СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ СИНТАКСИСА: Азиза Бозорова Темуровна

Азиза Бозорова Темуровна Студентка факультета русского языка, Университет информационных технологий и менеджмента, г. Карши

Авторы

Азиза Бозорова Темуровна Студентка факультета русского языка, Университет информационных технологий и менеджмента, г. Карши

Ключевые слова:

Грамматика зависимостей, Минималистская программа, Семантико-синтаксическая типология, Корпусный анализ, Лингвистические теории, Синтаксис, Языковая грамматика, Структура предложения, Лингвистические методики, Компьютерные модели языка

Аннотация

Данная статья рассматривает современные методы изучения синтаксиса в лингвистике. В частности, обсуждаются три основные лингвистические теории: грамматика зависимостей, минималистская программа и семантико-синтаксическая типология, а также метод корпусного анализа. Грамматика зависимостей фокусируется на отношениях между словами в предложении, в то время как минималистская программа предлагает новый взгляд на организацию грамматики с упором на простоту и экономичность. Семантико-синтаксическая типология исследует взаимосвязь между смыслом и структурой предложений в различных языках. Корпусный анализ использует большие коллекции текстов для анализа синтаксических конструкций в различных жанрах и контекстах. Понимание этих методов помогает лингвистам и исследователям более глубоко исследовать структуру и функционирование языка.

Библиографические ссылки

Tesnière, L. (1959). Éleménts de syntaxe structurale. Klincksieck.

Chomsky, N. (1995). The Minimalist Program. MIT Press.

Bresnan, J. (2001). Lexical-Functional Syntax. Blackwell Publishers.

Goldberg, A. E. (1995). Constructions: A Construction Grammar Approach to Argument Structure. University of Chicago Press.

Croft, W. (2001). Radical Construction Grammar: Syntactic Theory in Typological Perspective. Oxford University Press.

Manning, C. D., & Schütze, H. (1999). Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press.

Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2019). Speech and Language Processing (3rd ed.). Pearson.

Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2009). Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition (2nd ed.). Prentice Hall.

Bird, S., Klein, E., & Loper, E. (2009). Natural Language Processing with Python. O'Reilly Media.

Manning, C. D., & Schütze, H. (1999). Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press.

Manning, C. D., Raghavan, P., & Schütze, H. (2008). Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press.