Облегчить фонетический разбор: Фонетический разбор слова облегчить — звуки и буквы, транскрипция

Содержание

как правильно ставить ударение в слове

10 месяцев ago9 месяцев ago

Содержание:

Определение и разбор слова

Существительное, которое обозначает некий список информации о каких-либо объектах, составленный для того, чтобы облегчить поиск этих объектов по какому-либо признаку.

Существует два основных варианта постановки ударения в слове:

«катало́г», где ударение падает на третий слог;
«ката́лог», где ударение падает на второй слог.

Как правильно произносится: «катало́г» или «ката́лог»?

По правилам русского языка верным является следующий вариант постановки ударения:

«

КАТАЛО́Г»

Какое правило применяется?

В русском языке нет правила, регулирующего постановку ударения в данном слове. Нужно просто запомнить, что ударной является гласная «о» в третьем слоге. Проверить правильность ударения можно по орфоэпическому и орфографическому словарям.

Давайте посмотрим, как меняется ударный слог в разных падежных формах слова «и́кс»:

Именительный падеж (что?): катало́г (ед.ч.), катало́ги (мн.ч.)

Родительный падеж (чего?): катало́га (ед.ч.), катало́гов (мн.ч.)
Дательный падеж (чему?): катало́гу (ед.ч.), катало́гам (мн.ч.)
Винительный падеж (что?): катало́г (ед.ч.), катало́ги (мн.ч.)
Творительный падеж (чем?): катало́гом (ед.ч.), катало́гами (мн.ч.)
Предложный падеж (о чём?): о катало́ге (ед.ч.), о катало́гах (мн.ч.)

Как мы видим, ударение в данном слове неподвижно. То есть во всех падежных формах сохраняется постановка ударения на гласной букве «о» в третьем слоге. Также заметим, что и в форме множественного числа ударение не меняется, несмотря на то, что в русском языке иногда при образовании множественной формы слова, ударение смещается. Статичность ударения облегчает нам запоминание правильной его постановки в разных формах существительного.

Примеры предложений

На сайте представлен катало́г наших товаров.

Он взял катало́г с самой верхней полке.

Мне поручили создать дизайн нового катало́га.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите необходимый фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

ВКонтактеFacebookTwitterPinterest

Смотрите также:

Орфоэпический разбор слова — презентация онлайн

1.

Урок русского языка в 5 классеОрфоэпический разбор слова.
Учитель русского языка и литературы МБОУ «СОШ№40» г. Ижевска
Лекомцева Светлана Евгеньевна

2. Двадцать второе октября. Классная работа.

Орфоэпический разбор слова.

3. Цель урока:

Вспомнить:
• Что такое орфоэпия?
• Что такое ударение?
Уметь правильно произносить слова.

4. Проверим домашнее задание

• Поставьте верно ударение в
следующих словах:
• Аэропорты, повторит, торты, звонит,
банты, краны, баловать, завидно,
каталог, включит, жалюзи.

5. Проверим домашнее задание

• Аэропорты, повторит, торты, звонит,
банты, краны, баловать, завидно,
каталог, включит, жалюзи.

6. Проверочная работа

Распределительный диктант.
е, ё, ю, я
1 звук
2 звука

7. Распределительный диктант.

Люди
Вишня
Семья
Ёж
Вьюга
Перо
Юла
Лес
Вёсла
Въезд
Красивее

8. Проверочная работа

ПРОВЕРИМ
е, ё, ю, я
1 звук
2 звука
Люди
Вишня
Семья
Перо
Лес
Вёсла
Семья
Ёж
Вьюга
Юла
Въезд
Красивее

9.

Отгадайте загадкуШутник он, невидимка-молоток,
Тук! – и ударил в безударный слог…
И сразу же исчез огромный замок,
И появился маленький замок.

10. Тема урока: Орфоэпический разбор слова

Заговори, чтоб я тебя увидел.
Сократ

11. Вспомним: Ударение – произнесение одного звука с большей силой.

Силовое
пОле, сквЕр, метрО,
Разноместное (свободное)
мОре, прирОда, телевИзор
Подвижное
ВодА — вОды, лЕс-лесА

12. Вариантное ударение

• Пробил-пробил
• Индустрия — индустрия
• Творог –творог
• Иначе – иначе
• Петля — петля
Прочитайте слово, изменяя в нем ударение.
Изменилось ли лексическое значение?.
АТЛАС

15. ГВОЗДИКИ

ОСОБЕННОСТИ
РУССКОГО
УДАРЕНИЯ
СИЛОВОЕ
РАЗНОМЕСТНОЕ
ПОДВИЖНОЕ

17. Орфоэпия

• Правила правильного произношения слов, в
частности расстановки правильного ударения,
изучает орфоэпия (от греческого orthos – прямой,
правильный и ероs – речь).

• Узнать, как правильно ставить ударение в слове,
можно воспользовавшись орфоэпическим
словарем русского языка или словарем
ударений

18. Выполните орфоэпический разбор слов:

1 вариант
Звонит
Конечно
2 вариант
Красивее
Термин

19. Запишите слова в алфавитном порядке, поставьте ударение:

• Баловать, торты,
агентство,
веснушчатый, абсурд,
досуг, дебют,
облегчить, мастерски.

20. Проверим

Абсурд, агентство,
баловать, веснушчатый,
дебют, досуг, мастерски,
облегчить, торты.

21. Стр.78

Вспомните!
Упр.215(устно)
Работа с правилом
Упр. 217( письменно)- составить с/с

22. Спишите слова, расставьте ударение. В случае затруднения обратитесь к словарю. Обозначьте орфограммы в словах.

Библиотека, красивее,
звонит, приговор, средства,
километр, документ, свекла,
процент, магазин.

23. Итоги. Мини-тест (выполняем самостоятельно).

1. Продолжите предложение.

Орфоэпия – это…
2. Найдите ошибку:
ПроцЕнт, дОсуг, алфавИт, звонИт.
3. Найдите “лишнее” слово:
Что, скворечник, скучный, гречневый.
4. Исправьте ошибку:
Пар[тэ]р, каш[нэ], [тэ]рмин, порт[р`э]т.

24. Стр.82

• Обратите внимание!
• Упр.229 (орфоэпический разбор слов)
• Легкий – и орфоэпический разбор, и
фонетический разбор слова .

25. Рефлексия

Что нового узнали на уроке сегодня?
Что было интересным для вас?
Что такое ударение?
Какими особенностями обладает русское
ударение?
• Для чего нам нужно соблюдать правильную
постановку ударения?
• Все ли слова в русском языке имеют ударение?

26. Домашнее задание Параграф 31. Упражнения 221, ЗСП – 8,9

Домашнее задание
Параграф 31.
Упражнения 221, ЗСП – 8,9

[PDF] Вычислительная фонетическая модель для сценариев индийского языка

Идентификатор корпуса: 602870

  title={Вычислительная фонетическая модель для сценариев индийского языка},
  автор={Анил Кумар Сингх},
  год = {2006}
}

Анил Кумар Сингх
Опубликовано в 2006 г.
Лингвистика

Несмотря на то, что Южная Азия является одним из самых богатых регионов с точки зрения языкового разнообразия, языки Южной Азии имеют много общего. Например, большинство основных индийских языков используют письменность, происходящую от древнего письма брахми, имеют более или менее такое же расположение алфавита, в высшей степени фонетическую природу и очень хорошо организованы. Мы использовали этот факт для построения вычислительной фонетической модели письменности происхождения брахми. Фонетическая модель в основном состоит из модели…

cdn.iiit.ac.in

Унифицированный синтаксический анализатор для разработки синтезаторов речи на индийских языках

Арун Бэби, Л. Нишанти Н., Анджу Лила Томас, Х. Мурти
Лингвистика, информатика
7 TSD
2016

Описан дизайн независимого от языка синтаксического анализатора для синтеза речи на индийских языках, а точность последовательностей фонем, сгенерированных предлагаемым синтаксическим анализатором, является более точной, чем точность синтаксических анализаторов, специфичных для языка.

Лингвистические ресурсы для бходжпури, магахи и майтхили: статистика о них, их оценки сходства и исходные данные для трех приложений

Раджеш Кумар Мундотия, Маниш Сингх, Рахул Капур, Свасти Мишра, Анил Кумар Сингх
Лингвистика, компьютер Наука
ACM Trans. Азиатский ресурс с низким ресурсом. Ланг. Инф. Процесс.
2021

Основным вкладом работы является создание основных ресурсов для облегчения дальнейших исследований языковой обработки для этих языков, предоставление некоторых количественных показателей их и их сходства между собой и с хинди.

Basic Linguistic Resources and Baselines for Bhojpuri, Magahi and Maithili for Natural Language Processing

Rajesh Kumar Mundotiya, Manish Singh, Rahul Kapur, Swasti Mishra, Anil Kumar Singh
Linguistics
ArXiv
2020

Эта работа собрала корпусы для этих трех языков из различных источников и очистила их, насколько это возможно, без изменения данных в них, а также рассчитала некоторые основные статистические показатели для этих корпусов на уровне символов, слов, слогов и морфем, чтобы дать представление о лингвистические свойства, такие как морфологические, лексические, фонологические и синтаксические сложности.

Улучшение признания задач Windows для ассамэзе с использованием анализа Bigram

Diganta Baishya, P. Das
Компьютерная наука
2014 Международная конференция по аудио, языку и обработке изображений
2014

Работа по работе. области фонетики ассамского языка для разработки голосовой системы управления задачами Windows с помощью голосовых команд подтверждает тот факт, что фонетический анализ и встраивание характеристик языка имеют решающее значение для разработки высококачественных систем распознавания речи.

Изучение родственных языков южноазиатских языков с целью создания лексических ресурсов

Анил Кумар Сингх, Х. Сурана
Лингвистика, информатика

оценка того, насколько задача создания лексических ресурсов может быть автоматизирована с использованием единой вычислительной модели сценариев для сценариев происхождения Брахми.

Java-реализация расширенного алгоритма выравнивания слов на основе IBM Models

Г. Чиннаппа, Анил Кумар Сингх
Информатика
IICAI
2007

моделей, которая является текущей работой, в которой этот алгоритм пытается изучить возможные усовершенствования моделей IBM.

Анализ и математическое моделирование закономерностей встречаемости различных буквенных символов деванагари согласно Фонологическому реестру индийского письма в языке хинди

Попытка анализа характера появления различных алфавитов алфавита хинди или варнамалы в тексте и корпусе хинди с использованием методов линейной регрессии для одной и двух независимых переменных.

Подход конкатенации на основе символов для системы преобразования текста в речь для хинди с использованием метода классификации гласных

Разработанный алгоритм включает анализ предложения с точки зрения слов, а затем символов с использованием техники сочетания чистых согласных и гласных и базы данных единиц речи, состоящей из гласных и согласные развиваются.

Более проницательный и адаптируемый механизм многоязычных трансляций для индийских языков

H. Surana, Anil Kumar Singh
Компьютерная наука
IJCNL
2008

. origin в транслитерации, которая не требует обучающих данных на целевой стороне, но при этом использует более сложные методы на исходной стороне.

Подход на основе классификации гласных для системы преобразования текста в речь на телугу с использованием конкатенации символов

Памела Чаудхур, К. Кумар
Лингвистика
2010

) для разборчивости и качества голоса с использованием и без использования классификации гласных от шестидесяти пяти слушателей, и получили лучшие результаты с классификацией гласных.

ПОКАЗАНЫ 1-10 ИЗ 33 ССЫЛОК

СОРТИРОВАТЬ ПОРелевантностьНаиболее влиятельные статьиНовости

Вопросы построения общего письма к звуковым правилам

А. Блэк, К. Ленцо, В. Пагель
Лингвистика
SSW
1998

Независимая от языка, ориентированная на данные архитектура для преобразования графем в фонемы

Walter Daelemans, Antal van den Bosch
Лингвистика, информатика
SSW
1994

Описана архитектура системы преобразования графемы в фонему, а также решение проблемы выравнивания фонем с учетом правописания и фонем. слова находится в центре внимания.

Алфавиты: от фонем к буквам или от букв к фонемам?

С. Ноотебум
Лингвистика
2007

Здесь предполагается, что научиться читать и писать буквами алфавита так сложно, потому что в ментальной структуре звуковых форм нет заранее существующих дискретных сегментов размером с фонему, по крайней мере, не таких, как язык пользователи легко узнают.

Распознавание речи на основе графем

M. Killer, S. Stüker, Tanja Schultz
Лингвистика
Межспика
2003

РАССКА и по сравнению с их аналогами на основе фонем, и результаты показывают, что для языков с близким отношением графемы к фонеме моделирование на основе графемы так же хорошо, как и на фонеме.

Иранский стандартный код для обмена информацией (ISCII)

M. Sanati, M. Dadashzadeh, M. Dadfar
Компьютерная наука
1987

ИЗМЕРЕНИЕ ОБОРУДОВАНИЯ ОБРАЗОВАНИЯ ПОСЛЕДНИМАМИНГАЛА

, S. Kirby
Лингвистика
ACL
2006

В статье представлен метод построения генетических языковых таксономий, основанный на новом подходе к сравнению лексических форм. Вместо межъязыкового сравнения форм используется матрица…

Графики-это единицы для чтения восприятия

A. Rey, J. Ziegler, A. Jacobs
Психология
Cognition
2000

. единицы размера фонемы

Независимая от говорящего система распознавания непрерывной речи с большим словарем, основанная на скрытом марковском моделировании (HMM) акустических единиц размера фонемы с использованием непрерывных смешанных гауссовых плотностей, которая была оценена в базе данных TIMIT для словарный запас размером 853,

Сравнительное исследование нескольких динамических алгоритмов временной деформации для распознавания связных слов

Обсуждаются теоретические различия и сходства между различными алгоритмами автоматического распознавания связных слов, и экспериментальное сравнение показывает, что для типичных приложений построение уровней алгоритм работает лучше, чем двухуровневое сопоставление DP или алгоритм выборки.

Системы письма: введение в их лингвистический анализ

Ф. Кулмас
Языкознание
2002

Объясняются основные варианты: значение и звучание, знаки слов и смешанные системы.

Фонетика, корпусная лингвистика и диалектометрия

Сообщение в блоге Уилберта Херинги (Академия Фриске, Леуварден, Нидерланды / Центр фризского языка и культуры, Гронинген, Нидерланды), который в январе 2019 года получил грант CLARIN Mobility Grant для посещения Språkbanken (Университет Гётеборга, Швеция, SWE-CLARIN)

1. Введение

На конференции CLARIN Anual Conference 2018 в Пизе, Италия, я представил Visible Vowels, веб-приложение для анализа, нормализации и визуализации измерений акустических гласных: f0, форманты и длительность. Моя презентация привлекла внимание Димитриоса Коккинакиса (исследователя в области обработки естественного языка в Språkbanken) на конференции, и он попросил меня более подробно представить программу в Гётеборге.

Во время визита Дана Даннеллс и Ивонн Адесам представили инструменты Språkbanken: Korp, Strix, Sparv, Karp и Lärka. Я представил Visible Vowels и WoordWaark на семинаре, который состоялся 30 января. Я представил Gabmap на семинаре, который состоялся 31 января. На обоих семинарах присутствовали Димитрис Коккинакис, Ларс Борин, Хараламбос (Харис) Фемистоклеус и другие заинтересованные лица. Я также встретился с программистами инструментов: Мартином Хаммерштедтом и Анной Шумахер.

Я смог поближе рассмотреть все различные инструменты. Эти инструменты описаны ниже.

2. Инструменты Språkbanken

Språkbanken (Банк шведского языка) был основан в 1975 году как национальный центр, расположенный на факультете искусств Гетеборгского университета. Задачей Språkbanken является сбор, разработка и хранение (шведских) корпусов текстов, а также предоставление лингвистических данных, извлеченных из корпусов, исследователям и общественности.

Språkbanken предлагает открытый и бесплатный доступ к сложному (лингвистическому) поиску в цифровых, богато аннотированных языковых ресурсах (письменный шведский, представляющий все исторические периоды и все жанры). Ресурсы включают текстовые корпуса (одноязычные и параллельные) и лексические ресурсы (современные и исторические, одноязычные и многоязычные).

Корпуса и лингвистические данные Språkbanken в основном представлены в форме согласований, доступ к которым осуществляется через поисковый интерфейс. Лексические ресурсы Språkbanken можно просматривать в Интернете, и большинство из них можно бесплатно загрузить в стандартных форматах. Ресурсы и инструменты доступны исследователям через несколько графических пользовательских веб-интерфейсов и через API-интерфейсы веб-сервисов (см.

Språkbanken призван помочь исследователям языковых технологий, лингвистам и лексикографам, работающим над шведским языком, преподавателям и студентам, а также общественности.

Коллеги Дана Даннеллс и Ивонн Адесам представили инструменты Språkbanken Korp, Strix, Sparv, Karp и Lärka. Все эти инструменты имеют открытый исходный код (см. https://github.com/spraakbanken/). Ниже я кратко расскажу о каждом из них.

Korp

С помощью Korp пользователь может искать около 15 миллиардов слов современного и исторического шведского языка. Корп является открытым исходным кодом.

Типы поиска

Korp поддерживает три типа поиска: простой , расширенный и расширенный .

При простом поиске пользователь может найти словоформу в корпусе, введя ее в поле поиска. Поле поиска имеет функцию автозаполнения, которая предлагает ключевые слова вместе с их частями речи в скобках (обратите внимание, что это работает только для корпусов с POS-тегами). Ключевые слова, отображаемые серым цветом, — это слова, которые не встречаются ни в одном из выбранных корпусов. Если в списке выбрано ключевое слово с POS-тегом, все словоформы, словарная форма и часть речи которых совпадают со словарной формой и частью речи выбранного ключевого слова, будут включены в результаты поиска.

Расширенный поиск позволяет пользователю искать не только отдельные словоформы, но и последовательности последовательных слов. Значения атрибутов каждого ключевого слова в последовательности могут быть определены индивидуально. Теги части речи также могут быть включены в поиск.

С помощью расширенного поиска можно выполнить сравнительную статистику, например, сравнить политические партии. Коллеги из Språkbank продемонстрировали это на примере, когда сравнили частоты слов «равенство» и «свобода» двух политических партий.

В расширенном поиске критерии поиска и ключевые слова выражаются в виде запроса CQP. Вы можете, например. поиск зависимостей в корпусах, проанализированных зависимостями, способами, не поддерживаемыми расширенным поиском.

Представления результатов поиска

В представлении согласования перечислены все предложения, содержащие совпадения, при этом совпадающая последовательность выделена жирным шрифтом. Вы можете выбрать способ отображения результатов, щелкнув одну из трех вкладок: «KWIC» (ключевое слово в контексте, по умолчанию), «Статистика» и «Изображение слова».

При выборе KWIC каждое предложение отображается на отдельной строке, а совпадающие слова в середине друг над другом. Представление можно прокручивать по горизонтали, если некоторые из более длинных предложений не помещаются в окне браузера.

В окне статистики показано общее количество вхождений каждого совпадающего слова в результатах, а также количество вхождений в отдельных корпусах. Количество вхождений показано как относительная частота на миллион токенов, обычная мера в корпусной лингвистике, и (в скобках) как абсолютная частота. Относительная частота, показанная на диаграмме тренда, всегда привязана к определенному периоду времени (например, году, месяцу или дню).

Представление изображения слов показывает слова, наиболее часто связанные с ключевым словом по зависимости во всех выбранных корпусах. «Обыкновенность» слова вытекает не непосредственно из его частоты, а из статистической меры, известной как взаимная информация.

Korp также используется Kielipankki (языковым банком Финляндии). В эту версию также включены аудиозаписи Korp с их транскрипцией.

См.: https://spraakbanken.gu.se/korp/and https://www.kielipankki.fi/support/korp/

Скриншот Корп. Пользователь ищет hus «дом».

Strix

Strix – это инструмент Språkbanken для документоориентированной корпусной лингвистики. В то время как Korp фокусируется на небольших лингвистических объектах, таких как слова и предложения, домен Strix — это целые документы и их фактическое и другое содержание (а не их лингвистическая форма).

См.: https://spraakbanken.gu.se/strix/

Sparv

Sparv предоставляет интерфейс к конвейеру импорта текста и аннотаций, используемому Korp и Strix. Пользователь может загружать свои собственные тексты, снабжать их лингвистическими комментариями и сохранять результаты для дальнейшей автономной обработки.

Лексический анализ в Sparv состоит из нескольких этапов: токенизация, лемматизация, идентификация лемграмм и смыслов слов и составной анализ. Лемграмма — это лексический идентификатор, который относится к таблице словоизменений в лексиконе SALDO. SALDO (Шведский ассоциативный тезаурус, версия 2) представляет собой обширный электронный лексикон современной шведской письменной речи.

Для маркировки частей речи Sparv использует HunPos (Halácsy et al., 2007), триграммный тегировщик с моделью, обученной на корпусе SUC 3.0. Синтаксический анализ шведского языка в Sparv выполняется с помощью MaltParser (Nivre et al., 2007), анализатора статистических зависимостей, с моделью, обученной на шведском дереве Talbanken (Nivre et al. , 2005).

См.: https://spraakbanken.gu.se/sparv/and https://people.cs.umu.se/johanna/sltc2016/abstracts/SLTC_2016_paper_31.pdf.

Karp

Karp — это среда Språkbanken Text для поиска, просмотра, редактирования и разработки лексических ресурсов и других формально структурированных наборов лингвистических данных. Среда редактирования использовалась для разработки шведской сети FrameNet, а также конструкций для шведского и русского языков.

Типы поиска

Karp поддерживает два типа поиска: свободный текст и расширенный. Поиск произвольного текста позволяет пользователю искать слово или выражение. В расширенном режиме поиска пользователь может создавать более сложные запросы. Например, пользователь может искать «форма слова равна дому». В меню, которое в настоящее время показывает «равно», пользователь может вместо этого выбрать «начинается с», «заканчивается на» и т. д. Кнопки «И», «Или» и «За исключением» позволяют пользователю добавлять еще больше критериев.

Просмотры результатов поиска

Программа показывает совпадения, для каждого попадания показаны «смысл», «лемграмма», «часть речи», «первичное», «вторичное», «детское (первичное)» и «детское (вторичное)». Кроме того, можно получить статистику на основе базовой формы, словоформы, части речи и т. д.

См.: https://spraakbanken.gu.se/karp/

Lärka

Lärka начиналась как платформа для автоматизированных языковых и грамматических упражнений на основе корпуса, но теперь она превращается в инструмент для второго языка. исследование обучения, позволяющее регистрировать тщательно разработанные упражнения по изучению языка и систематически исследовать влияние конкретных параметров взаимодействия и дизайна упражнений на прогресс учащегося. В настоящее время Lärka включает в себя: упражнения для лингвистов (например, части речи), упражнения для учащихся (например, угадывание слов), Texteval (оценка сложности текста для шведского как второго (или иностранного) языка), Hit-Ex (инструмент для выбора предложений). и Cefrit (редактор аннотаций).

См.: https://spraakbanken.gu.se/larka/

3. Visible Vowels

Visible Vowels — это веб-приложение для нормализации и визуализации измерений гласных, в частности f0, F1, F2. , F3 и продолжительность. При разработке целью было совместить удобство использования с максимальной гибкостью и функциональностью. Пользователь может преобразовать значения Гц в такие шкалы, как кора, мел и ST. Кроме того, доступно 13 методов нормализации гласных. Преобразованные значения можно сохранить в виде файла данных. Visible Vowels представляет данные в режиме «живого просмотра»: при каждом изменении настроек график немедленно корректируется соответствующим образом. Это делает сравнение, например, различных методов нормализации чрезвычайно простым. Можно создавать линейные графики, точечные диаграммы (2D и 3D), точечные диаграммы и гистограммы. Сгенерированные графики могут быть сохранены в различных форматах файлов.

Приложение реализовано на R с использованием Shiny, среды веб-приложений, разработанной Rstudio. Основные используемые пакеты — блестящие, блестящиеBS, ggplot2 и plot3D. Visible Vowels доступен через: visiblevowels.org. Приложение также доступно в виде пакета R «visvow» в репозитории CRAN, что позволяет установить приложение локально и запускать его как отдельную программу.

Хотя программа была предназначена для визуализации региональных языковых и диалектных вариаций, Димитриос Коккинакис упомянул еще одно интересное приложение, а именно визуализацию эффекта нарушения речи из-за таких заболеваний, как слабоумие.

Скриншот вкладки «Форманты» в Visibible Vowels. Показано распределение гласных голландских акцентов в четырех регионах, двух регионах во Фландрии/Бельгии («FL») и двух регионах в Нидерландах («NL»).

4. WoordWaark

`WoordWaark’ буквально означает WordWork. Основная идея: работа над словами в сети. Это интерактивная мультимедийная языковая база данных для гронингенского диалекта, с помощью которой можно искать и/или слушать письменные и устные материалы. В состав сотрудников входят: Гоффе Йенсма (надзор и дизайн), Уилберт Херинга (внедрение, программист) и Ева Смидт (поддержка и PR). Предполагается, что WoordWaark в значительной степени «подпитывается» сообществом Гронингена, что делает его уникальным. Поэтому языковое сообщество должно быть вовлечено, и PR очень важен. Идея WoordWaark заключается в преобразовании лингвистических исследований в форму маркетинга.

В настоящее время приложение состоит из следующих компонентов: словари, корпус, говорящая карта, пожертвование и голоса.

а. словари

Словари S.J.H. Рекер (2016 г., карманный словарь) и К. Тер Лаан (1952 г.) доступны, и их можно искать на гронингенском диалекте или на голландском языке с помощью меню автозаполнения.

б. корпус

Цифровой корпус письменного гронингенского диалекта можно найти. Этот корпус будет включать 800 источников: книги, журналы и т. д. Поиск можно сузить, указав регион, местонахождение, автора и/или временной интервал. Интерфейс прост по сравнению с интерфейсом Korp, так как рассчитан на широкую аудиторию (не только на лингвистов).

в. говорящая карта

С помощью кликабельной карты пользователь может выбрать место, где говорят на его диалекте. После того, как место выбрано, предоставляется небольшой словарь для этого места, основанный на материалах анкеты. В будущем пользователь может расширить сами словари, куда также могут быть добавлены записи произношения слов. Идея наличия в каждом месте собственного словаря уникальна и предполагает активное участие сообщества Гронингена.

Скриншот WoordWaark. В говорящей карте пользователь выбрал диалект города Гронинген («Groningen stad»). На скриншоте показан цифровой словарь городского диалекта Гронингена. Пользователь выполнил поиск по слову «ежевика» на английском языке и нашел несколько переводов на диалект Гронингена, таких как «броамм», «бруммельс», «броммельс» и т. д.

d. пожертвование

Пользователь может отправить свое любимое слово на диалекте Гронингена. Как только слово будет отправлено, оно будет немедленно добавлено в место, где говорят на диалекте пользователя.

эл. голоса

По-голландски «стеммен». Это приложение было разработано под руководством доктора Нанны Хилтон, программиста Дэниела Ванича. Для каждого из примерно 15 слов приложение показывает несколько вариантов. Пользователь должен выбрать вариант, который он или она использует, и должен произнести слово. В конце приложение угадывает место, где говорят на диалекте участника.

5. Gabmap

Gabmap — это веб-приложение, которое визуализирует разнообразие диалектов. Приложение было первоначально разработано Питером Кляйвегом под руководством Джона Нербонна. Приложение использует функции пакета RuG/L04, существующего с 2001 г. и свободно распространяемого с 2004 г. Gabmap разрабатывается с конца 2010 г. и впервые опубликована на Github 4 июня 2011 г.

Исходная версия доступна по адресу: http://www.let. rug.nl/~kleiweg/L04/webapp. Версия, созданная и поддерживаемая Чагры Чолтекином, доступна по адресу: http://www.gabmap.nl/. В настоящее время эта версия поддерживается Martijn Wieling. Питер Кляйвег разработал Docker-образ Gabmap, установленный в Lubuntu 16.04, см. https://github.com/pebbe/Gabmap-docker.

6. Заключение

Было очень вдохновляюще поближе познакомиться с инструментами Språkbanken и сравнить Korp с WoordWaark. Korp в первую очередь предназначен для исследователей, а WoordWaark — для более широкой аудитории. Однако и Korp, и Karp предлагают как простой, так и расширенный (и продвинутый) интерфейс. Такой подход делает программу подходящей как для «дилетантов», так и для исследователей. В долгосрочной перспективе может быть полезно рассмотреть аналогичный подход для WoordWaark.

Меня также особенно интересовал Sparv, так как мы разрабатываем POS-теггер для фризского языка во Фризской академии в сотрудничестве с Университетом Гронингена (Госсе Баума, информатика).