Мария
Куниловская

Биография:

Биография 

Мария Куниловская окончила ТюмГУ по специальности “Лингвист. Преподаватель английского языка” (1997) и по специальности “Юриспруденция” (2002). В 2004 году под руководством О.И. Бродович (СпбГУ) она защитила кандидатскую диссертацию по специальности 10.02.20 (сравнительно-историческое, типологическое и сопоставительное языкознание). В 2008 году получила ученое звание доцента. Работает в ТюмГУ с 1997 года, в настоящее время в должности доцента кафедры английской филологии и перевода. Научные интересы Марии лежат в области переводоведения, лингвистики текста/дискурса и компьютерной/корпусной лингвистики.

Исследовательские интересы

Текущий исследовательский проект Марии посвящен выявлению статистически значимых лингвистических признаков переводных текстов на русском языке. Исследование проводится с целью создания алгоритма оценки языкового качества переводов и выявления переводных текстов. В рамках этого подхода качество перевода операционализируется как статистические отличия переводов от непереводных текстов того же жанра, принимаемых исследователем в качестве стандарта. Этот проект может рассматриваться как частный случай корпусного исследования, нацеленного на извлечение информации из корпусных данных в области социальных наук, дискурсивного анализа, анализа современных медиа и предполагающего обработку больших массивов текстовых данных (примерно) по следующему сценарию:

  • (a) создание корпусного ресурса под конкретную задачу (см. корпус для изучения особенностей учебных переводов);
  • (b) выявление лингвистических признаков, манифестирующих те или иные явления, оценки, представления (как текст на поверхностном уровне реализует то, что является предметом изучения, на основе каких признаков текста читатель извлекает из него информацию);
  • (c) разработка способов извлечения частотной информации о соответствующих лингвистических признаках (непосредственно или с помощью их разметки/кодирования);
Пункты (b) и (c) могут реализовываться как в рамках подхода “от теории”, требующего статистического тестирования исследовательской гипотезы (для этого удобно использовать статистический пакет R) или в рамках индуктивного подхода, включая машинное обучение  (например, с помощью библиотеки алгоритмов Weka);
  • (d) оценка качества извлечения, тестирование эффективности различных комбинаций признаков (например, в рамках многоаспектного подхода (multidimensional);
  • (e) сбор и обработка корпусной статистики, интерпретация результатов относительно 
исходной гипотезы или генерирование новых гипотез.

Компьютерная и корпусная лингвистика – это выявление закономерностей и структуры в больших массивах языкового материала на основе формальных лингвистических моделей. Программы лингвистического анализа широко используются для решения задач в тех сферах знания, где текст является основным источники информации.

Интересно, что одно из основных направлений в области разработки искусственного интеллекта – лингвистическое.

Мария Куниловская