FRINK Linked Data Fragments server

Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W3201935384> ?p ?o ?g. }

• W3201935384 endingPage "129" @default.
• W3201935384 startingPage "121" @default.
• W3201935384 abstract "The article draws attention to appropriateness of the comparative study of emotions based on cinematographic database, especially German and Ukrainian dialogues in original telenovelas as a perspective linguistic bulk of the text (“Sturm der Liebe”, “Alisa – folge deinem Herzen”, “Wege zum Glück, Spuren im Sand”, “Тільки кохання”, “Дві матері”, “Обручка з рубіном” (12000 sentences, about 80000 words)).Every country adapts scripts of telenovelas according to its own cultural opportunities and nonverbal semiotic contexts. In spite of the fact emotive vocabulary for every script has ethnically specific features, analysing them it’s possible to make conclusions about the structure and scenario keynotes. The structure and scenario leitmotives have global and typical character. This fact determines the necessity to search standardized semantic number of leitmotives.On the basis of information provided by the analysis and certification of emotive vocabulary paying moiré attention to the status, frequency and the semantics of emotive nouns among other morphological categories. While choosing positive or negative charged lexemes, both denotative and konotative emotve breadths are considered. The given data is compared with the data from corpus studies and the dictionaries as for the frequency of Ukrainian and German languages. The article raises the problem of correlation between positive and negative emotives in sentences considering positive and negative emotions. Moreover, the reasons for large number of lexemes with positive semantics in negatively emotived statements (grammar features, context, nonverbal factors) are also considered by the author. According to qualitative analysis the synonymous line of positive and negative nouns for German and Ukrainian languages is qualified by semantic groups. It gives perspectives for further modelling of a movie dialogue in each developed language. The data as for the correlation between the number of emotive nouns and general number of emotive lexemes in both Ukrainian and German languages is considered. Due to statistic data it’s clear that Ukrainian part is twice as big as German, moreover it’s more full of emotive lexemes. Synonymous variation is also more spread in Ukrainian language than in German.Key words: emotions, negative / positive emotives, emotive nouns, semantic group, telenovelas. У статті розглядається питання доцільності компаративного дослідження емоцій на матеріалі кінемато-графу, зокрема кінодіалогу німецьких та українських оригінальних теленовел, як перспективного лінгвістичного масиву тексту («Sturm der Liebe», «Alisa – folge deinem Herzen», «Wege zum Glück, Spuren im Sand» і «Тільки кохання», «Дві матері», «Обручка з рубіном» (12 000 речень, близько 80 000 слів)).Кожна країна адаптує сценарій теленовели під можливості своєї лінгвокультури та невербальних семіо-тичних контекстів. Хоча вибір емотивної лексики для кожного сценарію має етноспецифічні риси, у ході аналізу можна дійти висновку, що побудова та сценарні лейтмотиви мають глобальний і типізований характер, що зумовлює необхідність пошуку стандартизованих семантичних наборів емотивів.На базі поданого матеріалу проведено аналіз і паспортизацію емотивної лексики з фокусом на статус, частотність і семантику емотивних іменників серед інших морфологічних класів. У відборі позитивно чи негативно заряджених лексем враховуються як денотативна, так і конотативна емотивність. Отримані дані зіставляються з даними корпусних досліджень і словників частотності української та німецької мов. У статті розглядається проблема співвідношення позитивних і негативних емотивів у реченнях на позначення позитивних і негативних емоцій і причини наявності великої кількості лексем із позитивною семантикою в негативних емотивних висловлюваннях (граматичні особливості, контекст, невербальні фактори). За даними якісного аналізу синонімічний ряд позитивних і негативних іменників для німецької та української мов класифіковано за семан-тичними групами, що надає перспективи подальшого моделювання прототипу кінодіалогу в кожній із досліджуваних мов. Наведено дані щодо співвідношення кількості емотивних іменників і загальної щільності емотивних лексем у німецькій та українській мовах. За результатами статистичних підрахунків бачимо, що українська вибірка вдвічі більше насичена емотивними лексемами, ніж німецька. Синонімічна варіативність української мови також превалює над німецькою.Ключові слова: емоції, негативні / позитивні емотиви, емотивні іменники, семантична група, теленовела." @default.
• W3201935384 created "2021-10-11" @default.
• W3201935384 creator A5067672999 @default.
• W3201935384 date "2021-08-02" @default.
• W3201935384 modified "2023-09-27" @default.
• W3201935384 title "NOUN STATUS IN THE IMPLEMENTATION OF CATEGORY OF EMOTIVITY IN CINEMATOGRAPHIC DIALOGUE (BASED ON GERMAN AND UKRAINIAN TELENOVELS)" @default.
• W3201935384 doi "https://doi.org/10.32999/ksu2663-3426/2021-1-18" @default.
• W3201935384 hasPublicationYear "2021" @default.
• W3201935384 type Work @default.
• W3201935384 sameAs 3201935384 @default.
• W3201935384 citedByCount "0" @default.
• W3201935384 crossrefType "journal-article" @default.
• W3201935384 hasAuthorship W3201935384A5067672999 @default.
• W3201935384 hasBestOaLocation W32019353841 @default.
• W3201935384 hasConcept C121934690 @default.
• W3201935384 hasConcept C138885662 @default.
• W3201935384 hasConcept C144024400 @default.
• W3201935384 hasConcept C154775046 @default.
• W3201935384 hasConcept C15744967 @default.
• W3201935384 hasConcept C166957645 @default.
• W3201935384 hasConcept C19165224 @default.
• W3201935384 hasConcept C21931767 @default.
• W3201935384 hasConcept C26022165 @default.
• W3201935384 hasConcept C2776215170 @default.
• W3201935384 hasConcept C2777601683 @default.
• W3201935384 hasConcept C2779343474 @default.
• W3201935384 hasConcept C41895202 @default.
• W3201935384 hasConcept C95457728 @default.
• W3201935384 hasConceptScore W3201935384C121934690 @default.
• W3201935384 hasConceptScore W3201935384C138885662 @default.
• W3201935384 hasConceptScore W3201935384C144024400 @default.
• W3201935384 hasConceptScore W3201935384C154775046 @default.
• W3201935384 hasConceptScore W3201935384C15744967 @default.
• W3201935384 hasConceptScore W3201935384C166957645 @default.
• W3201935384 hasConceptScore W3201935384C19165224 @default.
• W3201935384 hasConceptScore W3201935384C21931767 @default.
• W3201935384 hasConceptScore W3201935384C26022165 @default.
• W3201935384 hasConceptScore W3201935384C2776215170 @default.
• W3201935384 hasConceptScore W3201935384C2777601683 @default.
• W3201935384 hasConceptScore W3201935384C2779343474 @default.
• W3201935384 hasConceptScore W3201935384C41895202 @default.
• W3201935384 hasConceptScore W3201935384C95457728 @default.
• W3201935384 hasIssue "1" @default.
• W3201935384 hasLocation W32019353841 @default.
• W3201935384 hasOpenAccess W3201935384 @default.
• W3201935384 hasPrimaryLocation W32019353841 @default.
• W3201935384 hasRelatedWork W1959128750 @default.
• W3201935384 hasRelatedWork W2130207962 @default.
• W3201935384 hasRelatedWork W2516956274 @default.
• W3201935384 hasRelatedWork W2790138496 @default.
• W3201935384 hasRelatedWork W3127329805 @default.
• W3201935384 hasRelatedWork W3201425021 @default.
• W3201935384 hasRelatedWork W4213231282 @default.
• W3201935384 hasRelatedWork W4306176932 @default.
• W3201935384 hasRelatedWork W4318224978 @default.
• W3201935384 hasRelatedWork W969551429 @default.
• W3201935384 isParatext "false" @default.
• W3201935384 isRetracted "false" @default.
• W3201935384 magId "3201935384" @default.
• W3201935384 workType "article" @default.