Построение модели терминологических полей на примере терминополя «Повреждения таза»
- Страницы / Pages
- 5-25
Аннотация
Во второй статье, продолжающей серию публикаций, посвященных теме моделирования терминополей, рассматривается практическое применение метода моделирования терминополей, разработанного автором ранее, к конкретной терминосистеме, что позволяет проверить эффективность работы данного метода. В качестве объекта исследования выбрано терминополе «Повреждения таза» по причине малой степени проработанности его состава и структуры в тематической литературе. Выявлены некоторые его особенности, учитываемые при создании модели. Построение модели терминополя «Повреждения таза» осуществлялось в три этапа, что обусловлено общим строением данного поля, позволяющим разделить его на три лексико-семантические группы терминов. Все три этапа моделирования идентичны: согласно разработанному ранее методу первым шагом является описание лексической базы каждой лексико-семантической группы с применением тезаурусного подхода. Второй шаг — описание структуры каждой лексико-семантической группы при помощи элементов, упорядочивающих ее лексический состав; эти элементы выделяются на основе дифференциальных сем, выявленных путем применения метода компонентного анализа. Третьим шагом является графическая репрезентация каждой лексико-семантической группы в виде древовидного графа, состоящего из элементов двух видов — терминов и структурирующих их единиц. На последнем этапе все три графа объединяются в единую модель терминополя «Повреждения таза». Такое представление терминополя позволяет в перспективе создать компьютерную модель терминосистемы для оценки знаний учащихся.
Abstract
This paper is the second one in the series of three papers dealing the modeling of terminological fields. The present paper deals with the practical application of the author’s method for modeling terminological fields (developed in the previous paper) to a particular terminological system to prove its efficiency. The “Pelvis injuries” terminological field is picked as an object of modeling because both its lexical content and structure are poorly conceived in many subject-related textbooks. As the result of analysis of this terminological field, some of its characteristic features are revealed; they are taken into consideration during the process of modeling the field. The model of the “Pelvis injuries” terminological field is built in three stages because the field consists of three lexical-semantic groups of terms. All three stages of modeling are identical: according to the previously developed method, the first step gives the description of the lexical base of each lexico-semantic group using the thesaurus approach. The second step describes the structure of each lexico-semantic group with the help of elements ordering its lexical composition; these elements are distinguished on the basis of differential semes identified by applying the method of component analysis. The third step is a graphical representation of each lexico-semantic group in the form of a tree-like graph consisting of elements of two types — terms and units structuring them. As a result, we get three graphs representing each of the three lexical-semantic groups. After merging the three graphs in one, the model of the “Pelvis injuries” terminological field is built. Representing the field in such a way allows it to create its computer model for further evaluation of students’ professional knowledge.
Список литературы
1. Абдурахманова А. З. Терминология строительства как объект тезаурусного моделирования // Ученые записки Крымского федерального университета им. В. И. Вернадского. Филологические науки. 2016. Т. 2 (68), № 2, ч. 1. С. 17—23.
2. Башарина А. К. Понятие «семантическое поле» // Вестник Якутского государственного университета. 2007. Т. 4, № 1. С. 93—96.
3. Белоусов К. И., Мишланова С. Л., Заседателева М. Г. Тезаурусное моделирование предметной области «Компетентностный подход»: дизайн исследования и программная реализация на платформе ИС «Семограф» // Инновационные проекты и программы в образовании. 2013. № 4. С. 3—10.
4. Быкова С. Е. Терминология как объект тезаурусного моделирования // Вестник Южно-Уральского государственного университета. 2012. № 25. С. 45—49.
5. Ведерникова Ю. В. Тезаурусный подход к моделированию английской когнитивно-лингвистической терминологии на примере терминополя Blendingtheory (теория блендинга) // Филологические науки. Вопросы теории и практики. 2015. № 12 (54). С. 47—50.
6. Гаврилова Н. В. Принципы построения терминосистем французской и английской деловой терминологии «Международной экономики» в тезаурусном аспекте // Вестник Тамбовского университета. 2009. № 7 (75). С. 264—267.
7. Горбунов Е. Ю. Лингвистический потенциал тезаурусного моделирования как инновационная образовательная технология // Теория и практика приоритетных научных исследований : сб. науч. тр. по матер. III междунар. науч.-практ. конф. Смоленск, 2018. С. 170—173.
8. Горбунов Е. Ю. Семиотико-синергетические принципы тезаурусного моделирования семантического поля термина Lexicology ‘Лексикология’ // Вестник Чувашского государственного педагогического университета им. И. Я. Яковлева. 2015. № 2 (86). С. 46—53.
9. Горбунов Е. Ю. Технология тезаурусного моделирования английских лингвистических терминов // Актуальные проблемы теоретической и прикладной лингвистики и оптимизация преподавания иностранных языков. К 80-летию профессора Л. И. Корниловой : сб. матер. Тольятти, 2018. С. 169—176.
10. Гулыга Е. В., Шендельс Е. И. О компонентном анализе значимых единиц языка // Принципы и методы семантических исследований. М., 1976. С. 291—314.
11. Доржеева О. А. Тезаурусное моделирование терминологии строительства // Вестник Челябинского государственного университета. 2013. № 31 (322). С. 85—87.
12. Журавлев А. П. Разработка метода моделирования состава и структуры терминополя в общем и терминополя «Повреждения таза» в частности // Вестник Челябинского государственного университета. 2020. № 3 (437). С. 56—65.
13. Жучкова И. И. Преимущества компьютерной реализации гипертекстового тезауруса английских терминов по лингвистике текста // Текст: филологический, социокультурный, региональный и методический аспекты : матер. V междунар. науч. конф. Тольятти, 2015. С. 232—238.
14. Жучкова И. И. Тезаурусное моделирование английской спортивной терминологии (на примере семантического поля «football» (футбол)) // Вестник Чувашского государственного педагогического университета им. И. Я. Яковлева. 2021. № 3 (112). С. 25—30.
15. Зайцева Н. Ю., Абдуллина А. Ф. Тезаурусный подход к моделированию терминополя предметной области «Фламенко» на материале испанского языка // Вестник Череповецкого государственного университета. 2018. № 2. С. 77—84.
16. Зербалиева Н. Ф., Магомедова Х. М., Раджабова Г. С. Компонентный анализ лексических значений качественных прилагательных // Страны. Языки. Культура : сб. матер. IХ междунар. науч.-практ. конф. Махачкала, 2018. С. 79—82.
17. Коршунова С. О. Тезаурус как способ систематизации юридической терминологии // Проблемы современного российского законодательства : матер. IV Всерос. науч.-практ. конф. Иркутск, 2015. С. 56—59.
18. Краснов А. Н. Психолого-педагогические основы технологии открытого тестирования. Самара, 2005.
19. Кузнецов А. М. От компонентного анализа к компонентному синтезу. М., 1986.
20. Мингазетдинова Р. Ф. Компонентный анализ субстантивов со значением «Устная речь» на материале английского языка // Современные проблемы науки и образования. 2015. № 1—2. С. 185—192.
21. Сидешова З. Г. Роль компонентного анализа в раскрытии лексико-семантического поля «Степь» // Филологические науки. Вопросы теории и практики. 2017. № 9 (75), ч. 1. C. 169—171.
22. Стадульская Н. А. Компонентный анализ значения слова как способ выявления содержания концепта // Вестник Челябинского государственного университета. 2012. № 32 (286). С. 112—117.
23. Стернин И. А. Лексическое значение слова в речи. Воронеж, 1985.
24. Шеина И. М. Лексико-семантическое поле как универсальный способ организации языкового опыта // Вестник Московского государственного областного университета. Сер. Русская филология. 2010. № 2. С. 69—72.