Корпусные технологии в изучении иностранного языка
Автор: Бородулина Яна Владимировна (учитель английкого языка, ГБОУ СОШ №2 п.г.т. Усть - Кинельский)
Тип документа: Статья. Аудитория: Учителя иностранных языков. Дата публикации: 06.08.2018
Описание: В последнее время наблюдается тенденция создания узких корпусов по различным областям знаний. В данной статье поднимается вопрос об эффективности применения корпусных технологии для анализа конкретного дискурса в изучаемом языке.

Бородулина Яна Владимировна
ГБОУ СОШ №2 п.г.т. Усть – Кинельский
Учитель английкого языка
Корпусные технологии в изучении иностранного языка
Наверное, каждый из нас, учась на лингвистическом факультете, хотя бы раз слышал о корпусной лингвистике. Еще несколько лет назад (возможно, это мнение субьективно) корпусная лингвистика казалась областью абстрактной, “неприменимой” на практике, а для рядового учителя иностранного языка (не информатики!) разобраться в тонкостях создания программ, программирования, создания корпусов –задача практически не выполнимая.
В XXI веке происходит научно-технический прогресс и компьютеризация общества, в результате которой активно внедряются разнообразные технологии в лингвистические и лексикографические исследования. Все большую популярность завоевывают корпусные технологии. Их цель – оказать помощь в отборе, систематизации и анализе большого количества информации, благодаря наличию специальных функций.
В последнее время наблюдается тенденция создания узких корпусов по различным областям знаний. В данной статье поднимается вопрос об эффективности применения корпусных технологии для анализа дискурса, этот дискурс может относится к любой области, например, “кино”, “еда”, “путешествие”, “спорт”.
Корпусные технологии завоевывают все большую популярность в XXI веке среди отечественных и зарубежных ученых в связи с развитием информационных технологий и активным их использованием в научных исследованиях. Многие деятели науки подчеркивают большой потенциал и эффективность применения корпусных технологий, направленных на решение различных актуальных языковых проблем и задач.
Особое признание среди корпусных технологий получают разнообразные базы данных, программы-конкордансы и платформы, основанные на корпусных данных (например, «DANTE», «TextStat», «AntConc», «SKELL», Sketch Engine»).
Корпусные технологии имеют массу преимуществ относительно ранее используемых ручных методов анализа информации. Кроме того, корпуса можно быстро пополнить новой информацией в случае необходимости. Благодаря грамотной обработке данных в корпусе, можно получить: контексты употребления слов и выражений, устойчивые словосочетания, наиболее частотные слова, а также едва уловимую разницу в семантике, известную лишь носителям языка.
С. А. Маник справедливо отмечает, что «корпусная лингвистика обеспечивает объективное представление языка, поскольку анализ корпусных сведений позволяет изучить практически любые языковые модели и структуры (лексические, грамматические, лексико-грамматические структуры, дискурсные модели, фонологические и морфологические обороты)». Действительно, корпуса способствуют систематизации информации при изучении языка, тем более это важно, если речь идет об иностранном языке. 
Выбор «Sketch Engine» для создания собственного корпуса обусловлен тем, что данная платформа предоставляет возможность зарегистрированным пользователям создать корпус абсолютно бесплатно, а также использовать доступные опции для обработки информации. Программа обладает разнообразными функциями, а именно поиском, сортировкой и анализом данных (concordance, word list, word sketch, thesaurus, sketch-diff).
Следует отметить, что на базе данной платформы активно проводятся разнообразные лингвистические и лексикографические исследования многими учеными. Также это один из немногих ресурсов, который дополнительно дает возможность получить статистические данные. Представляется возможным далее описать преимущества и возможности корпуса.
Рассмотрим назначение каждой функции отдельно и приведем наглядные примеры из электронного корпуса :
1) Конкорданс (concordance) позволяет увидеть окружение интересующего слова или фразы (контекст). Отметим, что при необходимости можно увидеть более широкий контекст, а также информацию об источнике.
Благодаря данной функции, мы можем увидеть, как используются разговорные выражения в контексте. «Concondance» позволяет получить коллокации к словам. 
2) Список слов (word list) предоставляет возможность сгруппировать слова по определенным критериям. Следует акцентировать внимание на многообразии существующих аббревиатур. 
3) Описание слов (word sketch) позволяет увидеть коллокации, то есть наиболее частотно употребимые словосочетания. Для удобства они выделяются программой серым цветом. Представлены некоторые грамматические категории, среди которых, например, «object», «subject», «modifier», «prepositional object» и ряд других. Необходимо отметить, что знание данных связей очень важно при изучении языка. Основываясь на данной информации, можно лучше понять структуру иностранного языка, и, следовательно, овладеть языком на более высоком уровне.
4) Тезаурус (thesaurus) позволяет получить синонимы и частотность их употребления. Благодаря предоставляемой платформой функции, можно разнообразить речь, используя слова одного синонимического ряда без потери значения. Частотность употребления выражается в числовом эквиваленте, что позволяет более объективно анализировать слова. А употребление данных слов позволяет сделать речь более выразительной.
5) Различие слов (sketch-diff) наглядно показывает существующую разницу или сходство между словами. Благодаря данной функции, можно увидеть сходство и различие значений двух слов, а также частотность их употребления
Таким образом, проанализировав полученный материал и подробно рассмотрев предлагаемые платформой «Sketch Engine» функции, мы можем сделать вывод, что любой созданный электронный корпус является эффективным средством для анализа и выявления особенностей дискурса. Создание узких корпусов и анализ, благодаря им, различных видов дискурса, является перспективным направлением в лингвистике.