
В настоящей статье рассматриваются возможности обозначения степени интенсивности эмоционального состояния на лексическом и лексико-синтаксическом уровнях в современном русском и итальянском языках. Изучение средств основывается на принципе описания языковых явлений «от смысла к форме», то есть от значения к средствам его обозначения. Данный подход предполагает описание разноуровневых языковых средств (лексических и синтаксических), выработку правил синтеза языковых единиц для обеспечения активных видов речевой деятельности на русском и итальянском языках.
This article studies ways to indicate intensity stages of emotional conditions on lexical and lexical-syntactic levels in modern Russian and Italian languages. This research is based on the rule of describing language phenomena as “from the meaning to the shape”, i.e. from the sense to the expression means. This approach assumes the description of multilevel language means (lexical and syntactical), creation of the rules of language units synthesis for providing active forms of verbal activity in Russian and Italian languages.
ИНТЕНСИВНОСТЬ, ЭМОЦИИ, ГЛАГОЛЬНЫЕ ИНТЕНСИВЫ, АДВЕРБИАЛЬНЫЕ ИНТЕНСИФИКАТОРЫ, СОПОСТАВИТЕЛЬНОЕ ИЗУЧЕНИЕ ЯЗЫКОВ
ИНТЕНСИВНОСТЬ, ЭМОЦИИ, ГЛАГОЛЬНЫЕ ИНТЕНСИВЫ, АДВЕРБИАЛЬНЫЕ ИНТЕНСИФИКАТОРЫ, СОПОСТАВИТЕЛЬНОЕ ИЗУЧЕНИЕ ЯЗЫКОВ
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
