Синтаксические способы образования терминов предметной области «PR»

Данная работа посвящена выделению и анализу частотных синтаксических моделей образования англоязычных многокомпонентных терминологических единиц PR-сферы. Доказывается, что в рамках исследуемого подъязыка в значительной степени преобладает именно синтаксический способ образования терминов по сравнению с традиционными для современных англоязычных терминосистем аффиксацией, словосложением и аббревиацией.

В качестве объекта анализа мы избрали синтаксические модели образования англоязычных многокомпонентных терминологических единиц PR-сферы. Мы провели структурную классификацию исследуемых лексических единиц и выделили основные синтаксические словообразовательные модели, с помощью которых данные термины образуются. Рассмотрение терминов PR-сферы с точки зрения синтаксического аспекта терминодеривации является актуальным и в силу потребности к упорядочению, унификации и стандартизации терминологии PR-сферы для удобства ее использования как профессионалами, так и неспециалистами в данной области, а также для проведения инвентаризации и лексикографической обработки всей совокупности англоязычной терминологической лексики данной сферы.

Синтаксический способ терминообразования является самым продуктивным средством пополнения терминологической лексики. Двухкомпонентный термин PR-сферы представляет собой атрибутивное словосочетание, состоящее из двух компонентов - ядерного, выраженного именем существительным в именительном падеже, и атрибутивного, определяющего элемента, который также выражен существительным, выступающим в атрибутивной функции. В рамках двухкомпонентных терминов выделяются следующие модели:
N + N; Adj + N; Ving + N; N + Ving; Ved + N; Adj + Ving; N + Adj; N + N + N; Adj + N + N; N + of + N; N + by + N; Ved + N + N; Adj + Ving + N; Adj + Adj + N; N + to + N; N + and + N + N; Adj + N + N + N; N + N + N + N; N + N + and + N + N; Adj + N + Prep + N + N; N + by + Ving + Prep + and + Ving.

В перспективе выделение синтаксических моделей терминов PR- сферы позволит использовать данные модели для достижения высокого результата при автоматизации процесса перевода соответствующей терминологии.

Шеханова Я.Р.