Multi-word patterns in the corpus of Information and Communication Technology. Terminological bundles in the genre – ‘Textbooks in ICT’

Багатослівні моделі в корпусі інформаційно-комунікаційних технологій. Термінологічні сполуки в жанрі — «Підручники з ІКТ» MAREK WEBER Білостоцький технологічний університет КЛЮЧОВІ СЛОВА: корпусна лінгвістика, інформаційно-комунікаційні технології, лексичні комплекси, функціональна класифікація лексичних комплексів, термінологічні комплекси, лексичний аналіз ДАНІ ДЛЯ ДОСЛІДЖЕННЯ: КОРПУС ІНФОРМАЦІЙНО-КОМУНІКАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ Матеріалом дослідження є електронний корпус, що охоплює широку галузь інформаційно-комунікаційних технологій (ІКТ) — узагальнювальний термін, який включає всі технології, розроблені для обробки та передавання даних. Тексти було відібрано так, щоб вони репрезентували зріз галузі ІКТ. Їх поділено на сім категорій, які можна розглядати як жанри в межах галузі ІКТ: Жанр 1: професійні статті з ІКТ; Жанр 2: академічні статті з ІКТ; Жанр 3: технічна документація програмних застосунків у сфері ІКТ; Жанр 4: технічна документація апаратного забезпечення ІКТ; Жанр 5: підручники з ІКТ; Жанр 6: технічна документація мов програмування та середовищ програмування; Жанр 7: технічна документація мережевих технологій. Корпус містить збірку з 973 текстів загальним обсягом майже 24 мільйони слів. Вибір даних для корпусу є одним із найважливіших завдань дослідника, оскільки корпус має бути репрезентативним щодо аналізованої сфери вживання. Як зазначає Дуглас Бібер, кількість текстів має вирішальне значення для дослідження, у якому науковець зосереджується на тексті як основній одиниці аналізу. До кожного жанру слід включити достатню кількість текстів, щоб урахувати варіативність між категоріями та авторами (Biber, 2006). Terminologija | 2012 | 19 39 Таблиця 1. Склад корпусу інформаційно-комунікаційних технологій ЖанрКількість текстівКількість токенів (слововживань)Професійні статті391225551Академічні статті951272001Технічна документація програмних застосунків в ІКТ922472839Технічна документація апаратного забезпечення ІКТ1002471772Підручники9915315237Технічна документація мов програмування та програмних середовищ901282175Технічна документація мережевих технологій106725418УСЬОГО97323764993 ЛЕКСИЧНІ БАНДЛИ: ТЕРМІН Повторювані послідовності слів, які трапляються разом частіше, ніж можна було б очікувати випадково, є важливою складовою мовленнєвої продукції. Термін лексичний бандл уперше вжили Дуглас Байбер, Стіґ Йоганссон, Джеффрі Ліч, Сьюзен Конрад та Едвард Файніґан у тепер уже класичній праці Longman grammar of spoken and written English на позначення багатослівних сполучень, визначених за єдиним критерієм частотності (Biber et al. 1999); натомість Майк Скотт називає їх словесними кластерами у посібнику до програмного застосунку WordSmith Tools версії 4 (1996) та WordSmith Tools версії 5 (2010). Єдиним критерієм визначення лексичних бандлів є їхня частотність. «Кластери — це слова, які неодноразово трапляються разом, одне поруч з одним, у послідовності» (Scott 2010: 337). Скотт зазначає, що словесні кластери можуть мати семантичну просодію, тобто тенденцію певних лексем сполучатися з іншими певними лексемами (наприклад, тенденцію слова cause сполучатися з негативними наслідками, такими як accident, trouble тощо) (Scott 2010: 337). Байбер, Йоганссон, Ліч, Конрад і Файніґан визначають лексичні бандли як повторювані вирази незалежно від їхніх структурних властивостей, тобто як послідовності словоформ, що часто спільно трапляються в дискурсі; вони також зазначають, що коротші бандли часто входять до складу кількох довших лексичних бандлів (Biber et al. 1999). Вони також зауважують, що в більшості випадків лексичні бандли не утворюють структурних одиниць, і більшість із них 40 Marek Weber Multi-word patterns in the corpus of Information and Communication Technology. Terminological bundles in the genre – ‘Textbooks in ICT’ не є виразами, які мовці розпізнали б як ідіоми чи інші сталі лексичні вирази. Байбер, Йоганссон, Ліч, Конрад і Файніґан установлюють такі порогові критерії, за якими багатослівні послідовності вважаються лексичними бандлами: вони мають траплятися щонайменше 10 разів на мільйон слів і щонайменше у п’яти текстах (Biber et al. 1999). Байбер зазначає, що несподіваним результатом підходу, заснованого на частотності, є дві неочікувані характеристики лексичних бандлів (Biber 2006: 134). По-перше, більшість із них не є ідіоматичними за значенням, а їхні значення зазвичай прозоро випливають з окремих словоформ. Кен Гайленд також наголошує, що більшість бандлів семантично прозорі й «формально регулярні, утворюючи будівельні блоки зв’язного дискурсу» (Hyland 2008: 6). По-друге, більшість бандлів не є завершеними граматичними структурами. Байбер, Йоганссон, Ліч, Конрад і Файніґан виявили, що приблизно 15% лексичних бандлів у розмовному мовленні утворювали завершені структурні одиниці, тоді як лише приблизно 5% лексичних бандлів в академічній прозі можна було вважати завершеними словосполученнями або підрядними частинами (Biber et al. 1999: 1000). Важливий висновок Байбера щодо синтаксичної природи лексичних бандлів полягає в тому, що це лексичні одиниці, які часто перетинають межі граматичних структур: наприклад, вони можуть поєднувати дві словосполучення або підрядні частини так, що останні слова бандла стають початковими частинами другої синтаксичної структури (Biber 2006: 135). Гайленд також наголошує, що лексичні бандли, визначені виключно на основі частотності, зазвичай охоплюють кілька структурних одиниць (Hyland 2008: 6). Численні корпусні дослідження присвячено аналізу повторюваних послідовностей неперервних словоформ; вони демонструють, наскільки важливими ці послідовності є для різних типів дискурсу, а також показують значну варіативність лексичних бандлів у різних жанрах і регістрах (наприклад, Biber 2006; Biber, Conrad, Cortes 2004; Hyland 2008; Scott, Tribble 2006; Gozdz-Roszkowski 2011). М Е Т О Д О Л О Г І Я, З А С Т О С О В А Н А У Д О С Л І Д Ж Е Н Н І Було вирішено зосередитися на аналізі 4-слівних зв’язок, оскільки, з одного боку, частотність 4-слівних зв’язок значно вища, ніж 5-слівних послідовностей, а з іншого — вони часто містять 3-слівні рядки й дають змогу виявити більш очевидні шаблони та структури, ніж 3-слівні вирази. Списки 4-слівних зв’язок у кожному з Terminologija | 2012 | 19 41 семи жанрів ICT було сформовано за допомогою WordSmith Tools v. 5.0 — програмного пакета для пошуку шаблонів у корпусах. У цьому дослідженні було встановлено два граничні критерії: мінімальну частотність уживання — 20 разів на мільйон слів — та вимогу, щоб зв’язка траплялася щонайменше у п’яти текстах. Застосування граничних критеріїв потребувало відповідних обчислень у кожному із семи файлів, що містили списки зв’язок у певному жанрі. Обчислення описано в таких кроках: 1. Створення додаткового стовпця з назвою «Частотність на мільйон» у таблиці, отриманій із програмного забезпечення WordSmith Tools. 2. Введення значення загальної кількості слів у вільну клітинку електронної таблиці Excel у межах відповідної категорії. 3. Введення в першу клітинку стовпця «Частотність на мільйон» такої формули: Частотність на мільйон слів = Частотність × 1 000 000 / Загальна кількість слів 4. Копіювання формули в інші клітинки: клацнути правий нижній кут заповненої клітинки й перетягнути його вниз до інших клітинок. 5. Виділення стовпця «Кількість текстів». 6. Вибір меню «Дані» та пункту «Сортування й фільтр» у засобі сортування. 7. Вибір порядку сортування за спаданням. 8. Видалення всіх рядків таблиці, у яких значення поля «Кількість текстів» менше ніж 5. 9. Виділення стовпця «Частотність на мільйон». 10. Вибір меню «Дані» та пункту «Сортування й фільтр» у засобі сортування. 11. Вибір порядку сортування за спаданням. 12. Видалення всіх рядків таблиці, у яких значення в полі «Частота на мільйон» менші за 20. 1886 різних бандлів було виявлено в корпусі після застосування наведених вище критеріїв відсікання. Загальна кількість бандлів, ідентифікованих у всьому масиві даних, становила 197 553. 42 Marek Weber Multi-word patterns in the corpus of Information and Communication Technology. Terminological bundles in the genre – ‘Textbooks in ICT’ Таблиця 2. Розподіл лексичних бандлів у жанрах ICT Жанр Загальна кількість бандлів після застосування критеріїв відсікання Кількість різних бандлів після застосування критеріїв відсікання % поточних слів у бандлах Професійні статті 1057 131 1,8 Академічні статті 5548 120 1,7 Програмні застосунки 44669 403 7,2 Апаратне забезпечення 55296 672 8,9 Підручники 72483 119 1,9 Мови програмування та середовища програмування 10984 180 3,4 Мережеві технології 7516 261 4,1 Разом 197553 1886 Відсоток слів у тексті, що входять до складу блоків, було отримано шляхом множення загальної кількості випадків для певного жанру на 4 (аналізуються чотирислівні блоки), ділення результату на кількість слів у тексті відповідного жанру та подальшого множення на 100% згідно з формулою: На нашу думку, два параметри — діапазон різних блоків і відсоток слів у тексті, що входять до їхнього складу, — можна розглядати як показники ступеня шаблонності та повторюваності певного жанру порівняно з іншими жанрами. Іншими словами, ступінь шаблонності й повторюваності жанру можна виміряти за діапазоном різних блоків, уживаних у ньому, та відсотком слів у тексті, що входять до їхнього складу. Жанри ІКТ можна поділити на три групи за критерієм шаблонності та повторюваності. Жанр 3 — «технічна документація програмних застосунків у сфері ІКТ» — і жанр 4 — «технічна документація апаратного забезпечення ІКТ» — вирізняються високим ступенем шаблонності та повторюваності, оскільки мають подібні характеристики: у них використовується найбільший діапазон різних блоків (відповідно 403 і 672) і спостерігається найвищий відсоток слів у тексті, що входять до їхнього складу (відповідно 7,2% і 8,9%). Terminologija | 2012 | 19 43 Рисунок 1: Жанри з високим ступенем формульності та повторюваності На противагу цьому, жанр 1 — «професійні статті з ІКТ», жанр 2 — «академічні статті з ІКТ» і жанр 5 — «підручники з ІКТ» характеризуються відносно низьким ступенем формульності та повторюваності, оскільки в них використовується найменший набір різних зв’язок (відповідно 131, 120 і 119), а частка потоку слів, що входить до зв’язок, є найнижчою (відповідно 1,8%, 1,7% і 1,9%). Два жанри, що залишилися: жанр 6 — «технічна документація мов програмування та програмних середовищ» і жанр 7 — «технічна документація мережевих технологій», утворюють третю групу, у якій значення обох параметрів перебувають посередині діапазону (кількість різних зв’язок: відповідно 180 і 261; частка потоку слів у зв’язках: відповідно 3,4% і 4,1%). Однак варто пам’ятати, що, як слушно зауважує Станіслав Гождзь-Рошковський, прямі порівняння можна надійно проводити лише між жанрами зі схожою кількістю слів. Щоб врахувати це, параметр частки потоку слів у зв’язках обчислюється для кожного жанру так, щоб відображати кількість слів у кожному з підкорпусів, що представляють відповідні жанри (Gozdz-Roszkowski 2011: 111). ФУНКЦІЙНА КЛАСИФІКАЦІЯ ЗВ’ЯЗОК Основу для функційного аналізу зв’язок, отриманих у цьому корпусі, було сформовано на базі таксономій Бібера (Biber 2006; Biber et al. 2004), Гайланда (2008) та Гождзь-Рошковського (2011). Biber’s (2006) classification resulted from the scrutiny of a broad corpus of spoken and written registers which covered among others such types of discourse as: casual conversations, class sessions tapes, classroom teaching, office hours, study groups, on-campus service encounters, textbooks, course packs, institutional texts (e.g. university catalogs, brochures). 44 Marek Weber Multi-word patterns in the corpus of Information and Communication Technology. Terminological bundles in the genre – ‘Textbooks in ICT’ The corpus in Hyland’s (2008) study (size 3,5 million words) comprises research articles, PhD dissertations and MA/MSc theses from four disciplines: electrical engineering and microbiology from the applied and pure sciences, and business studies and applied linguistics from the social sciences. Gozdz-Roszkowski (2011) analyzed a corpus of American Law containing over 5,5 million words and representing seven genres within American legal culture and education: academic articles, briefs, contracts, legislation, opinions, professional articles and textbooks. Спираючись на згадані вище таксономії, лексичні зв’язки в ІКТ було функційно поділено на три широкі категорії відповідно до їхнього значення в текстах: орієнтовані на дослідження, орієнтовані на текст та орієнтовані на учасника. Зв’язки першої категорії допомагають авторам упорядковувати свою діяльність і досвід у сфері ІКТ. Зв’язки, орієнтовані на текст, використовуються для позначення організації тексту та його значення. Нарешті, зв’язки, орієнтовані на учасника, слугують для вираження різних ставлень або оцінок і зосереджені на авторі чи читачеві тексту. Рисунок 2: Функційна таксономія лексичних зв’язок Кожну з трьох основних функційних категорій лексичних зв’язок було додатково поділено на низку підкатегорій. Зв’язки, орієнтовані на дослідження, охоплюють такі підкатегорії: Зв’язки кількості (наприклад, один із найбільших; велика кількість; один із наведених нижче; кількість елементів); Зв’язки часової референції (наприклад, на момент; наприкінці року; протягом наступних кількох тижнів; у найближчі тижні); Зв’язки місця / напрямку (наприклад, у Сполучених Штатах; головного вікна; у нижній частині вікна; у рядку стану); Terminologija | 2012 | 19 45 Функціональні bundles – використовуються для опису різноманітних функцій, пов’язаних з ІКТ (наприклад, the use of the; the use of a); Тематичні bundles – стосуються галузі дослідження (наприклад, proceedings of the IEEE; programming languages and systems; the drop down menu; the following configuration options); Багатофункціональні референційні bundles – мовні комплекси, які можна використовувати як часові / просторові / текстові вказівки (наприклад, the end of the; the start of the; the left of the; at the beginning of); Описові bundles – характеризують наступний іменник (наприклад, the complexity of the; the surface of the; the scope of the; the height of the). Текстово-орієнтовані комплекси охоплюють такі підкатегорії: Пояснювальні bundles – докладніше розкривають аналізовану тему та уточнюють її (наприклад, at the same time, as well as the, this means that the, in this case the); Перехідні bundles – забезпечують зв’язки додавання або протиставлення між частинами тексту (наприклад, on the other hand, as opposed to the, in addition to the, in contrast to the); Рамкові bundles – «окреслюють аргументи, визначаючи обмежувальні умови» (Hyland 2008: 14), коли формулюють твердження або аргументи (наприклад, in terms of the, in the context of, in the presence of, the contents of the); Умовні bundles – виражають умови (наприклад, if you want to, if you do not, if you have a, if you have an); Результативні bundles – указують на логічні зв’язки між елементами, виражені відношеннями причини й наслідку (наприклад, so that you can, as a result of, as a result the, as a function of); Структурні маркери bundles – використовуються для посилання на інші частини тексту (наприклад, as shown in figure, as discussed in section, is shown in ex ample, later in this chapter). Учаснико-орієнтовані комплекси охоплюють такі підкатегорії: Залучальні bundles – безпосередньо звертаються до читачів; «активно залучають читачів як учасників розгортання дискурсу» (Hyland 2008: 18) (наприклад, do one of the, select the type of, is recommended that you, select one of the); Позиційні bundles – передають емоції, ставлення, оцінні судження та оцінки; «задають рамку для інтерпретації наступного твердження» (Biber, 2006: 139) (наприклад, it is necessary to, is no guarantee that, it is important to, it is not possible, it is possible to); 46 Marek Weber Multi-word patterns in the corpus of Information and Communication Technology. Terminological bundles in the genre – ‘Textbooks in ICT’ Модальні бандли — виражають, що щось є ймовірним, дозволеним або необхідним (наприклад, має бути виконано, можна використовувати, як можна бачити, у якому можна, може не відображатися, може бути відтворено або, має приймати будь-які перешкоди, перешкоди, які можуть спричинити, які можуть спричинити небажані); Бандли прогнозування — виражають прогноз автора щодо певної майбутньої дії (наприклад, очікується, що буде, вам буде запропоновано, буде відображено в, це відкриє, вас попросять). У таблиці 3 наведено кількість бандлів, що належать до трьох основних функціональних категорій у кожному жанрі. Таблиця 3: Розподіл лексичних бандлів за функціональними категоріями Орієнтовані на дослідження | Орієнтовані на текст | Орієнтовані на учасників | Інші | Професійні статті | 45 | 23 | 13 | 45 | Академічні статті | 48 | 35 | 9 | 28 | Програмні застосунки | 123 | 55 | 122 | 83 | Апаратне забезпечення | 207 | 51 | 138 | 187 | Підручники | 32 | 35 | 18 | 20 | Мови програмування та середовища програмування | 39 | 39 | 26 | 62 | Мережеві технології | 91 | 24 | 11 | 91 Рисунок 3: Класифікація бандлів, орієнтованих на дослідження Terminologija | 2012 | 19 47 Таблиця 4: Розподіл бандлів, орієнтованих на дослідження, за підкатегоріями ОРІЄНТОВАНІ НА ДОСЛІДЖЕННЯ Кількість жанрів Кількість Часова віднесеність Віднесеність до місця / напряму Процедура Індикатор теми Багатофункціональна віднесеність Опис 1 4 7 4 0 27 3 0 2 7 0 3 1 34 0 3 3 4 1 63 0 40 8 7 4 3 11 33 2 154 0 4 5 4 0 4 1 16 3 4 6 6 0 2 1 15 3 12 7 6 0 5 2 73 2 3 ТЕРМІНОЛОГІЧНІ БАНДЛИ Термінологічні бандли визначено як підкатегорію бандлів-індикаторів теми та як багатослівні сполучення, що містять терміни. Рисунок 4: Розподіл термінологічних бандлів у 7 жанрах ICT Як показано в таблиці 5, жанр 7 — «технічна документація мережевих технологій» — має найбільший відсоток (18%), а також найбільшу кількість термінологічних бандлів — 47. Така термінологічна насиченість може бути пов’язана з вузькоспеціалізованим, предметно-специфічним характером текстів жанру 7. Поширення вузькоспеціалізованих знань потребує повторюваного використання усталених і спеціалізованих багатослівних сполучень. 48 Marek Weber Multi-word patterns in the corpus of Information and Communication Technology. Terminological bundles in the genre – ‘Textbooks in ICT’ Таблиця 5: Кількість і частка термінологічних зв’язок у жанрах ІКТ Номер жанру Кількість зв’язок у жанрі Кількість термінологічних зв’язок у жанрі Частка термінологічних зв’язок у жанрі Частка термінологічних зв’язок у категорії «ОРІЄНТОВАНІ НА ДОСЛІДЖЕННЯ» 1 131 1 0.7 2.2 2 120 8 6.6 16.6 3 403 13 3.2 10.5 4 672 37 5.5 17.8 5 119 14 11.7 66.6 6 180 13 7.2 38.2 7 261 47 18.0 50.0 Друга за кількістю група зв’язок виявлена в жанрі 4 — «технічна документація апаратного забезпечення ІКТ»; їхня кількість становить 37. Однак частка всіх зв’язок жанру 4, що належать до категорії термінологічних зв’язок, відносно низька — лише 5,5%. Водночас слід пам’ятати, що після застосування критеріїв відсікання в жанрі 4 наявна найбільша кількість різних зв’язок — 672, а також найвища частка слововживань у зв’язках — 8,9%. У жанрі 5 — «підручники з ІКТ» — частка термінологічних зв’язок відносно велика і становить 11,7%. У таблиці 6 нижче наведено термінологічні зв’язки, виявлені в жанрі 5 — «підручники з ІКТ». Таблиця 6: Термінологічні зв’язки, виявлені в жанрі 5 — «підручники з ІКТ» ЖАНР 5 Зв’язка Частота Кількість текстів Частота на мільйон слів the java io package 345 12 22.53 пакет мови java 322 9 21.02 import java awt import 336 15 21.94 public static final int 1306 21 85.27 static void main string 967 39 63.14 public static void main 952 40 62.16 public final static int 861 5 56.22 void main string args 846 36 55.24 Terminologija | 2012 | 19 4 9 ЖАНР 5 int x int y 600 14 39.18 public instance methods public 539 5 35.19 import java io import 447 22 29.19 кількість байтів 433 38 28.27 the java lang package 322 9 21.02 x int y int 316 12 20.63 Значна частка підручників (52%) присвячена різним темам, пов’язаним із програмуванням низкою мов програмування, зокрема Java, C++, C#, Objective-C, PHP та іншими. Це відображено у значній кількості термінологічних зв’язок у жанрі 5, які містять часто вживані рядки коду. Наприклад, термінологічні зв’язки на кшталт STATIC VOID MAIN STRING (967 випадків уживання у 39 текстах; частота на мільйон — 63,14), PUBLIC STATIC VOID MAIN (952 випадки у 40 текстах; частота на мільйон — 62,16) і VOID MAIN STRING ARGS (846 випадків у 36 текстах; частота на мільйон — 55,24) є частинами програмного коду, що містять ключове слово main. Ключове слово main позначає головну функцію, відповідальну за високорівневу організацію функціональності програми. Функції, які також називають методами, — це набори інструкцій, що використовуються для обробки вхідних даних, наприклад для математичних обчислень. У багатьох мовах програмування виконання програми починається з головної функції. Наприклад, виконання програм Java починається з головної функції, заголовок методу якої має такий вигляд: public static void main (String[] args). Головна функція відповідає за високорівневу організацію функціональності програми. Ключове слово void означає, що метод не повертає значення. Якщо метод повертав би ціле число, замість void використовувалося б ключове слово int. Наступні дві термінологічні зв’язки — PUBLIC STATIC FINAL INT (1306 випадків у 21 тексті; частота на мільйон — 85,27) та PUBLIC FINAL STATIC INT (861 випадок у 5 текстах; частота на мільйон — 56,22) — це частини рядків коду в мовах програмування, наприклад Java. Вони визначають тип функцій, які мають застосовуватися. Ключове слово public означає, що метод є видимим і його можна викликати з об’єктів інших типів. Ключове слово static означає, що метод пов’язаний із класом, а не з конкретним екземпляром (об’єктом) цього класу. Це означає, що статичний метод можна викликати, не створюючи об’єкт класу. 50 Marek Weber Multi-word patterns in the corpus of Information and Communication Technology. Terminological bundles in the genre – ‘Textbooks in ICT’ Бандл INT X INT Y трапляється 600 разів у 14 текстах із частотою 39,18 на мільйон слів. Бандл позначає оголошення змінних; тип змінних у цьому випадку — ціле число, або скорочено int. Множина цілих чисел утворена натуральними числами (0, 1, 2, 3,...) разом із від’ємними натуральними числами (−1, −2, −3,...). Частотне ключове слово Java, назва мови програмування, трапляється у 6 бандлах: JAVA ENTERPRISE IN A (653 випадки в 5 текстах; частота 42,64 на мільйон); IMPORT JAVA IO IMPORT (447 випадків у 22 текстах; частота 29,19 на мільйон); THE JAVA IO PACKAGE (345 випадків у 12 текстах; частота 22,53 на мільйон); IMPORT JAVA AWT IMPORT (336 випадків у 15 текстах; частота 21,94 на мільйон); JAVA IO IMPORT JAVA (328 випадків у 20 текстах; частота 21,42 на мільйон) і THE JAVA LANG PACKAGE (322 випадки у 9 текстах; частота 21,02 на мільйон). Java набула популярності завдяки таким характеристикам, як простота використання, кросплатформні можливості та функції безпеки. Використовуючи Java, одну програму можна запускати на багатьох різних платформах. Це означає, що не потрібно докладати зусиль для розроблення окремої версії програмного забезпечення для кожної платформи. Java створено так, щоб нею було легко користуватися; її вважають простішою для написання, компіляції, налагодження, запуску та вивчення, ніж деякі інші мови програмування. Абревіатура AWT, що з’являється в бандлі IMPORT JAVA AWT IMPORT, розшифровується як The Abstract Window Toolkit — незалежний від платформи набір засобів для роботи з вікнами, графікою та інтерфейсом користувача. Повна назва JAVA ENTERPRISE, цієї послідовності, яка є частиною частотного бандла JAVA ENTERPRISE IN A, — Java Platform, Enterprise Edition. Ця назва позначає корпоративну обчислювальну платформу Oracle на базі Java, яка забезпечує середовище виконання для розроблення та запуску корпоративного програмного забезпечення, зокрема мережевих і вебслужб, а також інших масштабних, масштабованих і захищених мережевих застосунків. Бандл є частиною довшого формульного виразу з 5 слів (653 випадки в 5 текстах; частота 42,64 на мільйон): Java Enterprise in a Nutshell, як показано в наведеному нижче прикладі: Зразок 1: Sun ще більше спрощує роботу, надаючи постачальників для багатьох служб імен. Тож, поки постачальник служби витрачає багато часу на реалізацію інтерфейсів javax.naming.spi, клієнтові потрібно лише надати URL-адресу постачальника та клас фабрики контексту, а потім скористатися службою імен. Щоб дізнатися набагато більше про JNDI та пов’язані теми, можна придбати книжку Java Enterprise in a Nutshell. [Жанр 5 — «підручники з ІКТ»] Terminologija | 2012 | 19 51 Послідовність JAVA EDITOR, що є частиною бандла IN THE JAVA EDITOR (75 випадків у 5 текстах; частота 58,49 на мільйон), позначає програмний інструмент, призначений для редагування та компіляції програм, написаних мовою Java, а також для їх виконання. Використання бандла проілюстровано в наведеному нижче прикладі: Зразок 2: Щоб реалізувати допомогу під час введення вмісту, конфігурацію засобу перегляду вихідного коду вашого редактора потрібно налаштувати так, щоб визначити помічника бухгалтера. Це робиться на прикладі редактора Java у JavaSourceViewerConfiguration. Орфографічні помилки відображаються в редакторі Java, і доступні відповідні засоби швидкого виправлення: словник також можна зробити доступним для допомоги під час введення вмісту. Створюйте власні пропозиції допомоги в написанні коду, подібні до тих, що пропонуються в редакторі Java. Створіть екземпляр CompletionProposalCollector, щоб отримати ті самі пропозиції, що й у редакторі Java, або створіть його підклас, щоб додати власні пропозиції. [Жанр 6 — «технічна документація мов програмування та середовищ програмування»] ВИСНОВКИ Результати, узагальнені в цій праці, виявляють суттєві відмінності в частотності форм і функцій лексичних зв’язок у різних жанрах мови інформаційно-комунікаційних технологій. Варіації описано як у кількісному, так і в якісному вимірах. Кількісно жанр 3 — «технічна документація програмних застосунків у сфері ІКТ» — і жанр 4 — «технічна документація апаратного забезпечення ІКТ» — є найбільш шаблонними й повторюваними. В інших жанрах ІКТ використовується значно менше лексичних зв’язок, а їхня частка від загальної кількості слів є помітно нижчою. Усі 14 термінологічних зв’язок, виявлених у жанрі підручників, який розглядається в цій статті, стосуються різних аспектів програмування. Це можна пояснити тим, що значна частка підручників (52%) присвячена різним темам програмування. REFERENCES Biber D. 2006: University language: A corpus-based study of spoken and written registers, Philadelphia/Amsterdam: John Benjamins Publishing Company. Biber D., Conrad S., Cortes V. 2004: If you look at …: Lexical bundles in university teaching and textbooks, Applied Linguistics, 25L, 371–405. Biber D., Conrad S., Cortes V. 2003: Lexical bundles in speech and writing: an initial taxonomy. – Corpus Linguistics by the Lune: A festschrift for Geoffrey Leech, Wilson A., Rayson P. and McEnery T. (eds.), Frankfurt/Main: Peter Lang. Biber D., Johansson S., Leech G., Conrad S. and Finegan E. (1999): Longman grammar of spoken and written English, Harlow: Pearson. 52 Marek Weber Multi-word patterns in the corpus of Information and Communication Technology. Terminological bundles in the genre – ‘Textbooks in ICT’ Hyland K. 2008: As can be seen: Lexical bundles and disciplinary variation. – English for Specific Purposes 27 (2008), 4–21. Gozdz-Roszkowski S. 2011: Patterns of linguistic variation in American legal English, Frankfurt/Main: Peter Lang. Gozdz-Roszkowski S. (ed.) 2011: Explorations across languages and corpora, PALC 2009, Frankfurt/Main: Peter Lang. Scott M. 1996: WordSmith Tools 4 manual, Oxford University Press. Scott M. 2010: WordSmith Tools 5 manual, Oxford University Press. Scott M., Tribble C. 2006: Textual patterns, Philadelphia/Amsterdam: John Benjamins Publishing Company. DAUGIAŽODŽIAI MODELIAI INFORMACINIŲ IR KOMUNIKACINIŲ TECHNOLOGIJŲ TEKSTYNE. TERMINOLOGINĖS SAMPLAIKOS IKT VADOVĖLIUOSE Pagrindinis straipsnio tikslas – informacinių ir komunikacinių technologijų (IKT) kalboje pasikartojančių tam tikrų lingvistinių modelių tyrimas pasinaudojant tekstynų lingvistikos naujovėmis. Straipsnyje nagrinėjamos keturžodės samplaikos iš 24 milijonų žodžių IKT srities tekstyno, suskirstyto į 7 kategorijas (žanrus): profesiniai straipsniai, moksliniai straipsniai, programinės įrangos dokumentacija, aparatinės įrangos dokumentacija, vadovėliai, programavimo kalbų ir aplinkos dokumentacija ir tinklo technologijų dokumentacija. Atliekant tyrimą buvo nutarta apsiriboti keturžodėmis samplaikomis. Naudojant modelių paieškos tekstynuose programų paketą WordSmith Tools v. 5.0 sudaryti kiekvieno iš septynių IKT srities tekstų žanrų keturžodžių samplaikų sąrašai. Pasirinktos dvejopos ribos: mažiausias samplaikos dažnumas turi būti 20 kartų milijonui žodžių ir samplaika turi būti rasta mažiausiai 5 tekstuose. Pritaikius tokius apribojimus tekstyne rastos 1886 skirtingos samplaikos. Bendras duomenų rinkinyje nustatytų samplaikų skaičius – 197 553. Pagal reikšmę tekste samplaikos suskirstytos į tris plačias funkcines kategorijas: orientuotas į tyrimus, į tekstą ir į dalyvį. Pirmai kategorijai priskirtos samplaikos toliau išskirstytos į keletą subkategorijų: kiekybės, laiko, vietos / krypties, procesų, temos, daugiafunkcių nuorodų, apibūdinimo. Terminologinės samplaikos buvo priskirtos temos rodiklio subkategorijai ir apibrėžtos kaip keliažodžiai junginiai, kuriuose yra terminų. Straipsnyje nagrinėjamos terminologinės samplaikos, rastos IKT vadovėliuose. Didelė vadovėlių dalis (52%) skirta įvairiems programavimo klausimams. Tai paaiškina faktą, kad visos 14 šio žanro terminologinių samplaikų susijusios su įvairiais programavimo aspektais. Gauta 2012-10-30 Marek Weber Bialystok University of Technology ul. Wiejska 45A, Bialystok, Poland E-mail [email protected] Terminologija | 2012 | 19 53