Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorTay D.
dc.contributor.authorMolly Xie Pan
dc.coverage.spatialcognitive linguistics
dc.coverage.spatialdata analytics
dc.coverage.spatialmodels in linguistics
dc.coverage.spatialstatistical analysis
dc.coverage.spatialанализ данных
dc.coverage.spatialкогнитивная лингвистика
dc.coverage.spatialмодели в лингвистике
dc.coverage.spatialстатистический анализ
dc.date2022
dc.date.accessioned2025-11-28T08:07:03Z-
dc.date.available2025-11-28T08:07:03Z-
dc.date.issued2022
dc.identifier.identifier3267421
dc.identifier.citationData Analytics in Cognitive Linguistics : Methods and Insights / edited by Dennis Tay, Molly Xie Pan. - Berlin : De Gruyter Mouton, 2022. - 1 file (82,5 Mb) (353 p.). - ISBN = 9783110687156, 9783110687279, 9783110687347. - Текст : электронный
dc.identifier.isbn9783110687156
dc.identifier.isbn9783110687279
dc.identifier.isbn9783110687347
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/59412-
dc.description.abstractWith its turn towards empirical methods and convergent data sources, cognitive linguistics is a fertile context for data analytics. There are key differences between data analytics and statistical analysis as typically conceived. Though the former requires the latter, it emphasizes the role of domain-specific knowledge. Statistical analysis also tends to be associated with preconceived hypotheses and controlled data. Data analytics, on the other hand, can help explore unstructured datasets and inspire emergent questions. This volume addresses two key aspects in data analytics for cognitive linguistic work. Firstly, it elaborates the bottom-up guiding role of data analytics in the research trajectory, and how it helps to formulate and refine questions. Secondly, it shows how data analytics can suggest concrete courses of research-based action, which is crucial for cognitive linguistics to be truly applied. The papers in this volume impart various data analytic methods and report empirical studies across differ
dc.description.abstractИспользуемые программы Adobe Acrobat
dc.description.abstractКогнитивная лингвистика, ориентированная на эмпирические методы и конвергентные источники данных, представляет собой благоприятный контекст для анализа данных. Существуют ключевые различия между аналитикой данных и статистическим анализом в их обычном понимании. Хотя первое требует второго, оно акцентирует роль знаний, относящихся к конкретной предметной области. Статистический анализ также, как правило, связан с предвзятыми гипотезами и контролируемыми данными. С другой стороны, анализ данных может помочь в изучении неструктурированных наборов данных. В книге рассматриваются два ключевых аспекта анализа данных для когнитивно-лингвистической работы. Раскрыта роль анализа данных в процессе исследования и его помощь при формулировании и уточнении вопросов. Показано, как анализ данных может предлагать конкретные направления действий, основанные на исследованиях, что имеет решающее значение для эффективного применения когнитивной лингвистики. В статьях сборника излагаются различные методы анализа данных и приводя
dc.languageeng
dc.publisherDe Gruyter Mouton
dc.subjectcognitive linguistics
dc.subjectdata analytics
dc.subjectmodels in linguistics
dc.subjectstatistical analysis
dc.subjectанализ данных
dc.subjectкогнитивная лингвистика
dc.subjectмодели в лингвистике
dc.subjectстатистический анализ
dc.subject.rubbkШ102.11
dc.subject.rugasnti16.21
dc.titleData Analytics in Cognitive Linguistics
dc.typeText
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/eBooks/Data-Analytics-in-Cognitive-Linguistics-114483
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/eBooks/Data-Analytics-in-Cognitive-Linguistics-114483
Appears in Collections:eBooks

Files in This Item:
File SizeFormat 
3267421.pdf84.49 MBAdobe PDFView/Open    Request a copy


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.