Запобігання поширенню коронавіусу 2019-nCoV

Реєстрація на творчі конкурси для вступу на базі ПЗСО

Методи когнітивної лінгвістики у прикладних дослідженнях

Спеціальність: Філологія
Код дисципліни: 8.035.00.M.24
Кількість кредитів: 3
Кафедра: Прикладна лінгвістика
Лектор: Левченко О.П., д.філол.н., професор
Семестр: 4 семестр
Форма навчання: денна
Результати навчання:
У результаті вивчення навчальної дисципліни студент повинен бути здатним продемонструвати такі результати навчання:
знати:
ПРН1 - здатність продемонструвати поглиблені знання й розуміння фундаментальних засад мовознавства, орієнтуватися в тенденціях розвитку прикладної лінгвістики та напрямів мовознавчої науки в Україні і світі;
ПРН2 - здатність самостійно орієнтуватися в мовних проблемах людини й суспільства, знаходити оптимальні рішення;
ПРН4 - здатність продемонструвати поглиблені знання сучасних наукових методів лінгвістичних досліджень у межах комунікативного та когнітивного напрямів лінгвістики;
вміти:
ПРН5 - уміння співвідносити поняттєвий апарат теоретичної та прикладної лінгвістики, перекладознавства та теорії міжкультурної комунікації з реальними фактами та явищами професійної діяльності та використовувати його для вирішення фахових завдань;
ПРН10 - уміння ефективно сприймати, зберігати, опрацьовувати й передавати мовну інформацію, прогнозувати особливості сприйняття інформації й запобігати виникненню комунікативних невдач;
ПРН11 - уміння моделювати комунікативні акти моно-, діа-, полілогічного типу з урахуванням культурноспецифічних особливостей спільноти, мовою якої відбувається спілкування;
ПРН21 - уміння структурувати та інтегрувати знання з різних галузей професійної діяльності, здатність творчо їх використовувати й розвивати у процесі вирішення професійних завдань;
ПРН27 - здатність критично оцінювати набутий досвід із позицій останніх досягнень філологічних та комп’ютерних наук та соціальної діяльності.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни:
Загальне мовознавство
Формальні моделі опису лексики і граматики
Короткий зміст навчальної програми:
Зміна наукових парадигм у лінгвістиці та формування когнітивної лінгвістики (визначення наукової парадигми; виокремлення мовознавчих парадигм у діахронії; парадигмальна переорієнтація сучасного мовознавства: утвердження антропоцентричиної лінгвістики; виникнення і розвиток когнітивної лінгвістики; засадничі принципи когнітивної лінгвістики). Теорія і методологія концептуального аналізу (поняття категоризація; дослідження принципів мовної категоризації; базовий рівень категоризації). Концепт як центральне поняття сучасної антропологічної лінгвістики. Методика опису концепту в науковому дослідженні (концептуальний аналіз як аналіз загального поняття; концептуальний аналіз як метод вивчення абстрактних номенів). Підходи до моделювання концепту. Когнітивне моделювання системи поняттєвих структур (теорія прототипів; образна схема, сценарій, фрейм). Когнітивний підхід до метафори та методи її ідентифікації в когнітивній лінгвістиці. Ідентифікація метафори в сучасних лінгвістичних дослідженнях.
Рекомендована література:
Al-Saggaf, M. A., Yasin, M. S. M., & Ho-Abdullah, I.: Semasiological corpus-based approach to identifying conceptual metaphor (SCAICM). Cognitive Linguistic Studies, 2(1), pp. 116-128 (2015).
ATT-Meta Project, https://www.cs.bham.ac.uk/~jab/ATT-Meta/Databank/
Birke, J., Sarkar, A.: A clustering approach for nearly unsupervised recognition of non-literal language. In: 11th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (2006).
Caruso, A. S.: A corpus-based metaphor analysis of news reports on the Middle East Road Map peace process (2011), www.birmingham.ac.uk/research/activity/corpus/ pub-lications/conference-archives/2011-birmingham.aspx
Croft, William, and D. Alan Cruse. Cognitive linguistics. Cambridge University Press, 2004.
David, O., Matlock, T.: Cross-linguistic automated detection of metaphors for poverty and cancer. Language and Cognition, 10(3), 467-493 (2018).
Deignan, A.: Metaphor and Corpus Linguistics. Amsterdam/Philadelphia: John Benja-mins (2005).
Dolan, W. B.: Metaphor as an emergent property of machine-readable dictionaries. In: Proceedings of Representation and Acquisition of Lexical Knowledge: Polysemy, Am-biguity, and Generativity, 27-29 (1995).
Evans, Vyvyan, and Melanie Green. Cognitive linguistics: An introduction. Routledge, 2018.
Evans, Vyvyan. Glossary of cognitive linguistics. Edinburgh University Press, 2007.
Fillmore C.J. 1968 The case for case // E. Bach, R.T. Harms eds. Universals in linguistic theory. – L. etc.: Holt, Rinehart and Winston, 1968. 1-88.
Fillmore C.J. The case for case reopened // P. Cole, J.M. Sadock eds. Grammatical relations. – N.Y. etc.: Acad. Press, 1977. 59-81.
Gandy L., Allan N., Atallah M., Frieder O., Howard N., Kanareykin S., Koppel M., Last M., Neuman Y., Argamon1 Sh.: Automatic Identification of Conceptual Met-aphorsWith Limited Knowledge. In: Proceedings of the Twenty-Seventh AAAI Con-ference on Artificial Intelligence (2013), https://www.researchgate.net/publication/26279 4264_Automatic_Identification_of_Conceptual_Metaphors_with_Limited_Knowledge
Gceraerts, D., Cognitive Grammar and the History of Lexical Semantics. - In: Rudzka-Ostyn 1988, 647-677.
Geeraerts, Dirk, ed. Cognitive linguistics: Basic readings. Vol. 34. Walter de Gruyter, 2006.
Goatly, A.: The language of metaphors. Routledge, London (1997).
Grac v.3., http://www.parasolcorpus.org/bonito/run.cgi/
Hampe, Beate, and Joseph E. Grady, eds. From perception to meaning: Image schemas in cognitive linguistics. Vol. 29. Walter de Gruyter, 2005.
Jackendoff R.S. Semantics and cognition. – Cambr. (Mass.): MIT, 1983.
Koivisto-Alanko, P., Tissari, H.: Sense and sensibility: Rational thought versus emotion in metaphorical language. Corpus-Based Approaches to Metaphor and Metonymy, Ber-lin. Mouton de Gruyter (2006).
Koller, V., Hardie, A., Rayson, P., Semino, E.: Using a semantic annotation tool for the analysis of metaphor in discourse. Metaphorik. de, 15(1), pp. 141-160 (2008).
Lakoff, G., M. Johnson. Metaphors We Live By Chicago: University of Chicago Press, 1980
Lakoff, G., The Contemporary Theory of Metaphor. Ortony, A. (ed.), Metaphor and Thought. Cambridge: Cambridge University Press. Second edition, 1993, 202-251.
Lakoff, G., Women, Fire, and Dangerous Things. Wat Categories Reveal About the Mind. Chicago: Univ. of Chicago Press, 1987.
Langacker, R., Concept, Image, and Symbol: The Cognitive Basis of Grammar. Berlin/New York: Mouton de Gruyter, 1991
Langacker, R., Foundations of Cognitive Grammar, Vol. 1: Theoretical Prerequisites. Stanford: Stanford University Press, 1987.
Levin, L. S., Mitamura, T., MacWhinney, B., Fromm, D., Carbonell, J.G., Feely, W., Frederking, R. E., Gershman, A., Ramirez, C.: Resources for the Detection of Conven-tionalized Metaphors in Four Languages. In: LREC, pp. 498-501 (2014).
LNCS Homepage, http://www.springer.com/lncs, last accessed 2016/11/21.
Martin, J. H.: A corpus-based analysis of context effects on metaphor comprehension. Trends in Linguistics Studies and Monographs, de Gruyter, Berlin; N. Y. (2006).
Mason, Z. J.: CorMet: a computational, corpus-based conventional metaphor extraction system. Computational linguistics, 30(1), pp. 23-44 (2004).
MetaNet, https://metanet.icsi.berkeley.edu/metanet/
Nayak, S., Mukerjee, A.: A grounded cognitive model for metaphor acquisition. In: Twenty-Sixth AAAI Conference on Artificial Intelligence (2012, July).
Neuman, Y., Assaf, D., Cohen, Y., Last, M., Argamon, S., Howard, N., Frieder, O.: Metaphor identification in large texts corpora. PloS one, 8(4), (2013).
Shimizu, T., Shimokura, M.: Developing the T-Scope (version 2.0) program for a statis-tical approach to business metaphor analysis. Osaka Keidai Ronshu (The Journal of Osaka University of Economics), 61(2), pp. 329-343 (2010).
Shimizu, T.: Mental Distance’concept for chronological metaphor analysis of business executive speeches. Osaka Keidai Ronshu (The Journal of Osaka University of Eco-nomics), 60(6), pp. 245-268 (2010).
Shutova, E., Teufel, S., Korhonen, A.: Statistical metaphor processing. Computational Linguistics, 39(2), pp.1-92 (2012).
Statistics used in the Sketch Engine system, https://www.sketchengine.eu/wp-content/uploads/ske-statistics.pdf
Steen, G. J., Dorst, A. G., Herrmann, J. B., Kaal, A. A., Krennmayr, T., Pasma, T.: A method for linguistic metaphor identification: From MIP to MIPVU. John Benjamins, Amsterdam (2010).
Stickles, E., Dodge, E., Hong, J.: A construction-driven, MetaNet-based approach to metaphor extraction and corpus analysis. In: 12th meeting of Conceptual Structure, Discourse, and Language (CSDL 12), Santa Barbara, California (2014, November).
Sweetser Eve E. Ted Sanders, Jose Sanders and Eve Sweetser. Causality, cognition and communication: A mental space analysis of subjectivity in causal connectives. In Ted Sanders and Eve Sweetser (eds.) Causal categories in discourse and cognition. Berlin: Mouton de Gruyter, 2009, 19-60.
Sweetser Eve E.Looking at space to study mental spaces: Co-speech gesture as a crucial data source in cognitive linguistics. In Monica Gonzalez-Marquez, Irene Mittleberg, Seana Coulson and Michael Spivey (eds.), Methods in Cognitive Linguistics. Amsterdam: John Benjamins. 2006, 203-226.
Sweetser Eve E.Myriam Bouveret and Eve Sweetser. Multi-frame semantics, metaphoric extensions and grammar. BLS, 2009, 35.
Turney, P. D., Neuman, Y., Assaf, D., Cohen, Y.: Literal and metaphorical sense iden-tification through concrete and abstract context. In: Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (pp. 680-690). Association for Computational Linguistics (2011, July).
VU Amsterdam Metaphor Corpus, http://ota.ahds.ac.uk/headers/2541.xml.
Wallington, A. M., Barnden, J. A., Buchlovsky, P., Fellows, L., Glasbey, S. R.: Meta-phor annotation: A systematic study. COGNITIVE SCIENCE RESEARCH PAPERS-UNIVERSITY OF BIRMINGHAM CSRP, 2(2), pp. 3-4 (2003).
Методи і критерії оцінювання:
Поточний контроль на практичних, семінарських заняттях проводиться з метою виявлення готовності студента до занять у таких формах:
• вибіркове усне опитування перед початком занять;
• перевірка виконання індивідуальних завдань;
• оцінка активності аспіранта у процесі занять, внесених пропозицій, оригінальних рішень, уточнень і визначень, доповнень попередніх відповідей і т. ін.
Контрольні запитання поділяються на:
• а) тестові завдання – вибрати правильні відповіді;
• б) проблемні – створення ситуацій проблемного характеру;
• в) питання-репліки – виявити причиново-наслідкові зв’язки;
• г) ситуаційні завдання – визначити відповідь відповідно до певної ситуації;
• д) питання репродуктивного характеру – визначення практичного значення;
Підсумковий контроль проводиться за результатами поточного контролю та виконання контрольної роботи.
Поточний контроль - 50 балів (підготовка до навчальних занять - 40 балів, виконання індивідуального завдання - 10 балів), екзаменаційний контроль - 50 балів (письмова компонента - 25 балів, усна компонента - 25 балів).