СТАТИСТИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ РЕЧЕВЫХ ФОРМУЛ ВЕЖЛИВЫХ ОПРАВДАНИЙ В АНГЛИЙСКОМ ЯЗЫКЕ

Аннотация

В статье рассматривается алгоритм анализа речевых формул вежливых оправданий, с помощью которого выявляются статистические характеристики указанных формул. Данный подход позволяет максимально точно определить значение лексических единиц, при этом применяемый инструментарий сводит к минимуму субъективный фактор исследователя. В ходе анализа выделено 11 основных речевых формул высказывания, при этом отмечено использование сопутствующих компонентов высказывания.

Источники

1. Барсегян А. А., Куприянов М. С., Холод И. И., Тесс М. Д., Елизаров С. И. Анализ данных и процессов: учеб. пособие. Изд-е 3-е, перераб. и доп. СПб.: БХВ-Петербург, 2009. 512 с.
2. Бочкарев А. И., Скворцова Е. Б. Комбинаторно-прагматические характеристики периферийных речевых формул извинения в их вторичной функции [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/v/kombinatorno-pragmaticheskie-harakteristiki-periferiynyh-rechevyh-formul-izvineniya-v-ih-vtorichnoy-funktsii (дата обращения: 30.10.2017).
3. Бочкарев А. И., Скворцова Е. Б. Комбинаторные характеристики речевого акта извинения sorry // Филологические науки. Вопросы теории и практики. 2015. № 6 (48): в 2-х ч. Ч. 2. С. 48-52.
4. Мельчук И. А., Жолковский А. К. Толково-комбинаторный словарь современного русского языка. Опыты семантико-синтаксического описания русской лексики. Вена: Wiener Slawistischer Almanach, 1984. 992 с.
5. Скворцова Е. Б. Извинение как первичная функция периферийных формул извинения apologise/ze, forgive me, pardon при исследовании их комбинаторных характеристик // Филологические науки. Вопросы теории и практики. 2016. № 9 (63): в 3-х ч. Ч. 2. C. 154-158.
6. Скворцова Е. Б. Комбинаторные характеристики речевой формулы извинения в русском языке [Электронный ресурс] // Научный диалог. 2017. № 4. С. 70-80. URL: http://nauka-dialog.ru/arxiv/2017/nauchnyij-dialog-2017-4/10-02- 00-yazyikoznanie/kombinatornyie-xarakteristiki-rechevoj-formulyi-izvineniya-v-russkom-yazyike.html (дата обращения: 30.10.2017).
7. Словарь современного русского литературного языка: в 17-ти т. / под ред. Л. С. Ковтун, И. Н. Шмелевой. М.: Издательство Академии наук СССР, 1959. Т. 8. 1840 с.
8. Corpus of Contemporary American English [Электронный ресурс]. URL: http://corpus.byu.edu/coca/ (дата обращения: 01.10.2017).
9. López F., Romero V. Mastering Python Regular Expressions. Birmingham: Packt Publishing, Ltd., 2014. 110 p.
10. WordNet: а lexical database for English [Электронный ресурс]. URL: https://wordnet.princeton.edu (дата обращения: 28.10.2017).

Информация об авторах

Информация о статье

История публикации

• Опубликована: 1 февраля 2018.

Ключевые слова

• пятишаговый алгоритм анализа
• компонентный анализ
• предобработка текстов
• статистический анализ текстовой выборки
• лемматизация
• алгоритм поиска ассоциативных правил Apriori
• five-step algorithm for analysis
• component analysis
• pre-processing of texts
• statistical analysis of textual sampling
• lemmatization
• algorithm to find associative laws Apriori

Copyright

© 2018 Автор(ы)
© 2018 ООО Издательство «Грамота»

Лицензионное соглашение

Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)