Стилистическая квалификация разговорной лексики в базе данных прагматически маркированной лексики русского языка

Name: Стилистическая квалификация разговорной лексики в базе данных прагматически маркированной лексики русского языка
Keywords: лексикография, разговорная лексика, база данных прагматически маркированной лексики, словарные пометы

descriptionPublicationkeyboard_double_arrow_right Article 01 Jan 2021 Russian

Стилистическая квалификация разговорной лексики в базе данных прагматически маркированной лексики русского языка

- Summary
- Subjects
- Metrics

Abstract

Рассмотрены особенности репрезентации прагматически маркированной лексики в электронном словаре активного типа. Проанализированы системы словарных помет, соотнесены стилистические и семантические (эмоционально-оценочные) пометы с учетом семного и семантического варьирования прагматически маркированного слова и разработан алгоритм лексикографирования эмоционально-оценочной семантики, определяющей стилистическую характеристику слова в Базе данных прагматически маркированной лексики.

Related Organizations

National Research University of Electronic Technology
Russian Federation

Keywords

лексикография, разговорная лексика, база данных прагматически маркированной лексики, словарные пометы

Impact byBIP!

	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

Found an issue? Give us feedback

Average

Green