British National Corpus
ब्रिटिश नेशनल कॉर्पस (बी. एन. सी.) स्रोतों की एक विस्तृत श्रृंखला से लिखित और बोली जाने वाली अंग्रेजी के नमूनों का 100 मिलियन शब्दों का पाठ संग्रह है। इस संग्रह में 20वीं शताब्दी के उत्तरार्ध की ब्रिटिश अंग्रेजी को विभिन्न प्रकार की शैलियों से शामिल किया गया है, इस इरादे से कि यह उस समय की बोली और लिखी गई ब्रिटिश अंग्रेजी का एक प्रतिनिधि नमूना हो। कॉर्पोरा के विश्लेषण के लिए कॉर्पस भाषाविज्ञान में इसका उपयोग किया जाता है। बी. एन. सी. बनाने की परियोजना में तीन प्रकाशकों (प्रमुख सहयोगी के रूप में ऑक्सफोर्ड यूनिवर्सिटी प्रेस, लॉन्गमैन और डब्ल्यू. एंड आर. चैम्बर्स के साथ), दो विश्वविद्यालयों (ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय और लैंकेस्टर विश्वविद्यालय) और ब्रिटिश पुस्तकालय का सहयोग शामिल था। बी. एन. सी. संघ के प्रबंधन के तहत बी. एन. सी. का निर्माण 1991 में शुरू हुआ और परियोजना 1994 तक पूरी हो गई। 1994 के बाद नए नमूनों का कोई परिवर्धन नहीं हुआ है, लेकिन बी. एन. सी. ने दूसरे संस्करण बी. एन. सी. वर्ल्ड (2001) और तीसरे संस्करण बी. एन. सी. एक्स. एम. एल. संस्करण (2007) के विमोचन से पहले मामूली संशोधन किए हैं। बी. एन. सी. कम्प्यूटेशनल भाषाविदों की दृष्टि थी जिसका लक्ष्य आधुनिक (कोष के निर्माण के समय) का एक संग्रह था, जो भाषण और पाठ या लेखन के रूप में स्वाभाविक रूप से होने वाली भाषा थी जिसका कंप्यूटर द्वारा विश्लेषण किया जा सकता था। इसलिए, इसे कॉर्पस भाषाविज्ञान के क्षेत्र में स्वचालित खोज और प्रसंस्करण का मार्ग प्रशस्त करने के लिए एक सामान्य कोष के रूप में संकलित किया गया था। बी. एन. सी. को उस समय के मौजूदा निगमों से अलग करने के तरीकों में से एक था न केवल शैक्षणिक अनुसंधान के लिए, बल्कि वाणिज्यिक और शैक्षिक उपयोगों के लिए भी डेटा को खोलना। यह कोष केवल ब्रिटिश अंग्रेजी तक ही सीमित था, और इसे विश्व अंग्रेजी को शामिल करने के लिए विस्तारित नहीं किया गया था। यह आंशिक रूप से इसलिए था क्योंकि परियोजना की लागत का एक महत्वपूर्ण हिस्सा ब्रिटिश सरकार द्वारा वित्त पोषित किया जा रहा था जो तार्किक रूप से अपनी भाषाई विविधता के प्रलेखन का समर्थन करने में रुचि रखता था। अपने संभावित अभूतपूर्व आकार के कारण, बी. एन. सी. को वाणिज्यिक और शैक्षणिक संस्थानों से भी धन की आवश्यकता थी। इसके बाद बी. एन. सी. डेटा वाणिज्यिक और शैक्षणिक अनुसंधान के लिए उपलब्ध हो गया। बी. एन. सी. एक एकभाषी संग्रह है, क्योंकि यह केवल ब्रिटिश अंग्रेजी में भाषा के उपयोग के नमूनों को दर्ज करता है, हालांकि कभी-कभी अन्य भाषाओं के शब्द और वाक्यांश भी मौजूद हो सकते हैं। यह एक सिंक्रोनिक कॉर्पस है, क्योंकि केवल 20वीं शताब्दी के उत्तरार्ध से भाषा का उपयोग किया जाता है; बी. एन. सी. युगों से ब्रिटिश अंग्रेजी के विकास का ऐतिहासिक रिकॉर्ड नहीं है। शुरू से ही, लिखित डेटा एकत्र करने में शामिल लोगों ने बी. एन. सी. को एक संतुलित कोष बनाने की कोशिश की, और इसलिए विभिन्न माध्यमों में डेटा की तलाश की। बी. एन. सी. के 90 प्रतिशत घटक और सामग्री लिखित कोष उपयोग के नमूने हैं। ये नमूने क्षेत्रीय और राष्ट्रीय समाचार पत्रों, विभिन्न शैक्षणिक क्षेत्रों से प्रकाशित शोध पत्रिकाओं या पत्रिकाओं, कथा और गैर-कथा पुस्तकों, अन्य प्रकाशित सामग्री, और अप्रकाशित सामग्री जैसे पत्रक, ब्रोशर, पत्र, विभिन्न शैक्षणिक स्तरों के छात्रों द्वारा लिखे गए निबंधों, भाषणों, लिपियों और कई अन्य प्रकार के ग्रंथों से निकाले गए थे। शेष 10 प्रतिशत बी. एन. सी. बोली जाने वाली भाषा के उपयोग के नमूने हैं। इन्हें ऑर्थोग्राफिक प्रतिलेखों के रूप में प्रस्तुत और दर्ज किया जाता है। स्पोकन कॉर्पस में दो भाग होते हैंः एक भाग जनसांख्यिकीय है, जिसमें विभिन्न आयु समूहों, सामाजिक वर्गों और विभिन्न क्षेत्रों से उत्पन्न स्वयंसेवकों द्वारा उत्पादित सहज प्राकृतिक बातचीत के प्रतिलेखन होते हैं। ये बातचीत अलग-अलग स्थितियों में की गई थी, जिसमें औपचारिक व्यापार या सरकारी बैठकें और रेडियो शो और फोन-इन पर बातचीत शामिल थी। ये बोली जाने वाली भाषा के जनसांख्यिकीय वितरण और संदर्भ के कारण भाषाई रूप से महत्वपूर्ण भिन्नता दोनों के लिए जिम्मेदार थे। दूसरे भाग में संदर्भ-शासित नमूने शामिल हैं जैसे कि विशिष्ट प्रकार की बैठकों और कार्यक्रमों में की गई रिकॉर्डिंग का प्रतिलेखन। बी. एन. सी. में शामिल करने के लिए प्रतिलिपि की गई सभी मूल रिकॉर्डिंग ब्रिटिश लाइब्रेरी साउंड आर्काइव में जमा की गई हैं। अधिकांश रिकॉर्डिंग ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय ध्वन्यात्मक प्रयोगशाला से स्वतंत्र रूप से उपलब्ध हैं। सब-कॉर्पोरा और टैगिंग टू सब-कॉर्पोरा (बी. एन. सी. डेटा के सबसेट) जारी किए गए हैंः बी. एन. सी. बेबी और बी. एन. सी. सैंपलर। इन दोनों उप-निगमों को बी. एन. सी. वेबपेज के माध्यम से ऑनलाइन ऑर्डर किया जा सकता है। बी. एन. सी. बेबी बी. एन. सी. का एक उप-समूह है जिसमें नमूनों के चार सेट होते हैं, जिनमें से प्रत्येक में दस लाख शब्द होते हैं क्योंकि वे बी. एन. सी. में ही होते हैं। प्रत्येक नमूना समूह में शब्द एक विशिष्ट शैली लेबल के अनुरूप होते हैं। एक नमूना सेट में बोली जाने वाली बातचीत होती है और अन्य तीन नमूना सेट में लिखित पाठ होता हैः क्रमशः अकादमिक लेखन, कल्पना और समाचार पत्र। नवीनतम (तीसरा) संस्करण जारी किया गया है और एक्स. एम. एल. प्रारूप में आता है। बी. एन. सी. सैंपलर एक दो-भाग वाला उप-समूह है, लिखित और बोली जाने वाली जानकारी के लिए एक-एक भाग; प्रत्येक भाग में दस लाख शब्द होते हैं। बी. एन. सी. सैंपलर का उपयोग मूल रूप से एक परियोजना में बी. एन. सी. के लिए टैगिंग प्रक्रिया में सुधार करने के तरीके पर काम करने के लिए किया गया था, जो अंततः बी. एन. सी. विश्व संस्करण का कारण बना। पूरी परियोजना के दौरान, बीएनसी सैंपलर को अपने वर्तमान रूप में आने के लिए टैगिंग के लिए बढ़ती विशेषज्ञता और ज्ञान के साथ सुधार किया गया था। बी. एन. सी. कोष को व्याकरणिक जानकारी (भाषण का हिस्सा) के लिए टैग किया गया है। सी. एल. ए. डब्ल्यू. एस. नामक टैगिंग प्रणाली में नवीनतम सी. एल. ए. डब्ल्यू. एस. 4 प्रणाली प्राप्त करने के लिए सुधार किए गए, जिसका उपयोग बी. एन. सी. को टैग करने के लिए किया जाता है। सी. एल. ए. डब्ल्यू. एस. 1 एक छिपे हुए मार्कोव मॉडल पर आधारित था और जब स्वचालित टैगिंग में नियोजित किया गया था, तो विश्लेषण किए गए प्रत्येक पाठ के 96 प्रतिशत से 97 प्रतिशत को सफलतापूर्वक टैग करने में कामयाब रहा। स्वचालित टैगिंग के लिए पाठ तैयार करने के लिए मैनुअल प्रोसेसिंग की आवश्यकता को हटाकर CLAWS1 को CLAWS2 में अपग्रेड किया गया था। नवीनतम संस्करण, सी. एल. ए. डब्ल्यू. एस. 4 में अधिक शक्तिशाली शब्द-बोध अस्पष्टता (डब्ल्यू. एस. डी.) क्षमताओं और वर्तनी और मार्कअप भाषा में भिन्नता से निपटने की क्षमता जैसे सुधार शामिल हैं। बाद में टैगिंग प्रणाली पर काम ने स्वचालित टैगिंग में सफलता दर बढ़ाने और मैनुअल प्रोसेसिंग के लिए आवश्यक काम को कम करने पर ध्यान दिया, जबकि कुछ मैनुअल काम को बदलने के लिए सॉफ्टवेयर पेश करके प्रभावशीलता और दक्षता बनाए रखी। इसके बाद, एक सुधारात्मक कार्य के लिए "टेम्पलेट टैगर" नामक एक नया कार्यक्रम पेश किया गया। अस्पष्टता का संकेत देने वाले टैग बाद में जोड़े गए। मैनुअल टैगिंग अभी भी आवश्यक है, क्योंकि CLAWS4 अभी भी विदेशी शब्दों से निपटने में असमर्थ है। टी. ई. आई. और अभिगम कोष को टेक्स्ट एन्कोडिंग इनिशिएटिव (टी. ई. आई.) की सिफारिशों के बाद चिह्नित किया जाता है और इसमें पूर्ण भाषाई एनोटेशन और प्रासंगिक जानकारी शामिल होती है। सी. एल. ए. डब्ल्यू. एस. 4 पार्ट-ऑफ-स्पीच टैगर के लिए लाइसेंस टैगर का उपयोग करने के लिए खरीदा जा सकता है। वैकल्पिक रूप से, लैंकेस्टर विश्वविद्यालय में एक टैगिंग सेवा प्रदान की जाती है। बी. एन. सी. को व्यक्तिगत या संस्थागत लाइसेंस के साथ ऑर्डर किया जा सकता है। उपलब्ध संस्करण बी. एन. सी. एक्स. एम. एल. संस्करण है और यह ज़ायरा खोज इंजन सॉफ्टवेयर के साथ आता है। बी. एन. सी. वेबसाइट के माध्यम से ऑर्डर किया जा सकता है। बी. एन. सी. एक्स. एम. एल. संस्करण के लिए एक ऑनलाइन कोष प्रबंधक, बी. एन. सी. वेब, विकसित किया गया है। इंटरफेस को उपयोग करने में आसान होने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और प्रोग्राम कॉर्पस विश्लेषण के लिए क्वेरी सुविधाएँ और कार्य प्रदान करता है। उपयोगकर्ता खोजों और विश्लेषणों से परिणाम और डेटा प्राप्त कर सकते हैं। अनुमति मुद्दे बी. एन. सी. अपने आकार का पहला पाठ संग्रह था जिसे व्यापक रूप से उपलब्ध कराया गया था। इसका श्रेय एक ओर अधिकार मालिकों और कंसोर्टियम के बीच और दूसरी ओर कॉर्पस उपयोगकर्ताओं और कंसोर्टियम के बीच समझौते के मानक रूपों को दिया जा सकता है। बौद्धिक संपदा अधिकार मालिकों से मानक लाइसेंस के साथ उनके समझौते के लिए कहा गया था, जिसमें बिना किसी शुल्क के अपनी सामग्री को कोष में शामिल करने की इच्छा भी शामिल थी। इस व्यवस्था को अवधारणा की मौलिकता और परियोजना से जुड़ी प्रमुखता से सुविधा मिली होगी। हालाँकि, योगदानकर्ताओं की पहचान को उनके काम के मूल्य को बदनाम किए बिना छिपाना एक चुनौती थी। योगदानकर्ताओं की पहचान के लिए किसी भी अलग संकेत को काफी हद तक हटा दिया गया था; एक अलग नाम के साथ एक योगदानकर्ता की पहचान को प्रतिस्थापित करने के वैकल्पिक समाधान पर चर्चा की गई थी, लेकिन इसे संभव नहीं माना गया था। इसके अतिरिक्त, योगदानकर्ताओं को पहले केवल अपने भाषण के प्रतिलेखित संस्करणों को शामिल करने के लिए कहा गया था, न कि भाषण को। जबकि प्रारंभिक योगदानकर्ताओं से फिर से अनुमति ली जा सकती थी, अनामकरण प्रक्रिया में सफलता की कमी का मतलब था कि प्रारंभिक योगदानकर्ताओं से सामग्री की तलाश करना चुनौतीपूर्ण होगा। साथ ही, दो कारकों ने अधिकार मालिकों की अपनी सामग्री दान करने की अनिच्छा को बढ़ा दियाः पूर्ण पाठ को बाहर रखा जाना था, और उनके लिए कोष का उपयोग करके जानकारी का प्रसार करने के लिए कोई प्रेरणा नहीं थी, विशेष रूप से क्योंकि कोष गैर-वाणिज्यिक आधार पर काम करता है। समस्याएँ और सीमाएँ श्रेणियाँ 2001 तक, बी. एन. सी. के पास अभी भी लिखित ग्रंथों के लिए क्षेत्र से परे कोई पाठ वर्गीकरण नहीं था, और संदर्भ और जनसांख्यिकीय या सामाजिक-आर्थिक वर्गों को छोड़कर बोले गए ग्रंथों के लिए कोई वर्गीकरण नहीं था। उदाहरण के लिए, बी. एन. सी. में विभिन्न प्रकार के कल्पनाशील ग्रंथों (उपन्यास, लघु कथाएँ, कविताएँ और नाटक पटकथाएँ) को शामिल किया गया था, लेकिन इस तरह के समावेश को बेकार माना गया क्योंकि शोधकर्ता आसानी से उन उप-शैलियों को पुनः प्राप्त करने में असमर्थ थे जिन पर वे काम करना चाहते थे (जैसे, कविता)। क्योंकि इस मेटाडेटा को फाइल हेडर और सभी बी. एन. सी. प्रलेखन में हटा दिया गया था, यह जानने का कोई तरीका नहीं था कि क्या एक "कल्पनाशील" पाठ वास्तव में एक उपन्यास, एक लघु कहानी, एक नाटक स्क्रिप्ट या कविताओं के संग्रह से आया था जब तक कि शीर्षक में वास्तव में "उपन्यास" या "कविता" जैसे शब्द शामिल न हों। 2002 में एक नए संस्करण, बी. एन. सी. विश्व संस्करण की शुरुआत के साथ, बी. एन. सी. ने इस समस्या से निपटने का प्रयास किया। डोमेन के अलावा, अब बोली और लिखित डेटा दोनों के लिए शैली के लिए 70 श्रेणियां हैं, और इसलिए शोधकर्ता अब विशेष रूप से शैली के अनुसार ग्रंथों को पुनः प्राप्त कर सकते हैं। हालाँकि, इन परिवर्धनों के बाद भी, कार्यान्वयन अभी भी मुश्किल है, क्योंकि किसी पाठ को एक शैली या उप-शैली निर्दिष्ट करना सीधा नहीं है। लिखित डेटा की तुलना में बोले गए डेटा के लिए विभाजन कम स्पष्ट हैं, क्योंकि विषय और निष्पादन में अधिक भिन्नता थी। साथ ही, प्रत्येक उप-शैली की शैलियों के संभावित उपसमुच्चय हमेशा रहेंगे। किस हद तक शैलियों को उपविभाजित किया जाता है, यह पूर्व निर्धारित किया जाता है, लेकिन शोधकर्ताओं के पास अपनी आवश्यकताओं के अनुसार विभाजन को अधिक सामान्य या विशिष्ट बनाने का विकल्प होता है। वर्गीकरण भी एक समस्या है, क्योंकि कुछ ग्रंथों को भाषाविज्ञान जैसी अंतःविषय शैली से संबंधित माना जाता है, जिसमें ऐसी सामग्री शामिल होती है जिसे बाद में उनकी सामग्री की प्रकृति के कारण कला या विज्ञान श्रेणियों में वर्गीकृत किया जाता है। वर्गीकरण और प्रवचन कुछ ग्रंथों को गलत श्रेणी में वर्गीकृत किया गया था, आमतौर पर एक भ्रामक शीर्षक के कारण। उपयोगकर्ता हमेशा अपनी वास्तविक सामग्री के संकेत के रूप में फाइलों के शीर्षकों पर भरोसा नहीं कर सकते हैंः उदाहरण के लिए, उनके शीर्षक में "व्याख्यान" वाले कई ग्रंथ वास्तव में कक्षा चर्चा या शिक्षण सेमिनार हैं जिनमें लोगों का एक बहुत छोटा समूह शामिल है, या लोकप्रिय व्याख्यान थे (उच्च शिक्षा के संस्थान में छात्रों के बजाय सामान्य दर्शकों को संबोधित)। एक कारण यह है कि शैली और उप-शैली लेबल केवल एक श्रेणी के अधिकांश ग्रंथों के लिए ही निर्धारित किए जा सकते हैं। शैलियों के भीतर उप-शैलियाँ हैं, और प्रत्येक पाठ के लिए सामग्री पूरी तरह से समान नहीं हो सकती है और कई उप-शैलियों में फैली हो सकती है। इसके अलावा, अपर्याप्त जानकारी के साथ उत्पादन के दबाव के कारण जल्दबाजी में निर्णय लिए गए, जिसके परिणामस्वरूप अभिलेखों में अशुद्धि और असंगति पैदा हुई। बी. एन. सी. में लिखित और बोली जाने वाली सामग्री का अनुपात 10:1 है, जिससे बोली जाने वाली सामग्री का प्रतिनिधित्व कम होता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि स्वाभाविक रूप से होने वाले भाषण के दस लाख शब्दों को इकट्ठा करने और प्रतिलिपि बनाने की लागत समाचार पत्र के पाठ के दस लाख शब्दों को जोड़ने की लागत से कम से कम 10 गुना अधिक है। कुछ भाषाविदों ने तर्क दिया है कि यह कॉर्पस में कमी को दर्शाता है, क्योंकि एक भाषा में भाषण और लेखन दोनों समान रूप से महत्वपूर्ण हैं। बी. एन. सी. मौखिक प्रवचन की कई विशेषताओं के अध्ययन के लिए आदर्श नहीं है, क्योंकि इसकी अधिकांश प्रतिलेख वर्तनीगत हैं। पैरालिंग्विस्टिक विशेषताओं को केवल मोटे तौर पर इंगित किया जाता है। सीमाएँ और दुरुपयोग शाब्दिक जानकारी का एक उत्कृष्ट स्रोत होने के बावजूद, बी. एन. सी. का उपयोग वास्तव में केवल व्याकरणिक पैटर्न के एक सीमित समूह का अध्ययन करने के लिए किया जा सकता है, विशेष रूप से जिनके विशिष्ट शाब्दिक सहसंबंध हैं। हालांकि "आनंद" की सभी घटनाओं को खोजना और उन्हें निम्नलिखित शब्द के भाग-के-भाषण श्रेणी के अनुसार क्रमबद्ध करना काफी आसान है, लेकिन इसके लिए एक गेरंड के बाद क्रिया के सभी मामलों को खोजने के लिए अतिरिक्त काम की आवश्यकता होती है, क्योंकि बी. एन. सी. के सारा सूचकांक में "सभी क्रियाएं" या "सभी वी-इंग रूप" जैसी भाग-के-भाषण श्रेणियां शामिल नहीं हैं। कुछ शाब्दिक सहसंबंध भी बहुत अस्पष्ट हैं जो उन्हें प्रश्नों में उपयोग करने की अनुमति देते हैंः प्रतिबंधात्मक सापेक्ष खंडों के लिए कोई भी खोज उपयोगकर्ता को अप्रासंगिक डेटा प्रदान करेगी, जो डब्ल्यूएच-सर्वनामों और भाषा में अन्य उपयोगों की संख्या को देखते हुए (सर्वनाम हटाने के साथ सापेक्ष खंडों की पहचान करने की असंभवता का उल्लेख नहीं करने के लिए, जैसा कि "मैंने देखा आदमी" में)। विशेष शब्दार्थ और व्यावहारिक श्रेणियाँ (संदेह, संज्ञान, असहमति, सारांश, आदि) एक ही कारण से उनका पता लगाना मुश्किल है। उदाहरण के लिए, इसका मतलब यह है कि पुरुष और महिला के बोलने की तुलना की जा सकती है, लेकिन महिला और पुरुष के बोलने की तुलना नहीं की जा सकती है। एक बड़े मिश्रित कोष के रूप में बी. एन. सी. की प्रकृति इसे अत्यधिक विशिष्ट पाठ-प्रकारों या शैलियों के अध्ययन के लिए अनुपयुक्त बनाती है, क्योंकि उनमें से किसी एक को अपर्याप्त रूप से प्रस्तुत किए जाने की संभावना है और एन्कोडिंग से पहचाने जाने योग्य नहीं हो सकता है। उदाहरण के लिए, बी. एन. सी. में बहुत कम व्यावसायिक पत्र और सेवा साक्षात्कार हैं, और जो अपने विशिष्ट सम्मेलनों का पता लगाने के इच्छुक हैं, वे केवल उन प्रकार के ग्रंथों सहित एक छोटे से कोष को संकलित करने के लिए बेहतर करेंगे। अंग्रेजी भाषा शिक्षा का उपयोग दो सामान्य तरीके हैं जिनमें भाषा शिक्षण में कॉर्पस सामग्री का उपयोग किया जा सकता है। सबसे पहले, प्रकाशक और शोधकर्ता भाषा सीखने के संदर्भ, पाठ्यक्रम और अन्य संबंधित उपकरण या सामग्री बनाने के लिए कॉर्पस नमूनों का उपयोग कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, बी. एन. सी. का उपयोग जापानी शोधकर्ताओं के एक समूह द्वारा विशिष्ट उद्देश्यों (ई. एस. पी.) के लिए अंग्रेजी सीखने वालों के लिए एक अंग्रेजी भाषा सीखने वाली वेबसाइट के निर्माण में एक उपकरण के रूप में किया गया था। वेबसाइट ने अंग्रेजी भाषा के शिक्षार्थियों को अक्सर सुने जाने वाले और उपयोग किए जाने वाले वाक्य पैटर्न को डाउनलोड करने में सक्षम बनाया, और फिर इन वाक्य पैटर्न पर अंग्रेजी भाषा के अपने उपयोग को आधार बनाया। बी. एन. सी. ने उस स्रोत के रूप में कार्य किया जिससे अक्सर उपयोग की जाने वाली अभिव्यक्तियों को निकाला गया था। इस वेबसाइट का उपयोग करते हुए, उपयोगकर्ता इस प्रकार अंग्रेजी भाषा सीखने में उनका मार्गदर्शन करने के लिए बी. एन. सी. के संदर्भ नमूनों पर निर्भर थे। भाषा सीखने की सुविधा देने वाली सामग्रियों के इस तरह के निर्माण में आम तौर पर बहुत बड़े निगम (बी. एन. सी. के आकार के बराबर) के साथ-साथ उन्नत सॉफ्टवेयर और प्रौद्योगिकी का उपयोग शामिल होता है। कम्प्यूटेशनल भाषाविज्ञान के क्षेत्र में ऐसी भाषा-शिक्षण सामग्री के विकास में बड़ी मात्रा में धन, समय और विशेषज्ञता का निवेश किया जाता है। दूसरा, कोष के विश्लेषण को सीधे भाषा शिक्षण और सीखने के वातावरण में शामिल किया जा सकता है। इस विधि के साथ, भाषा सीखने वालों को कॉर्पस से भाषा डेटा को वर्गीकृत करने का अवसर दिया जाता है और बाद में उनके वर्गीकरण से उनकी लक्षित भाषा के पैटर्न और विशेषताओं के बारे में निष्कर्ष निकाला जाता है। इस विधि में दुबली भाषा की ओर से अधिक मात्रा में काम शामिल है और इसे टिम जॉन्स द्वारा "डेटा-संचालित शिक्षा" के रूप में संदर्भित किया गया है। डेटा-संचालित सीखने के लिए उपयोग किया जाने वाला कॉर्पस डेटा अपेक्षाकृत छोटा है, और इसके परिणामस्वरूप लक्षित भाषा के बारे में किए गए सामान्यीकरण सीमित मूल्य के हो सकते हैं। सामान्य तौर पर, बी. एन. सी. पाठ के उत्पादन और बोध के उद्देश्यों के लिए एक संदर्भ स्रोत के रूप में उपयोगी है। विभिन्न संदर्भों में अलग-अलग शब्दों के उपयोग का अध्ययन करते समय बीएनसी का उपयोग एक संदर्भ स्रोत के रूप में किया जा सकता है, ताकि शिक्षार्थी उपयुक्त संदर्भों में विशेष शब्दों का उपयोग करने के विभिन्न तरीकों से परिचित हो सकें। भाषा से संबंधित जानकारी के अलावा, विश्वकोश जानकारी भी बी. एन. सी. में पाई जाती है। बी. एन. सी. से प्राप्त आंकड़ों का अध्ययन करने वाले शिक्षार्थियों को ब्रिटिश सांस्कृतिक विशेषताओं और रूढ़ियों से भी परिचित कराया जाता है। द्विभाषी शब्दकोश, परीक्षण और मूल्यांकन बी. एन. सी. 2012 में भारत में द्विभाषी शब्दकोशों की एक श्रृंखला के निर्माण के लिए उपयोग किए गए 12,000 से अधिक शब्दों और वाक्यांशों का स्रोत था, जिसमें 22 स्थानीय भाषाओं का अंग्रेजी में अनुवाद किया गया था। यह शिक्षा में सुधार, भारत की स्थानीय भाषाओं के संरक्षण और अनुवाद कार्य के विकास के लिए एक बड़े आंदोलन का हिस्सा था। बी. एन. सी. का बड़ा आकार कार्यक्रमों का परीक्षण करने के लिए एक बड़े पैमाने पर संसाधन प्रदान करता है। इसका उपयोग टेक्स्ट एन्कोडिंग इनिशिएटिव (टी. ई. आई.) दिशानिर्देशों के लिए एक परीक्षण बिस्तर के रूप में किया गया है। बीएनसी का उपयोग अर्थ के कम्प्यूटेशनल विश्लेषण के लिए सेंसेवल पहल के लिए अंग्रेजी उपवर्गीकरण अधिग्रहण प्रणालियों का मूल्यांकन करने के लिए 2 करोड़ शब्द प्रदान करने के लिए भी किया गया है। ब्रिटिश नेशनल कॉर्पस हॉफमैन एंड लेहमैन (2000) के रिसर्च कोलोकशनल एविडेंस ने वक्ताओं की कोलोकेशन की अपनी बड़ी सूची में हेरफेर करने की क्षमता के पीछे के तंत्र का पता लगाया जो उपयोग के लिए तैयार हैं और वर्तमान भाषण स्थिति के अनुकूल होने के लिए आसानी से व्याकरणिक या वाक्यात्मक रूप से विस्तारित किए जा सकते हैं। कम आवृत्ति में होने वाले शब्द संयोजनों को बीएनसी से निकाला गया था ताकि इसमें कुछ अंतर्दृष्टि प्रदान की जा सके। पीयर्स (2008) ने स्केच इंजन का उपयोग करके इस कोष में पुरुषों और महिलाओं के प्रतिनिधित्व की जांच की। कॉर्पस क्वेरी टूल का उपयोग संज्ञा लेम्मा "पुरुष" और "महिला" (यानी, संज्ञा "पुरुष"/"पुरुष" और "महिला"/"महिला") के व्याकरणिक व्यवहार का पता लगाने के लिए किया गया था। गैर-वाक्यात्मक कथन ए कॉर्पस स्टडी फर्नांडीज एंड गिन्जबर्ग (2002) ने संवाद की जांच की जिसमें बी. एन. सी. का उपयोग करते हुए गैर-भावनात्मक कथन शामिल थे। एन. एन. एस. डॉक्टरेट छात्रों ली एंड स्वेल्स (2006) के लिए एक कार्पस-आधारित ई. ए. पी. पाठ्यक्रम ने अमेरिका में मिशिगन विश्वविद्यालय के अंग्रेजी भाषा संस्थान (ई. एल. आई.) में डॉक्टरेट छात्रों के लिए कार्पस-सूचित अंग्रेजी में शैक्षणिक उद्देश्यों (ई. ए. पी.) के लिए एक प्रयोगात्मक पाठ्यक्रम तैयार किया। प्रतिभागियों ने अपनी जांच के आधार के रूप में तीन मुख्य निगमों का उपयोग कियाः हाइलैंड्स रिसर्च आर्टिकल कॉर्पस, द मिशिगन कॉर्पस ऑफ एकेडेमिक स्पोकन इंग्लिश (एम. आई. सी. ए. एस. ई.), और बी. एन. सी. के शैक्षणिक ग्रंथ। भविष्य का कार्य रूपात्मक प्रसंस्करण रूपात्मक प्रसंस्करण पर चल रहे काम के हिस्से के रूप में, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) का एक प्रमुख क्षेत्र, बीएनसी से डेटा का उपयोग ब्रिटिश अंग्रेजी में रूपात्मक मार्करों के विश्लेषण और प्रसंस्करण को सुविधाजनक बनाने के लिए विकसित कम्प्यूटेशनल उपकरणों की सटीकता, विश्वसनीयता और तेजी का परीक्षण करने के लिए किया गया था। कम्प्यूटेशनल उपकरणों में एक ऐसा कार्यक्रम शामिल था जो ब्रिटिश अंग्रेजी (जिसे एक विश्लेषक के रूप में जाना जाता है) में विभक्ति आकृति विज्ञान के विश्लेषण को सक्षम बनाता था और एक ऐसा कार्यक्रम जो विश्लेषक के विश्लेषण के आधार पर आकृति विज्ञान संबंधी चिह्न उत्पन्न करता था। बी. एन. सी. के डेटा का उपयोग ब्रिटिश अंग्रेजी रूपात्मक मार्करों के बारे में जानकारी का एक व्यापक भंडार बनाने के लिए भी किया गया था। विशेष रूप से, बी. एन. सी. से लगभग 1,100 लेम्मा निकाले गए और एक चेकलिस्ट में संकलित किए गए, जिनसे मॉर्फोलॉजिकल जनरेटर द्वारा परामर्श किया गया था, इससे पहले कि व्यंजन दोहरीकरण की अनुमति देने वाली क्रियाओं को सटीक रूप से प्रभावित किया गया था। चूंकि बी. एन. सी. इतनी बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र करने और बाद में संसाधित करने के लिए एक पहचानने योग्य प्रयास का प्रतिनिधित्व करता है, इसलिए यह इस क्षेत्र में एक प्रभावशाली अग्रदूत और एक मॉडल या अनुकरणीय कोष बन गया है जिस पर बाद के निगम का विकास आधारित था। बी. एन. सी. 2014 जुलाई 2014 में, कैम्ब्रिज यूनिवर्सिटी प्रेस और सेंटर फॉर कॉर्पस एप्रोच टू सोशल साइंस (सी. ए. एस. एस.) ने लैंकेस्टर विश्वविद्यालय में घोषणा की कि एक नया ब्रिटिश नेशनल कॉर्पस-बी. एन. सी. 2014-संकलन के अधीन था। दोनों संस्थानों के बीच सहयोगात्मक परियोजना का पहला चरण 2010 के दशक की शुरुआत से मध्य तक ब्रिटिश अंग्रेजी के एक नए स्पोकन कॉर्पस का संकलन करना था। 11.5-million-word स्पोकन ब्रिटिश नेशनल कॉर्पस 2014 को 25 सितंबर 2017 को जनता के लिए जारी किया गया था। बी. एन. सी. 2014 के 100 मिलियन शब्दों के लिखित घटक को संकलित किया गया है, और 19 नवंबर 2021 को जनता के लिए एक प्रतिबंधित संस्करण जारी किया गया था। हालाँकि, इसके पहले के संस्करण के विपरीत, बी. एन. सी. 2014 के लिखित घटक में संग्रह ग्रंथों को स्वतंत्र रूप से उपलब्ध नहीं कराया गया है। सीमित पूछताछ कार्य वर्तमान में लैंकेस्टर विश्वविद्यालय द्वारा विकसित अनुकूलित सॉफ्टवेयर के माध्यम से प्रदान किए जाते हैं। ।