическая и прикладная лингвистика. - 2019. - Т. 5. - № 2. - С. 150-159.
185. Прикладная и компьютерная лингвистика / ред. И.С. Николаев, О.В. Митренина, Т.М. Ландо. - М.: Ленанд, 2016. - 317 с.
186. Проблемы языкознания, теории языка и прикладной лингвистики / Г.Б. Асавбаева, С. А. Бейсханова, Д.Д. Джантасова [и др.]. - Новосибирск: ООО «Центр развития научного сотрудничества», 2015. - 194 с.
187. Прохорова, О.Н. Дифференциация инфокоммуникационных терминов по тематическим группам / О.Н. Прохорова, О.Н. Польщикова, А.К. Польщикова // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Гуманитарные науки. - 2019. - Т. 38. - № 4. - С. 524-531.
188. Прохорова, О.Н. Терминологическая фреймово-сетевая модель концептуально-семантической организации понятий компьютерной лингвистики / О.Н. Прохорова, О.Н. Польщикова // Филологические науки. Вопросы теории и практики. - 2024. - Т. 17, № 2. - С. 265-272.
189. Пушкарев, Е.А. О структуре идеализированной когнитивной модели при метонимизации / Е.А. Пушкарев // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Лингвистика и межкультурная коммуникация. - 2015. -№ 2. - С. 16-21.
190. Разводовская, Я.В. Антонимия в терминологии языка: на материале лексики репродуктивного здоровья английского, русского и белорусского языков / Я.В. Разводовская // Вестник Белорусского государственного педагогического университета. Серия 1. Педагогика. Психология. Филология. -2013. - № 4(78). - С. 42-45.
191. Раздуев, А.В. Адаптация англоязычных терминов в русском языке (на материале терминосистем сфер нанотехнологий и политологии) / А.В. Раздуев, З.У. Хакиева, Т.А. Чепракова // Политическая лингвистика. - 2018. - № 6(72). -С. 107-115.
192. Раренко, М.Б. Машинный перевод: от перевода «по правилам» к нейронному переводу [Электронный ресурс] / М.Б. Раренко // Социальные и гуманитарные науки. Отечественная и зарубежная литература. Языкознание. -2021. - № 3. - С. 70-79.
193. Реформатский, А.А. Введение в языковедение / А.А. Реформатский. -М.: Аспект Пресс, 1998. - 536 с.
194. Реформатский, А. А. Что такое термин и терминология / А. А. Реформатский/ А.А. Реформатский // Вопросы терминологии. - М.: АН СССР, 1961. - С. 46-54.
195. Розенталь, Д.Э. Словарь-справочник лингвистических терминов / Д.Э. Розенталь, М.А. Теленкова. - М.: Просвещение, 1985. - 358 с.
196. Романова, М.А. Словообразовательная специфика терминов фитнес -индустрии в современном английском языке / М.А. Романова, О.И. Алешина // Тенденции развития науки и образования. - 2018. - № 44-4. - С. 85-88.
197. Росянова, Т.С. Оппозитивные отношения в английской терминологии маркетинга / Т.С. Росянова // Вестник Русской христианской гуманитарной академии. Филологические науки. - 2021. - Т. 2. - № 1. - С. 27-37.
198. Рочняк, А.В. Семантические способы формирования терминов железнодорожного транспорта в русском, английском и французском языках / А.В. Рочняк, Е.В. Рочняк // Восточнославянская филология. Языкознание. -2017. - № 4(30). - С. 110-117.
199. Рябов, А. Г. Метафора в терминообразовании (на примере военной терминологии) / А.Г. Рябов // Вестник Костромского государственного университета им. Н.А. Некрасова. - 2009. - Т. 15. - № 3. - С. 149-154.
200. Рябов, А.Г. Терминологическая номинация как результат переноса значения / А.Г. Рябов // Вестник Костромского государственного университета им. Н.А. Некрасова. - 2009. - Т. 15. - № 4. - С. 183-186.
201. Рябцева, Н.К. Современная научная коммуникация и актуальные проблемы терминографии / Н. К. Рябцева // Филология в XXI веке. - 2022. -№ 1(9). - С. 61-72.
202. Рябцева, Н.К. Современные терминологические проблемы в межъязыковом аспекте / Н. К. Рябцева // Научный диалог. - 2022. - Т. 11, № 6. -С. 123-139.
203. Салимова, И.М. Структурно-языковые средства выражения химических понятий / И.М. Салимова // Профессиональный проект: идеи, технологии, результаты. - 2013. - № 4(13). - С. 140-142.
204. Сарангова, Т.А. Гиперо-гипонимические отношения терминологии, обозначающей связи с инвесторами (на материале тематической группы «номинация лиц, связанных с Investor Relations») / Т.А. Сарангова // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Лингвистика. - 2015. - № 2. -С. 51-59.
205. Сиротин, А.С. Типы структурных моделей англоязычных терминов-словосочетаний сферы биотехнологии / А.С. Сиротин // Studia Humanitatis. -
2020. - № 3. - С. 15.
206. Системность терминологии компьютерной лингвистики / О.Н. Прохорова, О.Н. Польщикова, А.К. Польщикова, А.В. Деев // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Лингвистика и педагогика. -
2021. - Т. 11. - № 1. - С. 29-39.
207. Ситдикова, А.В. Морфологические способы образования фармаконимов / А.В. Ситдикова // Балтийский гуманитарный журнал. - 2020. -Т. 9. - № 1(30). - С. 301-303.
208. Сокирко, А.В. Сравнение эффективности двух методик снятия лексической и морфологической неоднозначности для русского языка (скрытая модель Маркова и синтаксический анализатор именных групп) [Электронный ресурс] / А.В. Сокирко, С.Ю. Толдова. - URL: http://www.aot.ru/docs/ RusCorporaHMM.htm (дата обращения: 10.02.2024).
209. Солиева, М.А. Проблематика текстильной терминологии / М.А. Солиева // Ученые записки Худжандского государственного университета им. академика Б. Гафурова. Серия гуманитарно-общественных наук. - 2013. -№ 4(37). - С. 137-148.
210. Соловьева, Н.С. Аббревиатуры в интернет-СМИ: функционально-тематический аспект / Н.С. Соловьева, В.В. Катермина // Актуальные проблемы филологии и педагогической лингвистики. - 2022. - № 3. - С. 104-116.
211. Соловьева, Н.В. Оппозиция как объект теоретического исследования (на материале английского языка) / Н.В. Соловьева // Филологические науки. Вопросы теории и практики. - 2015. - № 4-2(46). - С. 179-185.
212. Соснина, Е.П. Введение в прикладную лингвистику / Е.П. Соснина. -Ульяновск: УлГТУ, 2012. - 110 с.
213. Спирчагов, С.Ю. Метонимия в англоязычном банковском дискурсе / С.Ю. Спирчагов // Политическая лингвистика. - 2019. - № 3(75). - С. 112-119.
214. Ступина, Т.В. Особенности функционирования терминосистемы «электроэнергетика/electric power engineering» в английском и русском языках / Т.В. Ступина, О. А. Филончик // Научный потенциал. - 2021. - № 1-2(32). -С. 35-36.
215. Сулейманова, А.К. Лексико-семантические процессы в терминологии: метафора в терминологии архитектуры / А.К. Сулейманова, Н.Г. Сабитова // Филологические науки. Вопросы теории и практики. - 2017. - № 7-2(73). -С. 169-171.
216. Суперанская, А.В. Общая терминология: Вопросы теории / А.В. Суперанская, Н.В. Подольская, Н.В. Васильева. - М.: Либроком, 2019. -246 с.
217. Таранова, Е.Н. Проблема синонимии в специальной терминологии / Е.Н. Таранова, Ж.А. Бубырева, А.О. Таранов // Вестник Томского государственного педагогического университета. - 2016. - № 2(167). - С. 55-60.
218. Терзиева, Т. Особенности терминообразования в русском и болгарском языках (на примере терминов автомобилестроения) / Т.Терзиева // Проблемы когнитивного и функционального описания русского и болгарского языков. - 2016. - № 10. - С. 257-277.
219. Теркулов, В.И. Сложносокращенные слова: синхронный и диахронный аспекты описания / В.И. Теркулов // Вестник Московского университета. Серия 9: Филология. - 2017. - № 6. - С. 73-97.
220. Терньер, Л. Основы структурного синтаксиса / Л. Терньер. -М., 1988. - 656 с.
221. Терпак, М.А. Сопоставительный анализ семантических и функциональных особенностей лексических единиц профессионального железнодорожного дискурса в английском и русском языках / М.А. Терпак // Актуальные проблемы филологии и педагогической лингвистики. - 2018. -№ 2(30). - С. 115-122.
222. Терпелец, Ж.А. Современная футбольная терминология французского и английского языков: анализ основных источников формирования / Ж.А. Терпелец, В.П. Осадчая, Ф.Н. Шарикова // Филологические науки. Вопросы теории и практики. - 2018. - № 2-1(80). - С. 173-179.
223. Тестелец, Я.Г. Введение в общий синтаксис / Я.Г. Тестелец. - М.: РГГУ, 2001. - 797 с.
224. Тихонов, А.С. Компьютерная лингвистика и межпредметные связи в преподавании математических и лингвистических дисциплин / А.С. Тихонов // Математика, информатика, компьютерные науки, моделирование, образование. Сборник научных трудов научно-практической конференции МИКМО-2017 и Таврической научной конференции студентов и молодых специалистов по математике и информатике. - Симферополь, 2017. - С. 222-231.
225. Токарева, Л.В. Особенности использования специальных аббревиатур при работе над текстами медицинской и фармацевтической направленности / Л.В. Токарева, О.А. Краснова, О.В. Черединова, М.Н. Романькова // Филология. -2021. - № 2(32). - С. 59-63.
226. Трофимова, Н.А. Когнитивно-фреймовое моделирование терминосистемы предметной области «строительные материалы» в русском языке XXI века / Н.А. Трофимова, О.Г. Щитова // Вестник Томского государственного педагогического университета. - 2022. - № 1(219). - С. 65-75.
227. Трубецкой, Н.С. Основы фонологии / Н.С. Трубецкой. - М.: Аспект Пресс, 2000. - 352 с.
228. Турчинская, Н.Ю. Термины-словосочетания в терминосистеме возрастной психологии / Н.Ю. Турчинская // Вестник Запорожского национального университета. Филологические науки. - 2001. - № 3. - С. 144-146.
229. Туманян, Р.Г. Фреймовое моделирование терминологии предметной области «Энергетика» как способ представления специальных знаний (на материале английского и русского языков) / Р.Г. Туманян // Современный ученый. - 2022. - № 1. - С. 114-117.
230. Тьюринг, А.М. Может ли машина мыслить? / А.М. Тьюринг. - М.: Государственное издательство физико-математической литературы, 1960. - 67 с.
231. Фазылова, Н.А. Основные способы русского словообразования и их отражение в современной экономической терминологии / Н.А. Фазылова // Ученые записки Казанского государственного университета. Серия: Гуманитарные науки. - 2008. - Т. 150. - № 2. - С. 164-170.
232. Фасмер, М. Этимологический словарь русского языка. В 4-х томах / М. Фасмер. - 2-е изд. стер. - М.: Прогресс, 1986.
233. Федорова, М.А. Тематические группы инициальных аббревиатур терминологии охраны труда английского языка/ М.А. Федорова, И.Н. Чурилова // Филологические науки. Вопросы теории и практики. - 2018. - № 4-2(82). -С. 399-402.
234. Федюченко, Л.Г. Категориальная функция узкоспециального термина в структуре технического знания / Л.Г. Федюченко // Филологические науки. Вопросы теории и практики. - 2017. - № 8-2(74). - С. 159-164.
235. Хакимова, Г.А. Семантическое терминообразование на примере немецкой ветеринарной терминологии / Г.А. Хакимова // Новое слово в науке: перспективы развития. - 2016. - № 1-2 (7). - С. 143-147.
236. Хобсон, Л. Обработка естественного языка в действии / Л. Хобсон, Х. Ханнес, Х. Коул. - СПб.: Питер, 2020. - 576 с.
237. Хуснуллина, Ю.А. Словообразовательные модели и структурные типы англоязычных неологизмов-терминов инфокоммуникационных технологий / Ю.А. Хуснуллина, В.Е. Абрамов // Филологические науки. Вопросы теории и практики. - 2021. - Т. 14. - № 8. - С. 2529-2533.
238. Цверкун, Ю.Б. Семантическое терминообразование единиц с культурным компонентом значения, входящих в терминосистемы школьного образования Великобритании / Ю.Б. Цверкун // Филологические науки. Вопросы теории и практики. - 2020. - Т. 13. - № 3. - С. 167-170.
239. Цуканова, Е.В. Пространственная метафора в терминологии юриспруденции / Е.В. Цуканова // Филология. - 2020. - № 3(27). - С. 45-47.
240. Цыганенко, Г.П. Этимологический словарь русского языка / Г.П. Цыганенко. - К.: Советская школа, 1989. - 511 с.
241. Чернышова, Л.А. Термины-метафоры в составе экологической терминологии / Л.А. Чернышова, Е.О. Черникова // Известия Волгоградского государственного педагогического университета. - 2017. - № 7(120). - С. 103-111.
242. Чистюхина, С.Н. Вторичная номинация как источник развития полисемии в технической терминологии английского языка / С.Н. Чистюхина // Филологический аспект. - 2020. - № 1(57). - С. 25-29.
243. Чубинидзе, Л.Г. Лингвистический портрет терминов живописи: к вопросу о комплексном исследовании современных терминосистем / Л.Г. Чубинидзе // Ratio et Natura. - 2022. - № 1(5).
244. Чудинов, А.П. Метафорическая мозаика в современной политической коммуникации / А.П. Чудинов. - Екатеринбург: Уральский государственный педагогический университет, 2003. - 248 с.
245. Чурилова, И.Н. Тематические группы английских театральных терминов-неологизмов / И.Н. Чурилова // Научный диалог. - 2013. - № 10(22). -С. 154-163.
246. Шанский, Н.М. Краткий этимологический словарь русского языка / Н.М. Шанский, В.В. Иванов, Т.В. Шанская. - М.: Просвещение, 1971. - 542 с.
247. Шарафутдинова, Н.С. Многозначные термины в немецкой авиационной терминосистеме: основные способы и источники их формирования / Н.С. Шарафутдинова // Филологические науки. Вопросы теории и практики. -2014. - № 2-1(32). - С. 208-211.
248. Шарафутдинова, Н.С. Явление антонимии в авиационном дискурсе / Н.С. Шарафутдинова // Вестник Московского государственного лингвистического университета. - 2015. - № 6(717). - С. 653-661.
249. Шелов, С.Д. Термин. Терминологичность. Терминологические определения / С.Д. Шелов. - СПб.: СПбГУ, 2003. - 280 с.
250. Шетле, Т. В. Полисемия и омонимия в терминологии (на примере англоязычных терминов банковского дела) / Т.В. Шетле // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Гуманитарные науки. - 2009. -№ 3(11). - С. 104-111.
251. Щербинина, Е.М. К вопросу о полисемии в сельскохозяйственной терминологии / Е.М. Щербинина // Научный альманах. - 2020. - № 4-3(66). -С. 177-179.
252. Шкапенко, Т.М. Проблемы терминологизации и теоретического описания уровней языковой деривации / Т.М. Шкапенко, С.С. Ваулина // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2: Языкознание. - 2020. -Т. 19. - № 6. - С. 204-215.
253. Юдина, Т.А. О морфологических способах образования клинических терминов в области гастроэнтерологии / Т.А. Юдина // Глобальный научный потенциал. - 2019. - № 12(105). - С. 173-177.
254. Юдина, Т.А. О морфологических способах образования клинических терминов в области неврологии / Т.А. Юдина, Е.П. Шигаева // Современный ученый. - 2022. - № 2. - С. 72-74.
255. Юдина, И.Г. Развитие русскоязычных и англоязычных терминов и устойчивых словосочетаний в области взаимоотношения общества и науки / И.Г. Юдина, О.Л. Лаврик // Социология науки и технологий. - 2022. - Т. 13. -№ 3. - С. 89-117.
256. Юдина, Т.М. Структурные типы и системные отношения терминов в ЛСГ «названия лиц по профессии» в горнозаводской терминологии начала XVIII века / Т.М. Юдина // Ученые записки Петрозаводского государственного университета. - 2013. - № 7-1(136). - С. 57-61.
257. Яцко, В.А. Предметная область компьютерной лингвистики / В.А. Яцко // Вестник ИГЛУ. - 2014. - № 2. - С. 24-35.
258. Alghazali, S.M.M. Development of Intelligent Tools for Detecting Resource-intensive Database Queries / S.M.M. Alghazali, K. Polshchykov, A.M. Hailan // International Journal of Advanced Computer Science and Applications. - 2021. - Vol. 12. - No 7. - P. 32-36.
259. Alzayed, A. A Bird's Eye View of Natural Language Processing and Requirements Engineering / A. Alzayed, A. Al-Hunaiyyan // International Journal of Advanced Computer Science and Applications. - 2021. - Vol. 12. - No. 5.
260. Arts, S. Natural language processing to identify the creation and impact of new technologies in patent text: Code, data, and new measures / S. Arts, J. Hou, J.C. Gomez // Research Policy. - 2021. - Vol. 50. - P. 104-144.
261. Assessing the Efficiency of Robot Communication / K.A. Polshchykov, S.A. Lazarev, I.S. Konstantinov [et al.] // Russian Engineering Research. - 2020. -Vol. 40. - No 11. - P. 936-938.
262. Blei, D. A correlated topic model of Science / D. Blei, J. Lafferty // Annals of Applied Statistics. - 2007. - Vol. 1. - P. 17-35.
263. Blei, D.M. Probabilistic topic models / D.M. Blei // Communications of the ACM. - 2012. - Vol. 55. - № 4. - P. 77-84.
264. Brown, T.B. Language Models are Few-Shot Learners [Электронный ресурс] / T.B. Brown, B. Mann, N. Ryder. - URL: https://arxiv.org/pdf/2005.14165.pdf (accessed: 16.03.2024).
265. Burns, S. Natural language processing / S. Burns. - Amazon KDP Printing and Publishing, 2019. - 123 p.
266. Chomsky, N. The logical basis of linguistic theory / N. Chomsky // Proceedings of the Ninth international congress of linguistics. - London - The Hague -Paris, 1964. - Р. 914-978.
267. Garlapati, A. Classification of Toxicity in Comments using NLP and LSTM / A. Garlapati, N. Malisetty, G. Narayanan // 2022 8th International Conference on Advanced Computing and Communication Systems (ICACCS). - Coimbatore, 2022. - Р. 16-21.
268. Goldberg, Y. Neural Network Methods for Natural Language Processing / Y. Goldberg // Synthesis Lectures on Human Language Technologies. - 2017. -Vol. 10. - No. 1.
269. Dehouche, N. Plagiarism in the age of massive Generative Pre-trained Transformers (GPT-3) / N. Dehouche // Ethics in Science and Environmental Politics. -2021. - Vol 21. - P. 17-23.
270. Devlin, J. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding [Электронный ресурс] / J. Devlin, M.-W. Chang, K. Lee // arXiv.org. - URL: https://arxiv.org/pdf/1810.04805v2.pdf (accessed: 10.02.2022).
271. Dowell, N.M.M. Group communication analysis: A computational linguistics approach for detecting sociocognitive roles in multiparty interactions / N.M.M. Dowell , T.M. Nixon, A. Graesser // Behavior Research Methods. - 2019. -Vol. 51. - P. 1007-1041.
272. Farzindar, A. Natural Language Processing for Social Media / A. Farzindar, D. Inkpen // Synthesis Lectures on Human Language Technologies. -2015. - Vol. 8. - No. 2.
273. Fathi, E. Deep Neural Networks for Natural Language Processing / E. Fathi, S.B. Maleki // Handbook of Statistics. - 2018. - Vol. 38.
274. Floridi, L. GPT-3: Its Nature, Scope, Limits, and Consequences / L. Floridi, M. Chiriatti // Minds & Machines. - 2020. - Vol. 30. - Р. 681-694.
275. Frawley, W. Knowledge Discovery in Databases: An Overview / W. Frawley, G. Piatetsky-Shapiro, C. Matheus // AI Magazine. - 1992. - P. 213-228.
276. Igityan, E. Models and Algorithms for Evaluating the Dialogue System Efficiency / E. Igityan, K. Polshchykov // Collection of materials of the International Conference «Partial Differential Equations and Related Topics (PDERT'22)». -Belgorod, 2022. - P. 156-159.
277. Ive, J. Generation and evaluation of artificial mental health records for Natural Language Processing / J. Ive, N. Viani, J. Kam // npj Digital Medicine. -2020. - Vol. 3. - Р. 69.
278. Johri, P. Natural Language Processing: History, Evolution, Application, and Future Work / P. Johri, M. Sabharwal, A. Kumar // Lecture Notes in Networks and Systems. - 2021. - Vol. 167.
279. Katikapalli, S.K. A survey of GPT-3 family large language models including ChatGPT and GPT-4 / S.K. Katikapalli // Natural Language Processing Journal. - 2024. - Vol. 6. - Р. 100048
280. Lavanya, P. Deep Learning Techniques on Text Classification Using Natural Language Processing (NLP) In Social Healthcare Network: A Comprehensive Survey / P. Lavanya, E. Sasikala // 2021 3rd International Conference on Signal Processing and Communication (ICPSC). - Coimbatore, 2021. - Р. 603-609.
281. Mahdi, T.N. Clusters partition algorithm for a self-organizing map for detecting resource-intensive database inquiries in a geo-ecological monitoring system / T.N. Mahdi, J.Q. Jameel, K.A. Polshchykov [et al.] // Periodicals of Engineering and Natural Sciences. - 2021. - Vol. 9. - No 4. - P. 1138-1145.
282. Mikolov, T. Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space [Электронный ресурс] / T. Mikolov, G. Corrado, K. Chen // arXiv.org. - URL: https://arxiv.org/pdf/1301.3781.pdf (accessed: 10.02.2022).
283. Mishra, B.K. Natural Language Processing in Artificial Intelligence /
B.K. Mishra, R. Kumar. - Burlington: Apple Academic Press, 2020. - 297 p.
284. Mitkov, R. The Oxford handbook of computational linguistics / R. Mitkov - New York: Oxford University Press, 2003. - 770 p.
285. Oeser, E. Eugen Wüster (1898-1977). Leben und Werk - ein österreichischer Pionier der Informationsgesellschaft / E. Oeser. - Wien: TermNet, 1998. - 324 р.
286. Polshchykova, O.N. Synonymy in the terminology of computational linguistics Synonymy in the terminology of computational linguistics / O.N. Polshchykova, Y.Y. Genkin // Research result. Theoretical and Applied Linguistics. - 2021. - Vol. 7 (4). - Р. 23-30.
287. Polshchykova, O.N. Systematization of Computational Linguistics Terminology / O.N. Polshchykova // Сборник статей по итогам Международной научно-практической конференции «Проблемы научно-практической деятельности. Поиск и выбор инновационных решений». - Екатеринбург, 2024. -
C. 123-124.
288. Polshchykov, K. Evaluating the effectiveness of text analyzers / K. Polshchykov, E. Igityan // 2nd International Conference on Mathematical Modelling in Applied Sciences, ICMMAS'19 : Book of Abstracts, Belgorod, 20-24 августа 2019 года. - Белгород: Белгородский государственный национальный исследовательский университет, 2019. - С. 97-98.
289. Polshchykov, K.A. Neural network natural language processing tools for identifying personal priorities in the project performers selection in the field of smart agriculture / K.A. Polshchykov, A.S. Velikanova, E.V. Igityan // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. - 2022. - Vol. 1069. - Р. 012012.
290. Polshchykov, K.O. Neuro-Fuzzy Control of Data Sending in a Mobile Ad Hoc Network / K.O. Polshchykov, S.A. Lazarev, A.D. Zdorovtsov // Journal of Fundamental and Applied Sciences. - 2017. - 9(2S). - Р. 1494-1501.
291. Pre-trained models for natural language processing: A survey / X.P. Qiu, T.X. Sun, Y.G. Xu, Y.F. Shao // Science China Technological Sciences. - 2020. -Vol. 63. - P. 1872-1897.
292. Savin, I. Maestre-Andrés S. Public views on carbon taxation and its fairness: a computational-linguistics analysis / I. Savin, S. Drews // Climatic Change. -2020. - Vol. 162. - P. 2107-2138.
293. Synonymy and terminological doublet in economic terminology / Pllana S., Pllana G., Pllana E., Pllana Z. // Russian linguistic bulletin. - 2020. - № 3. -P. 117-120.
294. Systran translate [Электронный ресурс]. - URL: https://www.systran.net/en/translate/ (accessed: 10.02.2024).
295. The algorithm for decision-making supporting on the selection of processing means for big arrays of natural language data / K. Polshchykov, S. Lazarev, O. Polshchykova, E. Igityan // Lobachevskii Journal of Mathematics. - 2019. -Vol. 40. - No. 11. - P. 1831-1836.
296. Vaswani, A. Attention Is All You Need [Электронный ресурс] / A. Vaswani, N. Shazeer, N. Parmar // arXiv.org. - URL: https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf (accessed: 10.02.2024).
297. Velikanova, A.S. The use of virtual reality and fuzzy neural network tools to identify the focus on achieving project results / A.S. Velikanova, K.A. Polshchykov, R.V. Likhosherstov // Journal of Physics: Conference Series. - 2021. - Vol. 2060. -P. 173707.
298. Wuster, E. Terminologie als angewandte Sprachwissenschaft / E. Wuster. -Munchen - New York - London - Paris: K. G. Saur, 1979. - 722 p.
299. Wuster, E. The wording of the world presented graphically and terminologically / E. Wuster. - Terminology, 2003. - №9(2). - Р. 269-297.
300. Xiao, J. Research Progress of RNN Language Model / J. Xiao, Z. Zhou // 2020 IEEE International Conference on Artificial Intelligence and Computer Applications (ICAICA). - Dalian, 2020. - P.1285-1288.
301. Zhang, M. A commentary of GPT-3 in MIT Technology Review 2021 / M. Zhang, J. Li // Fundamental Research. - 2021. - Vol. 1, Iss. 6. - P. 831-833.
302. Zhang, S. Language Processing Model Construction and Simulation Based on Hybrid CNN and LSTM [Электронный ресурс] / S. Zhang // Computational Intelligence and Neuroscience. - 2021. - Vol. 2021. - URL: https://doi.org/10.1155/ 2021/2578422 (accessed: 16.03.2024).
303. Zhou, H. Research of Text Classification Based on TF-IDF and CNN-LSTM / H. Zhou // Journal of Physics: Conference Series. - 2022. - Vol. 2171. -P. 012021.
304. Zhou, M. Progress in Neural NLP: Modeling, Learning, and Reasoning / M. Zhou, N. Duan, S. Liu // Engineering. - 2020. - Vol. 6. - Issue 3. - P. 275-290.
Список словарей
305. БТСРЯ - Большой толковый словарь русского языка / Гл. ред. С.А. Кузнецов. - СПб, 2000. - 1536 с.
306. ГИИ - Глоссарий интернет-издания о цифровом, социальном и креативном маркетинге. - URL: https://www.likeni.ru/glossary/ (дата обращения: 26.11.2024).
307. НКРЯ - Национальный корпус русского языка. - URL: https://ruscorpora.ru/new/index.html (дата обращения: 10.02.2024).
308. РАТКЛ - Русско-английский тезаурус по компьютерной лингвистике. - URL: https://uniserv.iis.nsk.su/thes/index.php?ent=1 (дата обращения: 26.11.2024).
309. РЯЭ - Русский язык. Энциклопедия / глав. ред. Ю.Н. Караулов. - М.: Дрофа, 1997. - 703 с.
310. СИС - Словарь иностранных слов. - 18-е изд., стер. - М.: Русский язык, 1989. - 624 с.
311. СРКРЯ - Синтаксически размеченный корпус русского языка. - URL: https://ruscorpora.ru/new/instruction-syntax.html (дата обращения: 10.02.2022).
312. СТП - Справочник технического переводчика. - URL: https: //technical_translator_dictionary. academic. ru/.
313. ФЭС - Физический энциклопедический словарь / Гл. ред. Б.А. Введенский, Б.М. Вул. - Т. 2. - М., 1962. - 608 с.
314. ЭС - Экологический словарь. - URL: https://ecolog.academic.ru/ (дата обращения: 26.11.2024).
373
ПРИЛОЖЕНИЕ А Словарь наиболее употребительных терминов компьютерной лингвистики
А
Автодополнение. Функция автоматического дополнения текста по начальной его части, реализуемая в компьютерных программах, в которых предусмотрен интерактивный ввод текста (редакторы, оболочки командной строки, браузеры).
Автоматическая обработка естественного языка. Направление, связанное с моделированием на компьютере процессов анализа и генерации текстов на естественном языке, распознаванием и синтезом звучащей речи, а также решением прикладных задач по преобразованию текста и звучащей речи, например, разрешением многозначности слов в тексте, машинным переводом, автоматическим реферированием, определением диктора по голосу (идентификация диктора) и др.
Автоматическая обработка текста. Преобразование текста на искусственном или естественном языке с помощью ЭВМ.
Автоматический перевод см. машинный перевод.
Автоматический синтаксический анализ. Сопоставление предложению на естественном языке его синтаксического представления посредством компьютерной системы.
Автоматический синтез речи. Процесс преобразования электронного текста в звучащую речь с помощью компьютера.
Автоматическое распознавание речи. 1. Автоматическое распознавание фонем и слов в правильном порядке. 2. Моделирование и реализация перехода «Речь-Текст» для произвольного речевого сообщения.
Автоматическое реферирование (син.: автореферирование). Составление коротких изложений (аннотаций) текстовых материалов; извлечение наиболее важных сведений из одного или нескольких документов и формирование на их основе лаконичных отчетов.
Авторегрессионный анализ. Математическая модель статистического анализа и прогнозирования стационарных временных рядов, используемая при обработке речи для определения частоты антиформант в носовых звуках.
Актант. Языковое выражение или элемент смысла, заполняющие валентность предикатного слова.
Актантная структура. Множество семантических актантов, заполняющих семантические валентности слова.
Акустическая модель. Набор статистических параметров акустических признаков для отдельных звуковых сегментов или целых слов, создаваемый на основе аудиозаписей и их текстовых транскрипций с помощью специальных программ и используемый в автоматических системах распознавания речи.
Акустическая фонетика. Раздел общей фонетики, изучающий физические характеристики звуковых средств языка от фонемы до интонации с учетом их артикуляции и восприятия.
Акустический спектр. Распределение звуковой энергии по частотным компонентам речевого звука или более крупного речевого фрагмента.
Акустический фильтр. Операция или устройство, которое пропускает или подавляет определенные частотные компоненты сложных звуков.
Акцент. Произносительная манера, отражающая национальные, территориальные или индивидуальные черты устной речи на данном языке.
Акцентоноситель. Слово в предложении или слог в слове, являющиеся носителями акцента.
Аллофон. Качественный вариант фонемы, ее позиционный оттенок.
Анализ речи. 1. Разноаспектное исследование и описание звуковой стороны речевой коммуникации. 2. Исследование и описание речевого материала, лежащего в основе фонетических контрастов и контекстуальных закономерностей в устной речи.
Анализ тональности текста. Компьютерная обработка текста с целью выявления в нем эмоционально окрашенной лексики и эмоциональной оценки автора по отношению к объектам, речь о которых идет в тексте.
Аналогово-цифровое преобразование. Преобразование аналогового сигнала в двоичный цифровой код.
Анафора. Стилистическая фигура речи, состоящая в повторении начальных созвучий, частей слов, словосочетаний и синтаксических конструкций.
Антиформанта. Области энергетических провалов в спектре речевого звука, которые обусловлены сильной расчлененностью речевого тракта, возникающей из-за наличия в нем боковых проходов или подключения носовой полости.
Артикуляторный синтез речи. Разновидность параметрического синтеза речи на основе предварительного моделирования процесса речеобразования с учетом сведений об артикуляции, используемых для оценки параметров речевого тракта при произнесении звуковых единиц, его резонансных свойств и характеристик звуковых источников.
Аскриптор. Лексическая единица информационно-поискового тезауруса, которая в поисковых образах документов (запросов) подлежит замене на дескриптор.
Ассимиляция. Качественное уподобление смежных звуков, главным образом согласных, вызываемое взаимопроникновением элементов артикуляции в фазу выдержки соседнего звука.
Б
База знаний. Один или несколько специальным образом организованных файлов, хранящих систематизированную совокупность понятий, правил и фактов, относящихся к некоторой предметной области.
Базовая единица синтеза речи. Минимальная речевая единица, акустические свойства и реализация которой служит образцом или элементом внутренней акустической базы синтезатора речи.
Базовый информационный поиск. Программа, служащая для обеспечения информационного поиска по определенной части индекса.
Банк переводных соответствий. Инструмент, который предлагает варианты перевода предложений или более крупных сегментов текста.
Бесконтекстное снятие омонимии. Подход к снятию морфологической омонимии на основе подсчёта статистики по размеченному корпусу.
Биграмма. Двухбуквенная последовательность лингвистических единиц в слове или в предложении.
Битекст. Создаваемый с помощью специальных компьютерных программ совмещенный документ, который состоит из версий соответствующего текста на исходном и целевом языках.
Брауновский корпус. Корпус американского английского, составленный по материалам из книг, газет, журналов, впервые опубликованных в США в 1961 году.
Бустинг. Применяемая в компьютерной лингвистике процедура последовательного построения композиции алгоритмов машинного обучения, когда каждый следующий алгоритм стремится компенсировать недостатки композиции всех предыдущих алгоритмов
В
Валентная рамка. Описание соответствия семантических валентностей слова их грамматическому оформлению.
Валентная структура. Описание соответствия семантических валентностей слова их грамматическому оформлению (синтаксическим валентностям).
Валентность. Способность слова сочетаться в тексте с другой языковой единицей, прежде всего с другим словом.
Вектор признаков. Представление текста как набора терминов (слов и словосочетаний) с соответствующими им весами.
Вектор one-hot. Вектор, в котором закодировано слово в соответствии с алфавитным порядком в словаре.
Вершина группы. Слово в синтаксической конструкции, которое не может быть опущено без нарушения внешних синтаксических связей конструкции.
Вес. Числовое значение, отражающее важность данного термина или связи между двумя понятиями для некоторого текста.
Виртуальный помощник. Программный агент, который может выполнять задачи или реализовывать сервисы на основе информации, введенной пользователем, данных о его местонахождении, а также сведений, полученных из различных Интернет-ресурсов (о погоде, уличном движении, новостях, курсах валют и ценных бумагах, розничных ценах и т. д.)
Вопросно-ответная система. Интеллектуальная поисковая система с естественно-языковым интерфейсом, которая с использованием документов из сети Интернет или из локального хранилища предоставляет информацию на различные запросы.
Вокодер. Устройство синтеза речи на основе произвольного сигнала с широким спектром.
Всемирная паутина. Распределенная система, предоставляющая доступ к связанным между собой документам, расположенным на различных компьютерах, подключенных к Интернету.
Выборка. Множество документов, найденных информационно-поисковой системой по некоторому запросу.
Выброс. Объект, не характерный для данного класса или находящийся в окружении объектов другого класса, подлежащий удалению из обучающей выборки в процессе обработки естественного языка методами машинного обучения.
Выравнивание. Сопоставление друг другу слов, предложений, абзацев одного и того же текста на двух разных языках.
Выровненный двуязычный корпус. Параллельный двуязычный корпус, в котором произведено выравнивание текстов на разных языках.
Высказывание. Повествовательное предложение, которое формализует некоторое выражение мысли.
Высота голоса. Перцептивный коррелят основной частоты звуковой волны, которая образуется в результате колебаний голосовых связок.
Вычислительная лингвистика см. квантитативная лингвистика.
Г
Гапакс. Слово, встретившееся в некотором корпусе текстов только один
раз.
Газеттир. 1. Список специфических для решаемой задачи извлечения именованных сущностей лексем и словосочетаний. 2. Программный ресурс, задачей которого является распознавание во входном тексте слов и словосочетаний, релевантных для заданной предметной области.
Гармоника. Синусоидальное колебание, член спектрального разложения сложной периодической акустической волны.
Генерация текста на естественном языке. Преобразование информации, представленной в компьютере в неязыковой форме, в естественно-языковой текст в соответствии с некоторой поставленной неязыковой целью.
Голос. Звук музыкального тона, производимый с помощью колебаний голосовых связок.
Голосовой интерфейс см. речевой интерфейс.
Голосовой помощник. Компьютерный сервис на основе искусственного интеллекта, который используется в смартфонах, умных колонках, веб-браузерах и обеспечивает распознавание человеческой речи, а также выполнение определенных действий в ответ на голосовую команду.
Грамматическая неоднозначность. Наличие омонимичных словоформ, различающихся грамматическими значениями.
Грамматическая характеристика. 1. Значения присущих словоформе грамматических категорий. 2. Морфолого-синтаксический класс лексической единицы и ее синтаксическая роль.
Граф. Иерархически организованная база знаний, создаваемая для оптимизации информационного поиска.
Графематика. Программа, обеспечивающая выполнение предварительных действий над текстом (выделение аббревиатур, имен с инициалами, дат, деление текста на слова абзацы и предложения).
Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.