Pastāvīgo vārdu biežums laikrakstu tiešsaistes publikācijas un to diskusiju ziņās
Author
Košakova, Marija
Co-author
Latvijas Universitāte. Humanitāro zinātņu fakultāte
Advisor
Vinčela, Zigrīda
Date
2016Metadata
Show full item recordAbstract
Šis darbs iepazīstina ar laikraksta The Guardian tiešsiastes publikāciju analīzi. Šī darba mērķis ir izanalizēt pastāvīgo vārdu (lietvārdu, darbības vārdu un īpašības vārdu) biežumu laikrakstu publikācijas un to diskusiju ziņās. Galvenā pētījuma metode bija korpusa-lingvistiskā metode, kas balstīta uz Makenerija (2006) teoriju. Šī darba autors izveidoja mini-korpusu, kas sastāvēja no divām teksta grupām: laikrakstu publikācijām un diskusiju ziņām. Vārdšķiru biežuma sadalījums korpusā, norāda uz formalitātes līmeņu atšķirību starp laikrakstu publikācijām un to diskusiju ziņām. Iegūtie rezultāti norāda uz reģistra variāciju izanalizētājos korpusa žanra tekstos. Lai identificētu līdzības un atšķirības starp rezultātiem, darba autors salīdzināja šajā pētījumā iegūtos rezultātus ar vārdšķiru biežumu, balstoties uz Bibera un citu autoru (1999) atklājumiem LSWE korpusā. The present BA paper is designed to present the analysis of newspaper articles and their discussion messages from the online newspaper The Guardian. The goal of the BA Thesis is to investigate content word frequency (nouns, verbs and adjectives) in newspaper articles and their discussion messages. The main research method was corpus-linguistic method defined by McEnery (2006). The author of the present paper designed a mini-corpus that consisted of two groups of texts: newspaper articles and discussion messages. The frequency distribution of parts of speech in the corpus shows the differences in the levels of formality between newspaper articles and their discussion messages. The obtained results indicate register variation between the analysed genres of texts in the corpus. In order to identify the similarities and differences between the findings, the author compared the results obtained in this study with the frequency of parts of speech discovered by Biber et al. (1999) in the LSWE corpus.