Archive of Scientific Articles

License Agreement on scientific materials use.

Theoretical and methodological foundations for the development of a linguistic corpus (current status and prospects)

1. Авдеев А. А. Роль корпусных технологий в процессе изучения языковых дисциплин и их методические свойства // Известия Воронежского государственного педагогического университета. 2025. № 2 (307).
2. Бахтигозина В. С. Проблема поиска фразеологизмов в лингвистическом корпусе, сформированном по правилам Spacy // Человек – язык – компьютер. Исследователи будущего: материалы научно-практической (заочной) конференции с международным участием, Москва, 25 декабря 2023 г. М.: Московский государственный лингвистический университет, 2024.
3. Бахтигозина В. С. Репрезентация фразеологизмов с колоронимом “rot” (красный) в современных немецкоязычных СМИ на материале текстов журнала Spiegel // Филологические науки в XXI веке: актуальность, многополярность, перспективы развития: сборник научных трудов. Краснодар: Кубанский государственный университет, 2025.
4. Богоявленская Ю. В., Палийчук Д. А. Коллокации с адъективным колоративным компонентом bleu во французском языке (на материале лексикографических и корпусных данных) // Научный диалог. 2025. Т. 14. № 5. https://doi.org/10.24224/2227-1295-2025-14-5-29-50
5. Бонч-Осмоловская А. А. Национальный корпус русского языка 2.0: корпусная платформа, инструменты анализа, нейросетевые модели разметки данных (полная версия) // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: по материалам международной конференции «Диалог 2025», 23-25 апреля 2025 г. 2025. https://dialogue-conf.org/wp-content/uploads/2025/06/Bonch-OsmolovskayaAAetal.093F.pdf
6. Васильева Е. В., Тиллабаева А. А., Шеметова Д. И. Корпус фольклорных текстов: от идеи до разметки // «Цифра» в социально-гуманитарных исследованиях: метод, поле, реальность: материалы научной конференции молодых ученых, Иркутск, 15-18 ноября 2023 г. Иркутск: Иркутский государственный университет, 2024.
7. Гончаров А. А. Развитие структуры надкорпусных баз данных // Системы и средства информатики. 2024. Т. 34. № 4. https://doi.org/10.14357/08696527240406
8. Горожанов А. И. Экспериментальное моделирование базы данных сбалансированного лингвистического корпуса // Филологические науки. Вопросы теории и практики. 2022. Т. 15. № 10. https://doi.org/10.30853/phil20220563
9. Груздев Д. Ю., Коджебаш Д. О., Макаренко А. С. Стратегии поиска лингвистической информации в электронном корпусе текстов // Военно-филологический журнал. 2022. № 3.
10. Егорова Е. В., Шахназарян К. А. Корпусный подход к отбору лексического материала для подготовки к экзамену по иностранному языку // Сибирский учитель. 2025. № 3 (160).
11. Желтов В. П., Желтов П. В. Средства разработки интернет-портала национального корпуса чувашского языка // Программные системы и вычислительные методы. 2019. № 1. https://doi.org/10.7256/2454-0714.2019.1.28131
12. Жолобов О. Ф., Баранов В. А. Трансформации лексического ряда животъ – жизнь – житие: опыт лингвостатистического описания // Вопросы языкознания. 2022. № 2. https://doi.org/10.31857/0373-658X.2022.2.65-101
13. Инькова О. Ю. Определения дискурсивных отношений: опыт Надкорпусной базы данных коннекторов // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: по материалам ежегодной международной конференции «Диалог», Москва, 16-19 июня 2021 г. М.: Российский государственный гуманитарный университет, 2021. Вып. 20.
14. Котюрова И. А. Генератор индивидуальных упражнений и тестов на основе корпуса студенческих работ «Пакт» // Педагогические мастерские: сборник научных трудов. Киров: Межрегиональный центр инновационных технологий в образовании, 2025.
15. Котюрова И. А. Применение образовательных данных в предметном обучении в вузе // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Информатизация образования. 2024. Т. 21. № 2. https://doi.org/10.22363/2312-8631-2024-21-2-227-241
16. Кружков М. Г. Концепция построения надкорпусных баз данных // Системы и средства информатики. 2021. Т. 31. № 3. https://doi.org/10.14357/08696527210309
17. Кукушкина О. В. Из опыта работы над созданием авторских корпусов текстов // Труды института русского языка им. В. В. Виноградова. 2024. № 1. https://doi.org/10.31912/pvrli-2024.1.6
18. Махмудов М. А. Особенности составления частотных словарей // Актуальные проблемы исследования И преподавания тюркских языков И литературы: BEYNƏLXALQ ELMİ KONFRANS, Sumqayıt, 20-21 мая 2021 г. Sumqayit: Сумгаитский государственный университет, 2021. Т. 4.
19. Морозов Д. А., Смаль И. А. Машинное обучение и внутритекстовая разметка для нужд корпусной лингвистики: краткий обзор актуального состояния // Коммуникативные исследования. 2025. Т. 12. № 4.
20. Мухин М. Ю. Антонимы в прозе XIX в.: количественный анализ и его идиостилевая интерпретация // Известия Уральского федерального университета. Серия 2: Гуманитарные науки. 2024. Т. 26. № 2. https://doi.org/10.15826/izv2.2024.26.2.021
21. Писарик О. И. Репрезентация сферы «культура и искусство» в корпусе современных средств массовой информации ФРГ // Вестник Московского государственного лингвистического университета. Гуманитарные науки. 2024. № 11 (892).
22. Плунгян В. А. Корпусная лингвистика на современном этапе // Вестник Российской академии наук. 2024. Т. 94. № 9. https://doi.org/10.31857/S0869587324090018
23. Раева С. Р. Идеология Вселенной «звездного пути»: корпусный анализ оппозиций “war – peace”, “freedom – slavery” // Филологические науки в XXI веке: актуальность, многополярность, перспективы развития: сборник научных трудов. Краснодар: Кубанский государственный университет, 2025.
24. Раева С. Р., Степанова Д. В. Феномен бортового журнала в сериале «Звездный путь» // Социальные и гуманитарные науки. Отечественная и зарубежная литература. Серия 6: Языкознание. 2025. № 4.
25. Салахов Р. Д., Ланин В. В. Разработка компонента поиска в корпусе текстов для систем лингвистических исследований // Математика и междисциплинарные исследования – 2021: материалы Всероссийской научно-практической конференции молодых ученых с международным участием, Пермь, 18-20 октября 2021 г. / гл. ред. А. П. Шкарапута. Пермь: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2021.
26. Се Ж. Высокочастотные слова в спонтанных монологах-описаниях: методика создания частотного списка для лексического анализа // Вестник Донецкого национального университета. Серия Д: Филология и психология. 2025. № 3.
27. Солнышкина М. И., Гатиятуллина Г. М. История развития корпусной лингвистики (на примере англоязычных корпусов) // Вестник Томского государственного университета. Филология. 2020. № 63. https://doi.org/10.17223/19986645/63/8
28. Степанова Д. В. Разработка метода генерации лингвистического корпуса инструментами обработки естественного языка – ход и результаты международного проекта // Язык – Семиотика – Культура: сборник научных статей по итогам международной научной конференции: в 2 ч., Минск, 20-21 ноября 2023 г. Мн.: Минский государственный лингвистический университет, 2024.
29. Фещенко В. В. Язык – дискурс – корпус: ключевые векторы лингвистической прагматики // Terra Linguistica. 2025. Т. 16. № 3. https://doi.org/10.18721/JHSS.16301
30. Чилингарян К. П. Корпусная лингвистика: теория vs методология // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Теория языка. Семиотика. Семантика. 2021. Т. 12. № 1. https://doi.org/10.22363/2313-2299-2021-12-1-196-218
31. Abbamonte L., Hughes B. Solastalgia: A comparative corpus-based study of environmental lexicon // Russian Journal of Linguistics. 2025. Vol. 29. № 1.
32. Bogdanova V. P. Choosing lexical items for Teaching English to ESP groups of students // Профессиональная коммуникация: актуальные вопросы лингвистики и методики. 2025. № 18-3.
33. Gorozhanov A. I., Stepanova D. V. Corpus-Based Generation of Foreign Language Learning Materials // Contemporary Approaches to Linguistics and Teaching Methods in Business and Professional Communication / ed. E. N. Malyuga. Cham, 2025.
34. Roelli Ph. An introduction and a status-report on the Latin database Corpus Corporum // Indo-European Linguistics and Classical Philology. 2025. № 29-2. https://doi.org/10.30842/ielcp2306901529092