Глава 3. Основные результаты использования информационных технологий в исследовании и описании безэквивалентной лексики.
При написании любого рода работы, связанной с выборкой лексики из большого количества словарей, непременно встает вопрос о её структурировании. В данном случае нас интересует пласт безэквивалентной лексики и то, как она переводится, или передается на другие языки, в частности на английский. Сложность связана с тем, что сначала требуется собрать воедино и структурировать достаточно большой объем лексики, выбранной минимум из 20 словарей, и только после этого представится возможность проводить нужные исследования. Для этого просто необходима программа, которая позволяла бы структурно вносить сами лексические данные, их перевод, возможно примерный год появления в употреблении, трактовку и какие-либо пометки. Возможно, что при работе с лексикой так же появится необходимость алфавитной сортировки, что просто невозможно сделать, имея бумажный носитель. В данном случае и приходится прибегать к помощи ИТ, а в частности к табличному редактору MS Excel, который совмещая определенный набор функций, отвечает заявленным требованиям MS Excel.
Написание такого рода работы не сводится только лишь к табличному структурированию данных, большую часть занимает поиск как основной, так и дополнительной информации. Следовательно, при данной работе было бы целесообразно использовать не только табличный редактор, но и электронные поисковые системы, которые позволяли бы найти нужную информацию или уточнить источники её нахождения. Как уже было сказано в предыдущей главе, речь идет о поисковых системах Google и Яндекс и о сравнении их возможностей при поиске литературы по языкознанию.
3.1 Поисковые системы Google и Яндекс и их сравнительные возможности при поиске литературы по языкознанию. 3.1.1 Поисковая система Google
В 1995 г. двое студентов докторантуры Стэндфордского университета -Ларри Пейдж и уроженец Москвы Сергей Брин - занимались различными аспектами управления данными. Оба студента входили в рабочую группу MIDAS (Mining Data at Stanford). Немного позже под управлением Раджива Мотвани, доцента кафедры информатики и вычислительной техники, Пейдж и Брин начали разработку собственной поисковой системы [12, 3]. Уже в то время на Internet-рынке присутствовали различные компании, предоставляющие услуги поиска, однако проект Google был для создателей своего рода академическим хобби, не имеющего коммерческой направленности (googol – это математический термин, обозначающий единицу со 100 нулями, что символизирует большой объем информации, обрабатываемой поисковой системой). Идея, положенная в основу поисковой машины, достаточно проста: сеть Internet содержит огромное количество информации, и определить релевантность отдельно взятой страницы большинство поисковиков пытаются по наличию в файле ключевых слов, которые пользователь ввел в форму поиска. Google же индексирует гиперссылки, исходящие со страницы, считая каждую ссылку на определенный сайт "голосом", увеличивающим ценность сайта, на который ссылаются. Логично предположить, что на сайт популярный и содержащий полезную информацию ссылаться будут чаще, чем на ресурс бесполезный и неинтересный, соответственно страницы популярного сайта получат более высокий рейтинг (Page Rank) [13, 21]. Таким образом, одна ссылка на страницу с сервера Yahoo! может оказаться более ценной, чем сотни ссылок с неизвестных домашних страничек – в этом случае Yahoo! рассматривается как авторитетный источник. Поисковый сервер Google также анализирует содержание страниц. Выполняется анализ полного содержания страницы и таких факторов, как шрифты, подразделы и точное местоположение каждого слова. Googleтакже анализирует содержание соседних веб-страниц, чтобы обеспечить максимальную релевантность результатов поиска по запросу пользователя.
В 1998 г. Google был запущен на сервере Стэнфордского университета по адресу google.Stanford.edu. В том же году становится понятно, что для того чтобы развивать технологию и дальше, необходимо создать компанию. Пейдж и Брин за полгода до защиты диссертации уходят из Стэнфорда. Хорошей новостью для молодой компании стала поддержка со стороны одного из основателей Sun Microsystems Энди Бехтольшайма, который после расспросов о дальнейших планах предприятия тут же выписал экс-студентам чек на 100 тыс. долл. Плохой новостью стала абсолютная незаинтересованность существующих поисковых систем в новой технологии. Поэтому Google пришлось развиваться самостоятельно. Вместо того чтобы заняться агрессивным маркетингом и продвижением своего проекта, Пейдж и Брин предпочитают нанять на работу около 150 сотрудников, 20 из которых - доктора наук (в настоящее время штат сотрудников компании составляет 4183 человека по всему миру, хотя большая часть работает в штаб-квартире в Маунтин Вью, штат Калифорния, США.). Компания не рекламирует себя, закупая миллионы баннеров, не заботится о бренде и рыночном становлении проекта, не собирается зарабатывать деньги путем показа баннерной рекламы на собственном сайте. В этом плане показательна цитата с сайта самого Google: «Как и в своей технологии, Google предпочитает игнорировать общепринятый подход к ведению дела». Несмотря на такую пассивность с точки зрения маркетолога, известность поисковика продолжает расти, и многие пользователи, привыкшие к обращению к нескольким поисковым системам одновременно, выбирают Google, каждый по каким-либо своим субъективным причинам. Кому-то нравится неброский интерфейс и простота использования, кому-то - скорость работы и не перегруженность сайта рекламой, кому-то - качество результатов поиска. Убедившись в благосклонности пользователей к поисковикам с простым интерфейсом, не перегруженному рекламой и новостями, даже AltaVista пошла по стопам Google, выпустив новую оболочку для своей поисковой машины (Raging Search, http://www.raging.com). Упрощенный вариант пользовательского интерфейса представил российской аудитории и Яндекс, расположив "чистый" интерфейс по адресу http://www.ya.ru. Что касается скорости работы, то Google использует более 4 тыс. компьютеров. Несколько компьютеров поддерживают работу собственно поисковика, обслуживая более 17 млн. запросов в день, остальные же «исследуют» Internet, занимаясь индексированием страниц и определением их релевантности.
Рисунок 1 - Поисковая система Google
С точки зрения конечного пользователя Google предоставляет множество различных возможностей для поиска информации, включая поиск по web-страницам, изображениям, новостям. Особенно интересно то, что Google кэширует проиндексированные страницы, что позволяет получить доступ к информации даже если сайт, на котором она находится, временно недоступен. Для задания дополнительных условий поиска можно воспользоваться ссылкой «Расширенный поиск» (Advanced Search) на основной странице Google. Соответствующая форма позволяет искать все, или любые из слов поискового запроса, точную фразу, страницы, не содержащие заданных слов, осуществлять поиск по определенному сайту, домену или страницам на определенном языке, учитывать дату последнего обновления страниц, искать файлы строго определенного формата (например, DOC, XLS, PDF), исключать из результатов поиска сайты «сомнительного содержания» (SafeSearch), искать страницы ссылающиеся на определенный сайт и др. Помимо использования формы расширенного поиска можно воспользоваться специальным синтаксисом для формирования более сложных запросов [11,15].
Осуществление поиска.
Так, например, заключение фразы поиска в кавычки, эквивалентно использованию поля «Найти результаты, совпадающие с точной фразой» из формы расширенного поиска. Синтаксис также позволяет получить некоторые дополнительные возможности. Так, например, Google исключает из поиска наиболее общепринятые слова («стоп слова»), даже если эти слова были введены пользователем в строке запроса. Делается это для того, чтобы повысить релевантность результатов, т.к., например, артикль «the» содержится в большом числе страниц, не имеющих ничего общего с тем, что ищет пользователь. Если пользователь все же настаивает на поиске по таким словам, то в строке запроса перед ними необходимо ввести символ “+”: «+where +the hell +is Billy». Также довольно полезен поиск по синонимам слов, для чего необходимо использовать перед словом символ “~”. Так по запросу «~food» будут найдены сайты, содержащие слова food, restaurant, recipe. Для задания интервала числовых значений используются символы «..» Запрос DVD player $50..$100 позволяет найти DVD плеер в интервале цен от 50 до 100 $.
Строку поиска Google можно использовать как калькулятор, запрос вида sin(90 degrees)^2+sqrt(4)*5 вернет соответствующий результат вычислений, равный 11. Использованы функции и операторы: sin – синус, ^ – степень, sqrt – квадратный корень [31].
Google может использоваться и для пересчета курса валют. Запрос «2.2 USD per gallon in RUR per litre» позволяет пересчитать 2.2 доллара США за американский галлон в аналогичную сумму в российских рублях за литр (более простым вариантом этого запроса конечно же будет «1 USD in RUR», т.е. перевод 1 доллара США в российский рубль). Используя ключевое слово «movie:» можно найти фильмы, название, сюжет, актерский состав или другая информация о которых содержит заданные ключевые слова. Пример, по запросу movie: cruise будут найдены как фильмы так или иначе связанные с круизами, так и фильмы с участием актера Тома Круза (Tom Cruise). Информация о фильмах сопровождается комментариями и обзорами, подразделенными на положительные, отрицательные и нейтральные. Заслуживает внимания и проект Google по предоставлению on-line полного содержимого книг (http://books.google.com): если в процессе поиска соответствующая книга будет найдена в базе книг Google – то она будет представлена пользователю для прочтения on-line.
Google реализует и множество других функций, часть из которых доступна только пользователям США (например, поиск по телефонному справочнику), однако в целом, функции Google востребованы всеми пользователями в сети.
Отдельное внимание следует уделить работе с морфологией русского языка в Google. Хотя официально о поддержке поиска по различным словоформам не сообщалась, с февраля 2006 г. в Internet активно циркулирует информация о серьезных шагах Google в этом направлении [14, 7]. По предположениям высказанным в издании «Компьютера» [15] это связано с активизацией продвижения Google своих интересов в Росси (соответствующее российское представительство компании носит название ООО «Гугл»). Проверить эту информацию легко просто введя любой поисковый запрос на сайте www.google.ru (именно ru, на www.google.com русская морфология не активизирована). И хотя, на собственный субъективный взгляд, поддержка морфологии в Google пока еще отстает от аналогичных решений Яндекса, все же положительным следует признать факт, что всемирно известная поисковая система начала работу в этом направлении. Широко известна околокомпьютерная пародия на девиз Яндекса: «Яндекс – найдется все … Google – ничего и не терялось». Единственным серьезным преимуществом Яндекса было и по сей день остается именно качественная работа с русской морфологией в запросах, однако новая инициатива Google, с течением времени, может свести на нет и это преимущество. Тем не менее, в настоящий момент Яндекс занимает лидирующую позицию в Рунете и является абсолютным лидером по использованию в белорусской части сети.
3.1.2 Поисковая система Яндекс
История компании «Яндекс» началась в 1990 году с компании «Аркадия», возглавляемой Аркадием Борковским и Аркадием Воложем, ставшей в 1993 году подразделением CompTek [17]. Именно в 1993-1994 гг. были существенно усовершенствованы программные технологии поиска, в частности поиск с учетом морфологии русского языка. В начале 1996 года был разработан алгоритм построения гипотез и морфологический разбор перестал быть привязан к словарю — если какого-либо слова в словаре нет, то находятся наиболее похожие на него слова и по ним строится модель словоизменения.
Первая версия сайта «Яndex» появилась в Internet в 1996 году, после того как руководством CompTek и разработчиками системы было принято решение о развитии поисковых технологий, ориентированных не столько на прикладные программные продукты, сколько на гораздо более широкую аудиторию пользователей Internet. Слово «Яndex» придумал за несколько лет до этого один из разработчиков поискового механизма и означает оно «Языковой index», или, если по-английски, «Yandex» — «Yet Another indexer». Официально поисковая машина Yandex.Ru и соответствующий Internet-портал были анонсированы 23 сентября 1997 года на выставке Softool [3]. Основными отличительными чертами Yandex.Ru на тот момент были проверка уникальности документов, т.е. исключение копий в разных кодировках; учет морфологии русского языка (поиск по точной словоформе); поиск с учетом расстояния (в том числе в пределах абзаца, точное словосочетание); и тщательно разработанный алгоритм оценки релевантности (соответствия ответа запросу), учитывающий не только количество слов запроса, найденных в тексте, но и "контрастность" слова (его относительную частоту для данного документа).
В ноябре 1997 года был реализован естественно-языковый запрос, позволяющий получать релевантные результаты даже по длинным и специальным образом не сформулированным поисковым запросам типа: «где купить компьютер», «сколько стоит доллар» и т.д.
В 1998 году на Yandex.Ru появилась возможность «найти похожий документ», список найденных серверов, поиск в заданном диапазоне дат и сортировка результатов поиска по времени последнего изменения.
В 1999 году Яндекс оптимизировал свой поисковой робот, что позволило ускорить обход сайтов Рунета. Так же предоставил пользователям новые возможности поиска по разным зонам текста (заголовкам, ссылкам, аннотациям, адресам, подписям к картинкам), по ссылкам и изображениям. Так же позволил выделять документы на русском языке, фильтровать результаты поиска от мата и порнографии. В том же году открылся поисковый форум и новый сервис — подписка на запрос, то есть можно оставить свой запрос на Yandex.Ru и регулярно получать по электронной почте информацию о появлении новых и/или измененных документов, соответствующих этому запросу. Появился поиск в категориях каталога, и впервые в Рунете была внедрена технология «индекс цитирования».
По аналогии с Google «Индекс цитирования» от Яндекс определяется количеством и качеством внешних ссылок на сайт. На качество ссылки влияет собственный индекс цитирования ресурса, ссылающегося на страницу. При подсчете индекса цитирования не берутся во внимание ссылки с форумов, веб-досок, конференций, с сайтов, расположенных на бесплатных хостингах (если они не описаны в каталоге Яндекса). Естественно, не учитываются ссылки с тех сайтов, которые Яндекс не индексирует (т.е. сайты, не содержащие русского текста).
Благодаря сотрудничеству с ABBY Lingvo, Яндекс также позволяет осуществлять on-line перевод с/на английский, немецкий, французский, итальянский и испанский языки.
С декабря 2005 года Яндекс ввел службу поиска на местности [18]. Новая служба называется "Яндекс.Адреса" и предназначена для поиска магазинов, гостиниц, предприятий, государственных структур и просто достопримечательностей. В качестве места можно указать район, улицу или даже дом (в этом случае кроме координат организаций выводится и расстояние до них). Информация о найденных объектах включает точное название, почтовый адрес и телефон. Если у Яндекс имеется соответствующая карта места, то она также будет выведена в результатах поиска. Недавним нововведением Яндекса является и возможность поиска по блогам (blog – это web-страница, содержащая личные заметки, дневник, или ленту новостей со ссылками, все записи размещены в хронологическом порядке – своего рода личный сетевой дневник). Из проектов Яндекса непосредственно не связанных с поиском, наиболее известен проект предоставления бесплатного хостинга narod.ru.
Компания Яндекс вышла на самоокупаемость в ноябре 2002 года. В 2004 году компания «Яндекс» увеличила продажи до 17 млн. USD, что в десять раз превысило доход 2002 года, а чистая прибыль составила 7 млн. USD [17].
Рисунок 2 - Поисковая система Яндекс
Сам процесс поиска в Яндекс достаточно прост – значительное число пользователей используют именно возможность задавать вопросы на «естественном» языке, однако Яндекс имеет и форму расширенного поиска и специальный язык поисковых запросов [9]. Форма расширенного поиска предусматривает возможность поиска с учетом расположения слов:
- относительно друг друга (подряд, в одном предложении, на одной странице);
- расположения слов на странице (в заголовке, тексте страницы, тексте ссылки);
- языка страниц, их даты или интервала дат, формата документов (doc, pdf и т.д.);
- географического региона, к которому относится страница сайта или домен, к которому она относится.
Имеется возможность найти все сайты, ссылающиеся на определенную страницу, или похожие на определенную страницу. Язык поисковых запросов требует от пользователя использования специального синтаксиса в запросах, предоставляя взамен дополнительные возможности поиска. Так, например, по запросу « "красная шапочка" » (текст запроса заключен в кавычки) будут найдены страницы, где есть подряд два слова: вначале красная, затем шапочка. Запрос « культура & Китая » найдет страницы, где слова «культура» и «Китай» встречаются в рамках одного предложения. Запрос « великая /2 стена » найдет страницы, где слово «стена» находится не дальше второго слова от слова «великая». Запрос « Китай | рис | Шанхай » найдет страницы с любым из указанных слов. Сложные запросы можно составлять с использованием скобок, например « (Китай | Москва) /2 (пицца | хот-дог) ». Использование символа «!» отключает анализ морфологии (пример, « !Путин ».
3.1.3 Сопоставление возможностей поисковых систем Google и Яндекс при анализе литературы по языкознанию.
Резюмируя сказанное выше можно сделать вывод, что возможности поисковой системы Яндекс в целом схожи с возможностями поисковой системы Google.
Преимущества Яндекса – хорошая работа с русской морфологией, недостаток – ориентация в основном на русскоязычные сайты. Сопоставить степень релевантности информации предоставляемой этими поисковыми системами достаточно сложно, и в любом случае эта оценка будет субъективной. Проведем сопоставление возможностей этих поисковых систем при анализе литературы по языкознанию. Для проведения исследования был сформирован 21 общий поисковый запрос (что наиболее характерно для пользователей без специальной подготовки). Длина поисковых запросов составила от 1 до 5 ключевых слов.
Перечень ключевых слов, использованных в запросах:
«языкознание», «лексика», «безэквивалентная лексика», «примеры безэквивалентной лексики», «классификация безэквивалентной лексики», «реалии», «классификация реалий», «языкознание в ВУЗе», «теория языка», «синхрония», «диахрония», «исследование реалий», «реалии и безэквивалентная лексика», «способы перевода безэквивалентной лексики», «появление безэквивалентной лексики», «специфика реалий», «особенности употребления реалий», «передача реалий», «современный реалии», «устаревшие реалии».
Рисунок 3 - Поиск в Google по запросу "языкознание"
Рисунок 4 - Поиск в Яндекс по запросу "языкознание"
Рисунок 5 - Поиск в Google по запросу "лексика"
Рисунок 6 - Поиск в Яндекс по запросу "лексика"
Рисунок 7 - Поиск в Google по запросу "безэквивалентная лексика"
Рисунок 8 - Поиск в Яндекс по запросу "безэквивалентная лексика"
Рисунок 9 - Поиск в Google по запросу "классификация реалий"
Рисунок 10 - Поиск в Яндекс по запросу "классификация реалий"
По результатам использования данных запросов в поисковых системах Google и Яндекс, были сделаны следующие выводы:
Google дает более релевантные результаты;
при поиске по русскоязычным сайтам, за счет использования морфологии русского языка, Яндекс дает большее число релевантных ссылок в расчете на один запрос. Аналогичного результата в Google можно достичь, только сформировав вручную большое число запросов по различным словоформам;
упрощает ситуацию использование русской версии поисковой машины www.google.ru. Не смотря на отсутствие официального объявления поддержки русской морфологии, поисковая машина частично поддерживает такую возможность, хотя уровень её реализации все ещё уступает Яндексу;
субъективно Google имеет более удобный интерфейс и более удобную форму расширенного поиска;
существенным преимуществом оказалась возможность Google просматривать страницы из кэша поисковой системы, поскольку ряд высокорелевантных страниц оказались на web-серверах не доступных on-line на момент просмотра, или перемещенными в рамках сервера в неизвестном направлении. Информация из кэша Яндекса («сохраненная копия») не удобна для просмотра, т.к. содержит только ключевые слова, без отображения структуры страницы, графического материала и т.д.;
существенным преимуществом Google над Яндексом стала возможность просмотра документов различных форматов (doc, pdf и др.) в виде web-документа (формат html). Так, например, на тестовом компьютере не была установлена программа Acrobat reader, необходимая для просмотра pdf-файлов. Данная программа не входит в состав ОС Windows или пакета MS Office, её необходимо скачать с сайта Adobe и установить отдельно. В описанном случае, Google гарантирует возможность доступа к информации даже для не подготовленных пользователей, не имеющих большого опыта работы с компьютером;
в то время как Google четко разделяет рекламные ссылки и результаты поиска, в результатах поиска Яндекса периодически встречаются ссылки на коммерческие сайты, релевантность информации которых недостаточно высока.
По итогам исследования был сделан следующий вывод: на первоначальном этапе поиска целесообразнее использовать поисковую систему Google, как дающую более релевантные результаты. После того, как направление исследований и структура работы будет намечена, целесообразно результаты Google дополнять результатами поисковой системы Яндекс, как позволяющей быстрее провести поиск в ширину, за счет использования в запросе различных словоформ и схожих по смыслу слов.
3.2 Создание базы данных MS Excel.
Microsoft Excel – программа для работы с электронными таблицами, созданная корпорацией Microsoft. Она предоставляет возможности экономико-статистических расчетов, графические инструменты и макропрограммирование VBA. Microsoft Excel входит в состав Microsoft Office и на сегодняшний день Excel является одним из наиболее популярных приложений в мире.
База данных (date base) – это совокупность хранимых в памяти компьютера данных, которые отображают состояние некоторой предметной области. Данные взаимосвязаны и специальным образом организованы.
При таком информационном отображении предметных сред упор делается не на сами объекты и их свойства, а на отношения между ними, что соответствует так называемой реляционной точке зрения на базы данных.
Excel умеет складывать, вычитать, умножать, делить и выполнять множество других операций. Excel дает возможность предварительно проанализировать последствия принятия тех или иных решений при конкретных обстоятельствах. Excel позволяет автоматизировать не только расчеты как таковые, но позволяет создавать и работать с разнообразными картотеками, системами учета, базами данных и т.п.
Вопросы сбора данных, их хранения, учета и обработки можно решить, имея систему управления списками. Термин список используется в Excel для обозначения базы данных.
База данных – это особый тип рабочей таблицы, в которой не столько вычисляются новые значения, сколько размещаются большие объемы информации в связанном виде.
Например, можно создать базу данных с фамилиями, именами, адресами и номерами телефонов ваших знакомых или список группы со всей информацией об итогах сессии и о размере соответствующей стипендии или ее отсутствии.
База данных представляет собой последовательность записей, содержащую однозначно определенную по категориям и последовательности информацию. Под каждую категорию данных в записи отводится отдельное поле, которому присваивается имя и отводится столбец.
Не будем вдаваться в детальное описание множества функций данного редактора, т.к. наша работа ограничена вводом текстовых данных. Поэтому, кратко остановимся только на некоторых:
Ячейки рабочего листа могут содержать значения (числа, текст, дату и т.п.) или формулу. Информация вводится и редактируется либо в самой ячейке, либо в стоке формул. По умолчанию все ячейки имеют один и тот же размер, который в случае необходимости можно менять. Так же можно изменять и высоту строки;
Весьма удобной функцией является вставка и удаление ячеек. Excel может вставлять или удалять строки (столбцы) целиком. Это особенно важно, когда надо вставить или удалить ячейки, оставляя окружающие строки и столбцы не тронутыми;
Excel дает возможность так же выделять диапазон ячеек и объединять их в одну (используется в названии таблиц, колонок);
Если в ячейку введен слишком длинный текст, то Excel может перенести текст так, чтобы он соответствовал ширине. При этом высота ячейки автоматически увеличивается до необходимого размера;
Весьма удобным является и то, что табличный редактор предоставляет функцию «Поиск и замена», которая предоставляет возможность быстро находить нужные места в рабочем листе и, в случае необходимости, заменять их на другие значения;
Стоить отметить и то, что в готовых документах может появиться необходимость придать таблице четкость и выразительность. Весьма удобной и простой функцией для этих целей является команда «Автоформат». Так же не исключается и ручное форматирование информации, при помощи меню «Формат».
Создание базы данных обеспечивает интеграцию данных и возможность централизованного управления данными, снабжая информацией определенных пользователей.
Создание базы данных (БД) начинается с проектирования БД, т.е. с определения ее структуры: количества полей, их имен, типа каждого поля (символьный, числовой, дата), длины каждого поля (максимального количества символов), типа данных (исходные, т.е. неизменяемые, или вычисляемые). Возможность использовать вычисляемые поля – основная особенность баз данных в Excel.
База данных создается в обычной электронной таблице, но с выполнением таких правил:
Строка заголовков столбцов (верхняя строка списка) должна быть заполнена именами полей.
Каждая запись должна размещаться в отдельной строке.
Первую запись необходимо разместить в строке, следующей непосредственно за строкой заголовков.
Следует избегать пустых строк между записями.
Любая информация должна быть упорядочена. Хорошая БД – в том числе. Каждая БД имеет некоторый предпочтительный порядок поддержания и просмотра записей. Записи можно расположить, например, в алфавитном порядке фамилий или названий фирм. Для определения рейтинга студентов список группы удобно расположить по убыванию среднего балла. Однако при добавлении новых записей Excel включает их в самый конец БД, добавляя новые строки и нарушая прежний порядок. Это не единственная проблема с упорядочиванием записей, так как всегда может возникнуть необходимость в другом, особенном порядке. Другими словами, при работе с данными требуется гибкость упорядочения записей для различных целей. Процесс упорядочения БД называется сортировкой.
3.2.1 Пример создания таблицы и базы данных MS Excel для последующего использования в написании диссертации.
Для большей наглядности и одновременного восприятия всей базы данных, при помощи текстового редактора MS Word, была создана организационная диаграмма. Диаграмма демонстрирует типологическую классификацию безэквивалентной лексики.
Рисунок 11 - Диаграмма безэквивалентной лексики
Далее приводится пример создания таблицы MS Excel «Безэквивалентная лексика» с тематическим подразделением и переводом.
Рисунок 12 - MS Excel. Таблица
Рисунок 13 - MS Excel. Таблица
Рисунок 14 - MS Excel. Таблица
Рисунок 15 - MS Excel. Таблица
Для регистрации и систематизации накопленной информации в виде базы данных, мною так же используется программа MS Excel. Проанализировав содержание, как основной информации, так и будущих запросов, мною была разработана следующая структура базы:
- лексика на английском языке
- лексика на русском языке
- тип 1 (узкая классификация национально-культурного пласта безэквивалентной лексики)
- тип 2 (широкая классификация пласта безэквивалентной лексики)
- словари, которые были использованы для подбора данного пласта лексики.
Рисунок 16 - База данных "Безэквивалентной лексики" 1 часть
Рисунок 17 - База данных "Безэквивалентной лексики" 2 часть
В последствии, а именно при дальнейшей работе над диссертацией, будут добавлены и другие поля, такие как немецкий язык, белорусский язык и т.д.
В ходе данной работы была построена БД для структурирования безэквивалентной лексики. С помощью данной БД увеличивается скорость поиска нужной лексической единицы, устанавливается четкая структуризация данных, автоматизируется процесс оформления лексики. БД позволяет без особых затрат времени и усилий вносить своевременно любые изменения. Данная БД готова к этапу внедрения и проведению опытной эксплуатации.
|
