cyberspaceФилософские проблемы информационных технологий и киберпространстваPhilosophical Problems of IT & Cyberspace (PhilIT&C)2305-3763Пятигорский государственный университет10.17726/philIT.2024.1.2cyberspace-307Research ArticleСтатьиКоличественный анализ ольфакторной лексики на примере русского, английского и немецкого языков Quantitative analysis of olfactory vocabulary based on the example of Russian, English and German languagesБукрееваЛ. А.BukreevaL. A.

Букреева Людмила Александровна - студентка второго курса магистратуры.

Санкт-Петербург

Lyudmila A. Bukreeva - 2d year master student, St. Petersburg State University.

St. Petersburg

liudmilabukreeva@gmail.comВелисЛ. А.VelisL. A.

Велис Лолита Андреевна - студентка второго курса магистратуры.

Пятигорск

Lolita A. Velis - 2d year master student, Pyatigorsk State University.

Pyatigorsk

lolla-99@mail.ruСанкт-Петербургский государственный университетРоссияSt. Petersburg State UniversityRussian FederationПятигорский государственный университетРоссияPyatigorsk State UniversityRussian Federation202411072024012841Copyright © Букреева Л.А., Велис Л.А., 20242024Букреева Л.А., Велис Л.А.Bukreeva L.A., Velis L.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://cyberspace.pgu.ru/jour/article/view/307

В данной исследовательской работе проведен анализ коллокаций, связанных с понятиями «запах», «аромат», «вонь» и «смрад» в русском и английском языках, с использованием количественных методов и автоматической обработки языка на базе Национального корпуса русского языка (НКРЯ), корпуса английского языка (COCA) и Мангеймского корпуса для немецкого языка. Полученные статистические показатели позволяют выявить особенности употребления прилагательных, глаголов и существительных, отражающих отношение к ольфакторному опыту в английском, русском и немецком языках. Результаты дают возможность сравнить описания запахов в разных культурах и выявить тенденции в оценке ольфакторных впечатлений. Закономерности в сочетаемости ольфакторной лексики также указывают на тенденцию ключевых слов к приобретению положительной или отрицательной эмоциональной окраски за счет коллокатов.

In this research work, an analysis of collocations associated with the concepts of “smell”, “aroma”, “stench” and “stench” in the Russian and English languages was carried out using quantitative methods and automatic language processing on the basis of the National Corpus of the Russian Language (NCRL), corpus English (COCA) and the Mannheim Corpus for German. The obtained statistical indicators make it possible to identify the peculiarities of the use of adjectives, verbs and nouns that reflect the attitude to olfactory experience in English, Russian and German. The results allow us to compare descriptions of odors in different cultures and identify trends in the assessment of olfactory impressions. Patterns in the compatibility of olfactory vocabulary also indicate the tendency of keywords to acquire a positive or negative emotional connotation due to collocates.

количественные методыавтоматическая обработка языкакорпусная лингвистикасемантика запаховquantitative methodsautomatic language processingcorpus linguisticssemantics of smellsИсследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 24‑28‑00540, https://rscf.ru/project/24‑28‑00540.The research was funded by Russian Science Foundation No. 24‑28‑00540, https://rscf.ru/en/project/24‑28‑00540.ReferencesКащеева А. В. Квантитативные и качественные методы исследования в прикладной лингвистике // Социально‑экономические явления и процессы. 2013. № 3 (049). C. 155‑162.Кащеева А. В. Квантитативные и качественные методы исследования в прикладной лингвистике // Социально‑экономические явления и процессы. 2013. № 3 (049). C. 155‑162.Верхозин С. С. О статусе количественных методов в лингвистике // Вестник Иркутского государственного лингвистического университета. 2013. № 3 (24). C. 145‑150.Верхозин С. С. О статусе количественных методов в лингвистике // Вестник Иркутского государственного лингвистического университета. 2013. № 3 (24). C. 145‑150.Гречачин В. А. Статистические методы в исследовании текстов // Вестник Башкирского университета. 2018. № 3. C. 772‑775.Гречачин В. А. Статистические методы в исследовании текстов // Вестник Башкирского университета. 2018. № 3. C. 772‑775.Кочеткова Н. А. Статистические языковые методы. Коллокации и коллигации // Новые информационные технологии в автоматизированных системах. 2013. № 16. C. 301‑305.Кочеткова Н. А. Статистические языковые методы. Коллокации и коллигации // Новые информационные технологии в автоматизированных системах. 2013. № 16. C. 301‑305.Lee R. S. T. Natural Language Processing: A Textbook with Python Implementation / R. S. T. Lee, United International College: Springer Nature, 2023. 436 c.Lee R. S. T. Natural Language Processing: A Textbook with Python Implementation / R. S. T. Lee, United International College: Springer Nature, 2023. 436 c.Павельева Т. Ю. Изучение коллокаций на основе лингвистических корпусов текстов // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2016. № 3‑4 (155‑156). C. 56‑61.Павельева Т. Ю. Изучение коллокаций на основе лингвистических корпусов текстов // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2016. № 3‑4 (155‑156). C. 56‑61.Палийчук Д. А. Корпусные технологии в изучении коллокаций (на примере сервисов «antconc» и «sketchengine») // Studia Humanitatis. 2020. № 2.Палийчук Д. А. Корпусные технологии в изучении коллокаций (на примере сервисов «antconc» и «sketchengine») // Studia Humanitatis. 2020. № 2.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.