к какой области знаний относится аббревиатура call

К какой области знаний относится аббревиатура call

Смотреть что такое «CALL» в других словарях:

call — call … Dictionnaire des rimes

Call — (k[add]l), v. t. [imp. & p. p. (k[add]ld); p. pr. & vb. n. ] [OE. callen, AS. ceallian; akin to Icel. & Sw. kalla, Dan. kalde, D. kallen to talk, prate, OHG. kall[=o]n to call; cf. Gr. ghry ein to speak, sing, Skr. gar to praise … The Collaborative International Dictionary of English

call — 1 vt 1: to announce or recite loudly call ed the civil trial list 2: to admit (a person) as a barrister was call ed to the bar 3: to demand payment of esp. by formal notice call … Law dictionary

Call on Me — «Call on Me» … Википедия

Call — Call, n. 1. The act of calling; usually with the voice, but often otherwise, as by signs, the sound of some instrument, or by writing; a summons; an entreaty; an invitation; as, a call for help; the bugle s call. Call of the trumpet. Shak. [1913… … The Collaborative International Dictionary of English

call — ► VERB 1) cry out to (someone) in order to summon them or attract their attention. 2) telephone. 3) (of a bird or animal) make its characteristic cry. 4) pay a brief visit. 5) give a specified name or description to. 6) fix a date or time for (a… … English terms dictionary

Call — may refer to: NOTOC Technology* Call (telecommunications) * Telephone call * Computer assisted language learning, a concept in language education * System call, the mechanism used by an application program to request service from the operating… … Wikipedia

Call Me — may refer to:Albums* Call Me (album), 1973 album by American soul singer Al Greenongs* Call Me (Aretha Franklin song), 1970 single by American soul singer Aretha Franklin * Call Me (Blondie song), 1980 single, theme from American Gigolo * Call Me … Wikipedia

Call — bezeichnet: Call (Tennis), eine Option für die Spieler in einem Tennis Match Call Option, einen Börsenbegriff Call (Band), deutsch österreichische Band das Mitbieten auf einen gegnerischen Einsatz beim Poker Spiel, siehe Setzverhalten Call (North … Deutsch Wikipedia

Call — Call, v. i. 1. To speak in loud voice; to cry out; to address by name; sometimes with to. [1913 Webster] You must call to the nurse. Shak. [1913 Webster] The angel of God called to Hagar. Gen. xxi. 17. [1913 Webster] 2. To make a demand,… … The Collaborative International Dictionary of English

Источник

К какой области знаний или производства относятся. ГДЗ. Упр. 162, Русский язык, 10-11 класс, Власенков А.И., Рыбченкова Л.М.

К какой области знаний или производства относятся незнакомые или малознакомые для вас термины и что они обозначают? При затруднениях обращайтесь к словарю иностранных слов. Обозначьте части слова.

Аэр..танк, сейсм..грамма, вид..отелефон, герм..перчат­ка, к..рдиоскоп, стер..оэкран, сел..нограф, авт..п..ртрет, агр..химия, акв..рель, би..сфера, ге..дезия, пол..фония, рад..оканал, сейсм..логия, селен..графия, супер..бложка, ультр..звук, стере..скоп, фон..метр, экслибрис.

162 Аэротанк, сейсмограмма (запись на бумажной ленте с помощью сейсмографа колебаний земной поверхности; лента с такой записью), бароап­ парат (аппарат для измерения давления), видеотелефон, гермоперчатка (гер­ метическая, т.е. не проницаемая для газов и жидкостей перчатка), кардиоскоп (прибор для визуального наблюдения за деятельностью сердца), стереоэкран, селенограф, автопортрет (портрет художника, выполненный им самим), агро­ химия (научная дисциплина, изучающая химические процессы в почве и рас­ тениях, способы повышения плодородия почвы и повышения урожайности сельскохозяйственных культур путем использования удобрений и других средств), акварель (художественные краски, легко разводимые водой), био­ сфера (область распространения жизни, охватывающая нижнюю часть атмо­ сферы, гидросферу и верхнюю часть литосферы), геодезия (наука о формах и размерах Земли с ее природными условиями, распределение на ней населе­ ния, экономических ресурсов), полифония (Разновидность многоголосия, ос­ нованная на одновременном гармоническом сочетании ряда самостоятельных мелодий), радиоканал, сейсмология (раздел геофизики, изучающий колебания земной поверхности), суперобложка (бумажная обложка поверх переплета книги), ультразвук (не слышимые человеком упругие волны, частоты кото­ рых превышают 20 кГц), стереоскоп (оптический прибор, в котором два пло­ ских изображения предмета сливаются в одно объемное изображение), фоно­ метр, экслибрис (на книге: художественно выполненный ярлычок с обозначе­ ние владельца или знак, виньетка с таким изображением).

Источник

39 аббревиатур на английском для начинающих маркетологов и сеошников

Практически все термины, которые используют специалисты в маркетинге и смежных сферах, крепко привязаны к английскому языку. Поэтому уже на этапе обучения профессии нужно их изучать.

По нашему опыту сложнее всего запоминать аббревиатуры — на них тратится чуть ли не вдвое больше энергии. Ведь нужно сначала выучить расшифровку, а после — сам перевод. Поэтому собрали наиболее распространенные акронимы в одной статье.

Мы решили немного упростить задачу новичкам в профессии. Надеемся, что этот словарь будет полезен для начинающих и Junior сеошников и маркетологов.

Важно! Мы знаем, что многие аббревиатуры используются в оригинальном виде, на английском. Но сложность для новичка в том, что они все довольно похожи. Поэтому есть риск запомнить неправильно. Мы считаем, что оптимальный способ выучить их — сначала понять расшифровку и перевод, а затем вникать в смысл и нюансы.

AMA — Ask Me Anything — досл. «Спрашивайте меня о чем угодно»

Страница на сайте, где пользователи могут анонимно задавать бренду или инфлюенсеру вопросы. Один из вариантов страницы Q&A (Вопросы и ответы). Также AMA-посты можно запускать в соцсетях с помощью специальных инструментов и приложений для анонимных опросов.

B2B — Business to Business — досл. «Бизнес для бизнеса»

Продажи для бизнеса. Тип работы предприятия, когда его клиентами и покупателями являются другие предприятия, компании или организации.

B2C — Business to Consumer — досл. «Бизнес для потребителя»

Маркетинговая деятельность, цель которой — продать товар или услугу конечному потребителю. Стратегия продаж B2C отличается более коротким циклом продаж, эмоциональным принятием решений о покупке и менее тесными взаимоотношениями продавца и покупателя, чем в B2B.

CMS — Content Management System — Система управления контентом

Программное обеспечение на базе скриптов, которое позволяет управлять содержимым онлайн-ресурса, менять его, просматривать и контролировать. Наиболее популярные CMS сегодня: WordPress, Joomla, Drupal, MODx, 1С Битрикс.

CPC — Cost Per Click — Цена за клик

Стандартная рекламная модель, в которой оплата считается за каждый клик по рекламе и переход на сайт или страницу рекламодателя.

CPC = (Затраты на рекламу): (Количество переходов)

Пример. Вы разместили рекламный баннер на каком-нибудь сайте и получили 120 переходов. Вы заплатили за рекламу: 800 рублей. Применив формулу, мы имеем CPC = 6,6 руб. за переход.

CPL — Cost Per Lead — Стоимость получения потенциального клиента (лида)

Стандартная рекламная модель, в которой оплата считается за каждого привлеченного лида. Лид — это потенциальный клиент, который среагировал на объявление и оставил свои контактные данные. Показатель CPL чаще всего используют b2b-компании, которым нужно оценить эффективность рекламных кампаний.

CPL = (Затраты на рекламу): (Количество оформленных лидов)

Пример. Вы разместили баннер на сайте, и получили 3 заявки. На рекламу вы потратили 1200 руб. Применив формулу, мы получаем CPL = 400 руб. за лид.

CPM — Cost per Mile — Цена за тысячу показов

Стандартная рекламная модель, в которой оплата считается за каждую тысячу показов объявления. С помощью этой модели можно за сравнительно небольшой бюджет показать объявление как можно большему числу людей.

CPM = (Затраты на рекламу) х 1000: (Количество показов объявления)

Пример. Вы разместили рекламу на сайте, и она была показана 2000 раз. На рекламу вы потратили 1500 руб. Применив формулу, мы получаем CPM = 750 руб. за тысячу показов.

CR — Conversion Rate — Коэффициент конверсий

Коэффициент, который показывает, сколько конверсий пришлось на 1000 посетителей. Рассчитывается в процентах.

CR = (Количество конверсий): (Количество посетителей) х 100%

Пример. На сайт пришло 1000 посетителей. Из них заявки на покупку товара оставили 45. Применив формулу, получаем CR = 4,5%.

CRM — Customer Relationship Management — Управление отношениями с клиентами

Это система, которая при помощи автоматизации процессов помогает эффективнее выстраивать диалог с покупателем, не допускать ошибок в работе и в итоге продавать ему больше. В CRM ведется полная запись всех коммуникаций с каждым клиентом.

Здесь можно прослушать звонки, посмотреть историю покупок, создать документы по шаблону, написать e-mail или sms, поставить задачу. В общем, необходимый инструмент для компаний, которые хотят продавать системно, а не как попало.

CRO — Conversion Rate Optimization — Оптимизация конверсии

Комплекс действий, направленных на увеличение конверсии сайта. То есть, одна из основных функций маркетолога и сеошника.

Обычно в CRO входят улучшение интерфейса покупки, создание представления товара или услуги, анализ и улучшение воронки продаж, оптимизация целевых страниц, A/B тестирование.

CTA — Call to Action — Призыв к действию

Призыв, мотивирующий пользователя к совершению того или иного действия (перейти, заполнить форму, позвонить, купить, узнать и т. д.).

В качестве элемента CTA может выступать кнопка, изображение, форма или даже текст, призывающий к какому-либо действию.

«Зарегистрируйтесь бесплатно» или «Купить сейчас» — классические CTA.

CTR — Click Through Rate — Коэффициент кликабельности

Один из самых важных показателей, по которому оценивают эффективность контекстной рекламы. Ведь именно он влияет на цену клика в Google Adwords и Яндекс Директ. Рассчитывается в процентах.

Чем выше показатель CTR, тем меньше будет показатель CPC.

CTR = (Количество кликов на рекламу): (Количество показов рекламы) х 100%

Пример. Вы запустили рекламу, которую увидело 20000 пользователей. На баннер кликнули 800 людей. Применив формулу, получаем CTR = 4%.

CX — Customer Experience — Клиентский опыт (Опыт потребителя)

Совокупность впечатлений, которые получает клиент при взаимодействии с компанией.

Обычно «опыт потребителя» начинается со знакомства с компанией. Дальше – начало взаимодействия, заказ, оплата, использование товара или услуги, поддержка бренда. На каждом этапе клиент вплотную контактирует с компанией и выносит из всего этого свой уникальный опыт. Все это важные элементы грамотного бренд-менеджмента.

DA — Domain Authority — Авторитетность домена

Одна из ссылочных метрик Google. Это величина, показывающая, как домен (субдомен) будет ранжироваться в поисковых системах.

Измеряется этот прогноз в баллах от 1 до 100 по логарифмической шкале. То есть, увеличить свои показатели в диапазоне от 10 до 20, намного легче, чем от 70 до 80.

DMCA — Digital Millennium Copyright Act — Закон об авторском праве в цифровую эпоху

По сути это основной закон, по которому регулируется защита авторских прав в интернете. Вот полный текст.

DMCA претензия или DMCA Takedown Notice — это жалоба поданная заявителем по факту подозрения в нарушении авторского права. По результатам ее рассмотрения и будет принято решение об удалении конкретной страницы или сайта из индексации.

FOMO — Fear of Missing Out — Страх упущенной выгоды (Синдром упущенной выгоды)

Маркетинговая тактика, которая использует страх пользователя упустить что-нибудь полезное или важное.

Собственно, на нем базируются многие рекламные посылы и лендинги. К инструментам FOMO относят ограничение предложения по времени или количеству, социальное доказательство, комплекты товаров и постпродажи, подарки к покупке, скидки, лимитированные предложения или использование лидеров мнений.

Бесплатный сервис от Google для создания детальной статистики посетителей веб-сайтов. Альфа и омега любого маркетолога и еще целого ряда специалистов.

Один из алгоритмов поискового ранжирования. Наряду с Page Rank.

HITS сначала определяет наиболее релевантные страницы в ответ на поисковый запрос. Далее эти страницы объединяется в так называемый корневой набор. Далее этот набор увеличивается на всех страницы, которые с ним связаны, и некоторыми страницами, ссылающимися на него. Получается базовый набор.

Ранжирование производится только в этом узком подграфе, а не во всей системе.

IO — Insertion Order — Заказ на размещение рекламы

Содержит сведения о планируемой рекламной кампании: название компании-заказчика, даты начала и конца проекта, индивидуальные особенности рекламных материалов (цвет, размер или длительность), CPM (цена за тысячу показов), общую стоимость рекламного продвижения, возможные скидки, а также штрафы и санкции, накладываемые в случае невыполнения обязательств по распространению рекламной информации.

Фактически, принимая IO исполнитель подписывает полноценный договор.

LSI — Latent Semantic Indexing — Латентно-семантический анализ

Это так называемое скрытое семантическое индексирование, т. е. метод индексирования сайтов, при котором поисковые роботы учитывают общий смысл текста, а не насыщенность его ключевыми словами

То есть, это алгоритм, для которого SEO-запросы «пластиковый окна москва недорого купить» не сработают.

NPS — Net Promoter Score — Индекс потребительской лояльности

Сложная схема, которая пытается определить одно: насколько потребители любят бренд.

Ее основа — вопрос, который часто задают в компаниях после обслуживания. «Какова вероятность, что вы посоветуете нашу компанию своему другу или коллеге?». Ответ обычно размещают на шкале от 1 до 10.

Далее вся масса ответов делится на 3 группы: критики (ответили от 1 до 6), нейтралы (ответили 7-8), адвокаты бренда (ответили 9-10). Формула для определения NPS следующая:

NPS = ((Количество адвокатов бренда) — (Количество критиков)): (Количество респондентов) х 100%

К примеру, опрос 100 людей показал, что среди них 20 людей — критики, 45 — нейтралы, а 35 — адвокаты бренда. Применяя формулу, получаем NPS = 15%.

PBN — Private Blog Network — Частная сеть сайтов

Ряд сайтов, которые физическое лицо (или компания) непосредственно контролирует и активно использует их для увеличения профиля бэклинков веб-сайта.

Относится к серому SEO. По факту Google запретил их использование еще в 2014 году. Но отслеживать их наличие довольно непросто, поэтому некоторые компании используют этот инструмент продвижения.

Тем не менее, стратегия рисковая, потому что при обнаружении PBN поисковой системой могут быть наложены санкции.

PPC — Pay Per Click — Плата за клик

Модель оплаты рекламы, в которой рекламодатель платит за клики по рекламному объявлению.

Иногда на русском можно встретить аббревиатуру «ППЦ» — это не ругательство, а калька с PPC.

Алгоритм поискового ранжирования. применяется страницам, связанных гиперссылками, и назначает каждому из них некоторое численное значение, измеряющее его «важность» или «авторитетность» среди остальных документов.

Чем больше ссылок на страницу, тем она «важнее». При этом вес страницы «A» зависит от веса ссылки, которая передается страницей «B». Вот наглядный пример, как это происходит:

QDD — Query Deserves Diversity — досл. «Запрос заслуживает разнообразия»

Алгоритм ранжирования Google, который система использует по неясным или многозначным вопросам. То есть, если пользователь пишет «купить ручку», неясно, какую именно ручку тот имеет в виду: пишущую, дверную, оконную, держатель или что-то еще.

Наличие и функции этого алгоритма не ясны на 100%. Но практика показывает, что при неопределенном запросе в выдачу включаются и пункты, которые не слишком соответствуют стандартному алгоритму.

QDF — Query Deserves Freshness — досл. «Запрос заслуживает свежести»

Алгоритм ранжирования Google, который учитывает не только вес страницы, но и время ее публикации. Свежий контент ранжируется выше, чем устарелый.

Особенности этого алгоритма тоже не изучены. SEO-специалисты могут утверждать о нем только по анализу поисковой выдачи, где свежие материалы зачастую ранжируются выше старых.

ROI — Return on Investment — Коэффициент возврата инвестиций

Он показывает прибыльность или убыточность той или иной инвестиции. ROI необходимо считать практически для каждой инвестиции, в том числе и для отдельных рекламных кампаний.
ROI = (Доходы с клиентов, которые среагировали на рекламу): (Затраты на рекламу)

Пример. Бюджет на рекламную кампанию в июне у вас составил 10000 рублей. С рекламы пришли клиенты, которые сделали покупок на 40000 рублей. Применяя формулу, ROI = 4.

Иногда коэффициент указывают в процентах. То есть, в примере выше он будет 400%.

SEM — Search Engine Marketing — Поисковый маркетинг

Комплекс мер, направленных на повышение позиций сайта в поисковых системах с помощью платной рекламы

Если упрощенно, то SEM = SEO + контекстная реклама.

SC — Supplementary Content — Вспомогательный контент

Так называют любой контент, который улучшает UX (User Experience или Пользовательский опыт).

Он может не служить целям страницы или сайта, но должен быть прямо связан со смыслом страниц.

Вспомогательным контентом в целом можно назвать любые элементы, которые не служат конверсии посетителя в лида. Но зачастую это нативные фото и видео, вставленные посты из соцсетей, хедер, меню навигации, блоки комментариев, блоки рекомендованных материалов.

SEA — Search Engine Advertising — Контекстная реклама

Да, под этой аббревиатурой скрывается реклама, которая появляется на страницах выдачи поисковиков. В Google и Яндекс это, обычно, несколько позиций в самой верху и внизу страницы, отмеченных значком «Ad» или «Реклама».

Вот, к примеру, блок из 4 (!) позиций в ответ на запрос «купить планшет».

SEO — Search Engine Optimization — Поисковая оптимизация

Это комплекс мероприятий по увеличению видимости сайта в поисковых системах по целевым поисковым запросам.

Если вкратце, то в SEO входят: анализ алгоритмов поисковиков, анализ спроса, составление семантического ядра, внешняя и внутренняя оптимизация сайта, улучшение поведенческих факторов, анализ результатов и еще вагон и маленькая тележка задач, о которых вкратце рассказать не получится.

SERM — Search Engine Reputation Management — Управление репутацией в поисковых системах

Это совокупность инструментов, направленные на создание положительного имиджа организации в глазах потенциальных клиентов. Зачастую это 2 основных задачи: непосредственная работа над положительным образом бренда или товара (услуги) и обработка негатива, который уже имеется в сети.

SERM в основном осуществляется путем работы с форумами, соцсетями, отзывами, а также размещением имиджевого и новостного контента.

SERP — Search Engine Results Page — Страница поисковой выдачи

Собственно, это и есть страница, которую выдает поисковик после введения запроса в строку поиска. В русскоговорящем пространстве больше распространен термин «поисковая выдача», то в англоязычных гайдах и статьях чаще всего встречается именно SERP.

Это общее название продвижения товаров и услуг в социальных сетях, которые воспринимаются маркетингом, как социальные медиа.

Тоже слишком большое определение, чтобы описать его кратко, поэтому сосредоточимся на задачах, которые решает SMM:

И еще много всего. По сути это полноценная отрасль маркетинга, которая нацелена на соцсети.

SMO — Social Media Optimization — Оптимизация ресурса под соцсети

Это мероприятия, которые направлены на преобразование контента сайта для его максимально простого использования в сетевых сообществах.

ToS — Terms of Service — Условия использования

Это официальный документ в форме оферты, в котором подробно расписаны правила пользования ресурсом. По сути это основной документ, которым регулируется любые действия пользователей.

С его помощью можно перенести отношения покупателей товара или услуги в юридическую плоскость. Это поможет при возникновении споров, ведь даже простое посещение сайта автоматически означает, что пользователь соглашается с Условиями использования.

UI/UX — User Interface / User Experience — Пользовательский интерфейс / Пользовательский опыт

UI и UX — это сферы дизайна, которые нельзя смешивать воедино, но которые не могут существовать друг без друга. Отличный продукт начинается с UX, за которым неотрывно следует UI.

User Experience — это процесс определения проблем пользователя и решение этих проблем с целью повышения его удовлетворенности. Чтобы пользователю было удобно пользоваться сайтом — чтобы любая мысль или хотелка тут же находила отражение в функционале.

User Interface — это посредник между девайсом и человеком. Это не только внешний вид, но и интерактивность продукта. То есть, чтобы это удобство еще и выглядело красиво и радовало глаз.

Одна из наиболее популярных CMS для создания сайтов.

ZMOT — Zero Moment of Truth — досл. «Нулевой Момент Истины»

Момент, когда пользователь берет в руки свой ноутбук, мобильный телефон, или другое проводное устройство и начинает изучать продукт или услугу (или потенциального партнера), которые хочет попробовать или купить.

То есть, это момент обнаружения потребности. И задача продавца — вписаться в промежуток времени после ZMOT и окончательным выбором конкретного продукта. Это одна из тактик получения новых клиентов. Для этого годятся любые инструменты.

Еще раз хотим подчеркнуть, что словарик создан для абсолютных новичков и Junior-специалистов в сферах маркетинга и SEO, которые еще не полностью ознакомились со всеми нюансами профессий.

Надеемся, что этот краткий словарь аббревиатур поможет им быстрее разобраться с терминологией.

Если у вас есть другие аббревиатуры, которые могут быть полезны новичкам, но которые мы здесь не указали — пишите в комментарии, мы дополним статью.

Онлайн-школа EnglishDom.com — вдохновляем выучить английский через технологии и человеческую заботу

Только для читателей Хабра первый урок с преподавателем по Skype бесплатно! А при покупке занятий получите до 3 уроков в подарок!

Получи целый месяц премиум-подписки на приложение ED Words в подарок.
Введи промокод 39acronims на этой странице или прямо в приложении ED Words. Промокод действителен до 04.06.2021.

Источник

3. Дайте определения известным вам видам терминологических словарей. Чем отличаются дескриптивные и нормативные терминологические словари?

4. Что входит в зоны словарной статьи терминологического словаря? Опиши­ те одну из таких зон подробнее.

Рекомендуемая литература

1. Баранов А.Н. Введение в прикладную лингвистику: учеб. пособие. 3-е изд.

2. Зубов А.В., Зубова И И Информационные технологии в лингвистике:

учеб. пособие. М.: Академия, 2004. С. 163—166.

3. Марчук Ю.Н. Компьютерная лингвистика: учеб. пособие. М.: ACT: Вос­ ток — Запад, 2007. С. 190—195.

Лабораторная работа 12 Компьютерная терминография

1. Откройте главную страницу Европейского интерактивного терминологи­ ческого банка данных IATE (http://iate.europa.eu). Введите в строку поиска аббревиатуру NLP.

2. Выберите исходный язык (Source language) English, языки перевода (Target languages) — немецкий (de) и французский (fr). В дополнительных опциях выберите раздел 3236-Information technology and data processing.

Как вы можете прокомментировать возможности данного термино­ логического банка данных? Для каких целей и кем он может быть исполь­ зован?

4. Ознакомьтесь с двумя множествами терминов: прилагательными и суще­ ствительными.

5. Скомбинируйте перечисленные выше существительные и прилагательные с целью создания терминологических сочетаний, например: информацион­ ная платформа. Перечислите все получившиеся терминологические сло­ восочетания в таблице.

Термин Словосочетания с данным термином ресурс технология средства платформа

6. С помощью систем поиска (google.ru, yandex.ru и т.п.) напишите словарную статью для одного из получившихся терминов по вашему выбору. Статья должна включать следующие обязательные зоны: лексический вход, опре­ деление, примеры использования, источники. Кроме того, включите в опи­ сание термина еще две зоны словарной статьи на ваш выбор. Результат внесите в таблицу.

Зоны словарной статьи Описание Лексический вход Определение Примеры Источники

Вопросы машинного перевода составляют одну из центральных областей использования информационных технологий в лингвисти­ ке. Это обусловлено не только тем, что в машинном переводе как в фокусе концентрируются все проблемы компьютерной лингвисти­ ки — от способов анализа содержания до синтеза словоформы, предложения и целого текста [25, 14], но и постоянно возрастаю­ щей практической потребностью современного общества в перево­ де значительного количества текстов различной функциональной направленности.

Так, свыше 5 млрд жителей Земли используют около трех тысяч языков, и все большее их количество включается в мировые инфор­ мационные потоки. Разноязычная информация, накапливаемая в геометрической прогрессии, становится труднодоступной, так как на поиск и перевод нужных сведений требуются значительные ма­ териальные затраты. Было подсчитано, что если синтез нового хи­ мического соединения обойдется менее чем в 100 тыс. долларов, выгоднее произвести этот синтез, чем искать описание аналогичной работы на других языках [52, 114].

Другой иллюстрацией возрастания потребности в переводе слу­ жат документы международных организаций, которые в обязательном порядке переводятся на языки стран-участников. Только Евро­ пейский союз в настоящее время объединяет 27 государств, в кото­ рых используется 23 официальных языка (http://europa.eu). Это обеспечивает работой несколько тысяч профессиональных перевод­ чиков, переводящих в год миллионы страниц. Услуги переводчиков обходятся в миллиарды долларов.

Кроме того, что работа переводчика-человека достаточно доро­ гая, она к тому же весьма медленная. Так, нормой научно-техниче­ ского перевода считается время 10 дней на авторский лист (24 стра­ ницы машинописного текста) [26, 4]. Система машинного перевода позволяет получить перевод сотен авторских листов за 1 час [20, 79].

Кроме того, появляются новые области применения машинного перевода, например, тексты Интернета. По подсчетам исследовате­ лей, в Интернете встроенными системами перевода (SYSTRAN, TRADOS и ESTeam Translator) и сетевыми онлайновыми словарями ежедневно выполняется 1 млн запросов на перевод текстов в различ­ ных форматах [8, 102].

Все вышесказанное свидетельствует об актуальности обращения к проблеме машинного перевода, который хотя и уступает по каче­ ству переводу, осуществляемому человеком, но даже на сегодняш­ нем этапе развития позволяет преодолевать языковые барьеры, а кроме того, продолжает оставаться интересной научной проблемой компьютерной лингвистики в целом.

Чтобы определить понятие машинного перевода, обратимся сна­ чала к некоторым общим понятиям теории перевода. Перевод обыч­ но понимается как деятельность, «в результате которой некоторый текст на одном языке ставится в соответствие тексту на другом язы­ ке, при этом обеспечивается их смысловая эквивалентность» [23, 30]. При этом отмечается многозначность понятия перевода: это одновременно и процесс передачи содержания текста на одном язы­ ке средствами другого языка, и результат переводческой деятель­ ности [4, 138].

Перевод представляет собой весьма сложный вид интеллекту­ альной деятельности человека, поскольку это не чисто языковой, а сложный когнитивный феномен: в процессе перевода человек ис­ пользует лингвистические и экстралингвистические знания, а кроме того, в этот процесс включаются два принципиально различных эта­ па: понимание текста на исходном языке (ИЯ) и синтез текста на языке перевода (ПЯ) [4, 138].

Вследствие такой комплексности переводческого процесса нау­ ка о нем (переводоведение) носит междисциплинарный характер и оказывается связанной с лингвистикой, литературоведением, когни­ тивными науками и культурной антропологией [4, 138]. В частно­ сти, исследователями отмечается, что переводятся не столько слова и их последовательности, сколько мыслительные образы, порожда­ емые в сознании переводчика под их воздействием [7, 152], т.е. связь перевода и когнитивных, мыслительных процессов человека оче­ видна.

Системы машинного перевода моделируют работу человека-пе­ реводчика. Таким образом, суть машинного перевода та же, что и в случае его выполнения человеком, с той лишь разницей, что в этом процессе используются компьютеры. Машинный (или автоматиче­ ский) перевод (МП) — выполняемое компьютером действие по пре­ образованию текста на одном естественном языке в эквивалентный по содержанию текст на другом языке, а также результат такого дей­ ствия [24, 15].

С точки зрения роли человека в процессе выполнения МП раз­ личают следующие его виды [15, 54]:

• МАНТ (Machine-assisted human translation) — перевод, осущест­ вляемый человеком с использованием компьютера;

• НАМТ (Human-assisted machine translation) — машинный пере­ вод при участии человека;

• FAMT (Fully-automated machine translation) — полностью авто­ матизированный машинный перевод.

В первом случае человек использует компьютерные инструмен­ ты, направленные на ускорение и упрощение процесса перевода, но собственно перевод текста выполняет сам человек. Вспомогатель­ ными системами компьютерной поддержки перевода здесь выступа­ ют электронные словари, терминологические базы данных.

Второй тип систем МП является своего рода промежуточным:

здесь одинаково важно участие в процессе перевода и человека, и машины. В машину вводятся электронные словари, морфологиче­ ские справочники и задается определенный алгоритм выполнения задачи перевода. Роль человека здесь сводится к выбору предлагае­ мых машиной решений и редактированию текста перевода.

Третий тип систем МП является наиболее сложным, поэтому остановимся на его характеристике подробнее.

Эффективность полностью автоматизированных систем МП за­ висит от того, в какой степени в них учитываются объективные за­ коны функционирования языка и мышления. Но эти законы пока еще недостаточно изучены [7, 152; 20, 79], и перед создателями си­ стем МП возникает множество проблем, отражающихся в недоста­ точном качестве результата МП.

По мере усложнения систем МП и включения в них новых эта­ пов автоматического анализа и синтеза текста выделяют три поко­ ления таких систем [6, 93]:

1) П-системы — системы прямого перевода

2) Т-системы — системы с синтаксическим преобразованием ис­ ходного текста (от англ. transfer — преобразование);

3) И-системы — системы с семантическим и прагматическим ана­ лизом

Первый тип систем МП (П-системы) включает лишь этапы мор­ фологического анализа и синтеза, поэтому результат работы таких систем представляет своего рода подстрочный перевод. Во втором типе систем МП (Т-системах) привлекаются методы синтаксическо­ го анализа и синтеза, причем в зависимости от их уровня (поверхностный, глубинный или синтактико-семантический) выделяют и разные виды Т-систем. Наиболее сложный тип систем МП — И-системы — включает наряду с лингвистической и экстралингвистиче­ скую информацию, т.е. семантику и прагматику предметной обла­ сти. Поэтому после этапов морфологического и синтаксического анализа фразы исходного текста алгоритм И-системы включает этап семантического анализа. Его результатом служат семантические представления фраз ИЯ и ПЯ, обеспечивающие эквивалентность их смысла [6, 93—94].

В итоге в целом схема машинного перевода включает следую­ щие этапы [20, 80—81; 6, 94]:

1) ввод в компьютер текста на ИЯ,

2) его морфологический анализ, т.е. определения части речи и мор­ фологических характеристик каждого слова,

3) синтаксический анализ каждого предложения текста ИЯ (поиск основных членов предложения и определение типов синтаксиче­ ских связей между ними, выражаемых в виде дерева зависимо­ стей или дерева непосредственных составляющих),

4) семантический анализ каждого предложения ИЯ, в результате ко­ торого создается семантическое представление этого предложе­ ния, независимое от типа языка (общее и для ИЯ, и для ПЯ),

5) синтаксический синтез предложений ПЯ (создание предложений правильной синтаксической структуры, соответствующей пра­ вилам ПЯ и типу синтаксической структуры предложения на ИЯ,

6) морфологический синтез каждого слова в составе отдельных пред­ ложений текста ПЯ (постановка слов ПЯ в нужных морфологи­ ческих формах);

7) вывод текста на ПЯ.

Важность анафорических связей определяется достаточно ак­ тивным использованием в тексте языковых выражений, которые не могут быть поняты без обращения к предыдущему контексту. Таки­ ми выражениями выступают, к примеру, анафорические местоиме­ ния он или he. Установление того, к какому языковому выражению из предыдущего текста относится анафорическое местоимение и к какой сущности реального мира (референту) местоимение и его ан­ тецедент отсылает, важно как для понимания всего текста, так и для правильного построения синтаксического и морфологического представления текста. Правильная интерпретация анафорического местоимения требует привлечения данных всех языковых уровней, выхода за рамки одного предложения и привлечения прагматиче­ ского анализа всего текста [12].

О снятии омонимии говорилось ранее, необходимость же вклю­ чения экстралингвистической информации в процесс МП иллю­ стрируется, к примеру, следующими фразами [цит.

по: 8, 120]:

Председатель Центральной избирательной комиссии назнача­ ется президентом Российской Федерации.

Согласно задумкам американских ученых, сразу после старта вражеские ракеты будут уничтожать авиационные лазеры и мо­ бильные комплексы малых противоракет.

Лишь знания о соответствующих предметных областях позволя­ ют в данном случае определить типы глубинных синтаксических отношений председатель — президент (‘председатель становится президентом’ или ‘президент назначает председателя’) и лазеры — ракеты (‘лазеры уничтожают ракеты’ или наоборот).

В итоге для функционирования систем МП требуется лингвисти­ ческое, программное и информационное обеспечение систем МП.

Лингвистическим обеспечением таких систем выступают словари слов и словосочетаний с соответствующими признаками для ИЯ и ПЯ;

морфологические таблицы суффиксов и окончаний для ИЯ и ПЯ;

базы грамматических правил и др. К программному обеспечению относятся программы выполнения перевода, ведения словарей, фор­ мирования базы правил и т.д. Информационное обеспечение пред­ ставляет база экстралингвистических знаний о предметной области [6, 94—95].

К числу наиболее распространенных в России систем МП отно­ сятся [6, 95]:

• Stylus — система МП, включающая множество словарей по раз­ ным предметным областям;

• Universal Translator — многоязычная система МП;

• Socrat — система, позволяющая сканировать документы, пере­ водить их содержимое и проверять орфографию;

• Polyglossum — многоязычная система МП с широким набором предметных словарей;

• Promt — многоязычная система МП, содержащая множество сло­ варей по разным предметным областям;

• WebTranSite — система для перевода веб-страниц (сам процесс перевода веб-страниц и сообщений компьютерных программ на­ зывается локализацией).

Сравнение и оценка систем МП осуществляется по следующим параметрам (Framework for the Evaluation of Machine Translation,

FEMTI) [8, 106—107]:

• характеристики программного обеспечения: надежность систе­ мы, удобство использования, скорость работы, возможность об­ новлений, эффективность, мобильность и т.п.;

• характеристики пользователя и задач перевода: особенности пользователя, автора и текста, а также назначение перевода;

• особенности системы МП: стратегия построения системы, линг­ вистические ресурсы и т.п.;

• специфика выходного текста: точность, целостность, стиль и т.п., а также наличие ошибок любого характера.

В частности, системы МП письменных текстов в значительной степени отличаются от систем перевода устной речи как по про­ граммному обеспечению (в последнем случае обязательно включе­ ние в процесс МП этапов автоматического анализа и синтеза устной речи), так и по тематике. Системы для перевода устного диалога обычно ориентированы на узкую тематику: резервирование мест в гостинице, определение маршрута проезда по городу и т.д. [6, 91].

Соответственно, и оценку каждой из систем МП нужно производить с учетом их названных особенностей.

Итак, машинный перевод, представляющий собой процесс переда­ чи содержания текста на одном языке средствами другого языка с ис­ пользованием компьютеров, является одним из первых и не теряющих своей актуальности направлений компьютерной лингвистики. Процесс машинного перевода может предполагать разную степень активности человека в его выполнении, что обусловливает многообразие его форм, выбор которых зависит от целей перевода и его условий.

Вопросы для обсуждения

1. Исследователи считают, что причины появления и развития идеи МП ле­ жат в технической, политической и социальной областях. Поясните каж­ дую из причин.

2. Как вы можете объяснить связь процесса машинного перевода и дешиф­ ровки текстов?

3. Охарактеризуйте этапы развития МП. Какую роль в развитии идеи МП сыграл американский ученый У. Уивер?

4. Какую роль человек может играть в процессе машинного перевода? Что такое предредактирование и постредактирование?

5. В чем, на ваш взгляд, заключается будущее МП?

Рекомендуемая литература

1. Баранов А.Н. Введение в прикладную лингвистику: учеб. пособие. 3-е изд.

М.: ЛКИ, 2007. С. 168—173.

2. Беляева Л.Н. Лингвистические автоматы в современных гуманитарных технологиях: учеб. пособие. СПб.: Книжный Дом, 2007. С. 102—132.

3. Всеволодова А.В. Компьютерная обработка лингвистических данных: учеб.

пособие. 2-е изд., испр. М.: Флинта: Наука, 2007. С. 53—63.

4. Зубов А.В., Зубова И.И. Информационные технологии в лингвистике: учеб.

пособие. М.: Академия, 2004. С. 75—81, 108—109.

5. Овчинникова И.Г., Угланова И А. Компьютерное моделирование вербаль­ ной коммуникации: учебно-метод. пособие. М.: Флинта: Наука, 2009.

Лабораторная работа 13 Машинный перевод

1. Протестируйте работу разных систем МП, размещенных в Интернете (www.translate.ru от компании Promt и http://translate.google.ru от Google).

Для этого выполните автоматический перевод одного и того же текста (объем — 1—2 абзаца, ИЯ — русский, ПЯ — на ваш выбор, тематика — общая). Введите получившийся результат в таблицу.

2. Охарактеризуйте протестированные онлайн-переводчики по следующим параметрам:

Критерий Перевод 1 Перевод 2 Затраты времени на выполнение перевода Необходимость специальной подготовки пользова­ теля (компьютерные, языковые знания и т.п.) Качество перевода (целостность текста, стилисти­ ческая однородность, наличие ошибок и т.п.) Необходимость постредактирования

3. Отредактируйте один из вариантов перевода (Перевод 1 или Перевод 2).

Проанализируйте объем своей работы и заполните таблицу, характеризу­ ющую редактирование. При необходимости дополните таблицу собствен­ ными параметрами.

Тип редактирования Частота Лексические замены переводов отдельных слов Удаление вариантов переводов Лексические замены переводов словосочетаний Исправление неверного согласования Исправление неверного управления Вставка дополнительных слов Вставка дополнительных словосочетаний Удаление лишних слов Изменение структуры предложения Прокомментируйте получившиеся результаты: какой вид редакторских ра­ бот востребован чаще всего, какой является самым сложным?

4. Сравните результаты перевода текстов разной функциональной принад­ лежности (темы), выполненного в онлайн-переводчике www.translate.ru.

Для этого наберите или скопируйте предлагаемые ниже фрагменты тек­ стов в окно ввода, выберите в верхнем меню соответствующую тему, язы­ ки перевода (английский — русский) и нажмите «Перевести». Проком­ ментируйте, какие недостатки содержит результат перевода, внеся ваши комментарии в таблицу.

1) Техника: Компьютеры Despite big changes in technology over the past couple of decades, IT departments and the duties of their staff have stayed pretty consistent. The classic model involves helpdesk agents, desktop support staff, systems and network administrators, DBAs and developers, and managers at various levels reporting to a CIO or technology director.

(Faas R. How Mobile, В YOD and Younger Workers Are Reinventing IT //PC World. 24.02.2012. www.pcworld.com).

2) Бизнес In the early days of starting a business, you might be tempted to gloss over ownership structure, equity stakes, and other seemingly boring details.

After all, you might think, as long as you keep taxes low, paperwork uncom­ plicated, and partners motivated, better to deal with the big stuff first. But these decisions can have a significant cost down the road, particularly for entrepreneurs who seek outside investors.

(Mehta M. Structuring a Business with Investors in Mind // BusinessWeek.

3) Прочее: Здоровье Data from more than 250,000 men and women in 18 cohort studies were used to calculate the lifetime risk of cardiovascular events, stratified according to risk-factor burden, with adjustment for the competing risk of death from noncardiovascular causes.

(Berry J.D. et al. Lifetime Risks of Cardiovascular Disease // The New England Journal of Medicine. 26.01.2012 www.nejm.org)

Информатизация образования и связанные с этим измене­ ния в обучении языкам. Понятие компьютерного обучения языкам. Классификация электронных средств обучения. Дис­ танционное обучение. Сетевые ресурсы в обучении языкам.

Одной из важных практических областей применения компью­ теров в лингвистике является компьютерное обучение языкам (Com­ puter Assisted Language Learning, CALL). Компьютеризация и ин­ форматизация являются характерными особенностями современного обучения в целом, поскольку применение современных информаци­ онно-коммуникационных технологий в обучении позволяет сделать его более эффективным, повысить мотивацию обучающихся и со­ кратить затраты человеческого труда. Кроме того, применение ком­ пьютеров в полной мере соответствует другим современным тен­ денциям образования: его деятельностному и личностно-ориентированному характеру.

При этом обучению иностранным языкам (ИЯ) с помощью ком­ пьютера отводится особая роль, так как изучение языка представля­ ет собой процесс, использующий весь спектр человеческих возмож­ ностей познания [34, 38].

Вопросы использования компьютеров в обучении рассматрива­ ются с 1950-х годов, т.е. практически с начала промышленного про­ изводства компьютеров [38, 3]. За более чем полувековой период компьютерное обучение претерпело значительные изменения, кото­ рые определялись господствующим методом обучения и уровнем развития компьютерной техники.

Так в развитии компьютерных об­ учающих средств выделяют два главных этапа:

1) бихевиористический: на этом этапе обучающие программы были построены по формуле «стимул — реакция», обучающемуся от­ водилась пассивная роль объекта обучения, а программы выпол­ няли функцию тренажеров;

2) когнитивно-интеллектуальный: программы ориентированы на обучающегося, дают ему свободу выбора уровня и типа дей­ ствий, активизируя тем самым его познавательные функции [20, 111; 34, 38—39].

В настоящее время компьютерное обучение ИЯ представляет со­ бой отдельную область знаний и практических действий, нацелен­ ных на использование компьютеров в обучении и изучении языков [56, 1], имеющую свою методику, программные средства, цели и за­ дачи. Возможности использования компьютеров простираются от традиционных программ-тренажеров до современных виртуальных обучающих сред, мультимедийных программ и применения различ­ ных форм общения и хранения информации в Интернете, в частно­ сти электронной почты, корпусов и конкордансов, подкастов и т.п., с дидактическими целями.

Особенностью компьютерного обучения языкам является то, что это обучение опирается на определенный теоретический метод (бихевиористский, коммуникативный, когнитивно-интеллекутальный и т.п.), а кроме того, носит междисциплинарный характер: в наши дни проблемы компьютерного обучения языкам решаются со­ вместными усилиями психологов, методистов, программистов, вебдизайнеров и лингвистов. В таком междисциплинарном сотрудни­ честве возникают новые оригинальные подходы к компьютерному обучению. В частности, заимствование идей и методов из сферы искусственного интеллекта породило новое направление в компью­ терном обучении языкам — ICALL

Компьютеры могут использоваться в обучении языкам различ­ ным образом:

1) компьютер — помощник преподавателя (использование компью­ тера преподавателем на отдельных этапах традиционного занятия);

2) компьютер — преподаватель (индивидуальное обучение цело­ му учебному курсу по заданному жесткому сценарию);

3) компьютер — источник и «оценивателъ» знаний (групповое и ин­ дивидуальное обучение в рамках дистанционного обучения язы­ кам, при котором обучающийся сам обращается к компьютеру как к носителю необходимой информации и «оценивателю» при­ обретенных знаний) [20, 138—139].

Очевидно, что у каждого способа компьютерного обучения есть свои целевые группы и условия: обязательные для изучения курсы требуют привлечения компьютера в помощь преподавателю, а удовлет­ ворение индивидуальных потребностей в образовании — использо­ вания компьютеров в качестве преподавателей или источников и «оценивателей» знаний.

Во всех случаях используются разнообразные электронные об­ учающие средства [34, 18—31; 60, 190—196; 61]:

• компьютерные справочники и энциклопедии и др.

Компьютерный учебник — это программно-методический ком­ плекс, позволяющий самостоятельно освоить учебный курс или его большой раздел. Он объединяет в себе свойства обычного учебника, справочника, задачника и лабораторного практикума и представляет собой не альтернативу, а дополнение к традиционным формам обу­ чения.

Тестирующая программа — это компьютерная программа, пред­ лагающая пользователю вопрос и несколько вариантов ответов на него. Основная задача такой программы — проверка знаний пользо­ вателя. Наиболее простые тесты имеют фиксированное количество стандартных вопросов и неизменную систему оценки полученных ответов.

Тренажерная программа — программа формирования автомати­ ческого навыка выполнения определенных коммуникативных дей­ ствий путем многочисленных повторов таких действий. Примерами программ такого типа служит обучение быстрому набору текста на клавиатуре методом слепой печати, упражнения на употребление правильных форм глагола и т.д.

Учебные игры — это компьютерные программы, имеющие игро­ вые и обучающие функции. В этом случае учащиеся активно вовлека­ ются не только в процесс получения, но и использования знаний, вы­ полняя какую-либо фиктивную роль. Например, создана учебная игра по интерактивному освоению ландтага немецкой федеральной земли Нижняя Саксония. Каждый участник такой игры становится вирту­ альным экскурсантом по ландтагу и после получения информации об определенной части этого законодательного органа, успешно выпол­ нив тестовые задания, может переходить на другой этаж здания.

Учебные игры можно применять с различными целями:

• для мотивации учащихся в получении новых знаний,

• для отдыха, развлечения, снятия напряжения на уроке,

• для активизации интереса учащихся,

• для активизации познавательной самостоятельности,

• для отработки умений учащихся, как тренажер.

Компьютерные справочники и энциклопедии — программы, предназначенные только для представления учебного материала.

Обычно они содержат очень большой объем информации, что тре­ бует обязательного использования автоматического поиска. Еще одной отличительной особенностью данного вида электронных об­ учающих ресурсов является мультимедийный характер представля­ емой в них информации и ее гипертекстовая организация.

Обучающие компьютерные ресурсы могут предлагаться уже го­ товыми или создаваться самими преподавателями с помощью заго­ товок несложных компьютерных упражнений.

Примерами ресурсов первого типа выступают, в частности, следующие мультимедийные обучающие программы:

• Профессор Хиггинс. Английский без акцента: мультимедийное учебное пособие по английской фонетике и грамматике (www.

• Bridge to English: программа по обучению английской лексике и грамматике для взрослых (www.intense.ru).

Программной оболочкой, позволяющей составлять несложные упражнения в виде кроссвордов, предложений с пропущенными словами, текстов с перемешанными предложениями и т.д. является, к примеру, программа Hot Potatoes (http://hotpot.uvic.ca).

Электронные обучающие ресурсы разного рода составляют ос­ нову современного дистанционного обучения. Дистанционное обучение — это форма организации учебного процесса, основывающа­ яся на принципе самостоятельного получения знаний, предполагаю­ щая телекоммуникационный принцип доставки учебного материала и интерактивное взаимодействие обучающихся и преподавателей в процессе обучения и при оценке знаний [20, 142—143].

Дистанционное обучение обычно предполагает регистрацию (за­ пись на курс), позволяющую организовать обратную связь с обуча­ ющимся, предоставление обучающемуся учебных материалов раз­ ного рода (текст, иллюстрации, видео, задания и т.д.) и выполнение тестовых заданий, позволяющих оценить уровень знаний обучаю­ щегося. Нередко обучающийся может получать консультации пре­ подавателя курса в чате или по электронной почте.

При организации дистанционного курса особую роль играет его рациональное построение: выделение отдельных тем, отбор теоре­ тического материала, заданий и упражнений для каждой темы, гиб­ кая система тестовых заданий.

Огромным по важности разделом современного компьютерного обучения языкам становится использование различных веб-ресурсов (электронных писем, веблогов, подкастов, совместных вики-проектов и т.п.) с дидактическими целями. В целом веб-ресурс можно по­ нимать как электронный документ, содержащий информацию раз­ личного рода (вербальную, графическую, табличную, звуковую, графическую, видеофайлы, анимацию и компьютерные программы), доступную через веб-страницы, размещенные во Всемирной паути­ не [38, 340].

Несомненно, что такие свойства веб-ресурсов, как доступность, обширность, глобальность и аутентичность делают их удобным ис­ точником учебного материала для обучения языкам. В то же время очевидно, что веб-ресурсы могут быть весьма разными, а их количе­ ство во Всемирной паутине растет в геометрической прогрессии. В этих условиях при желании использовать веб-ресурсы с целью об­ учения языкам очень важным становятся принципы их отбора и за­ дания для обучающихся, направленные на поиск необходимой учеб­ ной информации во Всемирной паутине. Примерами заданий такого типа являются, в частности, веб-квесты, понимаемые как сценарии организации проектной деятельности учащихся по любой теме с использованием сети Интернет [44, 97]. Темы веб-квестов, используе­ мых при обучении иностранному языку, могут быть самыми разны­ ми: My career [14,98—101], Extreme Sports, Джордж Гордон Байрон.

Веб-квесты относятся к такому типу веб-ресурсов, который по­ лучил название Веб 2.0 (социальная сеть). К Веб 2.0 относятся со­ циальные сервисы и службы Всемирной паутины, позволяющие широкому кругу людей быть не только получателями информации, но и ее создателями и соавторами [44, 26—31].

В заключение раздела констатируем, что компьютерное обуче­ ние языкам — это весьма перспективное направление современной лингводидактики. При этом не следует рассматривать компьютер­ ные обучающие ресурсы как замену преподавателя, а считать их способом расширения традиционного занятия для организации и выполнения рутинной работы, развития навыков обучающихся пу­ тем тренировки, повышения активности обучающихся и создания возможностей для самообразования.

Вопросы для обсуждения

1. Охарактеризуйте бихевиористский и когнитивно-интеллектуальный под­ ходы в компьютерном обучении языкам.

2. В чем заключаются преимущества и недостатки использования компью­ терных обучающих ресурсов?

3. Опишите этапы создания мультимедийных обучающих программ.

4. Назовите параметры классификации мультимедийных обучающих про­ грамм.

5. В чем заключаются преимущества и недостатки дистанционного обучения?

6. Кратко охарактеризуйте следующие виды веб-ресурсов: образовательные порталы, электронные библиотеки, журналы в электронной версии.

1. Зубов А.В., Зубова И.И. Информационные технологии в лингвистике: учеб.

пособие. М.: Академия, 2004. С. 110—114, 138—145.

2. Потапова Р.К. Новые информационные технологии и лингвистика. Изд. 2.

М.: Эдиториал УРСС, 2004. С. 18—42, 117—118.

3. Хроленко А.Т., Денисов А.В. Современные информационные технологии для гуманитария: практ. руководство. М.: Флинта: Наука, 2007. С. 10—30, 64—100.

Лабораторная работа 14 Компьютерное обучение языкам

1. Перейдите по ссылкам:

• http://www.arcademicskillbuilders.com (Language Arts) Ознакомьтесь с приложениями для изучения английского языка Connect Arcade, Skychase, Furious Frogs, Spelling Bees. Определите вид мультиме­ дийной программы и теоретический подход, использованный при ее созда­ нии. Заполните таблицу.

Программа Вид Подход Обоснование Connect Arcade Skychase Furious Frogs Verb Viper

2. Перейдите на сайт Интернет-Университета Информационных Технологий по ссылке www.intuit.ru. Зарегистрируйтесь на сайте, выберите один из бесплатных дистанционных курсов и запишитесь на него. Изучив инфор­ мацию о курсе, заполните таблицу.

3. Просмотрите выборочно несколько модулей курса. Заполните таблицу.

Параметр Описание Составляющие курса (вид: урок, тема или др., количество, примеры) Возможные трудности Подтверждение (сертификат, свидетельство, диплом) Задания лабораторной работы разработаны совместно с А.А. Кобелевым.

4. Какие из перечисленных веб-ресурсов не являются порталами:

Ресурс Да/нет Обоснование www.all-abc.ru www.gramota.ru http://pearsonpte.com http://deutsche-sprache.ru www.english.language.ru

5. Найдите с помощью различных поисковых систем и укажите в таблице по два примера русскоязычных и иноязычных интернет-ресурсов (на англий­ ском, русском или французском языке).

В современном мире, который буквально пронизан постоянно нарастающими объемами информации, для человека, использующе­ го эту информацию с целью ее превращения в знания, встает про­ блема ориентации. Чтобы не захлебнуться в информационном по­ токе, нам нужны техники отбора, фильтрации и оценки [10, 18].

Традиционными способами фильтрации и отбора информации человеком являются:

• поиск «сверху» (по оглавлению);

• поиск «снизу» (с помощью различных указателей);

• поиск с помощью гипертекстовых связей (перекрестных ссылок);

• полнотекстовый поиск путем просмотра всего текста [6, 70].

Последний вид поиска является наиболее точным, но и наиболее трудоемким, требующим больше всего времени и усилий.

Организация поиска предполагает следующие составляющие и этапы:

1) множество документов (текстов или их фрагментов), по которым следует производить поиск;

2) коммуникативная потребность в информации, выражающаяся в информационном запросе пользователя;

3) удовлетворение коммуникативной потребности, состоящее в вы­ боре той части текстов исходного массива, которая соответству­ ет информационному запросу [4, 197].

Упорядоченная совокупность документов и информационных технологий, предназначенных для хранения и поиска информации, представленной в виде текстов или их частей (фактов), получила название информационно-поисковой системы (ИПС) [19, 3].

Для экономии усилий человека с 1950-х годов осуществляются попытки создания автоматизированных ИПС. При этом в первых ИПС анализ и описание содержания документов (индексирование) выполнялись вручную, а поиски по этим документам проводились автоматически [19, 8].

Сегодня с развитием компьютерной техники и созданием высо­ коскоростных телекоммуникационных сетей в деле автоматизации поиска достигнуты значительные успехи, кратко и емко выразивши­ еся в знаменитой формуле Б. Гейтса «информация на кончиках паль­ цев» (information at your fingertips) [цит. по: 10, 16]. Данное выраже­ ние можно понимать таким образом: информация всегда находится в распоряжении человека, нужно лишь сделать несколько нажатий клавиш, чтобы получить доступ к ней.

Так, для поиска информации в Интернете служат различные клас­ сы поисковых средств [6, 71]:

• подборки ссылок (bookmarks):

• поисковые машины (search engines):

• базы данных адресов электронной почты и т.д.

Каждый вид поискового средства имеет свои особенности, так, если человек имеет недостаточно точное представление о цели поис­ ка, ему целесообразнее использовать каталоги веб-ресурсов. Приме­ нение поисковых машин эффективно, если пользователь представля­ ет, какие ключевые слова характеризуют нужные ему ресурсы.

Каталог веб-ресурсов — это постоянно обновляемая и пополня­ емая система ссылок на ресурсы, распределенные по иерархической структуре категорий. На верхнем уровне каталога представлены са­ мые общие категории (рубрики), например «наука», «бизнес», «раз­ влечения» и т.д. На нижележащих уровнях рубрики имеют более частный характер [6, 71]. Например, рубрика «наука» может делить­ ся на категории «точные науки», «естественные науки» и «гумани­ тарные науки», последние — на философию, социологию, психоло­ гию, педагогику и т.д. Русскоязычный каталог сайтов можно найти, например, по адресу www.ru.

Коллекция ссылок представляет собой еще один способ органи­ зации информации во Всемирной паутине. Такая коллекция обычно составляется специалистом в определенной теме, постоянно обнов­ ляется и не содержит ненужной информации. Печатный аналог та­ кой коллекции ссылок по использованию информационных техно­ логий в лингвистике можно найти после библиографического спи­ ска в нашем пособии. Некоторые примеры коллекций ссылок по обучению английскому языку приводит С В. Титова [45, 27—28].

Поисковые машины (или поисковые системы) — это специаль­ ные веб-страницы, позволяющие находить веб-ресурсы, текстовое содержание которых соответствует запросу пользователя. В Между­ народном каталоге поисковых машин (www.searchenginecolossus.

com) зарегистрировано свыше 2300 поисковых систем из 232 стран.

По данным этого каталога, каждый день выполняется до 450 млн поисковых запросов [6, 72; 38, 364].

К наиболее известным поисковым машинам относятся [6, 72—73]:

Рассмотрим, как осуществляется поиск в поисковой системе.

Пользователь вводит свой поисковый запрос в специальную строку.

Этот запрос, сформулированный на естественном языке, программой поиска преобразуется в информационно-поисковый язык (ИПЯ) — формальный язык, предназначенный для описания содержания до­ кументов, хранящихся в ИПС, и запроса [4, 201]. Информационнопоисковые языки представляют собой знаковые системы со своим алфавитом, лексикой, грамматикой и правилами пользования. О специфике ИПЯ каждой поисковой системы, особенно о его «син­ таксисе» (т.е. о правилах сочетания ключевых слов, вводимых в строку поиска) можно узнать на отдельных вкладках соответствую­ щей поисковой системы. Например, в Яндекс такая вкладка называ­ ется «Помощь — Как искать».

Процедура описания документа на ИПЯ называется индексиро­ ванием. В результате индексирования каждому документу приписы­ вается его формальное описание — поисковый образ документа.

Аналогичным образом индексируется и запрос, которому приписы­ вается поисковый образ запроса или поисковое предписание. Алго­ ритмы информационного поиска основаны на сравнении поисково­ го предписания с поисковым образом запроса [4, 201].

Степень соответствия документа запросу задается категорией релевантности. При этом в процессе информационного поиска можно получить в выдаче значительный информационный шум — множество документов, формально релевантных, но не являющихся релевантными по смыслу [4, 197—198].

Чтобы получить меньше информационного шума, пользователю следует уточнять свой запрос, используя для этого дополнительные настройки поисковой системы. Так, в Google, нажав вкладку «Рас­ ширенный поиск», можно задать поиск целых словосочетаний (а не отдельных составляющих их слов), ограничить язык выдачи, дату создания документа, часть документа, в которой используется сло­ во, формат документа и т.д. Такие манипуляции увеличивают веро­ ятность нахождения нужной информации уже в самом начале вы­ даваемого списка.

Результаты поиска могут характеризоваться с двух точек зрения:

полноты и точности. Полнотой поиска (англ. Recall) называется мера, вычисляемая как отношение количества выданных релевантных до­ кументов к общему числу релевантных документов, содержащихся в информационном массиве. Точность поиска (англ. Precision) — это отношение количества выданных релевантных документов к общему числу документов в выдаче [19, 8].

Составить представление о полноте и точности поиска можно, сравнивая выдачи разных поисковых систем. При четком определе­ нии ключевых слов запроса и их синтаксической связи значения полноты и точности поиска будут стремиться к единице, т.е. к ми­ нимуму релевантных документов, что облегчает выбор человеком нужного результата поиска.

Итак, информация не просто дается человеку «на кончиках паль­ цев», а предполагает сложные и трудоемкие процессы сортировки и отбора. С этими задачами в значительной степени помогают спра­ виться современные автоматические информационно-поисковые системы, в частности поисковые системы Всемирной паутины.

Вопросы для обсуждения

1. Что такое формальная и смысловая релевантность поиска? Как различие этих понятий отражается на результатах поиска?

2. Как вы понимаете пертинентность? Какие способы снижения пертинентности вы можете предложить?

3. Охарактеризуйте два основных типа информационно-поисковых систем:

документальные и фактографические.

4. В чем состоят различия информационно-поисковых систем с ручным и ав­ томатическим индексированием? Приведите примеры систем обоих типов.

5. Что такое общий и специализированный каталог веб-ресурсов? Приведите примеры каталогов обоих типов.

6. Что такое фасетная классификация? Приведите примеры фасетов при опи­ сании одного документа.

1. Баранов А.Н. Введение в прикладную лингвистику: учеб. пособие. М.: Эдиториал УРСС, 2001. С. 197—207.

2. Захаров В.П. Информационно-поисковые системы: учеб.-метод, пособие.

3. Зубов А.В., Зубова И.И. Информационные технологии в лингвистике: учеб.

пособие. М.: Академия, 2004. С. 183—185.

Лабораторная работа 15 Информационный поиск в Интернете

1. Ознакомьтесь с информационно-поисковым языком двух поисковых си­ стем: Google и Рамблер, которые вы можете найти по ссылкам www.google.

ra/intl/ru/help/refinesearch.html и http://help.rambler.ru/project.html?s=search

2. Используя сведения об особенностях ИПЯ каждой поисковой системы, сформулируйте запрос, по которому вы сможете найти информацию, где и когда появился термин «лингвистика». Сравните информационно-поис­ ковые системы по качеству поиска.

Параметр Google Рамблер Запрос Документ, отвечающий результатам запроса (url) Номер этого документа в списке результатов Инф.

шум (количество нерелевантных ссылок) Полнота (в Рунете всего 4 источника) Точность Выводы (результаты какой ИПС были более полны­ ми и точными, где было меньше информационного шума, синтаксис какой ИПС более комплексный, простой, удобный):

3. Изучите информацию по использованию языка запросов в Яндексе (www.

yandex.ru/info/syntax.html). Примените полученную информацию, приняв участие в Яндекс-Кубке (kubok.yandex.ru). Внесите результаты своей поис­ ковой деятельности в таблицу.

В соответствии с целью нашего пособия — дать краткий обзор основным возможностям использования информационных техноло­ гий в лингвистике — мы не можем представить все многообразие этих возможностей, выделяемых в компьютерной лингвистике, ком­ пьютерной лингводидактике и других областях. Наряду с рассмо­ тренными здесь способами использования компьютеров (автомати­ ческий анализ и синтез устной речи, автоматический ввод текста, автоматический анализ текста, использование корпусов текстов, компьютерное обучение языкам и т.д.) существуют и другие обла­ сти пересечения лингвистики и информатики: извлечение знаний из текста, автоматическое индексирование и рубрицирование докумен­ тов, гипертекстовые технологии в лингвистике и многое другое.

Кроме того, можно расширять и углублять каждый раздел, по­ скольку по каждой теме опубликовано достаточно значительное ко­ личество научных и учебных работ, предлагаются веб-ресурсы и программные разработки.

Надеемся, что это пособие послужит первой ступенькой в осво­ ении сложных, но интересных и перспективных вопросов использо­ вания информационных технологий в лингвистике и ее прикладных областях, и за вводным учебным курсом «Информационные техно­ логии в лингвистике» последуют курсы специализации по автомати­ ческому анализу текста, машинному переводу или компьютерному обучению языкам.

БИБЛИОГРАФИЯ

Список использованной научной литературы

1. Автоматическая обработка текстов на естественном языке и компьютерная лингвистика: учеб. пособие. М.: МИЭМ, 2011.

2. Алексеевы Услышь меня, машина//Компьютерра. 1997. №49. http://offline.

computerra.ru/1997/226/938 (дата обращения: 28.02.2012).

3. Апресян Ю.Д. Идеи и методы современной структурной лингвистики. М.:

4. Баранов А.Н. Введение в прикладную лингвистику: учеб. пособие. 3-е изд.

5. Баранов А.Н., Караулов Ю.Н. Русская политическая метафора: материалы к словарю. М.: ИРЯ, 1991.

6. Башмаков И.А, Башмаков А.И. Интеллектуальные информационные си­ стемы. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005.

7. Белоногов Г.Г. Компьютерная лингвистика и перспективные информаци­ онные технологии. М.: Русский мир, 2004.

8. Беляева Л.Н. Лингвистические автоматы в современных гуманитарных технологиях: учеб. пособие. СПб.: Книжный Дом, 2007.

9. Березин Ф.М., Головин Б Н. Общее языкознание. М.: Просвещение, 1979.

10. БольцН. Азбука медиа/пер. с нем. Л. Ионина, А. Черных. М.: Бвропа, 2011.

11. Большакова Б.И. Компьютерная лингвистика: методы, ресурсы, приложе­ ния // Автоматическая обработка текстов на естественном языке и компью­ терная лингвистика: учеб. пособие. М.: МИЭМ, 2011. С. 90—105.

12. Бонч-Осмоловская А.А., Толдова С Ю. Разрешение анафоры // Фонд зна­ ний «Ломоносов». М., 2011. www.lomonosov-fund.ru/enc/ru/encyclopedia:

0127469:article (дата обращения: 28.02.2012).

13. БЭС — Большой энциклопедический словарь. Языкознание. М.: Большая Российская энциклопедия, 1998.

14. Воробьева Б.И. Информатизация иноязычного образования: основные на­ правления и перспективы. Архангельск: Поморский университет, 2011.

15. Всеволодова А.В. Компьютерная обработка лингвистических данных: учеб.

пособие для студ., аспир., препод.-филологов. 2-е изд., испр. М.: Флинта:

16. Гейн А.Г., Сенокосов А.И. Справочник по информатике для школьников.

Екатеринбург: У-Фактория, 2003.

17. Егоров А. Слово за слово // Домашний компьютер. 2007. № 9. http://offline.

homepc.ru/2007/135/334406 (дата обращения: 28.02.2012).

18. ЗахаровВ.П. Корпусная лингвистика: учеб.-метод, пособие. СПб.: СПбЕУ, 2005а.

19. Захаров В.П. Информационно-поисковые системы: учеб.-метод, пособие.

20. Зубов А.В., Зубова И.И. Информационные технологии в лингвистике: учеб.

пособие. М.: Академия, 2004.

21. Клышинский Э.С. Начальные этапы анализа текста // Автоматическая об­ работка текстов на естественном языке и компьютерная лингвистика: учеб.

пособие. М.: МИЭМ, 2011. С. 106—140.

22. Леонтьева Н.Н. Автоматическое понимание текстов: системы, модели, ре­ сурсы. М.: Академия, 2006.

23. Марчук Ю.Н. Проблемы машинного перевода. М.: Наука, 1983.

24. Марчук Ю.Н. Автоматический перевод // Большой энциклопедический сло­ варь. Языкознание. М.: Большая Российская энциклопедия, 1998. С. 15.

25. Марчук Ю.Н. Компьютерная лингвистика: учеб. пособие. М.: ACT Вос­ ток—Запад, 2007.

26. Марчук Ю.Н. Модели перевода. М.: Академия, 2010.

27. Мельчук Н А. Автоматический синтез // Большая советская энциклопедия.

М.: Советская энциклопедия. 1969—1978. http://dic.academic.ru/dic.nsf/ bse/61319/Автоматический (дата обращения: 28.02.2012).

28. Мечковская Н.Б. История языка и история коммуникации: от клинописи до Интернета: курс лекций по общему языкознанию. М.: Флинта: Наука, 2009.

29. Мыркин В.Я. Введение в языкознание. Архангельск: Поморский универси­ тет, 2005.

30. Овчинникова И.Е., Угланова И А. Компьютерное моделирование вербаль­ ной коммуникации: учеб.-метод, пособие. М.: Флинта: Наука, 2009.

31. Ожегов С И. Словарь русского языка. 22-е изд., стер. М.: Русский язык, 1990.

32. Орехов Б.В., Слободян Е А. Проблемы автоматической морфологии агглю­ тинативных языков и парсер башкирского языка // Информационные технологии и письменное наследие: материалы международной научной кон­ ференции (Уфа, 28—31 октября 2010 г.) / отв. ред. В.А. Баранов. Уфа;

Ижевск: Вагант, 2010. С. 167—171.

3 3. Основы теории коммуникации: учебник / под ред. М А. Василика. М.: Гардарики, 2007.

34. Потапова Р.К. Новые информационные технологии и лингвистика: учеб.

пособие. 2-е изд. М.: Едиториал УРСС, 2004.

35. Потапова Р.К. Речевое управление роботом: лингвистика и современные автоматизированные системы. М., 2005.

36. Прикладное языкознание: учебник /отв. ред. А.С Герд. СПб.: СПбГУ, 1996.

37. Рождественский Ю.В. Лекции по общему языкознанию. М.: Высшая шко­ ла, 1990.

38. Розина И.Н. Педагогическая компьютерно-опосредованная коммуникация:

теория и практика. М.: Логос, 2005.

39. Русский ассоциативный словарь / Ю.Н. Караулов, Ю А. Сорокин, Е.Ф. Та­ расов. Кн. 5: Прямой словарь: от стимула к реакции. М.: ИРЯ РАН, 1998.

40. Селегей В. Электронные словари и компьютерная лексикография // Ассо­ циация лексикографов Lingvo, www.lingvoda.ru/transforam/articles/selegey_ al.asp (дата обращения: 28.02.2012).

41. Семенов А Л. Современные информационные технологии и перевод. М.:

42. Сокирко А.В., Толдова С Ю. Сравнение эффективности двух методик сня­ тия лексической и морфологической неоднозначности для русского языка (скрытая модель Маркова и синтаксический анализатор именных групп).

М., 2005. www.aot.ru/docs/RusCorporaHMM.htm (дата обращения: 28.02.2012).

43. Степанов А.Н. Информатика: учеб. пособие. СПб.: Питер, 2006.

44. Сысоев П.В., Евстигнеев М.Н. Методика обучения иностранному языку с использованием новых информационно-коммуникационных Интернет технологий: учеб.-метод, пособие. М.: Глосса-Пресс; Ростов н/Д: Феникс, 2009.

45. Титова С В. Ресурсы и службы Интернета в преподавании иностранных языков. М.: Изд-во МГУ, 2003.

46. Толдова С.Ю., Бонч-Осмоловская А А. Автоматический морфологический анализ// Фонд знаний «Ломоносов». М.,2011. www.lomonosov-fund.ru/enc/ ru/encyclopedia:0127430 (дата обращения: 28.02.2012).

47. Толдова С.Ю., Архипов А.В., Логинова Е А., Попова Д.П. Корпусная линг­ вистика // Фонд знаний «Ломоносов». М., 2011. www.lomonosov-fund.ru/ enc/ra/encyclopedia:01210:article (дата обращения: 28.02.2012).

48. Филиппович К)., Чернышева М. Историческая компьютерная лексикогра­ фия — terra incognita в компьютерном мире // Компьютерра. 1999. № 45.

http://offline.computerra. га/1999/323/ 3379 (дата обращения: 13.05.2011).

49. Фролов А.В., Фролов Г.В. Синтез и распознавание речи. Современные ре­ шения: электронный учебник. http://frolov-lib.ru/books/hi/chOO.html (дата обращения: 28.02.2012).

50. Хан У., Мани И. Системы автоматического реферирования // Открытые системы. 2000. № 12. www.osp.ru/os/2000/12/178370 (дата обращения:

51. Хомский И., Миллер Дж. Введение в формальный анализ естественных языков. М.: Едиториал УРСС, 2003.

52. Хроленко А.Т., Денисов А.В. Современные информационные технологии для гуманитария: практ. руководство для студ., аспирантов, препод.-фило­ логов. М.: Флинта: Наука, 2007.

53. Bolshakov I A., Gelbukh A. Computational Linguistics. Models, Resources, Ap­ plications. Mexico, 2004.

54. Huang, C, Simon, P., Hsieh, S., & Prevot, L. Rethinking Chinese Word Segmen­ tation: Tokenization, Character Classification, or Word break Identification // Proceedings of the Association for Computational Linguistics. Demo and Poster Sessions. Prague, 2007. P. 69—72. http://www.aclweb.Org/anthology/P/P07/ P07-2018.pdf (дата обращения: 28.02.2012).

55. Kinnersley В. The Language List. Collected Information On About 2500 Com­ puter Languages, Past and Present. http://people.ku.edu/

nkinners/LangList/ Extras/langlist.htm (дата обращения: 28.02.2012).

56. Levy M. CALL: context and conceptualization. Oxford: Oxford University Press, 1997.

57. Maher J. Eliza // Digital Antiquaria, Interactive Fiction. June 15, 2011. http:// www.filfre.net/2011/06/eliza-part-l/ (дата обращения: 28.02.2012).

58. Matthews С. Intelligent Computer Assisted Language Learning as cognitive science: the choice of syntactic frameworks for language tutoring // Journal of Artificial Intelligence in Education. 1994. № 5/4. P. 533—556.

59. RaynerM., Carter D. M., BretanI, EklundR., WirenM.,Hansen S.L., KirchmeierAndersen S., Philp C, Sorensen F., Erdman Thomsen H. Recycling Lingware in a Multilingual MT System // Computation and Language. 1997. www.aclweb.

org/anthology/W/W97/W97-0910.pdf (дата обращения: 28.02.2012).

60. Villiger С. Lernsoftware // Angewandte Linguistik: Ein Lehrbuch / Hrsg. von K. Knapp, G. Antos, M. Becker-Mrotzeku.a. Tubingen; Basel: Francke Verlag,

61. Warschauer M. Computer Assisted Language Learning: an Introduction // Multimedia language teaching / ed. by S. Fotos. Tokyo: Logos International,

Интернет-ресурсы

1. Диалог: Международная русскоязычная конференция по компьютерной лингвистике, http://dialog-21.ru

2. Лаборатория компьютерной лингвистики Института проблем передачи ин­ формации РАН http://proling.iitp.ru/ru/node/l

3. Корпусная лингвистика. Машинный перевод. Прикладная лингвистика //

Фонд знаний «Ломоносов», http://www.lomonosov-mnd.ru/enc/ru/encyclopedia:

4. Корпусная лингвистика: тематический сайт СП6ТУ и ИЛИ РАН. СПб., 2008.

5. Информационные технологии в филологии // Викиверситет. http://ru.

6. Компьютерная лингвистика: научно-образовательный портал «Лингвисти­ ка в России: ресурсы для исследователей», http://uisrussia.msu.ru/linguist/ _B_comput_ling.j sp

7. Прикладная лингвистика: портал «Единое окно доступа к образовательным ресурсам», http://window.edu.ru/window/ catalog?p_rubr=2.2.73.12.15

8. Программы лингвистического анализа и обработки текста, http://asknet.ru/ Analytic s/programms. htm

9. Речевые технологии http://speech-soft.ru/index.php

10. Association for Computational Linguistics, http://www.aclweb.org

11. Cogprints: free software for Linguistics. University of Southampton, http:// cogprints. org/vie w/subj ects/ling. html

12. Computational linguistics: MIT Press Journal, http://www.mitpressjournals.org/ loi/coli

13. Computer-Assisted Language Instruction Consortium. Texas State University.

14. GATES: free software. The University of Sheffield, 1995—2011. http://gate.ac.uk

15. Information and Communications Technology for Language Teachers (ICT4LT).

Slough, Thames Valley University, http://www.ict41t.org/en/en_home.htm

16. Institut fur Computerlinguistik an der Universitat Heidelberg. URL: http://www.

17. Language Technology World http://www.lt-world.org/

18. LINGUIST List. URL: http://lmguisthst.org

19. Stanford Engineering Everywhere (SEE): Artificial Intelligence. Stanford University, 1997—2009. http://see.stanford.edu/see/courses.aspx

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение 1 Глоссарий Автоматический анализ звучащей речи: преобразование звучащей речи в печатный текст, над которым можно производить дальнейшие операции.

Автоматический синтез звучащей речи: процесс преобразования печатного текста, существующего в цифровой форме, в звучащий текст на естествен­ ном человеческом языке.

Автоматический анализ текста: последовательное преобразование текста на естественном человеческом языке, введенного в компьютер, в его лексемно-морфологические, синтаксические и семантические представления, по­ нятные компьютеру.

Автоматический синтез текста: процесс преобразования лексемно-морфологических, синтаксических и семантических представлений в текст на есте­ ственном языке.

Автоматическое рабочее место лингвиста: совокупность аппаратных, про­ граммных и лингвистических средств, необходимых для автоматической обработки лингвистических данных.

Алгоритм: формализованное описание последовательности действий, приво­ дящей к решению поставленной задачи.

Аннотация: краткое изложение содержания документа, дающее общее пред­ ставление о его теме, т.е. в отличие от реферата выполняющее лишь сиг­ нальную функцию (есть публикация на определенную тему).

Веб 2.0 (социальная сеть): социальные сервисы и службы Всемирной паутины (блоги, веб-квесты, вики-проекты и т.п.), позволяющие широкому кругу людей быть не только получателями информации, но и ее создателями и соавторами.

Веб-ресурс: электронный документ, содержащий информацию различного рода (вербальную, графическую, табличную, звуковую, графическую, ви­ деофайлы, анимацию и компьютерные программы), доступную через веб­ страницы, размещенные во Всемирной паутине.

Дистанционное обучение: форма организации учебного процесса, основыва­ ющаяся на принципе самостоятельного получения знаний, предполагаю­ щая телекоммуникационный принцип доставки учебного материала и ин­ терактивное взаимодействие обучающихся и преподавателей.

Естественный язык: исторически сложившаяся и используемая в определен­ ной этнической группе или национальном государстве знаковая система.

Информатика: наука о накоплении, обработке и передаче информации с по­ мощью электронных вычислительных машин.

Информационно-поисковая система: упорядоченная совокупность докумен­ тов и информационных технологий, предназначенных для хранения и по­ иска информации в виде целых текстов или отдельных упоминаемых в них фактов.

Информационные революции: принципиальные изменения в способах фик­ сации и передачи информации, связанные с изобретением новых техниче­ ских средств.

Информационно-поисковый язык: формальный язык, предназначенный для описания содержания документов, хранящихся в информационно-поис­ ковой системе, и запроса пользователя.

Информационные технологии: компьютерные инструменты получения, хра­ нения, передачи, распространения и преобразования информации, а также соответствующие законы и методы.

Информационные технологии в лингвистике: компьютерные инструменты получения, хранения, передачи, распространения и преобразования инфор­ мации о языке и законах его функционирования, а также соответствующие законы и методы.

Информационный шум: множество документов, выдаваемых в процессе ин­ формационного поиска, формально соответствующих запросу (релевант­ ных), но не являющихся релевантными по смыслу.

Информация: сведения об окружающем мире, передаваемые человеком, жи­ выми организмами или техническими системами для регулирования свое­ го поведения в окружающей среде.

Искусственные языки: знаковые системы, искусственно создаваемые в тех областях, где применение естественных языков менее эффективно или не­ возможно.

Искусственный интеллект: направление в информатике, связанное с созда­ нием сложных человеко-машинных и робототехнических систем.

Кибернетика: наука об управлении, связи и переработке информации.

Ключевое слово: слово, относящееся к основному содержанию текста и по­ вторяющееся в нем несколько раз.

Кодирование: процесс представления информации в виде последовательности условных обозначений; сопоставление объектов и отношений между ними с символами или словами какого-либо языка.

Компьютер: электронное устройство, служащее для создания, обработки, пе­ редачи и воспроизводства информации по написанным человеком алгорит­ мам (программам).

Компьютерная лексикография: раздел прикладной лингвистики, нацеленный на создание электронных (автоматических) словарей, лингвистических баз данных и разработку программ поддержки лексикографических работ.

Компьютерная лингвистика: область использования компьютерных инстру­ ментов — программ, технологий организации и обработки данных — для моделирования функционирования языка в тех или иных условиях, а также сферу применения компьютерных моделей языка в лингвистике и смеж­ ных с ней дисциплинах.

Компьютерная терминография: наука о составлении электронных термино­ логических словарей.

Компьютерное обучение языкам (CALL): область знаний и практических дей­ ствий, нацеленных на использование компьютеров в обучении и изучении языков, имеющая свою методику, программные средства, цели и задачи.

Корпус лингвистический: совокупность специально отобранных текстов, размеченных по различным лингвистическим параметрам и обеспеченных системой поиска.

Корпусная лингвистика: раздел прикладной лингвистики, занимающийся разработкой общих принципов построения и использования лингвистиче­ ских корпусов при помощи компьютеров.

Лемма: словарная форма лексемы.

Лингвистика: наука о закономерностях происхождения, строения и функцио­ нирования естественного человеческого языка.

Лингвистические ресурсы (lingware): грамматические справочники, словари, энциклопедии, лингвистические базы данных и другие ресурсы, существу­ ющие в цифровой форме, доступные для компьютерной обработки на ком­ пьютере пользователя или размещенные в Интернете.

Локализация: перевод веб-страниц и компьютерных программ; в последнем случае переводу подвергаются сообщения об ошибках, тексты меню и слу­ жебной информации и т.д., предназначенные для человека и распределен­ ные внутри компьютерных программ.

Машинная основа: последовательность букв от начала словоформы, общая для всех словоформ, входящих в формообразовательную парадигму данно­ го слова, например (рус.) блок#, включ# или (англ.) buil#, earl#.

Машинное окончание: элемент, описывающий формоизменение конкретной лексемы; машинные окончания представляются в виде парадигм.

Машинный перевод: передача содержания текста на одном языке средствами другого языка с использованием компьютеров.

Модель: материальный или идеальный образ некоторой совокупности пред­ метов или явлений, заменяющий реальные предметы и явления и включа­ ющий их наиболее существенные признаки. В лингвистике модели имити­ руют строение и функционирование языка, производство и восприятие речи и текста.

Парсер: специальная компьютерная программа для автоматического анализа слов, морфологического или синтаксического.

Поисковая система: специальная программа, позволяющая находить веб-ресур­ сы, текстовое содержание которых соответствует запросу пользователя.

Прикладная лингвистика: область языкознания, связанная с разработкой ме­ тодов решения практических задач использования языка; отвечает на во­ прос «Как лучше использовать язык?».

Программа: созданный человеком алгоритм для автоматического выполнения компьютером действий над информацией различного рода.

Программа автоматического распознавания текста (OCR-программа): ком­ пьютерная программа, позволяющая преобразовать текст с бумажного но­ сителя в электронный текстовый файл, который в дальнейшем может об­ рабатываться человеком в любом текстовом редакторе.

Разметка (tagging, annotation): приписывание текстам и их компонентам спе­ циальных меток (тэгов).

Реферат: связный текст, который кратко выражает центральную тему, пред­ мет, цель, методы и результаты исследования; обычно составляется к на­ учно-техническим документам: научным монографиям, статьям, патентам на изобретение и др.

Символ: знак, обозначающий некоторый предмет или явление; в информати­ ке — любой знак (буква, цифра, знак препинания, пробел и т.д.).

Система переводческой памяти (Translation Memory, ТМ): программа, со­ храняющая переводы, сделанные ранее, и предлагающая человеку уже го­ товый перевод фразы или фрагмента текста, если он уже был однажды переведен.

Снятие омонимии (=разрешение многозначности): выбор правильной интер­ претации словоформы, допускающей несколько вариантов толкований.

Терминологические базы (банки) данных (ТБД): массивы терминов по од­ ной или разным областям знания, сохраняемые в электронном виде и снаб­ женные системами автоматического поиска.

Тест Тьюринга: тест, смысл которого сводится к констатации факта создания искусственного интеллекта: проблема создания искусственного интеллек­ та решена, если большинство участников общения не смогут установить, с кем они беседуют — с человеком или машиной.

Электронный (автоматический) словарь: собрание слов и их комментариев в специальном машинном формате, предназначенное для использования человеком или являющееся составной частью более сложных компьютер­ ных программ (например, систем машинного перевода).

Язык: знаковая система, используемая для общения в некотором социуме.

Приложение 2 Темы докладов по курсу

1. Обзор сетевых ресурсов по корпусной лингвистике

2. Характеристика ресурсов по компьютерной лингвистике (www.dialog-21.га, www. computer, org)

3. Специальные возможности программы MS Word для лингвистов (проверка правописания, рецензирование, автореферирование, использование ша­ блонов и т.д.)

4. Правильное использование заимствованных терминов и обозначений (пра­ вописание, склонение, спряжение, ударение) компьютерной лингвистики

5. Особенности электронных переводческих словарей Lingvo nMultitran и их отличия от онлайн-переводчиков (Google, Yandex и т.п.)

6. Сравнение программ переводческой памяти (TRADOS, Deja ш и т.п.)

7. Сравнение программ автоматического перевода (ПРОМТ, Сократ и т.п.)

8. Средства обеспечения и поддержки локализации (Multilizer, Passolo и т.п.)

9. Краудсорсинг или модель «Википедии» в переводе

10. Сравнение мультимедийных программ по обучению иностранным языкам (English DeLuxe, «РЕПЕТИТОР English) и т.п.)

11. Технология подкастинга в обучении языкам

12. ВебКвесты в обучении языкам

13. Возможности электронного письма в обучении языкам

14. Сетевые формы коммуникации (электронная почта, чаты, форумы) и их влияние на язык

15. Ресурсы Всемирной паутины для обучения языкам

16. Сравнительный анализ составления поисковых запросов в популярных русскоязычных поисковых системах (Google, Yandex, Rambler, Mail.ru, AltaVista, Yahoo, MSN, AOL) Формальные требования. Работа представляется устно на семинаре (5— 10 минут) и сдается для проверки преподавателю в электронном виде (презен­ тация PowerPoint или документ MS Word, см. требования по форматированию доклада в формате MS Word в лабораторной работе 3).

Обязательные элементы электронного варианта работы:

• титульный слайд (страница): ФИО выступающего, группа, дата, тема, на­ звание курса и ФИО преподавателя;

• выводы (несколько ключевых предложений);

• список использованной научной литературы и/или сетевых ресурсов (от 2 до 10 наименований).

Технология подготовки доклада. Студент готовит доклад, чтобы проде­ монстрировать умение самостоятельно подбирать литературу по заданной теме, обрабатывать ее, ясно излагать полученное содержание устно и письмен­ но.

Этапы подготовки доклада:

1) Студент выбирает тему и согласовывает с преподавателем дату будущего выступления.

2) Студент самостоятельно или после консультации с преподавателем под­ бирает литературу по теме и необходимые Интернет-ресурсы, изучает их.

3) Студент внимательно изучает собранную литературу и обрабатывает ее:

составляет конспект, выделяет ключевые идеи, пересказывает основное содержание прочитанного, при необходимости выбирает наиболее важные фрагменты для оформления цитат, сопоставляет разные мнения, оценивает и обобщает прочитанное. На этом этапе студентом создается собственный текст доклада, оформленный в виде документа MS Word и/или презента­ ции PowerPoint.

4) Устное выступление: представление доклада и ответы на вопросы ауди­ тории.

5) Окончательное оформление электронного варианта доклада с учетом за­ данных вопросов и сдача работы преподавателю.

Приложение 3 Тест для проверки знаний по курсу Время на выполнение теста: 45 минут В каждом задании — 1 правильный ответ, за каждый правильный ответ дается 1 балл

1. Какое из высказываний является определением прикладной лингвистики?

a) область языкознания, направленная на объективное установление со­ стояния отдельного языка, его истории и закономерностей;

b) область языкознания, связанная с использованием компьютерных ин­ струментов — программ, технологий организации и обработки дан­ ных — для моделирования функционирования языка в тех или иных условиях;

c) область языкознания, связанная с разработкой методов решения прак­ тических задач использования языка;

d) область языкознания, связанная с применением компьютерных моде­ лей языка в лингвистике и в смежных с ней дисциплинах.

2. К направлениям компьютерной лингвистики не относится

a) компьютерная лексикография;

b) компьютерно-опосредованная коммуникация;

c) системы обработки естественного языка;

d) машинный перевод.

3. Информатика — это

a) наука об управлении, связи и переработке информации;

b) наука о накоплении, обработке и передаче информации с помощью ЭВМ;

c) наука о накоплении, обработке и передаче информации о строении языка с помощью ЭВМ;

d) наука об использовании компьютерных инструментов для моделиро­ вания функционирования языка в тех или иных условиях.

4. Разное количество информации в одном и том же сообщении для разных людей зависит не от.

a) накопленных ими знаний;

b) уровня понимания сообщения;

c) их интереса к сообщению;

d) их уровня владения компьютерной техникой.

Следствие третьей информационной революции состоит в том, что.

a) информация становится общедоступной;

b) информацию можно автоматически обрабатывать и передавать с боль­ шой скоростью;

c) информацию можно легко найти с помощью инструментов поиска и совместно производить;

d) информация может накапливаться.

Для современного человека преобладающей является.

a) звуковая информация;

b) визуальная (символьная) информация;

c) вкусовая и тактильная информация;

d) визуальная (образная) информация.

Адекватность информации — это.

a) степень соответствия информации объективной реальности окружаю­ щего мира;

b) степень соответствия информации, полученной потребителем, тому, что автор вложил в ее содержание;

c) достаточность информации для принятия решения;

d) степень соответствия информации текущему моменту времени.

Машинный синтаксис — это.

a) правила строения имен;

b) правила построения слов в более сложные структуры;

c) соотношение слова и его значения;

d) правила перевода письменного символа в устный.

Естественный язык — это.

a) знаковая система, используемая человеком с момента рождения;

b) знаковая система, используемая человеком в непринужденной обста­ новке;

c) знаковая система, созданная для естественных наук;

d) знаковая система, стихийно возникшая и закрепившаяся в обществе.

a) специализированный язык науки;

b) родной язык одного из малочисленных племен;

c) неспециализированный искусственный язык;

d) система символического кодирования.

11. Какие из следующих приложений не являются текстовыми редакторами?

b) Corel WordPerfect;

12. Microsoft Word не включает.

a) функции настольных издательских систем;

b) функцию удалённого доступа;

c) функцию редактирования графических объектов;

d) шаблоны типовых таблиц.

13. К устройствам ввода данных не относится

d) цифровой фотоаппарат.

a) система автоматического распознавания символов;

b) система переводческой памяти;

c) система машинного перевода;

d) функция текстового процессора.

a) связный текст, который кратко выражает тему, предмет, цель, методы и результаты исследования;

b) процесс составления содержания документа (книги, статьи, патента на изобретение и др.);

c) краткое изложение содержания документа, дающее общее представле­ ние о его теме;

d) краткий текст, выполняющий сигнальную функцию (информирует о том, что есть публикация на определенную тему).

16. Слово, относящееся к основному содержанию текста и повторяющееся в нем несколько раз, в автоматическом реферировании называется.

17. Метод автоматического аннотирования, при котором важные слова выде­ ляются в заголовке, подзаголовке, начале и конце текста, называется.

18. Совокупность специально отобранных текстов, размеченных по различ­ ным лингвистическим параметрам и обеспеченных системой поиска, на­ зывается.

c) информационным массивом;

19. Разметка бывает.

a) морфологической; синтаксической; семантической и просодической;

b) полнотекстовой и фрагментной;

c) синхронической и диахронической;

d) звуковой, письменной, смешанной.

a) корпус естественного языка, представительный по отношению ко все­ му языку;

b) универсальный национальный код;

c) собрание текстов, которое существует в Интернете;

d) собрание текстов, размеченных по различным лингвистическим пара­ метрам и обеспеченных системой поиска.

21. Требования к корпусам

a) полнота, адекватность, актуальность, компьютерная поддержка;

b) устойчивость, тиражируемость, адаптируемость, оптимальность вре­ менных параметров, комфорт пользователя;

c) репрезентативность, полнота, экономичность, структуризация, ком­ пьютерная поддержка;

d) полнота, экономичность, достоверность, структуризация, компьютер­ ная поддержка.

22. Корпусный менеджер.

a) обеспечивает сортировку результатов поиска, статистические подсче­ ты, составление списков слов на основе корпуса;

b) это специальная программа поиска по корпусу;

c) это человек, составляющий корпуса и управляющий ими;

d) это специальная программа подготовки текстов к их включению в корпус.

a) вид информационно-поисковой системы;

b) специальная программа поиска по корпусу;

c) поисковый образ документа;

d) поисковая оценка данных.

24. Одна из основных проблем компьютерного анализа речи состоит в том, что.

a) невозможно создать искусственный интеллект;

b) компьютер не умеет работать со смыслом;

c) у компьютера нет дополнительных источников информации (ситуа­ ция, контекст, прошлый опыт в данной области и т.п.);

d) разработчики не желают делиться своими профессиональными секре­ тами.

25. Электронный словарь — это.

a) введенный в компьютер бумажный словарь, снабженный средствами поиска и отображения информации;

b) организованное собрание слов с комментариями, в которых описыва­ ются особенности структуры и/или функционирования этих слов;

c) организованное собрание слов с описанием их значения, особенностей употребления, структурных свойств, сочетаемости, соотношения с лексическими системами других языков и т.д.;

d) словарь в специальном машинном формате, предназначенный для при­ менения на ЭВМ пользователем или компьютерной программой.

26. К зонам словарной статьи не относится

a) лексический вход (вокабула, лемма);

b) зона грамматической информации;

c) зона стилистических помет;

27. Что включает в себя понятие АСПОТ?

a) словарь в специальном машинном формате, предназначенный для при­ менения на ЭВМ пользователем;

b) компьютерные версии хорошо известных словарей (Вебстер, Коллинз, Ожегов. );

c) словарь в специальном машинном формате, предназначенный для при­ менения на ЭВМ компьютерной программой;

d) словари, предназначенные для обычного пользователя.

28. Что не относится к понятию термина?

a) слово (словосочетание) метаязыка науки, а также областей конкретной практической деятельности человека;

b) понятие задается через свойства, реализуемые в системе;

c) использование основывается не на интуиции, а на четких определе­ ниях;

d) сопоставляется, как правило, несколько значений.

29. Что не относится к процессу и понятию машинного перевода?

b) использование машинных средств;

c) принципиальное сходство этапов понимания и синтеза текста;

d) учет языковых и экстралингвистических знаний.

30. Типовая парадигма лексемы в автоматическом морфологическом анали­ зе — это.

а) последовательность букв от начала словоформы, общая для всех сло­ воформ;

b) элементы, описывающие формоизменение конкретной лексемы,

c) совокупность наборов машинных окончаний;

d) совпадение основ разных слов.

31. Требования к системам МП включают.

a) устойчивость, тиражируемость, адаптируемость, оптимальность вре­ менных параметров, комфорт пользователя;

b) полнота, адекватность, актуальность, достоверность;

c) репрезентативность, полнота, экономичность, адекватность, компью­ терная поддержка;

d) репрезентативность, полнота, экономичность, структуризация, ком­ пьютерная поддержка.

32. Аббревиатура CALL относится к.

a) науке об использовании компьютерных инструментов для моделиро­ вания функционирования языка в тех или иных условиях;

b) обучению иностранному языку;

c) обучению языку с помощью компьютера;

d) использованию компьютеров в обучении.

3 3. Сущность когнитивно-интеллектуального подхода в компьютерном обуче­ нии состоит в том, что.

a) программы ориентированы на обучающегося, дают свободу выбора уровня и типа действий;

b) программы построены по формуле стимул — реакция;

c) обучающемуся отводится роль объекта обучения;

d) в нем используются программы-тренажеры обучению языку с помо­ щью компьютера.

34. К обучающим программным средствам не относятся.

a) тестирующие программы;

3 5. Компьютерный учебник — это.

а) программа, предлагающая пользователю вопрос и несколько вариан­ тов ответов на него;

b) программа формирования автоматического навыка выполнения опре­ деленных коммуникативных действий путем многочисленных повторов;

c) программы, предназначенные для представления учебного материала;

d) программно-методический комплекс, позволяющий самостоятельно освоить учебный курс или его большой раздел.

36. Что не относится к компьютерным обучающим программам?

a) заменяют преподавателя;

b) организация и выполнение рутинной работы;

c) повышение активности обучаемого;

d) создание возможностей для самообразования.

Щипицина Лариса Юрьевна

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

В ЛИНГВИСТИКЕ

Учебное пособие Подписано в печать 29.08.2012. Формат 60 х 88/16. Печать офсетная.

Усл. печ. л. 7,84. Уч.-изд. л. 5,21. Тираж 500 экз. Изд. № 2574.

ООО «ФЛИНТА», 117342, г. Москва, ул. Бутлерова, д. 17-Б, комн. 324.

Тел./факс: (495)334-82-65, тел. (495)336-03-11.

«Министерство сельского хозяйства Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Саратовский государственный аграрны. »

«УКД: 801.6:159.9 МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЯ ПОНИМАНИЯ ЭТНОКУЛЬТУРНОГО ТЕКСТА Е.А. Галкина ассистент кафедры иностранных языков email: e.starodubtseva@mail.ru Курский государственный университет В статье рассматриваются различные методики исследования понимания. »

«Ленинградская областная универсальная научная библиотека Краеведческий отдел Санкт-Петербург ББК 91 ло И-51 Имена на карте Ленинградской области 2011 г.: краеведч. календарь / Краеведч. отд. ЛОУНБ; сост. И.А. Воронова, Н.П. Махова; под ред. Т.Н. Беловой, В. А. Топуновой; отв. за вып. Л.К. Блюдова. – СПб., 2010. – с. Ответственный за. »

«МЕДВЕДЕВА НАТАЛИЯ ГЕННАДЬЕВНА Поэтическая метафизика И.Бродского и О.Седаковой в контексте культурной традиции Специальность 10.01.01 – русская литература АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора филологических наук Ижевск – 2007 Работа выполнена в ГОУВПО “Удмуртский государственный. »

« Ученые записки Таврического национального университета им. В.И. Вернадского Серия «Философия. Культурология. Политология. Социология». Том 24 (65), 2013. № 3, с. 196–202. УДК 008: 316.772+776(477) ДИАЛОГИЧЕСКАЯ КОММУНИКАЦИЯ В УКРАИНЕ Мамутова Х. Э. Тав. »

«1 СОДЕРЖАНИЕ 1. Общие положения 1.1 Основная образовательная программа высшего профессионального образования (ООП ВПО) бакалавриата, реализуемая федеральным государственным бюджетным образовательным учреждением высшего профессионального образования «АзовоЧерноморская государственная агроинженерная академия» по напра. »

«Адриаан Ван дер Меер ЧЕЛОВЕЧЕСКОЕ ИЗМЕРЕНИЕ ЯДЕРНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ На саммите по ядерной безопасности в Сеуле в марте 2012 г. говорилось о важности человеческого фак. »

«ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ И СОВРЕМЕННОСТЬ 2000 № 4 КУЛЬТУРА В.Г. ИВАНИЦКИЙ От женской литературы к женскому роману? (Парабола самоопределения современной женской литературы) В ожидании женского взрыва: 1992-1994 Жила-была литература и вдруг выясн. »

«ВАСИЛЬЕВА НАТАЛИЯ АЛЕКСАНДРОВНА РАЗУМНОЕ И РАССУДОЧНОЕ В КЛАССИФИКАЦИЯХ НАУК (библиотечно-библиографический аспект) Специальность 09. 00. 10 Онтология и теория познания Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандид. »

«Министерство образования и науки РФ ФГАОУ ВПО «Казанский (Приволжский) федеральный университет» Институт филологии и межкультурной коммуникации А.З.Хабибуллина Сопоставительное изучение произведений устного народного творчества Конспект лекций Казань-2014 Хабибуллина А.З. »

«2 I. Организационно-методический раздел 1. Цель курса Курс «Стилистика русского языка и культуры речи» нацелен на формирование у студента системного представления о функционально-стилистическом расслоении р. »

«МИНИСТЕРСТВО КУЛЬТУРЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ КИНО И ТЕЛЕВИДЕНИЯ» Институт массовых коммуникаций Кафедра менеджмента и маркетинговых коммуникаций Т.А. Королева, С.Ф. »

«Министерство культуры Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский государственный институт кино и телевидения» О. С. Борисов, В. Е. Леонов, В. П. Щербаков МЕДИАКУЛЬТУРА: ТЕХНОЛОГИЯ, ПРАКТИКА, РЕФЛЕКСИЯ Моно. »

«1. Планируемые результаты обучения по дисциплине (модулю), соотнесенные с планируемыми результатами освоения образовательной программы.1.1. Цель и задачи освоения дисциплины Цель освоения д. »

«Наименование учебного курса Адаптивное физическое воспитание Курс «Адаптивное физическое воспитание» относится к циклу специальных дисциплин и является дисциплиной специализации, которая включает в себя обшир. »

«СТРАТЕГИЯ ВЫЖИВАНИЯ В ноябре 1992 года на факультете искусствознания и культурологии Российского открытого университета начал работать теоретический семинар Междисциплинарной лаборатории по изучению цивилизационных. »

«1 А.Б. Кутузов akutuzov72@gmail.com ТюмГУ Опубликовано в: Вестник Нижегородского государственного лингвистического университета им. Н.А.Добролюбова. Вып.4. Лингвистика и межкультурная коммуникация. Нижний Новгород: НГЛУ, 2009 г. Методики определения сложности текста в рамках переводч. »

«Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Саратовский государственный университет им. Вавилова». Корпоративная этика и. »

«УДК 378 ПРОФЕССИОНАЛЬНАЯ ПОДГОТОВКА СПЕЦИАЛИСТОВ ПО ФИЗИЧЕСКОЙ КУЛЬТУРЕ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ © 2008 Е. В. Скриплева, Т. В. Скобликова кандидат пед. наук, доцент каф. теории и методики физической. »

«Виталий Даренский ФИЛОСОФИЯ «РАБЛЕЗИАНСКОГО СМЕХА» М. БАХТИНА КАК НЕКЛАССИЧЕСКАЯ ТЕОДИЦЕЯ.народная культура с ее концепцией незавершенного бытия и веселого времени. Смешно. все становящееся. М. М. Бахтин Философия народной культуры, развернутая М. М. Бахтиным на материале. »

«УДК: 81’23:81’242 ОПЫТ ПОСТРОЕНИЯ ДИНАМИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ КОНЦЕПТА «ЖИЗНЬ» А.В. Гирнык аспирантка кафедры английского языка e-mail: northmag@mail.ru Тверской государственный университет Статья посвящена исследованию концепта ЖИЗНЬ в обыденном сознании носителей русской культуры. На материале свободн. »

«Бочкарев Дмитрий Владимирович ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ И ЭФФЕКТИВНОСТЬ ЗАЩИТЫ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР ОТ СОРНЫХ РАСТЕНИЙ В ЗЕМЛЕДЕЛИИ ЮГА НЕЧЕРНОЗЕМНОЙ ЗОНЫ 06.01.01. – Общее земледелие, растениеводство диссертация на соискание ученой степени доктора сельскохозяйственных наук Научны. »

«34 XIX ЕЖЕГОДНАЯ БОГОСЛОВСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ КУЛЬТУРОЛОГИЯ Д. В. Дайбов (ПСТГУ) КОНТРКУЛЬТУРА КАК ПОИСК МЕТАНАРРАТИВА (НА МАТЕРИАЛЕ СУБКУЛЬТУРНЫХ ТЕКСТОВ СССР 80-х годов) Отпра. »

«Электронный научно-образовательный журнал ВГСПУ «Грани познания». №5(19). Декабрь 2012 www.grani.vspu.ru Л.В. ЖаРаВина (Волгоград) парадоксы виртуальНого биографизма: варлам шаламов и сальвадор дали С учетом объективно существующего виртуального пространства европейской ку. »

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.

Источник