Rozhkov, Yu.
(2023).
Linguocognitive approach to extracting terms from a corpus of veterinary texts.
International Journal of Philology,
14(4),
46-55.
https://doi.org/10.31548/philolog14(4).2023.05
Це дослідження заглиблюється в складний ландшафт комп’ютерної лінгвістики з цілеспрямованим дослідженням проблем ідентифікації термінів у сфері ветеринарної медицини. Був проведений всебічний аналіз, включаючи автоматизоване виділення однослівних термінів та структуровані моделі, що спостерігаються в двослівних термінах у ветеринарних словниках та науковій літературі. Дослідження розпочалося з докладної ідентифікації 462 однослівних термінів. Особливий акцент був зроблений на проблемах, притаманних автоматизації виділення термінів, що характеризуються мовною різноманітністю та потенційною двозначністю. Виявлено, що лише 59% термінів розміщуються в розділі заголовка, це підкреслює потребу в адаптивних методах вилучення, налаштованих на різноманітний розподіл термінів у структурі словника. Наукові тексти ще більше ускладнили ландшафт ідентифікації термінів, демонструючи різну частотність термінів, спонукаючи до критичної оцінки стандартних методів відбору лексем. Спираючись на ці ідеї, дослідження пропонує стратегії вдосконалення процесів автоматизованої ідентифікації термінів. Це включає в себе використання передових методів обробки природної мови для однослівних термінів і підтримку адаптивних методів вилучення для словників, а також пропозицію гібридного підходу для наукових текстів. Міждисциплінарний характер дослідження підкреслюється визнанням співпраці між лінгвістами, науковцями з обчислювальної техніки та експертами в галузі як вирішальної для розробки складних моделей і онтологій, які точно відображають унікальні лінгвістичні нюанси ветеринарної медицини. Оскільки цифровий ландшафт продовжує свій розвиток, це дослідження сприяє не лише розвитку комп’ютерних лінгвістичних методологій, але й передбачає створення термінологічних ресурсів, які відображають динамічну природу мови у сфері ветеринарії. Завдяки всебічному аналізу проблем і можливостей, це дослідження прагне вибудувати шлях для більш точних і адаптованих автоматизованих систем, відкриваючи перспективи для розширення області комп’ютерної лінгвістики
корпус; корпусний аналіз; частотний аналіз; ветеринарна термінологія; когнітивістика
[1] Abraham-Barna, C.G. (2011). Creating a French-Romanian bilingual terminology of veterinary parasitology. Bulletin UASVM Horticulture, 68(2), 87-95.
[2] Baker, M. (2015). Corpora in translation studies: An overview and some suggestions for future research. Target: International Journal of Translation Studies, 7(2), 223-243.
[3] Baker, P. (2019). Glossary of corpus linguistics. Edinburgh: Edinburgh University Press.
[4] Biber, D. (2012). Corpus-based and corpus-driven analyses of language variation and use. In The Oxford handbook of linguistic analysis. Oxford University Press.
[5] Biber, D. (2018). Corpus linguistics: Investigating language structure and use. Cambridge University Press.
[6] Bowker, L. (2016). Towards a corpus-based approach to terminography. Terminology: International Journal of Theoretical and Applied Issues in Specialized Communication, 3(1), 27-52.
[7] Geeraerts, D. (2011). Introduction: Prospects and problems of prototype theory. Linguistics, 27(4), 587-612.
[8] Gonzales, M.C. (2022). Variation in Spanish accounting terminology implications for translators. Terminology, 28(1), 65-102.
[9] McFarland, C. (2013). Veterinary Dictionary and Horseman’s Guide. Phoenix: Western Horseman.
[10] Oostdijk, N. (2010). A corpus linguistic approach to linguistic variation. Literary and Linguistic Computing, 3(1), 12-25.
[11] Oostdijk, N. (2021). Corpus linguistics and the automatic analysis of English. Amsterdam: Rodopi.
[12] Perkhach, R. (2015). Application of computer technologies in the study of medical terminology. Lviv: Lviv Polytechnic Publishing, 186-188.
[13] Perkhach, R.Yu. (2017). Corpus of instructions for medical drugs as a method of studying medical terminology. Philological Studies: Scientific Bulletin of Kryvyi Rih State Pedagogical University, 13, 171-175.
[14] Rozhkov, Yu., & Syrotin, O. (2022). Verbalization of the concepts of disease and animal disease in English. Cogito Multidisciplinary Research Journal, 13(4), 224-233.
[15] Wiebe, J. (2010). Learning subjective adjectives from corpora. New-Mexico State University, 20(4), 54-70.
[16] Zhabotynska, S.A. (2013). Cognitive linguistics: Principles of cognitive modeling. Linguistic Studies, 3-11. Cherkasy: Siach.
[17] Zhabotynska, S.A. (2014). A name as a text: Conceptual network of logical meaning (Analysis of emotion names). Cognition, Communication, Discourse, 6, 47-76.
[18] Zhabotynska, S.A. (2015). Conceptual language analysis: Frame networks. Language: A Scientific-Theoretical Journal of Linguistics, 9, 81-92.
[19] Zhukovska, V.V. (2013). Introduction to corpus linguistics: A textbook. Zhytomyr: Ivan Franko Zhytomyr State University Publishing.