Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Динамика тематического наполнения журнала «Zeitschrift für Ideengeschichte» и гуманитарный ландшафт современной Германии

Работа №145439

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

лингвистика

Объем работы63
Год сдачи2024
Стоимость4650 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
13
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение 3
Глава 1. Методы компьютерной лингвистики применительно к анализу журнальных публикаций 5
1.1. Компьютерная лингвистика и корпус 5
1.2. Обзор работ по компьютерной лингвистике 11
1.3. Описание журнальных публикаций 12
Глава 2. Корпусный анализ журнала 17
2.1. Количественный и качественный анализы частот и частотных конструкций 17
2.2. Анализ тем журнала как фактора, направленного на возбуждение интереса читателя к конкретному событию 49
Заключение 63
Список литературы 64



Основная цель работы заключалась в реконструкции образа современного немецкого читателя научно-популярных журналов, а также в описании с помощью методов компьютерной лингвистики тенденций в развитии тем и статей данного журнала. Объектом исследования являются выпуски немецкоязычного научно-популярного журнала «Zeitschrift für Ideengeschichte», посвященного развитию идей, истории и философии, за период с 2013 по 2018 гг. Предметом исследования являются экстралингвистические особенности текста.
Данное исследование является актуальным по причине отсутствия научных исследований об изменении динамики интересов читателя научно-популярного журнала в Германии и России. Анализ журнала и его тематики позволяет не только выявить интересы читателя в период с 2013 по 2018 годы, но и определить, с какой целью и какими способами авторы журнала воздействовали на потенциального читателя.
Новизна исследования состоит в том, что данный журнал не рассматривался в контексте межкультурного взаимодействия в русском научном сообществе до этого момента.
В данной работе были поставлены следующие задачи:
1. Изучить основные методы и инструменты компьютерной лингвистики, которые будут использоваться в работе.
2. Сформировать корпус текстов на основе немецкоязычного журнала «Zeitschrift für Ideengeschichte» словоупотреблением около 1 млн слов.
3. Провести количественный и качественный анализ предмета исследования при помощи выбранных методов:
3.1. Определить лексические минимумы, относящиеся к предмету исследования;
3.2. Рассмотреть употребление лексических минимумов в сравнении с массивом текстов повседневного языка;
3.3. Изучить динамику употребления лексических минимумов за исследуемый период;
3.4. Выявить устойчивые словосочетания с лексическими минимумами;
3.5. Проанализировать устойчивые словосочетания с точки зрения употребления в контекстах;
3.6. Установить, существует ли закономерность употребления определенных устойчивых выражений в конкретных контекстах;
3.7. Проанализировать лексемы с помощью рассмотрения динамики их употребления, а также с помощью сравнительного анализа с массивом текстов повседневного языка;
3.8. Проанализировать тематическую составляющую журнала и динамику её развития.
4. Интерпретировать результаты анализа с точки зрения интересов читателя, ситуаций в мире, исторический событий, а также относительно идеологической направленности журнала.
С точки зрения теоретической значимости была разработана достоверная модель динамики тематического наполнения журнала «Zeitschrift für Ideengeschichte». Практическая значимость заключается в воссоздании образа современного немецкого читателя научно-популярных журналов, что является практически ценным для решения задач межкультурной коммуникации с представителями научного сообщества Германии.



Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


В данной работе были описаны и проанализированы тенденции в развитии тем и статей журнала «Zeitschrift für Ideengeschichte», которые послужили основой для выявления интересов немецкого читателя данного журнала и составления его образа.
В процессе исследования были изучены основные методы и инструменты компьютерной лингвистики, что помогло сформировать корпус текстов на основе журнала, а также обнаружить наиболее частотные употребления в период с 2013 по 2018 год. Это позволило проанализировать лексемы и тематики с помощью различных лингвистических методов и интерпретировать полученные результаты с точки зрения интересов читателя, ситуаций в мире, исторический событий, а также относительно идеологической направленности журнала.
Были воссозданы динамика тематического наполнения журнала, а также образ современного немецкого читателя научно-популярных журналов.
Перспектива дальнейшего изучения данной темы заключается в создании ещё большего по объёму корпуса, охватывающего в период с возникновения журнала в феврале 2007 года до современности.



1. ACL Home Association for Computational Linguistics [Электронный ресурс]. — URL: https://www.aclweb.org/portal/ (Дата обращения: 01.05.2024).
2. Church K., Liberman M. The Future of Computational Linguistics: On Beyond Alchemy. Front. Artif. Intell. 4:625341. DOI: 10.3389/frai.2021.625341 — 2021. — p.18.
3. Dickinson M. Language and Computers. Wiley. — 2012. — p. 256. — ISBN: 978-1-405-18305-5.
4. Nguyen D., Doğruöz A. S., Rosé C. P., de Jong F. Survey: Computational Sociolinguistics: A Survey // Computational Linguistics. — 2016. —42(3). — p. 537–593.
5. Evans V., Green M. Cognitive Linguistics. An Introduction // Edinburgh — Edinburgh University Press Ltd. — 2006. —p. 830.
6. Hirschmann H. Korpuslinguistik. Eine Einführung // J.B. Metzler Stuttgart. — 2019. — S. 240.
7. Laurence Anthony’s Website [Электронный ресурс]. — URL: https://laurenceanthony.net (Дата обращения: 01.05.2024).
8. Leipzig Corpora Collection / Wortschatz Leipzig / Deutscher Wortschatz [Электронный ресурс]. — URL: https://wortschatz.uni-leipzig.de/en (Дата обращения: 11.04.2024).
9. Manning C. D. Computational Linguistics and Deep Learning // Computational Linguistics. — Departments of Computer Science and Linguistics, Stanford University, Stanford CA 94305-9020, U.S.A. — 2015. — 41(4). — p. 701–707.
10. Moore R. J. Automated transcription and conversation analysis // Research on Language and Social Interaction. — 2015. — 48(3). — p. 253–270.
11. Müller-Hansen F., Callaghan M. W., Lee Y. T., Leipprand A., Flachsland C., Minx J. C. Who cares about coal? Analyzing 70 years of German parliamentary debates on coal with dynamic topic modeling // Energy Research & Social Science. — 2021. — 72-101869. — p. 1-18. DOI: 10.1016/j.erss.2020.101869
12. Yang T.I., Torget A., Mihalcea R. Topic Modeling on Historical Newspapers // In Proceedings of the 5th ACL-HLT Workshop on Language Technology for Cultural Heritage, Social Sciences and Humanities — Portland, OR, USA: Association for Computational Linguistics. — 2011. — p. 96-104.
13. Tenenbaum J. B., Kemp C., Griffiths T.L., Goodman N.D. How to grow a mind: Statistics, structure, and abstraction // Science 331. — p. 1279–1285.
14. Wayne M. Corpus and Text: Basic Principles. Developing Linguistic Corpora: a Guide to Good Practice. Ed. M. Wynne. // AHDS Literature, Languages and Linguistics. — Oxford: Oxford University Computing Services — 2005. — p.108.
15. «Zeitschrift für Ideengeschichte» [Электронный ресурс]. Выпуски 2013-2018 г. — URL: https://www.wiko-berlin.de/wikothek/zeitschrift-fuer-ideengeschichte (Дата обращения: 29.10.2022)...31



Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.




©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ