Курсовые проекты студентов направления "Лингвистика" 2013

В своей курсовой работе я изучала, как люди разного возраста, образования и пола произносят слова типа термин, стратегия, террариум (то есть такие, в которых перед буквой ‘е’ может произноситься как твёрдый согласный [т], так и мягкий). Нужно было разработать специальные методы опроса, которые бы выявляли, как люди произносят изучаемые слова в спонтанной речи. В моей работе использовалось два метода – кроссворд и лист с пропусками: в первом нужно было отгадать кроссворд, произнося вслух отгадки (и ими как раз были исследуемые слова), а во втором – прочитать слова, добавляя вместо пропусков первое пришедшее на ум прилагательное. Таким образом опрашиваемые не успевали задуматься о том, как нужно произнести это слово, и произносили его наиболее естественным для них способом. Всего я исследовала произношение десяти слов.
        После получения всех данных нужно было найти, от чего зависит вариант, выбранный тем или иным респондентом – от возраста, образования или пола. Наиболее яркой оказалась корреляция с возрастом: для большинства слов было отмечено, что люди младшего возраста произносят мягкий согласный [т’] гораздо чаще, чем люди старшего поколения. Например, люди 56-77 лет очень редко произносят слово бутерброд с мягким [т'], а молодые – примерно в половине случаев. То есть в целом эти слова идут по пути освоения, постепенно приобретая обычную для русского языка фонетику. Было также найдено, что в большинстве исследованных слов на сегодняшний день преобладает мягкий согласный, за исключением слов термос, свитер и компьютер. (Дарья Стаферова, 2 курс)
Вариативность твёрдости согласного ‘т’ перед гласным /е/

Автоматическое распознавание плагиата в домашних работах по программированию 

Моя курсовая работа вышла непохожей на другие — она была посвящена автоматическому распознаванию плагиата в домашних работах по программированию. Казалось бы, причем тут лингвистика? Тем не менее, на самом деле тема оказалась вполне лингвистической, и вот почему: язык программирования, равно как и естественные языки, обладает лексикой и грамматикой, и задача поиска плагиата в программе в значительной мере сводится к анализу лексического и синтаксического материала, использованного в домашних работах.

Для начала пришлось разобраться, что желающие списать предпринимают, чтобы скрыть свой обман, и обнаружилось, что набор приёмов, к которым они прибегают, довольно стандартный: они переименовывают переменные, меняют местами не связанные между собой строки и совершают ещё ряд действий, также весьма механических. После этого стало очевидно, что для того, чтобы разоблачить плагиатора, необходимо избавиться от всех различий в оформлении кода, за которыми скрывается одинаковая синтаксическая структура оригинальной и списанной программ. Именно в разработке способов автоматического устранения различий, а также сравнения получившихся «обезличенных» работ и состояла «техническая» сторона курсовой.

Этот проект позволил мне ощутить себя настоящим компьютерным лингвистом — специалистом, совмещающим лингвистические и программистские познания в работе над системой, автоматически  получающей какую-нибудь информацию о тексте. Что касается результатов работы, то в итоге получилась программа, которая с легкостью, пугающей нерадивых студентов, видит плагиат даже в весьма хитроумно списанных работах. (Марина Мазурова, 2 курс)
Распознавание плагиата

Корпусное исследование распределения грамматических форм глагола

Известно, что некоторые слова употребляются чаще других. Но также можно заметить, что некоторые формы одного слова встречаются чаще других форм того же слова. Если, например, взять слово предположить, то окажется, что форма предположим встречается значительно чаще других форм этого слова.

Почему некоторая форма используется чаще других форм одного и того же слова? В ходе работы были выявлены самые отклоняющиеся формы среди четырех групп глаголов: глаголов речи, мысли, чувств и эмоций. Для этого были произведены особые расчеты в Excel. Чтобы провести анализ синтаксических и семантических особенностей поведения этих глаголов и их форм, использовался Национальный корпус русского языка, толковый словарь, некоторые статьи по грамматике. В итоге были найдены определенные закономерности в распределении глагольных форм, и в некоторой степени - ответ на поставленный выше вопрос.

К примеру, для глагола взволновать было выявлено, что самой частотной формой является взволновало. В ходе поиска по НКРЯ оказалось, что при этой глагольной форме всегда есть причина волнения – то, это, сообщение, событие и т.д. Таким образом, частотность формы прошедшего времени среднего рода этого глагола можно объяснить тем, что причина очень часто выражена существительным среднего рода.

Анализ частотных характеристик определенных грамматических форм глаголов может быть полезен для создания учебных пособий по русскому языку: ведь важно знать, какие формы чаще приходится использовать, чтобы учить в первую очередь именно их. (Ольга Созинова, 1 курс)

Социолингвистическое исследование вариативности произношения

В этой курсовой работе я исследовала речь городского населения города Тула. В этой области вместо взрывного [г] произносят фрикативное, то есть вместо [горы] говорят [ɣоры]. В городе некоторые люди произносят г так, как в литературном языке, а некоторые – так, как в диалекте. Я хотела выяснить, каково соотношение между фрикативным и взрывным [г] в настоящее время в речи разных людей и найти определенные корреляции между выбором конкретного варианта и социальными характеристиками говорящих. Особое внимание уделялось уровню образования, месту рождения, окружению (на работе и в семье) и гендеру, то есть полу. Для сбора данных было разработано 3 метода: интервью, описание картинок и чтение текста (различающиеся степенью формальности). Все ответы респондентов были записаны на диктофон. Анализ полученных данных показал, что на речь респондентов, в первую очередь, оказывает влияние место рождения (город или деревня), на втором месте располагаются образование и окружение, на третьем – возраст. Таким образом, данное исследование подтвердило тот факт, что языковые переменные не функционируют вне социального контекста. (Новикова Анастасия, 2 курс)
Распределение грамматических форм глагола

 

Эта курсовая работа очень развивает навыки, необходимые каждому лингвисту, а именно – умение за короткий срок качественно разобраться в совершенно новом для себя языке.

В этом году выбор пал на несколько языков, из которых мы выбрали три: удинский, корякский и нивхский. Затем каждый студент взял для работы какой-либо опубликованный текст на одном из этих языков, и этот текст надо было отглоссировать. Отглоссировать - значит провести морфологический анализ: поделить каждое слово в тексте на морфемы, понять значение каждой морфемы, объяснить их взаимодействие. Чтобы разобраться с незнакомым языком, мы изучали существующие грамматики и статьи. Слово за словом мы постигали целый язык и в итоге получали обработанные тексты, которые выглядели примерно как этот фрагмент на нивхском языке:

tʰuɣr    u-rum-ɟ.
огонь    гореть-cont-ind
‘Огонь горит.’

В самой курсовой работе нужно было кратко описать особенности грамматики выбранного языка, а также рассказать о собственных интересных наблюдениях. Вообще, глоссирование нужно для того, чтобы лингвистам впоследствии было удобнее работать с текстами, но это хороший инструмент для выявления «белых пятен» в существующих грамматиках. Поэтому можно даже совершить небольшое открытие, обнаружив в изучаемом языке неизвестное до этого времени явление.  (Эльмира Мустакимова, 1 курс)

Для многих задач автоматической обработки языка нужно знать морфемный состав слова. Например, при поиске в интернете по запросу "лингвистика" могут оказаться полезными ссылки со словами "лингвист" или "лингвистический". Чтобы включить в результат поиска такие ссылки, поисковая система должна знать корень слова "лингвистика", а также какие слова можно образовать от этого корня. Информация о морфемном составе слова содержится в словарях морфем. Однако есть проблема: постоянно появляются новые слова, которые не успевают попасть в словари, но активно используются в реальной жизни. Поэтому в качестве курсового проекта мы решили написать программу для автоматического разбора слов по составу. Для этого мы углубленно изучали язык программирования Python и морфологию русского языка. В результате получилась программа, которая довольно точно определяет морфемный состав новых слов. (Екатерина Агеева, 1 курс)

Исследование языковых ошибок на материале учебных текстов на английском языке. Создание мини-корпуса ошибок и языковых тренажёров.

Курсовой проект «Исследование языковых ошибок на материале учебных текстов на английском языке» - возможность не только исследовать процесс освоения иностранного языка как бы изнутри, но и значительно улучшить своё владение английским языком.

В процессе работы всеми участниками проекта был создан корпус (коллекция) текстов на английском языке, написанных студентами на занятиях, с ошибками. Затем каждый участник выбрал свой определённый тип ошибок (ошибки в употреблении артиклей, предложных глаголов, лексические и синтаксические ошибки) и исследовал, какие правила английского языка, связанные с этим типом ошибок, чаще всего нарушаются носителями русского языка и почему. Например, в случае допущения ошибок в употреблении артиклей главной причиной, несомненно, является тот факт, что в русском языке артикли отсутствуют. Однако носители чаще совершают ошибки при употреблении неопределённого артикля (a/an), чем определённого (the), что объясняется тем, что определённость, конкретизированность предмета в русском языке выражается более явно, чем неопределённость (указательные и притяжательные местоимения, контекст).

В результате работы над этим проектом мы выяснили, какие особенности русского языка оказывают влияние на процесс освоения английского языка, какие стратегии выбирают изучающие язык. Мы также разработали языковые тренажёры, которые учитывают специфику совершения ошибок носителями русского языка. В целом, этот проект был очень полезен нам как с научной точки зрения (изучение процесса освоения иностранного языка), так и с практический (совершенствование нашего владения английским). (Лиза Кузьменко, 1 курс)

 Лексико-семантическая типология занимается сравнением лексики одного языка с другим. Целью этого курсового проекта было изучить кластеры слов со значением эмоций в другом языке (например, в немецком или французском) и сравнить с русским. Исследуя лексику, имеющуюся в языке для выражения той или иной эмоции, мы также узнаем, каким образом устроен мир эмоций этого народа.

Для выполнения такой работы предполагалось общение с носителями языка: нужно было с их помощью получить информацию по изучаемым синонимам. Я занималась эмоцией ‘жалость’ в немецком языке. В ходе своей работы я выяснила, что иногда невозможно обойтись одним переводом, поскольку каждое слово в языке имеет семантические оттенки, отличающие его от, казалось бы, того же самого слова в другом. Так, например, русским жалость, сострадание, сочувствие могут соответствовать немецкие Mitleid, Mitgefühl. Оба немецких синонима могут иметь переводом любой из приведенных русских, но перевод не будет точным. Как мы видим, в немецком языке есть всего два слова для выражения ‘жалости’ против трех русских. Синонимы были описаны по различным семантическим признакам и по этим признакам сопоставлены с их эквивалентами в русском. (Елена Кильчицкая, 2 курс)