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Vocabulary Richness of Novels and Their Adaptations

Englisch · Fester Einband

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Beschreibung

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A first-order statistical model was implemented to follow the vocabulary changes in literary works. The model only takes into account the frequency of the words of a text; it is thus independent of syntactic and semantic constrains. Using this model a characteristic pattern was found, describing these changes in vocabulary and being unique to each text. The pattern not only identifies the vocabulary-rich segments but enables the user to compare the vocabulary of different texts. The work focuses on comparing foreign language translations, condensation, and lemmatization of texts. It provides evidence that lemmatization alone does not alter the characteristic pattern. On the other hand, changes in this pattern in translated texts reveal how faithful translators are considering the vocabulary they use.

Inhaltsverzeichnis

Contents: First-order statistical model - Newly introduced words - Vocabulary-rich segments of novels - Foreign language translation - Condensation - Lemmatization - Hapax legomena - The Jungle Books - The Da Vinci Code - The Adventures of Tom Sawyer - The Adventures of Robinson Crusoe - Alice's Adventures in Wonderland - Fateless.

Über den Autor / die Autorin










Mária Csernoch, born in 1963 in Hungary, holds degrees in Mathematics, Informatics and English. She earned her PhD in Informatics studying the introduction of word types in literary works using statistical methods. She currently works at the Department of Information Technology, University of Debrecen (Hungary) as an associate professor.

Produktdetails

Autoren Maria Csernoch, Mária Csernoch
Verlag Peter Lang
 
Sprache Englisch
Produktform Fester Einband
Erschienen 31.07.2016
 
EAN 9783631612231
ISBN 978-3-631-61223-1
Seiten 200
Abmessung 148 mm x 16 mm x 210 mm
Gewicht 370 g
Serien Metalinguistica
Metalinguistica
Thema Geisteswissenschaften, Kunst, Musik > Sprach- und Literaturwissenschaft > Allgemeine und Vergleichende Sprachwissenschaft

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