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NOSEDA, VALENTINA (2017)
Publisher: MILANO
Languages: Italian
Types: Doctoral thesis
Subjects: SLAVISTICA [L-LIN/21], linguistica dei corpora, progettazione di un corpus, corpora paralleli, linguistica contrastiva, corpus linguistics, corpus design, parallel corpora, contrastive linguistics
La Linguistica dei corpora - che fa uso di corpora elettronici annotati per lo studio delle lingue - è un approccio ormai diffuso e consolidato. I corpora paralleli, in particolare, in cui i testi in una lingua A sono allineati con la traduzione in lingua B, sono uno strumento molto utile nell’analisi contrastiva. La mancata disponibilità di corpora paralleli di qualità per le lingue di nostro interesse - russo e italiano - ci ha portati a volere ampliare e migliorare il corpus parallelo italiano-russo presente come corpus pilota nel Nacional’nyj Korpus Russkogo Jazyka (Corpus Nazionale della Lingua Russa). Il presente lavoro ha avuto pertanto uno scopo applicativo e uno teorico. Da un lato, dopo aver studiato le questioni imprescindibili per la progettazione di un corpus di qualità, sono stati stabiliti i criteri per l’ampliamento e inseriti nuovi testi, consentendo così al corpus parallelo di passare da 700.000 a più di 4 milioni di parole, entità che consente ora di condurre ricerche scientificamente valide. In seguito, sono state proposte tre analisi corpus-based così da mettere in luce le potenzialità del corpus ampliato: lo studio dei verbi prefissali di memoria russi e la loro resa in italiano; il confronto tra il causativo analitico italiano “fare + infinito” e il causativo russo; l’analisi comparata di quindici versioni italiane de Il Cappotto di N. Gogol’. Le tre analisi hanno consentito di avanzare innanzitutto osservazioni di carattere metodologico in vista di un ulteriore ampliamento e miglioramento del corpus parallelo italiano-russo. In secondo luogo, la prospettiva corpus-based si è dimostrata utile per approfondire lo studio di questi temi dal punto di vista teorico.
  • No references.
  • No related research data.
  • No similar publications.

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