UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA
"JÚLIO DE MESQUITA FILHO"

Faculdade de Ciências e Letras - Campus de Araraquara
  Agenda Pós-Graduação - Lingüística e Língua Portuguesa

Aluno(a) Daniele Trevelin Donato Luz
Titulo LEVANTAMENTO DO LÉXICO MAIS FREQUENTE EM ARTIGOS JORNALÍSTICOS DA ÁREA DE EDUCAÇÃO: USO DE CORPORA PARA INDICAÇÃO DE CORRESPONDÊNCIA PORTUGUÊS-INGLÊS
Orientador(a) Prof. Dr. Celso Fernando Rocha
Data 29/04/2019
Resumo A educação é tema comum e presente em toda sociedade, relaciona-se a diversos momentos da vida cotidiana individual e coletiva e está presente em muitas das informações divulgadas diariamente em textos jornalísticos e na mídia em geral. Dessa forma, aliados ao arcabouço teórico-metodológico da Linguística de Corpus (BERBER SARDINHA, 2000, 2004; TOGNINI-BONELLI, 2001, BIBER, 1998, SINCLAIR, 1991, 1996; BEVILACQUA, 2013), a alguns princípios da Terminologia e Terminografia (AUBERT, 1998; BARROS, 2004; KRIEGER & FINATTO, 2004, BARBOSA, 1999) e pressupostos da Lexicologia e Lexicografia (BIDERMAN, 1987, 1996, 1998, 2001; WELKER, 2004) temos como objetivos o levantamento do léxico mais frequente da área de educação provenientes de corpora de artigos jornalísticos escritos em língua portuguesa e língua inglesa. Utilizamos quatro corpora comparáveis, compilados a partir dos jornais O Estadão, O Globo, The New York Times e Los Angeles Times. Cada corpus é composto de cem artigos publicados no período de junho a agosto de 2017, nas versões online dos jornais. Buscamos analisar constrastivamente a relação de correspondência semântica interlínguas (português-inglês), observando as questões culturais e relacionadas aos sistemas educacionais brasileiro e americano; e uma proposta de elaboração de glossário a ser hospedado em um site. Por meio das ferramentas da Linguística de Corpus, selecionamos 41 termos simples, da classe dos substantivos comuns em língua portuguesa e buscamos estabelecer a correspondência na língua inglesa. A partir dos termos simples, verificamos também composições sintagmáticas (BARROS, 2004) e suas correspondências. Os dados obtidos das análises poderão servir para a compilação de materiais terminológicos na área de educação, tendo em vista a escassez de obras neste setor, especialmente de obras bilíngues. As informações podem contribuir para estudantes de língua estrangeira, tradutores ou o público em geral.
Palavras–chave: Linguística de Corpus. Artigos jornalísticos. Educação.

ABSTRACT
Education is a usual topic and it is present in every society. It is related to several daily routine’s moments, in the individual or collective life, and it is in the information published daily in News articles and in the media in general. So, together with the theoretical-methodological framework of Corpus Linguistics (BERBER SARDINHA, 2000, 2004, TOGNINI-BONELLI, 2001, BIBER, 1998, SINCLAIR, BEVILACQUA, 2013), some principles of Terminology and Terminography (AUBERT, 1998; BARROS, 2004; KRIEGER & FINATTO, 2004, BARBOSA, 1999) and assumptions of Lexicology and Lexicography (BIDERMAN, 1987, 1996, 1998, 2001; WELKER, 2004). We aim to find out the most frequent words from education taken from news articles, written in Portuguese and English. We used four comparable corpus from O Estadão, O Globo, The New York Times and Los Angeles Times. Each corpus has a hundred articles published from June to August of 2017. We aim to analyze the interlanguage correspondence; we studied cultural issues related to the educational systems of both countries. At the end we propose a glossary to be hosted on a website. Using the Corpus Linguistics tools, we selected 41 Portuguese nouns and proposed a correspondence in English. We also found syntagmatic compositions (BARROS, 2004) and their correspondences. The data may serve to compile terminological materials in the area of education, due to the lack of works in this subject, especially bilingual. The information may contribute to foreign language students, translators or public in general.
Keywords: Corpus Linguistics. News articles. Education.
Tipo Defesa-Mestrado
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APG 2.0
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