Modern Corpus Linguistics: Trends and Prospects

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article contains an analysis of the state of modern corpus linguistics in order to identify current trends and prospects for development. For this purpose, an array of scientific publications (230 articles and 50 dissertations) published no earlier than 2019 and devoted to linguistic corpora was collected; then the method of sequential clustering was applied, the results of which were statistically analyzed and subsequently interpreted.

About the authors

Veronika Viktorovna Izyumskaya

Moscow State Linguistic University

Author for correspondence.
Email: izyumskayaw@gmail.com

Postgraduate student at Applied and Experimental Linguistics Department, Junior Researcher at the Laboratory of Corpus Linguistics

Russian Federation

References

  1. Solnyshkina, M. I., Gatiyatullina, G. M. (2020). The History of Corpus Linguistics (on the example of the English language corpora). Tomsk State University Journal of Philology, 63, 132–160. (In Russ.)
  2. Zakharov, V. P. (2016). Prolegomena to Corpus Linguistics. Issues of psycholinguistics, 28, 150–161. (In Russ.)
  3. Biber, D., Reppen, R. (2016). The Cambridge Handbook of English Corpus Linguistics. Cambridge: Cambridge University Press.
  4. Zakharov, V. P. (2005). Korpusnaya lingvistika: Uchebno-metod. posobiye = Corpus Linguistics: Textbook. St. Petersburg. (In Russ.)
  5. Leedham, M., Lillis, T., Twiner, A. (2021). Creating a corpus of sensitive and hard-to-access texts: Methodological challenges and ethical concerns in the building of the WiSP Corpus. Applied corpus linguistics, 1(3). https://doi.org/10.1016/j.acorp.2021.100011
  6. Orekhov, B. V., Savchuk, S. O. (2019). Accentological corpus as a tool for studying Russian word stress. Proceedings of the V. V. Vinogradov Russian Language Institute, 21, 61–63. (In Russ.)
  7. Kasavin, I. T. (2006). Diskurs-analiz kak mezhdistsiplinarnyy metod gumanitarnykh nauk = Discourse-analysis as an interdisciplinary method of the humanities. Epistemology and Philosophy of Science, 10(4), 5–16. (In Russ.)
  8. Shilin, I. A. (2019). Metod i algoritmy interpretacii nepolnyh vyskazyvanij pol’zovatelya dlya upravleniya ustrojstvami Interneta veshchej na osnove ontologicheskogo podhoda = Method and algorithms for interpreting incomplete user statements to control Internet of Things devices based on an ontological approach: PhD in Technical Sciences. St. Petersburg. (In Russ.)
  9. Yamanishi, R., et al. (2022). Applying Existing Datasets as a Pseudo Corpus for Sentiment Representation on Social Media. Procedia Computer Science, 207, 335–342.
  10. Lavrentiev, A. M. et al. (2019). Analysis of corpus of extremist texts and unlawful texts. Cybersecurity issues, 4(32), 54–60. (In Russ.)
  11. Sirazitdinov, Z. A., Sadykov, T. S. (2021). O sozdanii natsional’nykh korpusov tyurkskikh yazykov = On the creation of national corpus of Turkic languages. ALATOO ACADEMIC STUDIES, 2, 245–255. (In Russ.)
  12. Bogdanova-Beglarian, N. V. et al. (2019).Russian Everyday Speech Corpus “One Day of Speech”: Current State and Perspectives. Proceedings of the V. V. Vinogradov Russian Language Institute, 21, 100–110. (In Russ.)
  13. Dobrovol’skij, D. O., Zalizniak, A. A. (2020). Russian constructions with potentially modal meanings:an analysis based on parallel corpus data. Proceedings of the V. V. Vinogradov Russian Language Institute, 3(25), 35–49. (In Russ.)
  14. Bezenova, M. P., Grigoriev, G. L. (2020). The Role of the Udmurt Spell Checker in Replenishment of the Udmurt National Corpus. Yearbook of Finno-Ugric Studies, 14(3), 549–556. (In Russ.)
  15. Kulikova, L.V., Shakhotina, S. A. (2021). Regiolects of the Russian Sign Language: A Multimodal Electronic Corpus (based on the communicative space of Eastern Siberia). Vestnik of Saint Petersburg University. Language and Literature, 18(4), 750–759. (In Russ.)
  16. Fidchuk, M. Y. (2021). Revising the question of the model to teach listening comprehension skills based on the Russian National Corpus materials. Higher Education Today, 2, 59–62. (In Russ.)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».