Потенциал корпусных менеджеров для анализа немецких лингводидактических терминов

Рассматриваются возможности, связанные с применением корпусных менеджеров Sketch Engine и AntConc для отбора и анализа немецких терминов стандартизированного лингводидактического тестирования. Данная сфера активно развивается в связи с эволюцией лингводидактического знания, отражающегося в терминах как способах его кодирования. Отбор терминов из текстов является одним из основных этапов терминоведческого исследования и осложняется в рассматриваемой области консубстанциональным характером многих обозначений, т.е. их формальным совпадением с общеупотребительными словами. Консубстанциональные термины проявляют терминологические значения только в определенном контексте, что ведет к необходимости анализа их коллокаций в процессе терминологического отбора и ставит вопрос об эффективных инструментах его осуществления. Исследование проводится в русле корпусной лингвистики, предлагающей использование как общенаучных (описание, индукция, дедукция, классификация, моделирование, сопоставление), так и частнонаучных методов (корпусного метода и метода контекстуального анализа). Отсутствие представленности многих современных лингводидактических терминов в масштабных корпусах немецкого языка, таких как DeReKo, ведет к необходимости составления собственных корпусов, для чего используются корпусные менеджеры. Корпусные менеджеры являются инструментами компьютерной лингвистики, позволяющими оптимизировать терминоведческое исследование благодаря широкому набору функций. Функции корпусных менеджеров, рассматривающихся в исследовании (Sketch Engine, AntConc), могут включать, в зависимости от выбранного инструмента, автоматическое извлечение одно- и многословных терминов, составление тезауруса, вычисление меры дисперсии термина, выявление N-грамм, создание списка слов по заданным критериям, разработку конкорданса и списка типичных коллокаций, сопоставление коллокаций двух терминов. Для раскрытия потенциала применения данных корпусных менеджеров при отборе немецких терминов стандартизированного лингводидактического тестирования собран практический материал, включающий 16 руководств для экзаменаторов Гёте-сертификата с 2001 по 2023 г., которые представляются в качестве корпуса оцифрованных текстов объемом 379 348 токенов. Сервисы Sketch Engine и AntConc показывают высокие результаты компьютерного анализа немецких терминов стандартизированного лингводидактического тестирования, связанные со структурированным представлением информации в виде конкорданса, автоматическим выявлением сочетаемости терминов, машинной классификацией терминов по заданным критериями (морфемам, частям речи). Инструменты могут оптимизировать процесс отбора терминов при работе с большими объемами информации, предоставляя данные по заданным критериям. Несмотря на существенные достоинства корпусных менеджеров, они допускают ряд ошибок и неточностей, заключающихся в неправильной или неполной обработке информации: автоматическом извлечении общеупотребительных слов вместо терминов, неполном определении формы слова, неверном установление коллокаций и семантических параметров. Это говорит о необходимости комбинирования компьютерных инструментов с методами ручного отбора терминов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Ключевые слова

Авторы

Ссылки