Настоящая работа посвящена грамматикализации глагола речи (‘говорить’, ‘называть’) в лугово-восточном марийском языке. Деепричастие данного глагола () употребляется десемантизированно в функции подчинительного союза; при этом оно теряет синтаксические свойства исходного глагола. В современном языке можно наблюдать различные стадии грамматикализации данного показателя: в ряде контекстов оно функционирует как цитатив, в других контекстах – как подчинительный союз. Мы выделяем два пути грамматикализации данного показателя: первый наблюдается в контексте глаголов речи, ментальных и эмотивных глаголов, второй в контексте (речевой) каузации и потенциальной ситуации (в актантных предложениях) и в обстоятельственных предложениях цели и причины. Аргументы за такой анализ основаны на следующем: ограничения на кодирование зависимого предиката (допустимость нефинитных клауз), выбор стратегии оформления актантов зависимого предиката [анафорическое vs. дейктическое кодирование текстового («исходного») говорящего и слушающего] и выбор наклонения в сентенциальном актанте. Мы показываем, что в современном языке анализируемый показатель выступает в следующих функциях: цитатив, подчинительный союз в актантных и обстоятельственных предложениях, дискурсивный маркер хезитации и автокоррекции, десемантизированный подчинительный показатель для введения отрицания при инфинитиве.

Статья посвящена обзору современных тематик и актуальных направлений компьютерной лингвистики на основе анализа материалов одной из конференций в этой области, а именно 24-й Международной конференции по компьютерной лингвистике COLING 2012. В обзоре приводится анализ основных подходов и проблемных точек в таких традиционных областях автоматической обработки текста, как автоматический морфологический и синтаксический анализ, машинный перевод и др. Также подробно рассматриваются современные задачи автоматического извлечения информации из текста, такие как извлечение фактов, извлечения мнений, анализ контента на основе привлечения онтологических ресурсов веба. Делается вывод о том, что для современного уровня развития компьютерной лингвистики характерно вовлечение все более сложных уровней лингвистического анализа в сферу автоматического анализа, применение гибридных подходов в решении задач компьютерной обработки текстов, совмещающих машинное обучение и алгоритмические методы. При этом уровни сложности современных задач обработки текстов, таких, как извлечение временной референции в тексте, анализ структуры дискурса и многие другие, требуют активного привлечения экспертных лингвистических знаний.