2.5. Задания для самостоятельной работы

Задание  № 1.Перевести (дешифровать) с санскрита небольшой текст. (Факультативно: решить задачи на определение периода дивергенции и коэффициента сохранности лексики)

Задание  № 2.Построить классификацию какой-либо части местоимений русского языка (например, только изменяемых местоимений, только неизменяемых, только субстантивного типа и т. п.) на основе теоретико-множественного подхода – разбиения множества на непересекающиеся подмножества (классы).При затруднениях в выполнении данного задания для построения классификации можно вместо местоимений взять любую часть речи русского языка.

Задание № 3. Выполнить лабораторную работу № 1 по статистическому исследованию рекламных текстов, представленных в Национальном корпусе русского языка.

Задание № 4.Выполнить лабораторную работу № 2 по статистическому анализу современного газетного текста.

Задание № 5.Выполнить лабораторную работу № 3 по контент-анализу литературного текста.

III. Формы контроля и требования к зачёту по дисциплине

3.1. Текущий и итоговый контроль усвоения знаний

Текущий контроль усвоения теоретической и практической части курса осуществляется во время лекций, индивидуальных консультаций, практических и семинарских занятий и включает в себя проверку самостоятельных работ, 2-х лабораторных работ – по статистическому анализу газетных текстов и контент-анализу литературного текста, и дискуссии по предложенным темам.

Итоговой формой контроля является зачёт. К зачётному собеседованию допускаются студенты, успешно выполнившие самостоятельные и лабораторные работы, активно участвовавшие в дискуссиях по предложенным темам. На зачёте студенты защищают выполненные работы, анализируют выполненное на предпоследнем занятии практическое задание (образец приведен ниже в рекомендациях по выполнению практического зачётного задания) и отвечают на вопросы по пройденному материалу.

3.2. Вопросы к зачёту

Структура ответа на вопрос:

– место рассматриваемой проблемы в структуре триады «действительность – сознание/мышление – язык/речь», в том числе подробно – в структуре лингвистического знания;

– значение и актуальность рассматриваемой проблемы;

– определение основных понятий, основная гипотеза рассматриваемой проблемы;

– аргументы; примеры.

1. Языкознание и естественные науки (взаимовлияние, заимствование методов исследования).

2. Математика и языкознание. Различия лингвистического и математического знака.

3. Математическая экспликация. Количественные методы в языкознании.

4. Математическая лингвистика (комбинаторная и квантитативная лингвистика).

5. Сравнение методов описательной, теоретической и прикладной лингвистики.

6. Формализация и моделирование в лингвистике. Модель, оригинал, структурная модель.

7. Некоторые типы моделей теоретической лингвистики. Математические модели в лингвистике.

8. Основные области приложения структурно-вероятностной модели языка.

9. Возможности использования структурно-вероятностной модели языка в теории и методике преподавания языков, в теории и практике перевода.

10. Авторизация/атрибуция текста как приложение структурно-вероятностной модели языка.

11. Компьютерное моделирование языка и речи как приложение структурно-вероятностной модели языка.

12. Субъективное, статистическое и классическое определение вероятности. Статистический подход к исследованию языковых структур.

13. Основания и условия вероятностно-статистического изучения языка и речи.

14. Основы построения лингвостатистических моделей. Минимально-необходимые лингвисту статистические инструменты.

15. Методика статистического эксперимента. Генеральная лингвистическая совокупность, выборочный метод.

16. Методика создания выборочной лингвистической совокупности. Требования к ней.

17. Репрезентативность; приемы, обеспечивающие надежную репрезентативность тематических выборок.

18. Определение минимально достаточного объема выборки в грамматических, фонетико-фонологических и лексикологических исследованиях.

19. Относительная ошибка и надежность в лингвистических исследованиях.

20. Корпусная лингвистика как важнейший этап решения задачи автоматизированного построения лингвостатистических моделей.

21. Корпусная лингвистика. Требования к корпусу текстов как к выборочной лингвистической совокупности, отражающей проблемную область.

22. Опыт разработки корпусов текстов. Фундаментальные корпусы (США, Великобритания, Германия, Франция, Россия). Электронные корпуса текстов. Национальный корпус русского языка.

23. Методика контент-анализа и примеры её применения.

24. Сущность контент-анализа. Концептуальная переменная.

25. Этапы подготовки и проведения контент-анализа. Варианты контент-анализа.

26. Факторы контроля качества контент-анализа.

27. Частотный словарь как вероятностно-статистическая модель языка.

Дополнительно:

1. Современная глоттохронология. Лексикостатистика.

2. Основные постулаты глоттохронологии, их недостатки, необходимость пересмотра некоторых из них.

3. Компьютерное моделирование (на примере машинного перевода). Виды перевода.