Использование информационных технологий в ономастических исследованиях

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ УО «Витебский государственный университет им. П.М. Машерова»

Реферат по информационным технологиям

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ОНОМАСТИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

Выполнила: Пивоварова А.

Витебск, 2012

• ВВЕДЕНИЕ
• ГЛАВА 1. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕКСТОВОГО РЕДАКТОРА MS WORD В НАУЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
• 1.1 Основные функции текстового редактора как программы для работы с текстом
• 1.2 Использование текстового редактора MS Word в научной деятельности исследователя-ономаста
• ГЛАВА 2. ПРОГРАММА ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ТЕКСТА FINEREADER И ПРОГРАММЫ РАПОЗНАВАНИЯ РЕЧИ В ОБРАБОТКЕ ОНОМАСТИЧЕСКОГО МАТЕРИАЛА
• 2.1 Технология распознавания текста и организация работы с программой FineReader
• 2.2 Системы распознавания речи
• 2.3 Использование программ для распознавания текста и речи в ономастических исследованиях
• ГЛАВА 3. ЭЛЕКТРОННЫЕ РЕСУРСЫ КАК ИСТОЧНИК ИНФОРМАЦИИ В ОНОМАСТИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ
• 3.1 Электронные библиотеки в научно-исследовательской деятельности
• 3.2 Электронные энциклопедии в научно-исследовательской деятельности
• ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
• СПИСОК ИЛЛЮСТРАЦИЙ

Новые коммуникационные, информационные и аудиовизуальные технологии проникают во многие стороны жизни общества, в том числе и в гуманитарные науки.

Проведение ономастических исследований, связанных с анализом и комплексным изучением различных текстов, многочисленных ономастических единиц, возможно, аудиоматериалов, содержащих ономастический материал, сопряжено как с методологическими, так и с техническими трудностями. Общепризнанным является тот факт, что одним из путей повышения эффективности филологических исследований (как литературных, так и языковых) является широкое внедрение в данный процесс ИТ, и прежде всего мультимедиа, Интернета.

Актуальность темы

работы обусловлена тем, что на базе новых компьютерных технологий с использованием международных сетей могут быть предложены новые методы проведения исследований в области ономастики, кроме того, очевидна необходимость знания базового пакета программ любым специалистом в условиях всеобщей компьютеризации и активного развития постиндустриального общества.

Цель работы — характеристика и анализ текстового редактора MS Word, программ для распознавания текста и голоса, а также отдельных типов Интернет-ресурсов (электронные словари, энциклопедии, библиотеки) относительно возможностей их применения в ономастических исследованиях. Достижению поставленной цели служит решение следующих задач:

1) описание функциональной ценности текстового редактора MS Word в работе исследователя-ономаста;

2) характеристика основных программ по распознавания текста и речи как вспомогательных в обработке ономастического материала;

3) анализ основных возможностей и преимуществ использования электронных словарей, энциклопедий и библиотек для получения различного рода сведений в процессе ономастических исследований.

Практическая значимость работы заключается в том, что результаты реферирования могут быть использованы для дальнейшего изучения и использования текстового редактора, программ для распознавания речи и голоса, а также Интернет-ресурсов как одного из источников информации в деятельности исследователя, студентами, приобщающимися как к знаниям информационных технологий, так и к научной деятельности в области ономастики.

Структура и объем реферата. Общий объем работы составил 29 страниц. Реферат состоит из введения, 3 глав, заключения, библиографического списка, включающего 16 наименований, списка иллюстраций. Первая глава раскрывает преимущества и возможности использования текстового редактора MS Word в создании научной работы по ономастике. Вторая глава посвящена отражению основных достоинств применения программ по распознаванию текста и программ по распознаванию речи и голоса в проведении ономастических исследований. Третья глава анализирует возможности обращения к Интернет-ресурсам, а именно электронным библиотекам, энциклопедиям и словарям, в процессе поиска информации и сбора материала в научно-исследовательской деятельности специалиста по ономастике.

ГЛАВА 1. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕКСТОВОГО РЕДАКТОРА MS WORD В НАУЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

1.1 Основные функции текстового редактора как программы для работы с текстом

текстовый редактор программа ономаст

Для создания, модификации (редактирования) и печати текстовых документов используются специальные прикладные программы, которые называются редакторами текстов.

Текстовые редакторы MultiEdit, MS DOS Editor, MS Word версий 5.0 и 5.5 работают под управлением MS DOS. Современные текстовые редакторы WordPad и MS Word версий 6.0 и выше предназначены для работы под управлением Windows. Они являются текстовыми процессорами, работают в графическом режиме и способны выполнять следующие традиционные операции над текстом:

1. Создание текста — ввод и модификация алфавитно-цифровой информации, перемещение по тексту, удаление и вставка символов и строк, поиск и замена фрагментов текста.

2. Форматирование символов — установка шрифтов, их размера, цвета, начертания и т. д., форматирование абзацев — выравнивание по ширине страницы и т. д.

3. Оформление страниц текста — автоматическая нумерация страниц, ввод сносок и колонтитулов.

4. Проверка правописания, подбор синонимов и автоматический перенос слов.

5. Просмотр и печать документа.

Текстовый процессор MS Word является одним из основных элементов интегрированного пакета программ офисной технологии Microsoft Office.

MS Word получил в нашей стране широкое распространение и является своеобразным стандартом, используемым при подготовке документов, тезисов докладов, отчетов и других публикаций.

Современные текстовые процессоры позволяют составлять документы трех типов:

1) документы для распечатки на бумаге;

2) электронные документы;

3) Web-документы для использования в сети Интернет.

1.2 Использование текстового редактора MS Word в научной деятельности исследователя-ономаста

Информационные технологии в филологической деятельности ;

совокупность методов, приемов и средств обработки текстовой информации. С помощью MS Word при написании научной работы выполняются следующие операции: создание текстового документа, редактирование и форматирование документа, сохранение созданного документа на внешнем носителе с возможностью вносить изменения, а также осуществление последующие исправления и дополнения. Эти операции находятся в меню текстового редактора. Можно определить наиболее важные для филология функции текстового редактора, которые способен выполнять редактор MS Word:

ввод и редактирование текстов на различных языках (всего в редакторе Word/

2007, например, поддерживается более 80 языков мира);

широкие возможности включения в документ специальных символов, рисунков, иллюстраций, графиков, диаграмм и т. д.;

проверка орфографии по встроенным словарям на разных языках;

проверка синтаксиса;

подбор синонимов;

создание макросов — средств, обеспечивающих /

автоматизацию часто выполняемых однотипных операций;

автоматическое создание оглавления;

вставка сносок и ссылок и др. /

[13, с.30−31].

Несмотря на то, что филология — та сфера деятельности, где грамотность речи имеет особое значение и где ей обучаются на протяжении нескольких лет, можно говорить о том, что даже совершенное знание правил русского языка не может застраховать образованного человека при работе с большим массивом информации и необходимости ввода большого количества символов от ошибки, совершенной по невнимательности, или банальной опечатки. В этом случае режим проверки правописания MS WORD незаменим.

Правда, нельзя сказать, что встроенные средства проверки правописания — это панацея от всех ошибок. Это не так. Программа способна пропустить допущенную ошибку, так и, наоборот, указать на ошибку, которой на самом деле нет. Окончательное решение принимает все-таки не программа, а человек. Программа лишь сигнализирует о возможной ошибке.

Программа предоставляет два режима проверки правописания:

автом/

атический (режим фоновой проверки);

ручной (режим проверки по заказу)./

Проверка в фоновом режиме действует непрерывно интерактивно. Индикатором потенциальной ошибки выступает подчеркивание. Орфографическая ошибка подчеркивается красной волнистой линией. Зеленой линией подчеркиваются фразы, сомнительные с точки зрения грамматики.

Некоторые пользователи сетуют на то, что подчеркивание в тексте потенциальных ошибок отвлекает их от работы — в таком случае фоновую проверку можно отключить. При написании рефератов, статей, отчетов, книг, требующих сосредоточенности, фоновую проверку рекомендуется отключать, заменив ее обстоятельной проверкой правописания после завершения работы с документов.

В исследовательской деятельности специалиста в области ономастики особо важную роль играет возможность построения изображающих структуру ономастического поля или пространства диаграмм и схем.

Простая целевая диаграмма помогает выразить иерархические отношения между разными разрядами имен собственных в структуре ономастического поля (Рисунок 1).

Использование круговой диаграммы зрительно отображает количественное соотношение разных разрядов имен собственных в пределах ономастического пространства (Рисунок 2).

Рисунок 1

Создание макросов, автоматическое формирование оглавления и удобная вставка ссылок и сносок в свою очередь являются важным средством повышения производительности труда исследователя, занимающегося написанием научной работы, и вместе с тем снижения трудоемкости выполняемой работы. В меру того, что любая работа изначально создается по определенным шаблонам и стандартам, утвержденным образовательными учреждениями, исследователь имеет возможность заранее задавать последовательность определенных операций, которые он неоднократно выполняет в период написания работы, и устанавливать соответствующие требованиям параметры оформления текста, тем самым экономя свое время.

Рисунок 2

В общем и целом, можно говорить о главенствующей роли текстового редактора MS Word среди других программ пакета MS Office в отражении результатов научно-исследовательской работы не только специалистов по ономастике, но и по другим дисциплинам гуманитарного профиля. MS Word дает возможность сделать работу менее трудоемкой и более эффективной, расставить акценты на наиболее важных элементах исследования, а также представить свое исследование в современном, доступном и в то же время эстетичном виде.

ГЛАВА 2. ПРОГРАММА ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ТЕКСТА FINEREADER И ПРОГРАММЫ РАПОЗНАВАНИЯ РЕЧИ В ОБРАБОТКЕ ОНОМАСТИЧЕСКОГО МАТЕРИАЛА

2.1 Технология распознавания текста и организация работы с программой FineReader

В практической деятельности часто встречаются ситуации, когда необходимо перевести в электронный вид документ, напечатанный на бумаге. В этом случае можно просто набрать документ на компьютере, что довольно трудно, либо воспользоваться сканером — устройством, специально предназначенным для перевода документов в электронный вид. Для организации сканирования изображения помимо непосредственно сканера необходима одна из специальных программ систем оптического распознавания текста.

Системы оптического распознавания текста (Optical Character Recognition — OCR-системы) предназначены для автоматического ввода печатных документов в компьютер.

Современные программы распознавания текста не только ошибаются реже, чем живой человек, но и обеспечивают проверку орфографии, автоматическое форматирование текста и массу других дополнительных удобств.

Последние годы ведущие позиции среди подобного рода программ занимает FineReader. Несмотря на свое замысловатое название, программа российского производства вполне хорошего качества.

Программа создана компанией ABBYY Software House. Это омнифонтовая программа распознавания текстов: она позволяет распознавать тексты, набранные практически любыми шрифтами. Особенностью программы FineReader является высокая точность распознавания и малая чувствительность к дефектам печати, что достигается благодаря применению технологии «целостного целенаправленного адаптивного распознавания».

Программа позволяет распознавать текст на 175 языках, выводить на печать исходное изображение и распознанный текст, сохранять отсканированное изображение в различных форматах, настраивать панели инструментов программы, а также отвечает требованиям совместимости с новыми операционными системами Microsoft и Macintosh.

Сложность машинного распознавания текстов заключается в том, что его невозможно построить по жесткому алгоритму хотя бы потому, что для написания одной и той же буквы существует множества вариантов написания. Значит, чтобы компьютер корректно написал символы, он должен их «осмыслить» [14, с.230−231].

Иными словами, для распознавания текста требуется моделирование рассуждений человека в подобной ситуации, а это принято обозначать термином «искусственный интеллект».

Основой работы FineReader является так называемый пакет, содержащий всю информацию о распознаваемом документе. Пакет представляет собой набор страниц документа и может содержать около тысячи страниц.

Пользователь импортирует в пакет изображение страниц со сканера или непосредственно из файлов графических форматов.

Следующий шаг — анализ макета страниц пакета, т. е. выделение областей, подлежащих распознаванию. На этом этапе FineReader анализирует ориентацию страницы, а также выделяет блоки — области, которые при дальнейшем анализе будут интерпретироваться как текст, таблицы или рисунки.

После анализа макета страниц проводится собственно распознавание текста и таблиц. Далее проводится проверка правописания, после чего «на суд» пользователя выносятся слова, которых нет в словаре системы, а также символы, в точности распознавания которых программа не уверена.

Завершающий этап работы программы — сохранение и экспорт результатов распознавания. На самом деле, пользователь не имеет необходимости специально сохранять документ, если только он не собирается импортировать его в иные форматы для дальнейшей работы, так программа автоматически сохраняет проделанную работу.

Прежде чем FineReader приступит к собственно распознаванию текста, он должен «знать», какие именно области подлежат распознаванию, как расположены строки.

Определение ориентации текста при установке соответствующей опции производится автоматически, хотя можно сделать это и вручную. Итак, нажимаем кнопку Распознать, причем различные части нашего изображения, содержащие текст, таблицы или рисунки, оказались обведены рамками разных цветов и обозначены цифрами в углу каждой рамки. Это так называемые блоки, выделяемые для того, чтобы указать программе, какие участки страницы и в каком порядке надо распознавать [14, с. 233].

После создания макета и его редактирования можно приступить к распознаванию. Задача распознавания состоит в том, чтобы преобразовать отсканированное изображение в текст, сохранив при этом оформление страницы. Первое, чему следует уделить внимание, — это выбор языка распознаваемого текста.

Также при необходимости можно выбрать вручную тип печати и откорректировать качество распознавания. Весь распознанный текст виден в окне текста главного окна программы. Оно представляет собой несложный текстовый редактор, позволяющий свободно изменять и гарнитуру шрифта, и его начертание.

После окончания проверки правописания следует определить, в каком формате сохранять полученные результаты (кнопка Сохранить), например RTF, DOC, PDF, HTML, DBF, XLS.

Данная программа позволяет передавать результаты практически во все широко используемые приложения, такие как MS Word, MS Excel, а также использовать автоматический ввод для публикации в Web и для заполнения баз данных.

2.2 Системы распознавания речи

Распознавание речи (speech recognition), также известное как автоматическое распознавание речи (automatic speech recognition), STT (speech-to-text), компьютерное распознавание речи (computer speech recognition), — процесс преобразования речевого сигнала в последовательность слов посредством некоторого алгоритма, реализованного в форме компьютерной программы.

Распознавние голоса или говорящего (voice recognition) — родственная проблема, однако связанная с идентификацией личности по голосу, а не содержанию речи.

Системы распознавания речи обычно состоят из двух компонентов, которые могут быть выделены в блоки или в подпрограммы, — акустического и лингвистического. Лингвистическая часть может включать в себя фонетическую, фонологическую, морфологическую, синтаксическую и семантическую модели языка. Акустическая модель отвечает за представление речевого сигнала. Лингвистическая модель интерпретирует информацию, получаемую от акустической модели, и отвечает за представление распознавания результата потребителю.

Классификация программ распознавания речи производится по назначению:

§ командные системы;

§ системы диктовки текста.

§ по потребительским качествам:

§ дикторо-ориентированные (на конкретного диктора);

§ дикторонезависимые;

§ распознающие отдельные слова;

§ распознающие слитную речь.

По механизмам функционирования:

простейшие детекторы;

экспертные системы с различным способом формирования и обработки базы данных;

вероятностно-сетевые модели принятия решения, в том числе нейтронные сети/

[14, с.224−225].

Данное программное обеспечение впервые появилось зарубежом. Наиболее успешны и популярны следующие программы. Dragon Dictate Naturally Speaking (разработчик ScanSoft, Ньютон, шт. Массачусетс) — первый коммерческий продукт для распознавания слитной речи, вышедший вначале 1997 г. Позволяет непосредственно диктовать в программы Word, WordPerfect, Netscape Navigator, Internet Explorer и приложения, причем ему доступен богатый набор управляемых команд.

Рисунок 3

Пользователю предлагается откаллибровать звук через микрофон и надиктовать компьютеру ряд уже готовых текстов для более тонкой подстройки под тембр, интонацию и произношение. Надиктовать текст можно не только в текст-процессоре Dragon Pad, но и в любом другом аналогичном приложении — MS Word, Outlook Express, Internet Ex-plorer и Corel Word Perfect.

Intelligent Voice Recognition System (IVOS) 2.0.2A (разработчик ComunX). IVOS позволяет: а) распознавать речь и преобразовывать ее в текст в любом Windows-совместимом текст-процессоре; б) управлять своим ПК с помощью разнообразных голосовых команд, а также создавать свои собственные; в) озвучивать электронные книги с помощью внешних голосовых движков.

Рисунок 4

Voxx 4.0 (разработчик Voxx Support Team). Возможности программы напоминают IVOS (стенографирование/голосовые команды/чтение текста) за исключением того, что в ней есть полезный бонус — озвучивание каждого действия, будь то набор текста или открытие файла.

Via Voice. Функция распознавания речи IBM отличается своей способностью с самого начала, без обучения, распознавать до 80% слов. При обучении вероятность правильного распознвания повышается до 95%.

К сожалению, распространенные зарубежные системы распознавания речи русский язык не поддерживают. В этих условиях сенсацией стал выход в 1997 г. на коммерческий рынок знаменитого «Горыныча» — адаптации Dragon Dictate Naturally Speaking, произведенный силами малоизвестной до того российской компании White Group — официального дистрибьютера Dragon Systems.

Рисунок 5

Рисунок 6

Программа оказалась вполне работоспособной, а ее стоимость — весьма умеренной. К сожалению, основой послужила уже устаревшая вторая версия Dragon Dictate, не поддерживающая распознавание слитной речи. Кроме того, программа требует длительной «тренировки» и настройки на конкретного пользователя, очень капризна к оборудованию и более чем чувствительна к интонации и скорости произнесения фраз, возможности ее «обучения» весьма разнятся для разных пользователей.

Программы по распознаванию русской речи существующие до последнего момента не удовлетворяют требованиям покупателя («Горыныч», «Комбат» White Group). Не случайно лидеры отечественного рынка программ OCR, которыми являются ABBYY (BIT SoftWare) и Cognitive Technologies, заявили о ведущихся ими в области распознавания русской речи разработках

2.3 Использование программ для распознавания текста и речи в ономастических исследованиях

Исследователь, подобрав документы, может их полностью отсканировать, что естественно, сокращает время работы с единицей информации. Сканирование схем, графиков, фотографий, т. е. создание электронных образов, поднимает исследование на принципиально новый уровень. Использование системы оцифровки видео материалов и звука дают возможность исследователю, в отличие от традиционного подхода, создать мультимедийную базу по исследуемому вопросу.

Использование программы FineReader актуально в ономастических исследованиях прежде всего в рамках обработки и изучения многочисленного теоретического материала. Работа с большим объемом информации, требующая разносторонних теоретических знаний, предполагает постоянное обращение к различным источникам, многие из которых в силу слабой распространенности или старого года издания невозможно приобрести в электронном виде. В таком случае распознавание текста гарантирует доступ, возможность быстрого использования в виде вставки в качестве цитат, сносок и т. д. различных фрагментов распознанного текста. Теоретическая глава научной работы зачастую требует включения большого количества цитат авторитетных ученых, возможно, целых фрагментов научных трудов в качестве доказательства тезиса, утверждаемого исследователем.

Более того, распознавание иллюстраций, диаграмм и схем позволяет создавать наглядную базу для рассматриваемого вопроса. Использование ранее созданных маститыми учеными диаграмм, иллюстрирующих закономерности функционирования имени собственного в определенной среде, на определенной территории или в конкретном тексте, часто может быть возможно именно благодаря программе FineReader в меру отсутствия доступа к подобного рода объектам в мировой сети.

Программы для распознавания речи необходимы в случае анализа «живого» функционирования имени в определенной среде в процессе речи. Психолингвистический аспект присвоения имен и их функционирования легче всего изучать с помощью интервьюирования, которое проводят при помощи звукозаписывающих средств. Использование такого рода средств делает интервью более точным, детальным, полным нюансов произношения, интонации, которые невозможно проследить в случае ручной записи интервью.

В связи с данным методом опроса респондентов незаменимо в процессе обработки полученной информации использование программ по распознаванию речи. Оно помогает не только ускорить процесс анализа полученных данных, но и сделать исследование более полным и доказательным за счет возможности в текстовом формате представить проведенное интервью, а также в виде аудиозаписи приложить к материалам исследования или сделать частью последующей презентации.

При исследовании функционирования собственного имени в речи телеи радиодикторов и ведущих программа распознавания речи при определенной настройке может за относительно короткое время представить их выступление в текстовом формате, что облегчит дальнейшую работу исследователя.

ГЛАВА 3. ЭЛЕКТРОННЫЕ РЕСУРСЫ КАК ИСТОЧНИК ИНФОРМАЦИИ В ОНОМАСТИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

3.1 Электронные библиотеки в научно-исследовательской деятельности

Для исследователя в области ономастики наиболее актуальны следующие типы электронных ресурсов:

ь электронные библиотеки;

ь электронные словари;

ь электронные энциклопедии.

Очевидный путь повышения эффективности использования электронной информации — создание соответствующих информационных систем, способных надежно сохранять информацию и обеспечивать ее целенаправленное использование.

Под целенаправленным использованием прежде всего понимается:

ь адекватность воспроизведения информации, не зависящая от средств реализации;

ь удобные процедуры копирования и передачи информации;

ь возможность проведения разнообразных и качественных информационных поисков;

ь наличие простых и эффективных средств навигации в доступном пользователю информационном пространстве.

В соответствии с поставленными задачами эти информационные системы представляют собой, как правило, достаточно сложные комплексы, включающие программные, аппаратные, технологические, организационные и другие составляющие.

Наиболее распространенные представления об ЭБ можно объединить в три группы:

* автоматизация традиционных библиотек;

* использование баз данных в Интернете;

* коллекции какой угодно информации, лишь бы в электронной форме и в Сети.

Электронная библиотека — документальная автоматизированная информационная система, в которой документы (статьи, монографии, отчеты, рефераты и т. п.) хранятся, как правило, в полнотекстовом виде на электронных машинных носителях и могут предоставляться пользователям по их запросам в автоматизированную систему также в электронной форме, например, путем передачи текстов этих документов по электронной почте.

Перспективной на данном этапе в области применения информационных сетевых технологий в научно-исследовательской области является организация коллективных исследовательских серверов.

Центральным и, возможно, основным блоком исследовательского сервера является электронный архив, в котором размещаются все текстовые, графические, видео, аудио документы, а в дальнейшем и сами законченные исследования. Роль и значение электронных архивов, в первую очередь научно-технического и экономического профилей, уже неоднократно отмечалось исследователями. И здесь специфика вопроса заключается в том, что сегодня уже многими предприятиями, фирмами такие архивы создаются. Цель создания электронных, виртуальных, помимо хранения, — работа с коллекциями документов отдельных ученых и исследовательская деятельность научных сообществ.

В общем и целом электронная библиотека предоставляет доступ к самым различным видам изданий, полезных для работы исследователя, начиная художественными и произведениями и заканчивая журналами узкой научной направленности. Вот несколько примеров больших по объему представленной литературы и популярных в гуманитарной среде библиотек.

Электронная библиотека WebReading — одна из наиболее полных библиотек отечественной и мировой литературы в русскоязычной сети Интернет — более 80 тысяч произведений 20 тысяч авторов (http://webreading.ru/).

Либрусек — некоммерческая библиотека литературы на русском языке (http://lib.rus.ec/).

Большая электронная библиотека — универсальная бесплатная библиотека электронных книг, содержащая тысячи книг, регулярно обновляющаяся (http://www.big-library.info/).

Российская Государственная библиотека (им. В.И.Ленина) — электронные каталоги книг, диссертаций и авторефератов диссертаций с представлением многих книг и диссертаций в электронном виде. (http://www.rsl.ru/).

Фундаментальная электронная библиотека «Русская литература и фольклор» (ФЭБ) (http://feb.ccas.ru).

Скачивание книги в электронном виде при необходимости активной работы с текстом упрощает задачу исследователя. Например, мы, имея в наличии электронный вариант произведений Ф. М. Достоевского (http://www.public-library.narod.ru/Dostoevsky.Fedor/), можем быстро и легко найти контекст, в котором встречается определенное имя или сосчитать количество словоупотреблений данного имени, в отличие от кропотливости и длительности данного процесса при работе с печатным изданием.

Крайне полезным является доступ к периодическим научным изданиям. Так, например, наши исследования были сопряжены с обращением к журналам «Вопросы литературы» (http://magazines.russ.ru/voplit/2012/1/), «Вопросы ономастики» (http://www.ruslang.ru/agens.php?id=onomastica), «Вопросы языкознания» (http://www.ruslang.ru/agens.php?id=vopjaz) и «Русский язык в научном освещении» (http://www.ruslang.ru/agens.php?id=rjano), далеко не все выпуски которых можно найти в городских библиотеках.

3.2 Электронные энциклопедии в научно-исследовательской деятельности Компьютерные технологии существенно изменили характер доступа к энциклопедическим сведениям — поиск статей стал практически мгновенным, появилась возможность вставлять в статьи не только качественные фотографии, но и звуковые фрагменты, видео, анимацию.

К достоинствам электронных энциклопедий и справочников относится и великолепная справочно-информационная и поисковая система, всегда присутствующая в них. Она обеспечивает быстрый поиск по ряду признаков — алфавитному, контекстному, хронологическому, географическому и т. д. Поэтому найти нужную справку, реферат, статью или рисунок гораздо проще, чем в обычной библиотеке.

В начале 90-х годов президент компании Microsoft Билл Гейтс, задумал разработку мультимедийной энциклопедии на CD-ROM. В результате в 1993 году на рынке появилась мультимедийная энциклопедия Microsoft Encarta. Это было первое такого рода изобретение.

Encarta широко известна в Европе и Азии, где уже появляются ее локализованные версии на различных языках. По суммарным тиражам энциклопедия Encarta приближается к той феноменальной категории издательских лидеров, в которую входят сочинения Ленина и Мао Цзэдуна.

Однако электронные энциклопедии, представленные на электронных носителях, в век сети Интернет постепенно перестают быть столь популярными и актуальными. Мировая, в том числе русскоязычная, сеть предоставляет возможность доступа к обширным охватывающим все сферы человеческой деятельности энциклопедическим сведениям, предоставляемым на бесплатной и абсолютно свободной основе. Самым ярким примером такого рода энциклопедий является Википедия (http://ru.wikipedia.org/wiki/), содержащая около 930 тысяч самых разнообразных статей на русском языке. При всех преимуществах данной энциклопедии, следует заметить, что, занимаясь серьезной научной работой, сведения, взятые из Википедии, лучше перепроверять в меру того, что она, создаваясь на свободной основе с участием лиц, компетенция которых не всегда может быть достаточно высокой, несовершенна в плане предоставляемой информации.

Наиболее ценными энциклопедическими данными обладают энциклопедии, созданные авторитетными учеными, и перенесенные в мировоую сеть. Например «Энциклопедический словарь Брокгауза и Ефрона» (http://dic.academic.ru/contents.nsf/brokgauz_efron/) или «Большой энциклопедический словарь» (http://dic.academic.ru/contents.nsf/enc3p/).

Электронные словари, содержащие энциклопедические (энциклопедии) или лингвистические данные, незаменимы в ономастических исследованиях. Современные электронные словари не только значительно превосходят по объему книжные, но и находят искомое слово или словосочетание значительно быстрее. Но, конечно, самое главное преимущество хороших электронных словарей — одновременный поиск не только по названию словарной статьи, но и по всему огромному объему словарей в сети Интернет, что просто нереально в бумажном варианте.

Ономастические исследования сопряжены с поиском информации о происхождении, структуре, развитии имен. На этот случай сеть изобилует словарями, специализирующимися на ономастической лексике. Например, «Словарь имен» в «Электронной базе словарей» (http://mirslovarei.com/nam_a); «Словарь русских имен» в «Крупнейшем сборнике онлайн-словарей» (http://www.onlinedics.ru/slovar/nam/html); «Словарь русских фамилий» в образовательном ресурсе «Толковые словари» (http://www.edudic.ru/fam/); «Словарь русских фамилий» в «Электронных словарях и энциклопедиях» на (http://www.slovar.plib.ru/dictionary/d9/).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Филологические науки, несмотря на их изначально отвлеченный и нетехнический характер, также требуют в процессе их изучения привлечения различных информационных технологий. Это может быть обусловлено как и доминирующим в сознании современного человека «информационализмом», так и объективной пользой включения информационных технологий в средства формирования определенного научного знания.

Написание научно-исследовательской работы любого масштаба в современной действительности неразрывно связано с внедрением в процесс информационных технологий.

Для проведения ономастических исследований, подготовки и оформления результатов данных исследований используются различные средства, особая значимость и специфика которых и была проанализирована нами.

Во-первых, необходимым средством создания научно-исследовательской работы как текстового документа является текстовый редактор MS Word. Он предлагает исследователю возможности не только удобного и многофункционального редактирования и форматирования текста, но и повышения эффективности и качественности работы посредством использования дополнительных функций, таких как, например, автоматическая проверка правописания, удобное создание оглавления и др. Кроме того, работа с MS Word предоставляет возможность сделать письменную работу исследователя более наглядной и разносторонней за счет создания диаграмм, схем и таблиц.

Во-вторых, программы для распознавания текста и для распознавания речи могут быть полезны исследователю ономастики, прежде всего, как средство быстрой и удобной обработки эмпирического материала. Распознавание текста предлагает возможность переведения в доступную электронную версию многочисленных теоретических трудов, которые трудно найти в сети Интернет, что позволяет сделать работу с ними более удобной и эффективной. Распознавание речи в области изучения психолингвистического, социологического и других аспектов изучения имени собственного предлагает возможность разностороннего анализа имени в потоке речи, что позволяет более детально изучить его функционирование, а также присоединить к исследованию материал в виде интервью.

В-третьих, ономастические исследования в эпоху всестороннего внедрения сети Интернет немыслимы без использования Интернет-ресурсов. Так, ономаст имея доступ к электронным библиотекам, получает кладезь разнообразной художественной и научной литературы, работа с которой в электронном варианте значительно удобнее, чем работа с печатными источниками. Электронные словари и энциклопедии организуют продуктивный и мгновенный поиск информации по заданной теме, результаты которого значительно превосходят возможности поиска в печатных энциклопедических изданиях в связи с экономией времени, а также автоматическим отображением интересующего понятия в сразу нескольких десятках, или даже сотнях словарях или энциклопедиях.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Microsoft Office: официальный сайт [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://office.microsoft.com/ru-ru/default.aspx — Дата доступа: 24.11.2012.

2. Безручко, В. Т. Информатика (курс лекций): учеб. пособие / В. Т. Безручко. — М.: ФОРУМ, 2012. — 432 с.

3. Бондалетов, В. Д. Русская ономастика: учебное пособие для пед. ин-тов / В. Д. Бондалетов. — Москва: Просвещение, 1983 — 224 с.

4. Горный, Е., Мигурский, К. Развитие электронных библиотек: мировой и российский опыт, проблемы, перспективы [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.ifap.ru/library/book004.pdf — Дата доступа: 17.11.2012.

5. Евстигнеева, Г. А. Библиотеки в электронной среде — куда стремимся и обо что спотыкаемся / Г. А. Евстигнеева. — Научные и технические библиотеки. — 2010. — № 7. — С.5−9.

6. Зуйков, В. Работа с компьютером, объединяющая всех / В.Зуйков. — Литература в школе. — 2010. — № 5. — С.11−15.

7. Информатика в гуманитарном образовании: учеб. пособие для вузов / Е. С. Полат [и др.]. — М.: Владос, 2001. — 272 с.

8. Кравченя, Э. М. Основы информатики, компьютерной графики и педагогические программные средства: учеб. пособие / Э. М. Кравченя. — Минск: ТетраСистемс, 2004. — 320 с.

9. Кувшинов, С. В. Компьютерные сети и гуманитарные науки: исторический аспект / С. В. Кувшинов // Философские науки. — 2008. — № 7. — С. 108−12.

10. Михеева, Е. В. Информационные технологии в профессиональной деятельности: учеб. пособие для сред. проф. образования / Е. В. Михеева. — 6-е изд. — М.: Академия, 2007. — 384 с.

11. Реферат на тему: Особенности электронных словарей [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.parta.com.ua/referats/view/5057/ - Дата доступа: 18.11.2012.

12. Реферат на тему: Электронные энциклопедии [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://bibliofond.ru/view.aspx?id=134 356 — Дата доступа: 19.11.2012.

13. Симонович, С. В. Практический справочник: Microsoft Word 2007 / С. В. Симонович. — СПБ: Питер, 2008. — 480 с.

14. Современные информационные технологии: учеб. пособие / Н. В. Максимов [и др.]. — М.: ФОРУМ, 2010. — 512 с.

15. Сотникова, Т. Применение ИТ в исследовании антропонимов [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://do.gendocs.ru/docs/index-304 137.html — Дата доступа: 17.11.2012.

16. Супрун, В. И. Ономастическое поле русского языка и его художественно-эстетический потенциал: Монография / В. И. Супрун. — Волгоград: Перемена, 2000. — 172 с.