Детальная информация

Задачи исследования: 1) провести анализ литературы по теме исследования и обобщить основные подходы к изучению и анализу немецкоязычных медиатекстов; 2) описать теоретические основы тематического моделирования; 3) собрать корпус текстов новостных публикаций с сайта немецкого технического вуза; 4) провести анализ корпуса и выявить характерные лингвистические особенности новостных текстов, опубликованных на сайте немецкого вуза; 5) определить ключевые тематические доминанты отобранных новостных текстов и сопоставить полученные темы с выявленными лингвистическими особенностями; 6) сформулировать выводы о специфике новостного контента сайта технического университета. В результате исследования было проведено тематическое моделирование новостных публикаций Берлинского технического университета с применением алгоритма LDA, в ходе которого было выявлено 6 тематических групп, позволивших определить тематические направления новостных текстов. Лингвистический анализ позволил описать основные лексико-грамматические особенности исследуемого материала. На основе полученных результатов был также составлен глоссарий композитов.

The tasks of the research: 1) to analyse the relevant literature and summarise the main approaches to the study and analysis of German-language media texts; 2) to describe the theoretical foundations of topic modeling; 3) to compile a corpus of news publications from the German technical university website; 4) to analyse the corpus and identify linguistic features of news texts published on the website of German university; 5) to determine the key thematic dominants of the selected news texts and compare the obtained topics with the identified linguistic features; 6) to formulate conclusions regarding the specificity of the news content on website of technical university. As a result, topic modeling of news publications from the Technical University of Berlin was conducted using the LDA algorithm, which identified 6 thematic groups that helped define the thematic focus of new texts. Linguistic analysis made it possible to describe the main lexical and grammatical features of the material. Based on the obtained results, a glossary of compounds was also compiled.

• ВВЕДЕНИЕ
• ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ИЗУЧЕНИЯ НОВОСТНЫХ ТЕКСТОВ
  • 1.1. Медиатекст как вид институционального дискурса
    • 1.1.1. Характеристика институционального дискурса
    • 1.1.2. Понятие медиатекст и его сущность
  • 1.2. Специфика новостных текстов в немецком медиадискурсе
    • 1.2.1. Особенности функционирования композитов в немецком языке
    • 1.2.2. Грамматические особенности новостных текстов
• Выводы по первой главе
• ГЛАВА 2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
  • 2.1. Тематическое моделирование как способ выявления трендов в новостных публикациях
  • 2.2. Предобработка текста: лемматизация, удаление стоп-слов и знаков препинания
  • 2.3. Традиционные способы векторизации текста для ТМ
  • 2.4. Методы тематического моделирования
  • 2.5. Библиотеки на языке программирования Python для предварительной обработки текстов и тематического моделирования
• Выводы по второй главе
• ГЛАВА 3. АВТОМАТИЧЕСКОЕ ВЫДЕЛЕНИЕ ТЕМАТИЧЕСКИХ ДОМИНАНТ И АНАЛИЗ ЛЕКСИКО-ГРАММАТИЧЕСКИХ СРЕДСТВ
  • 3.1. Этапы исследования
  • 3.2. Выделение тематических доминант
    • 3.2.1. Предобработка полученного корпуса текстов
    • 3.2.2. Нахождение оптимального количества тематик
    • 3.2.3. Обучение модели LDA и анализ результатов
    • 3.2.4. Применение TF-IDF для выявления тематической доминанты
  • 3.3. Лингвистические особенности новостных университетских текстов
    • 3.3.1. Частотность употребления немецких композитов
    • 3.3.2. Смещение информационного фокуса с помощью пассивных конструкций
    • 3.3.3. Введение дополнительной информации через вставные конструкции
    • 3.3.4. Способы передачи чужой позиции
• Выводы по третьей главе
• ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
• Приложение