Міждисциплінарна інтеграція економіки та лінгвістики: корпусне моделювання лексики фінансової англійської мови

Анотація

У цьому дослідженні розглядається зростаюча потреба в лінгвістично обґрунтованому та чутливому до предметної сфери моделюванні лексики фінансової англійської мови шляхом поєднання методів корпусної лінгвістики з підходами фінансового дискурс-аналізу. Незважаючи на те, що фінансова комунікація є ключовим складником глобальної економічної системи, лексика, що структурує цей дискурс, досі недостатньо досліджена – особливо з точки зору того, як лексичні одиниці функціонують у різних жанрах, таких як журналістика, корпоративна звітність та регуляторні тексти. Цей розрив особливо помітний у викладанні англійської мови за професійним спрямуванням (ESP), де наявні матеріали часто не мають емпіричного підґрунтя і не відображають складності реальної комунікації у сфері фінансів. Метою дослідження є розробка корпусної моделі лексики фінансової англійської, яка охоплює її семантичні, колокаційні та дискурсивні функції. Було створено корпус Financial English Corpus (FEC) обсягом 878 000 слів, до якого увійшли 220 текстів фінансової журналістики, корпоративної звітності та регуляторних документів. Методологічна основа включає частотний аналіз, профілювання колокацій на основі взаємної інформації (MI), семантичне тегування за допомогою системи UCREL USAS та якісного конкорданс-аналізу. Результати показують, що ключові фінансові терміни, зокрема inflation, capital, risk та yield, мають жанрову специфіку щодо частотності, колокаційних партнерів та дискурсивних функцій. Наприклад, inflation має чітко оцінний характер у регуляторному дискурсі, тоді як capital повʼязується зі стратегічною комунікацією в корпоративному контексті. Семантичне тегування виявило значну присутність оцінної та афективної лексики, що кидає виклик традиційному уявленню про обʼєктивність фінансового письма. Дослідження доходить висновку, що модель, побудована на корпусному аналізі, пропонує відтворюваний і дидактично цінний підхід до спеціалізованої лексики. Отриманий результат має практичне значення для викладання ESP, управління термінологією та розробки систем автоматичної обробки фінансових текстів (NLP), сприяючи глибшому розумінню того, як формується фінансове значення в інституційних контекстах.