Высокочастотная лексика современной англоязычной аннотации по экономике (на материале корпусного исследования аннотаций научных статей из ведущих мировых периодических изданий)

филологические науки

Миколайчик Маргарита Владимировна ВЫСОКОЧАСТОТНАЯ ЛЕКСИКА ...

УДК 811.111'373

ВЫСОКОЧАСТОТНАЯ ЛЕКСИКА СОВРЕМЕННОЙ АНГЛОЯЗЫЧНОЙ АННОТАЦИИ

ПО ЭКОНОМИКЕ

© 2018

Миколайчик Маргарита Владимировна, кандидат филологических наук, доцент кафедры иностранных языков № 3 Крымский федеральный университет имени В. И. Вернадского

Аннотация. В статье представлен список высокочастотных лексем, выделенных на материале специально созданного корпуса объемом более 1 миллиона словоупотреблений. В корпус вошло 7160 англоязычных аннотаций научных статей из ведущих мировых периодических изданий по экономике, индексируемых в базе данных Scopus. Описаны некоторые нюансы процедуры обработки корпуса, которые могут быть полезны при проведении аналогичных исследований. В частотности, предложены способы учета британских и американских вариантов английских слов, вариантов слитного написания и написания через дефис, а также омонимии. Отдельно приведены данные

0 частеречном соотношении высокочастотной лексики в англоязычной аннотации, полученные в результате часте-речного анализа первой тысячи лексем, а также списки наиболее употребительных существительных, прилагательных и глаголов. Существенный процент расхождений между нашим списком глаголов и представленным в литературе списком высокочастотных глаголов, выделенных на материале аннотаций по нанотехнологиям, указывает на перспективность дальнейших корпусных исследований англоязычных аннотаций по различным отраслям науки с целью выявления высокочастотной лексики, общей для аннотации как жанра научного дискурса. Предлагаемые в статье списки наиболее употребительной лексики могут использоваться студентами, магистрантами, аспирантами и учеными-экономистами при составлении аннотаций к научным статьям, а также преподавателями английского языка при разработке учебно-методических пособий по аннотированию и лексических минимумов для данного направления подготовки.

Ключевые слова: английский язык, аннотирование, лингвистический корпус, корпус текстов, корпусная лингвистика, научный дискурс, подъязык экономики, словоупотребление, специальная лексика, частеречный анализ, частотность, частотный список.

HIGH-FREQUENCY VOCABULARY IN MODERN ENGLISH ECONOMICS ABSTRACTS: A CORPUS-BASED STUDY OF RESEARCH ARTICLE ABSTRACTS FROM THE WORLD'S LEADING PERIODICALS

© 2018

Mikolaychik Margarita Vladimirovna, Candidate of Philological Sciences, Associate Professor, Department of Foreign Languages No. 3 V. I. Vernadsky Crimean Federal University

Abstract. The paper presents a high-frequency vocabulary list derived from a specially created corpus containing over

1 million running words. The corpus comprises 7160 English abstracts of research articles published in the highest ranking Scopus indexed economics journals. Some peculiarities of the corpus design and processing are described which could be useful for similar corpus building and research purposes. Specifically, some ways of accommodating British and American varieties of English words, solid and hyphenated varieties and homonyms are suggested. In addition, percentages of different parts of speech and lists of high-frequency nouns, verbs and adjectives obtained as a result of a part-of-speech analysis of the first thousand of lexemes are provided. Discrepancies between our list of verbs and the one presented in previous literature as derived from nanotechnology abstracts, suggest that further corpus-based studies of abstracts in different research fields are required in order to identify common high-frequency English vocabulary typical of the research article abstract as an academic genre. The vocabulary lists offered here are intended for English instructors developing materials for teaching academic writing and reading to students of economics. They can also be of some use to students and academics who need to write economics research abstracts in English.

Keywords: abstracting, academic discourse, ad-hoc corpus, corpus linguistics, economics, English, English for Academic Purposes, English for Professional Purposes, English for Specific Purposes, linguistic usage, part-of-speech analysis, RA abstract, vocabulary, word frequency, word list.

Постановка проблемы в общем виде и ее связь с важными научными и практическими задачами. Современный российский вуз предъявляет к научно-педагогическому работнику и обучающемуся все более высокие требования в отношении публикационной активности, причем не только в российских, но и в ведущих мировых изданиях, индексируемых в международных базах данных. Однако, как отмечает эксперт компании «Эльзевир» по формированию базы данных Scopus О. В. Кириллова, «сложной задачей» для российских авторов является «качественное представление» англоязычных аннотаций к русскоязычным статьям [1, с. 42]. Среди типичных недостатков англоязычных аннотаций российского происхождения, препятствующих их адекватному пониманию зарубежными специалистами, эксперт называет обилие «общих ничего не значащих слов», а также неиспользование принятой в международной среде специальной англоязычной терминологии [1, с. 43]. Ряд типичных для англоязычных аннотаций российских авторов несоответствий, в том числе лексических, выделяет в своей работе С. В. Андросова, указывая на необходимость Балтийский гуманитарный журнал. 2018. Т. 7. № 1

дальнейшей работы преподавателей английского языка в этом ключе [2].

Нам представляется перспективным развивать это направление учебно-методической деятельности, ставя его на более системную и объективную научную основу. Решить эту задачу позволяют современные методы корпусной лингвистики, представленные в работах В. П. Захарова и С. Ю. Богдановой [3], М. Копотева [4] и др.

Корпусная лингвистика дает возможность на обширном текстовом материале исследовать лексический состав современной аутентичной англоязычной аннотации по любому научному направлению, например, по экономике, и выделить наиболее употребительную лексику, на базе которой можно в дальнейшем разрабатывать современные учебно-методические пособия по аннотированию, а также лексические минимумы для соответствующих направлений подготовки. Наряду с решением указанных практических задач, подобные изыскания могут внести вклад в разработку таких научных проблем, как изучение особенностей англоязычной аннотации как

Mikolaychik Margarita Vladimirovna philological

HIGH-FREQUENCY VOCABULARY ... sciences

жанра научного дискурса, а также исследование словарного состава специальных подъязыков, в частности, английского подъязыка экономики.

Анализ последних исследований и публикаций, в которых рассматривались аспекты этой проблемы и на которых обосновывается автор; выделение неразрешенных раньше частей общей проблемы. Разработкой частотных списков и словарей английских подъязыков по разным отраслям науки занимались такие исследователи, как П. М. Алексеев (подъязык электроники) [5], который является одним из ведущих отечественных специалистов по методике составления частотных словарей [6], В. Н. Безбородова и О. А. Острикова (подъязык истории) [7], Е. Ф. Елизарова и Л. К. Чернецовская (подъязык философии) [8], Д. Л. Бронникова (подъязык альтернативного топлива) [9], И. В. Милованова (подъязык лесного дела и ландшафтной архитектуры) [10; 11], И. А. Щапова (подъязык оптоэлектроники и лазерной техники) [12], Дж. Ванг, Ш.-И. Лианг и Г. Дже [13],

B. Хсу [14], Л. Лей и Д. Лиу [15] (подъязык медицины), М.-Н. Янг (подъязык сестринского дела) [16], И. А. Мартинез, С. К. Бек и К. Б. Панса (подъязык сельского хозяйства) [17], Р. Хани и К. Тазик (подъязык прикладной лингвистики) [18], Л. Валипури и Х. Нассаджи (подъязык химии) [19], Дж. Лиу и Л. Хан (подъязык экологии) [20]. Что касается подъязыка экономики, в 70-80-е годы XX года было выпущено два частотных англо-русских словаря: словарь В. В. Морозенко, базирующийся на анализе экономико-статистической литературы [21], и словарь А. Д. Кадиевой и Н. Л. Марковой, составленный преимущественно на основе научных монографий по планированию и экономической кибернетике [22]. Опыт разработки современного частотного словаря подъязыка экономики на материале базы данных EconLit Американской экономической ассоциации описан в статье М. В. Лычагина, А. М. Лычагина,

C. В. Бекаревой и А. С. Шевцова [23]. Предназначенный прежде всего для создания на его основе толковых и двуязычных словарей по экономике, указанный частотный словарь не совсем подходит для решения поднятой выше проблемы обучения аннотированию, поскольку составлен на основе текстов как аннотаций, так и полнотекстовых статей, причем только американских. Кроме того, результаты работы представлены авторами в виде списков наиболее частотных словоформ без приведения к леммам и лексемам, а этого может быть недостаточно для разработки комплексных учебно-методических пособий по аннотированию.

Насколько позволяет судить анализ существующих отечественных и зарубежных публикаций, частотных списков на базе корпусов аннотаций в чистом виде до сих пор не создавалось ни по экономике, ни по какому-либо другому из английских подъязыков. В этой связи можно отметить лишь работу Л. А. Герасимовой, которая сделала попытку на небольшом материале (30 аннотаций научных статей из журнала по нанотехнологиям Beilstein Journal of Nanotechnology) выделить список наиболее частотных глаголов англоязычной аннотации [24].

Формирование целей статьи (постановка задания). Целью статьи является представить список высокочастотной лексики, составленный нами на материале корпуса англоязычных аннотаций научных статей из ведущих мировых периодических изданий по экономике, поделиться опытом создания и обработки корпуса, который может быть использован при проведении аналогичных исследований, а также наметить дальнейшие перспективы изысканий в данном направлении.

Изложение основного материала исследования с полным обоснованием полученных научных результатов. В состав созданного нами корпуса вошли англоязычные аннотации 7160 научных статей, опубликованных в 2016 году в ведущих мировых периодических изданиях по экономике, индексируемых в международной рефе-110

ративной базе данных Scopus и имеющих лидирующие позиции в рейтинге CiteScore. В выборку включено в общей сложности 125 наименований изданий, охватывающих широкий спектр экономических дисциплин: от Quarterly Journal of Economics издательства «Оксфорд юниверсити пресс» и публикуемого Американской экономической ассоциацией Journal of Economic Literature до Journal of Macroeconomics издательства «Эльзевир» и Annals of Public and Cooperative Economics, публикуемого «Уайли-Блэквелл». Общий объем корпуса составил 1002341 словоупотребление.

Обработка корпуса производилась с помощью программ AntConc 3.4.4w и TagAnt 1.2.0 с последующей ручной корректировкой и включала в себя токенизацию, лемматизацию, частеречную разметку и ранжирование лексем по суммарной частоте употреблений входящих в них словоформ. В результате обработки корпуса была извлечена первая тысяча высокочастотных лексем. Список этих лексем в сокращенном виде (первые 200 слов) приведен ниже.

Отметим некоторые нюансы процедуры обработки корпуса, которые в той или иной мере могли повлиять на результаты нашего исследования.

Токенизация и лемматизация корпуса осуществлялись с использованием такой предусмотренной в настройках программы AntConc 3.4.4w опции, как привязывание к токенам всех встречающихся в тексте дефисов, что позволяет рассматривать любое пишущееся через дефис слово как один токен. Неиспользование данной опции повлекло бы за собой ряд искажений, связанных с тем, что каждое слово с написанным через дефис префиксом, например, re-use или pre-arrange, рассматривалось бы программой как два отдельных слова, в результате чего префиксы и корни таких слов стали бы учитываться как самостоятельные слова, что неприемлемо. Сложность заключается в том, что, поскольку в английском языке в ряде случаев допускается факультативное использование дефиса, в рассматриваемых аннотациях встречаются варианты одних и тех же слов, написанных то через дефис, то слитно, например, socioeconomic/socio-economic, wellbeing/well-being и др. Отбирая тысячу высокочастотных слов, мы в режиме ручной корректировки учитывали такого рода случаи как варианты одной лексемы. Без дополнительной корректировки программа рассматривала бы каждый такой вариант как отдельную лексему, в результате чего этих и еще некоторых подобных лексем не оказалось бы в итоговом списке, поскольку отдельные их варианты, не приведенные к общей лексеме, не преодолели бы порог, отделяющий первую тысячу слов от последующих, менее частотных.

Более трудноразрешимую проблему представляют случаи, когда написание через дефис допускается как вариант раздельного написания. Например, упоминая страны с высоким уровнем дохода, авторы одних аннотаций отдают предпочтение написанию через дефис (high-income countries), авторы других - раздельному написанию (high income countries). Обрабатывая тексты, программа отдельно фиксирует лексему high-income (она встретилась в нашем корпусе 32 раза), а раздельно написанные слова high и income (в составе словосочетания они употреблены в рассматриваемых аннотациях 11 раз) воспринимает как очередные словоупотребления лексем high и income, никак не связывая их с лексемой high-income. И хотя в этом и большинстве аналогичных случаев частотность написанных через дефис слов слишком мала, чтобы повлиять на итоговый список высокочастотных лексем, наличие вариантов раздельного написания и написания через дефис все же следует признать в качестве возможной погрешности данного исследования.

Поскольку аннотации для нашего корпуса отбирались из широкого спектра научных журналов, издающихся в Соединенных Штатах Америки, Великобритании и других странах мира, в них представлены характерные как Baltic Humanitarian Journal. 2018. Т. 7. № 1

филологические науки

Миколайчик Маргарита Владимировна ВЫСОКОЧАСТОТНАЯ ЛЕКСИКА ...

для британского, так и для американского вариантов английского языка варианты таких лексем, как analyse/ analyze, favour/favour, organisation/organization и им подобных. Например, слово favo(u)r 124 раза встречается у нас в различных формах в американском варианте (favor, favors, favored, favoring), 39 раз - в британском (favour, favours, favoured, favouring). Чтобы не упустить какие бы то ни было из таких лексем по причине их орфографической вариативности, в прилагаемый к программе AntConc 3.4.4w список лемм были внесены соответствующие коррективы, позволившие автоматически суммировать случаи употребления всех словоформ каждой такой лексемы в британском и американском вариантах.

Все случаи омонимии, в том числе омоформы, разграничивались. Эта работа проводилась для первой тысячи наиболее частотных лемм преимущественно вручную с привлечением автоматической разметки корпуса, выполненной программой TagAnt 1.2.0. Например, лемма present, общее количество словоупотреблений по которой по результатам автоматической лемматиза-ции в нашем корпусе составило 826, была разбита на две лексемы: глагольную лексему со значением «представлять» (609 словоупотреблений) и именную лексему со значениями «настоящий, нынешний» и «настоящее время» (217 словоупотреблений). Особую сложность представляли формы глаголов, оканчивающиеся на -ing и -ed, поскольку их в ряде случаев нужно было вручную отделять от соответствующих существительных и прилагательных. Например, от суммарного числа словоупотреблений лексемы account были отделены все словоупотребления формы accounting в значении существительного «бухгалтерия».

Первая тысяча высокочастотных лексем из нашего корпуса, на которую приходится 816212 словоупотреблений из 1002341 (т.е. около 81%), представлена ниже в сокращенном виде (первые 200 слов). Частотность каждой лексемы указана в скобках в пересчете на 1 миллион словоупотреблений: the (64060), of (39957), and (31211), in (25269), be (25235), a (25220), to (24287), that (14724), we (11405), this (10560), for (10558), on (9605), with (7235), by (6280), model (5689), as (5497), have (5413), use (5333), from (4653), effect (4197), much (3806), result (3515), market (3368), price (3289), paper (3244), find (3118), can (3087), study (3016), which (3013), policy (2999), increase (2964), between (2842), data (2784), show (2781), country (2694), our (2630), their (2603), not (2598), high (2460), firm (2443), it (2381), or (2313), cost (2267), economic (2197), rate (2103), also (2090), at (2039), than (2033), estimate (2032), when (1999), impact (1963), but (1877), change (1865), provide (1754), both (1673), time (1669), growth (1631), level (1620), may (1619), analysis (1611), risk (1521), they (1507), do (1497), two (1497), other (1473), large (1449), develop (1446), evidence (1438), new (1436), suggest (1404), little (1402), financial (1389), such (1370), over (1367), how (1363), low (1356), different (1343), economy (1332), information (1309), trade (1299), examine (1293), base (1267), approach (1249), measure (1247), I (1239), income (1237), while (1237), investment (1232), value (1224), its (1210), one (1201), capital (1196), test (1192), tax (1186), labo(u)r (1147), empirical (1124), reduce (1117), state (1112), affect (1109), period (1101), system (1095), will (1093), factor (1086), well (1084), however (1080), good (1078), many (1065), social (1064), into (1059), shock (1052), there (1046), about (1040), method (1039), individual (1033), first (1030), public (1029), demand (1027), performance (1024), development (1023), analyse/analyze (1019), if (1012), investigate (1002), finding (1002), under (1001), supply (995), through (991), production (990), decision (983), only (980), sector (973), important (972), household (967), significant (967), equilibrium (960), research (960), literature (956), across (948), relationship (932), consider (926), all (921), government (913), role (913), some (910), benefit (905), process (896), group (891), include (891), optimal (888), propose (888),

lead (882), behavio(u)r (874), where (874), quality (871), account (869), service (867), return (856), product (852), set (843), control (834), variable (828), case (824), article (819), year (819), productivity (811), whether (804), support (803), energy (801), among (797), wage (796), make (791), framework (791), difference (784), volatility (783), identify (779), choice (778), condition (778), positive (777), bank (776), welfare (771), consumption (768), environmental (764), share (762), during (760), distribution (758), compare (755), theory (753), problem (745), program(me) (742), strategy (741), number (734), term (734), outcome (732), small (731), innovation (728), no (718), work (716), allow (713), average (711), improve (706), worker (701).

Самостоятельную ценность для преподавателей, разрабатывающих учебно-методические пособия по аннотированию, а также для обучающихся и ученых, озадаченных необходимостью написания аннотаций к собственным статьям, помимо общего списка высокочастотной лексики, могут представлять частные списки наиболее употребительных существительных, глаголов, прилагательных и др. В связи с этим был проведен частеречный анализ первой тысячи лексем из нашего корпуса. Для многозначных лексем, употребленных в корпусе в значениях двух и более частей речи, производился приблизительный подсчет количества словоупотреблений в каждом частеречном значении. Анализ показал, что наибольшее число словоупотреблений, как и ожидалось, приходится на служебную лексику (36,39%). Среди знаменательных частей речи в англоязычной аннотации по экономике лидируют существительные (30,32% словоупотреблений), за которыми с большим отрывом следуют глаголы (14,95%) и прилагательные (9,27%). На местоимения приходится 5,41% словоупотреблений, на наречия и числительные - 3,22% и 0,44% соответственно. Для выяснения вопроса о том, является ли такое частеречное соотношение специфическим для аннотации как жанра, было бы небезынтересно провести аналогичное исследование на материале полнотекстовых научных статей по экономике.

По результатам частеречного анализа в число наиболее высокочастотных существительных вошли (в порядке убывания частотности): model, effect, market, paper, result, policy, price, data, country, firm, cost, rate, study, impact, time, growth, level, analysis, change, risk, evidence, economy, information, income, investment, approach, increase, capital, tax, value, trade, labo(u)r, period, system, factor, shock, method, performance, development, state, demand, finding, production, decision, sector, household, equilibrium, literature, supply.

Наиболее употребительными прилагательными в аннотациях научных статей по экономике оказались: high, economic, large, new, financial, low, different, such, other, empirical, social, public, important, significant, many, optimal, some, positive, environmental, small, all, local, dynamic, negative, no, global, strong, great, monetary, real, relative, international, first, private, likely, consistent, good, recent, political, main, individual, fiscal, general, each, future, key, standard, current, average.

Особый интерес представляло выделение наиболее употребительных глаголов, поскольку их можно было сопоставить со списком высокочастотных глаголов, полученным Л. А. Герасимовой на материале аннотаций научных статей по нанотехнологиям [24]. В наш список вошли: be, have, use, associate, find, can, show, increase, provide, may, do, develop, suggest, estimate, examine, base, reduce, affect, will, analyse/analyse, investigate, study, consider, include, propose, lead, make, identify, compare, allow, improve, apply, explain, take, indicate, exist, present, give, generate, observe, explore, shall, account, focus, depend, become, discuss, determine, relate. Сопоставление нашего списка со списком Л. А. Герасимовой показало, что они совпадают только на 39% (общие лексемы выделены в приведенном выше списке жирным шрифтом). При этом некоторые из высокочастотных глаголов из

Балтийский гуманитарный журнал. 2018. Т. 7. № 1

111

Mikolaychik Margarita Vladimirovna HIGH-FREQUENCY VOCABULARY ..

philological sciences

списка Л. А. Герасимовой оказались за пределами первой тысячи высокочастотных лексем из нашего корпуса: detect (в нашем корпусе только 86 словоупотреблений на миллион), carry out (69), outline (53), verify (50), optimise (49), discover (29), prepare (16), equip (10). Такой результат может быть обусловлен спецификой подъязыка на-нотехнологий, однако, учитывая малую репрезентативность корпуса Л. А. Герасимовой (всего 30 аннотаций), является, конечно, лишь предварительным, указывающим на перспективность полномасштабного исследования на материале более репрезентативного корпуса аннотаций по нанотехнологиям.

Выводы исследования и перспективы дальнейших изысканий данного направления. По итогам представленного здесь корпусного исследования выделен список из 1000 наиболее употребительных лексем англоязычной аннотации современной научной статьи по экономике. Дополнительно приведены списки высокочастотных существительных, глаголов и прилагательных. Списки могут использоваться студентами, магистрантами, аспирантами и учеными-экономистами при составлении аннотаций к собственным научным статьям, а также преподавателями английского языка при разработке учебно-методических пособий по аннотированию и лексических минимумов для данного направления подготовки. Проведение дополнительного исследования позволило бы расширить список наиболее употребительной лексики путем включения в него высокочастотных словосочетаний. Представляется перспективным создание подобных списков на материале других английских подъязыков. Сопоставление таких списков позволило бы выделить общую для англоязычной аннотации высокочастотную лексику, что внесло бы определенный вклад в изучение аннотации как жанра научного дискурса.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Кириллова О.В. Редакционная подготовка научных журналов по международным стандартам. Рекомендации эксперта БД Scopus. М., 2013. Ч. 1. 90 с.

2. Андросова С.В. Проблемные аспекты формирования навыков создания англоязычного научного текста российскими студентами и аспирантами // Теоретическая и прикладная лингвистика. 2016. № 2 (1). С. 5-17.

3. Захаров В.П., Богданова С.Ю. Корпусная лингвистика: учебник для студентов направления «Лингвистика». Иркутск: ИГЛУ, 2011. 169 с.

4. Копотев М. Введение в корпусную лингвистику: учебное пособие для студентов филологических и лингвистических специальностей университетов. Прага: Animedia, 2014. 195 c.

5. Алексеев П.М. Частотный словарь английского подъязыка электроники // Статистика речи: сборник научных статей. Л.: Наука, 1968. С. 151-161.

6. Алексеев П.М. Частотные словари: учебное пособие. СПб.: Издательство Санкт-Петербургского государственного университета. 2001. 156 с.

7. Частотный англо-русский словарь. Подъязык истории / авт.-сост. В.Н. Безбородова, О.А. Острикова. Л.: Издательство Ленинградского университета, 1984. 134 с.

8. Частотный англо-русский словарь. Подъязык философии / авт.-сост. Е.Ф. Елизарова, Л.К. Чернецовская. Л.: Издательство Ленинградского университета, 1985. 96 с.

9. Бронникова Д.Л. Частотный словарь-минимум английского подъязыка альтернативного топлива. М: Общество дружбы и развития сотрудничества с зарубежными странами. 2009. 207 с.

10. Милованова И.В. Английский язык: терминологический словарь по лесному делу и ландшафтной архитектуре. Воронеж: Воронежская государственная лесотехническая академия. 2014. 180 с.

11. Милованова И.В. Особенности составления терминологических частотных словарей и их роль в изучении иностранного языка в неязыковом вузе //

Психолингвистика и лексикография: сборник научных трудов / науч. ред. А.В. Рудакова. Воронеж: Истоки. 2015. Вып. 2. С. 23-30.

12. Щапова И.А. Частотный англо-русский словарь-минимум по оптоэлектронике и лазерной технике. М.: Флинта, 2011. 288 с.

13. Wang J., Liang S.-I., Ge G. Establishment of a medical academic word list // English for Specific Purposes. 2008. Vol. 27. Iss. 4. P. 442-458.

14. Hsu W. Bridging the vocabulary gap for EFL medical undergraduates: The establishment of a medical word list // Language Teaching Research. 2013. Vol. 17. Iss. 4. P. 454484.

15. Lei L., Liu D. A new medical academic word list: A corpus-based study with enhanced methodology // Journal of English for Academic Purposes. 2016. Vol. 22. P. 42-53.

16. Yang M.-N. A nursing academic word list // English for Specific Purposes. 2015. Vol. 37. P. 27-38.

17. Martinez I.A., Beck S.C., Panza C.B. Academic vocabulary in agriculture research articles: A corpus-based study // English for Specific Purposes. 2009. Vol. 28. Iss. 3. P. 183-198.

18. Khani R., Tazik K. Towards the development of an academic word list for applied linguistics research articles // RELC Journal. 2013. Vol. 44. Iss. 2. P. 209-232.

19. Valipouri L., Nassaji H. A corpus-based study of academic vocabulary in chemistry research articles // Journal of English for Academic Purposes. 2013. Vol. 12. Iss. 4. P. 248-263.

20. Liu J., Han L. A corpus-based environmental academic word list building and its validity test // English for Specific Purposes. 2015. Vol. 39. P. 1-11.

21. Англо-русский экономико-статистический (частотный) словарь / сост. В.В. Морозенко. М.: Статистика, 1974. 224 с.

22. Частотный англо-русский словарь. Подъязык экономики / авт.-сост. А.Д. Кадиева, Н.Л. Маркова. Л.: Издательство Ленинградского университета, 1986. 126 с.

23. Лычагин М.В., Лычагин А.М., Бекарева С.В., Шевцов А.С. Опыт создания частотного словаря современной английской экономической лексики // Вестник НГУ. Серия: Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2006. № 1. С. 103-106.

24. Герасимова Л.А. Анализ частотных глаголов в аннотациях англоязычной научной статьи // Молодой ученый. 2016. № 8. С. 1097-1100.

Статья поступила в редакцию 24.01.2018

Статья принята к публикации 27.03.2018

112

Baltic Humanitarian Journal. 2018. Т. 7. № 1