Тема: ПРАГМАТИЧЕСКИЕ МАРКЕРЫ-АППРОКСИМАТОРЫ СОВРЕМЕННОЙ РУССКОЙ РЕЧИ: КОРРЕЛЯЦИИ С ПСИХОТИПОМ ГОВОРЯЩЕГО
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
📋 Содержание
ВВЕДЕНИЕ 3
ИССЛЕДОВАНИЕ КОРРЕЛЯЦИИ ПРАГМАТИЧЕСКИХ
МАРКЕРОВ-АППРОКСИМАТОРОВ С ПСИХОТИПОМ ГОВОРЯЩЕГО
В РУССКОЙ УСТНОЙ СПОНТАННОЙ РЕЧИ 7
Прагматические маркеры как класс функциональных речевых единиц 7
Прагматические маркеры-аппроксиматоры как предмет исследования 9
Методы и материал исследования 11
Прагматические маркеры-аппроксиматоры и их корреляция с психотипом говорящего 12
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 16
СПИСОК ПРИНЯТЫХ В РАБОТЕ СОКРАЩЕНИЙ 17
СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ АВТОРОМ ПО ТЕМЕ ВКР 18
📖 Введение
В связи с этим актуальность настоящего исследования заключается в поиске корреляций между одним типом прагматических единиц устной спонтанной речи - маркерами-аппроксиматорами - и психологическим типом говорящего. Материал настоящего исследования имеет корпусный характер, что позволяет исследовать устную речь разных жанров и форм и делать обобщения о функционировании маркеров в спонтанной речи и их соотнесенности с психологическим типом человека в целом.
Объектом настоящего исследования является русская устная спонтанная речь, организованная в корпус. Предметом исследования стали прагматические маркеры-аппроксиматоры (А) - маркеры нечеткой, или приблизительной, номинации, которые употребляются говорящим, когда 3
прямое называние предмета, явления или положения дел является излишним, неуместным или невозможным.
Цель настоящей работы - поиск и описание корреляций прагматических маркеров-аппроксиматоров с психологическим типом говорящего (интроверт/экстраверт) в устной спонтанной речи.
Поставленная цель предполагает решение следующих задач:
1) обзор литературы по ключевым темам (понятие прагматического маркера-аппроксиматора, понятие о психотипе, классификации маркеров и т. д.);
2) создание пользовательского подкорпуса материала устной спонтанной речи;
3) анализ маркеров-аппроксиматоров в психолингвистическом аспекте: особенности функционирования, корреляции частоты употребления с психотипом говорящего.
Источником материала для исследования послужили корпус русской устной речи «Один речевой день» (ОРД), фиксирующий повседневные диалоги, записанные в течение «речевого дня» говорящего, на данный момент включающий более 1 млн. токенов в расшифровках (транскриптах) (более 1250 часов записи речи, речь 128 информантов), а также два психологических теста (EPI/FPI), которые информанты ОРД заполняли во время записи.
Отбор контекстов для исследования осуществлялся при помощи специально созданного программного инструментария; при анализе маркеров-аппроксиматоров использовались описательный и сопоставительный методы, а также метод простых количественных подсчетов.
Научная новизна работы заключается в разработке механизма анализа отдельных функциональных единиц звучащей спонтанной речи (прагматем/прагматических маркеров), полученной в естественных условиях, для поиска корреляций употребления этих единиц с психологическим типом говорящего. Все наблюдения о функционировании таких маркеров делаются на основе анализа материала живой речи, само исследование которой стало новым шагом в развитии лингвистики.
Теоретическая значимость исследования состоит в анализе функций отдельных единиц звучащей речи (прагматических маркеров-аппроксиматоров) как показателей психологического типа говорящего.
Практическая значимость работы усматривается в том, что выявление корреляций между определенным типом прагматических маркеров позволит точнее делать выводы о принадлежности говорящего к тому или иному психологическому типу. Это может быть полезно в области найма на работу, обучения русскому языку как иностранному, при разработке алгоритмов синтеза и распознавания русской речи.
В работе сформулированы основные положения, выносимые на защиту:
1) явное различие между психологическими типами можно выявить по количеству ПМ в их речи;
2) прагматические маркеры-аппроксиматоры определенным образом коррелируют с психологическими характеристиками (психотипом) говорящего;
3) среди общего числа употреблений прагматических маркеров-аппроксиматоров можно выделить сложные пограничные и полифункциональные случаи, которые не позволяют однозначно указать на этот тип ПМ как определяющий для одного из психологических типов.
Работа прошла апробацию на нескольких крупных филологических конференциях: XIV Конгресс МАПРЯЛ «Русское слово в многоязычном мире» (Нур-Султан (Казахстан), апрель 2019 г.); XLVIII и XLIX Международные филологические конференции (Санкт-Петербург, март 2019 г. и ноябрь 2020 г.); Международный конгресс по когнитивной лингвистике (Нижний Новгород, май 2019 г.); CILC 2019 и CILC 2021: XI и XII International Conferences on Corpus Linguistics and Corpus Approaches to Discourse Analysis (Валенсия (Испания), май 2019 г.; Мурсия (Испания), апрель 2021 г.); The 25th Conference of Open Innovations Association FRUCT (Хельсинки (Финляндия), ноябрь 2019 г.) и некот. др.
✅ Заключение
В перспективе исследования - расширение датасета и выявление более специфических лингвистических признаков для статистического прогнозирования (определения объективной вероятности) психологического типа на основании употребления маркеров-аппроксиматоров. Датасет и результаты текущего исследования могут быть использованы при создании алгоритмов обработки естественного языка (Natural Language Processing), а также систем автоматического синтеза и распознавания речи.



