ইএফএল শব্দভাণ্ডার চ্যালেঞ্জসমূহের অভিধানবিদের বিশ্লেষণ ও জটিল অভিধান নকশার প্রস্তাবনা

1. ভূমিকা

ইংরেজি ভাষার সবচেয়ে ব্যাপক ও গতিশীল উপাদান হিসেবে এর শব্দভাণ্ডার অ-দেশীয় ভাষাভাষীদের জন্য উল্লেখযোগ্য ও স্পষ্ট চ্যালেঞ্জ উপস্থাপন করে। এই গবেষণাপত্রে যুক্তি দেওয়া হয়েছে যে, যদিও ব্যাকরণ অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, বিদেশি ভাষা হিসেবে ইংরেজি শিক্ষাদানে (টিইএফএল) প্রাথমিক বাধা প্রায়শই শব্দভাণ্ডার অর্জনে নিহিত থাকে। লেখক, একজন অভিধানবিদ ও শিক্ষক হিসেবে ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতা থেকে, শিক্ষককে ইংরেজি শব্দভাণ্ডারের "প্রকৃত জঙ্গল" পেরিয়ে অপরিহার্য "পথনির্দেশক" হিসেবে অবস্থান দিয়েছেন। এই গবেষণাপত্রটি ঐতিহ্যগত শিক্ষামূলক ও অভিধান-সংক্রান্ত সরঞ্জামগুলির সমালোচনা করে এবং তথ্য ও যোগাযোগ প্রযুক্তি (আইসিটি) দ্বারা সক্ষম নতুন পদ্ধতির দিকে পরিবর্তনের প্রস্তাব করে। মূল থিসিসটি একটি জটিল, ব্যাকরণ-সমন্বিত রোমানীয়-ইংরেজি অভিধান এবং পরিপূরক ইন্টারেক্টিভ সফটওয়্যার সরঞ্জামের উন্নয়নের পক্ষে সমর্থন করে, যা শব্দার্থিক বর্ণনা ও ব্যাকরণিক নিয়মাবলী মিশ্রিত করে একটি বহু-কার্যকরী শিক্ষণ যন্ত্র তৈরি করে।

2. ইএফএল শিক্ষার্থীদের জন্য মূল শব্দভাণ্ডার চ্যালেঞ্জসমূহ

এই গবেষণাপত্রটি ইংরেজি এবং রোমানীয় ভাষার মতো ভাষাগুলির মধ্যে একটি তুলনামূলক বিশ্লেষণের ভিত্তিতে শব্দভাণ্ডারগত অসুবিধাগুলির একটি শ্রেণিবিন্যাস চিহ্নিত করে।

2.1 বিপরীতার্থক শব্দার্থবিদ্যা ও বিভ্রান্তিকর সাদৃশ্য

ভাষার মধ্যে একই রকম আকৃতি কিন্তু ভিন্ন অর্থবোধক শব্দ (যেমন, ইংরেজি "sensible" বনাম রোমানীয় "sensibil" যার অর্থ "সংবেদনশীল") স্থায়ী ভুল তৈরি করে। এর জন্য শিক্ষণ উপকরণে স্পষ্ট, তুলনামূলক আলোচনার প্রয়োজন।

2.2 শব্দযুগল ও বাগ্ভঙ্গিমূলক কাঠামো

ইংরেজিকে একটি মৌলিকভাবে বিশ্লেষণাত্মক ও বাগ্ভঙ্গিমূলক ভাষা হিসেবে বর্ণনা করা হয়েছে। কোন শব্দগুলি স্বাভাবিকভাবে একসাথে ব্যবহৃত হয় তা আয়ত্ত করা (যেমন, "make a decision" বনাম "do a decision") অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ এবং অধিক সংশ্লেষণাত্মক ভাষা থেকে আসা শিক্ষার্থীদের জন্য প্রায়শই স্বজ্ঞাত নয়।

2.3 ব্যাকরণিক ব্যতিক্রম ও বাক্য গঠনগত পার্থক্য

অনিয়মিত ক্রিয়ারূপ, বিশেষ্যের বহুবচন, এবং ভিন্ন বাক্য গঠন কাঠামো (যেমন, আর্টিকেল ব্যবহার, পদান্বয়ী অব্যয় বাক্যাংশ) তুলে ধরা হয়েছে। লেখক পরামর্শ দেন যে এই "অনুমানাতীত" বিষয়গুলিকে শব্দভাণ্ডারের অংশ হিসেবেই বিবেচনা করা সর্বোত্তম।

2.4 উচ্চারণ ও বানান অনিয়ম

ইংরেজি বানানের অ-ধ্বনিগত প্রকৃতি এবং অনুমানাতীত উচ্চারণ প্যাটার্ন (যেমন, through, though, tough) উল্লেখযোগ্য বাধা হিসেবে চিহ্নিত করা হয়েছে, যার জন্য রেফারেন্স সরঞ্জামে বিশেষ মনোযোগের প্রয়োজন।

2.5 নামবাচক বিশেষ্য ও সাংস্কৃতিক উল্লেখ

প্রচলিত ইংরেজি সমতুল্য সহ ঘন ঘন ব্যবহৃত রোমানীয় নামবাচক বিশেষ্যগুলির অন্তর্ভুক্তি অনুবাদক ও উন্নত শিক্ষার্থীদের জন্য একটি ব্যবহারিক প্রয়োজনীয়তা হিসেবে প্রস্তাব করা হয়েছে, যা ভাষার সাংস্কৃতিক মাত্রাকে স্বীকার করে।

3. প্রস্তাবিত জটিল/ব্যাকরণ-সমন্বিত অভিধান

এই অংশে পূর্বোক্ত চ্যালেঞ্জগুলির জন্য লেখকের প্রস্তাবিত সমাধানের বিস্তারিত বর্ণনা দেওয়া হয়েছে।

3.1 নকশা দর্শন ও বহু-কার্যকরী পদ্ধতি

এই অভিধানটি কেবলমাত্র একটি শব্দ তালিকা নয়, বরং একটি "বহু-কার্যকরী, নমনীয়, ব্যবহার-উপযোগী শিক্ষণ সরঞ্জাম" হিসেবে কল্পনা করা হয়েছে। এটি একটি ক্লাসিক্যাল অভিধান এবং একটি ব্যাকরণ ম্যানুয়ালের কার্যাবলীকে একক, সমন্বিত সম্পদে একত্রিত করার লক্ষ্য রাখে।

3.2 শব্দার্থিক ও ব্যাকরণিক তথ্যের সমন্বয়

মূল উদ্ভাবন হল একটি "আন্তঃসংযোগমূলক পদ্ধতি" যেখানে প্রতিটি প্রাসঙ্গিক শব্দগত বিষয় তার ব্যাকরণিক ব্যবহারের পরিপ্রেক্ষিতে ব্যাখ্যা করা হয়। এন্ট্রিগুলিতে সংজ্ঞার পাশাপাশি রূপগত চিহ্ন, শব্দযুগল ও বাক্য গঠনগত নিয়ম, উচ্চারণ নির্দেশিকা এবং বানান নোট পদ্ধতিগতভাবে অন্তর্ভুক্ত থাকবে।

3.3 ব্যবহারকারী নির্দেশনার জন্য সহজলভ্য কোড-ব্যবস্থা

ব্যবহারকারীকে অভিভূত না করে এই ঘন তথ্য পরিচালনা করার জন্য, লেখক একটি "সহজলভ্য কোড-ব্যবস্থা" বাস্তবায়নের প্রস্তাব করেন—ব্যাকরণিক ও ব্যবহার সংক্রান্ত তথ্য দ্রুত প্রকাশ করার জন্য স্পষ্ট, সামঞ্জস্যপূর্ণ প্রতীক বা সংক্ষেপণের একটি সেট।

4. তথ্য ও যোগাযোগ প্রযুক্তির (আইসিটি) ব্যবহার

এই গবেষণাপত্রে যুক্তি দেওয়া হয়েছে যে প্রস্তাবিত অভিধান মডেলটি ডিজিটাল বাস্তবায়নের জন্য আদর্শভাবে উপযুক্ত।

4.1 মুদ্রণ থেকে ইন্টারেক্টিভ সফটওয়্যার সরঞ্জামে

লেখক উন্নত শিক্ষার্থী, অনুবাদক এবং শিক্ষকদের জন্য ইন্টারেক্টিভ সফটওয়্যার সরঞ্জামের কল্পনা করেন। এই সরঞ্জামগুলি "কাজ করার সময় শেখার যন্ত্র" হিসেবে কাজ করবে, যা আধুনিক আইসিটির দক্ষতা ও গতি ব্যবহার করে তাৎক্ষণিক, প্রাসঙ্গিক শব্দভাণ্ডার-ব্যাকরণিক সহায়তা প্রদান করবে।

4.2 চিন্তাশীল লেখালেখি ও গবেষণার জন্য ডাটাবেস নির্মাণ

লেখকের ব্যক্তিগত শিক্ষাদান ও অভিধানবিদ্যা অভিজ্ঞতাকে একটি মূল্যবান ডাটাবেস হিসেবে উপস্থাপন করা হয়েছে। এই চিন্তাশীল অনুশীলনকে ফলিত ভাষাবিজ্ঞান গবেষণার জন্য একটি পদ্ধতিগত ভিত্তিপ্রস্তর হিসেবে স্থাপন করা হয়েছে, যা শিক্ষামূলক সরঞ্জামগুলিকে অবহিত ও উন্নত করার জন্য বাস্তব-বিশ্বের তথ্য সরবরাহ করে।

5. বিশ্লেষণাত্মক কাঠামো ও কেস স্টাডি

কাঠামো: এই গবেষণাপত্রটি অন্তর্নিহিতভাবে একটি তুলনামূলক বিশ্লেষণ (সিএ) এবং ত্রুটি বিশ্লেষণ (ইএ) কাঠামো ব্যবহার করে। এটি ইংরেজি ও রোমানীয় ভাষাগত ব্যবস্থার তুলনা করে অসুবিধার সম্ভাব্য ক্ষেত্রগুলি চিহ্নিত করে (সিএ) এবং পর্যবেক্ষিত শিক্ষার্থী চ্যালেঞ্জের ভিত্তিতে সমাধান প্রস্তাব করে (ইএ)।

কেস স্টাডি উদাহরণ (নন-কোড): একজন রোমানীয় শিক্ষার্থী "a strong tea" ধারণাটি অনুবাদ করার চেষ্টা করছে তা বিবেচনা করুন। একটি ঐতিহ্যগত দ্বিভাষিক অভিধান কেবল puternic কে "strong"-এর সমতুল্য হিসেবে তালিকাভুক্ত করতে পারে। যাইহোক, প্রস্তাবিত জটিল অভিধানটি তার কোডিং সিস্টেমের মাধ্যমে নির্দেশ করবে যে "strong" শব্দটি "tea", "coffee", "wind"-এর সাথে শব্দযুগল তৈরি করে, কিন্তু অন্য বেশিরভাগ বিশেষ্যের সাথে নয় যেখানে puternic ব্যবহার করা যেতে পারে (যেমন, a powerful argument = un argument puternic, এই অর্থে *a strong argument নয়)। এটি শিক্ষার্থীকে আরও উপযুক্ত শব্দযুগল "powerful argument"-এ ক্রস-রেফারেন্স করবে বা প্রতিশব্দ "cogent" সরবরাহ করবে। এই মাইক্রো-লেভেল নির্দেশনা হল মূল মূল্য প্রস্তাব।

6. মূল বিশ্লেষণ: কেন্দ্রীয় অন্তর্দৃষ্টি, যৌক্তিক ধারা, শক্তি ও দুর্বলতা, বাস্তবায়নযোগ্য অন্তর্দৃষ্টি

কেন্দ্রীয় অন্তর্দৃষ্টি: মানেয়ার গবেষণাপত্রটি একটি শক্তিশালী, অনুশীলনকারী-চালিত সমালোচনা উপস্থাপন করে: মূলধারার ইএফএল অভিধানবিদ্যা বিপজ্জনকভাবে বিচ্ছিন্ন থাকে, শব্দভাণ্ডার ও ব্যাকরণকে পৃথক ক্ষেত্র হিসেবে বিবেচনা করে। তার মূল অন্তর্দৃষ্টি হল যে শিক্ষার্থীর জন্য—বিশেষ করে রোমানীয়ের মতো বাক্য গঠনগতভাবে ভিন্ন প্রথম ভাষা থেকে—এই বিভাজন কৃত্রিম ও ক্ষতিকর। প্রকৃত বাধা "depend" শব্দটি জানা নয়, বরং এটি "on" ($\text{depend}_{\text{verb}} + \text{on}_{\text{preposition}}$) শাসন করে তা জানা, যা একটি শব্দভাণ্ডার-ব্যাকরণিক তথ্য। তিনি সঠিকভাবে চিহ্নিত করেন যে কার্যকর শিক্ষামূলক সরঞ্জামের ভবিষ্যৎ সমন্বয় ও ডিজিটালকরণে নিহিত।

যৌক্তিক ধারা: যুক্তিটি পদ্ধতিগতভাবে গড়ে ওঠে: (১) শব্দভাণ্ডারের প্রাধান্য ও কঠিনতা প্রতিষ্ঠা করা। (২) নির্দিষ্ট, তুলনামূলক সমস্যার ক্ষেত্রগুলি নির্ণয় করা (শব্দযুগল, বিভ্রান্তিকর সাদৃশ্য ইত্যাদি)। (৩) একটি একীভূত সমাধান প্রস্তাব করা—ব্যাকরণ-সমন্বিত অভিধান—যা নকশা দ্বারা এই বিষয়গুলিকে আক্রমণ করে। (৪) ইন্টারেক্টিভ আইসিটি সরঞ্জামে এর প্রাকৃতিক বিবর্তনের পক্ষে যুক্তি দেওয়া। সমস্যা চিহ্নিতকরণ থেকে একটি মূর্ত, স্কেলযোগ্য সমাধানের দিকে প্রবাহটি স্পষ্ট ও আকর্ষণীয়।

শক্তি ও দুর্বলতা: এর শক্তি হল এর ভিত্তিগত, ব্যবহারিক ফোকাস। এটি তাত্ত্বিক ভাষাবিজ্ঞান নয়; এটি শ্রেণিকক্ষ ও সংকলন অভিজ্ঞতা থেকে জন্ম নেওয়া প্রয়োগমূলক সমস্যা সমাধান। একটি সমন্বিত কোড-ব্যবস্থার প্রস্তাবটি চতুর, ব্যবহারযোগ্যতার সীমাবদ্ধতাগুলি স্বীকার করে। যাইহোক, গবেষণাপত্রের প্রধান দুর্বলতা হল এর প্রযুক্তিগত অস্পষ্টতা। এটি আইসিটির পক্ষে সমর্থন করে কিন্তু কোনও মূর্ত স্থাপত্য প্রদান করে না—ইন্টারেক্টিভ সফটওয়্যারটি কীভাবে কাজ করবে? এটি নিয়ম-ভিত্তিক সিস্টেম, প্রাথমিক সফল এনএলপি অ্যাপ্লিকেশনের পিছনে থাকা পরিসংখ্যানগত মডেল (যেমন, যুগান্তকারী ব্রাউন কর্পাস কাজের নীতিগুলি), নাকি মেশিন লার্নিং ব্যবহার করবে? তদুপরি, রোমানীয়ের উপর তুলনামূলক ফোকাস বৈধ হলেও এটি প্রস্তাবিত নির্দিষ্ট "ব্যাকরণ-সমন্বিত" নিয়মগুলির সাধারণীকরণ সীমিত করে। একটি সত্যিকার অর্থে স্কেলযোগ্য মডেলের জন্য একাধিক প্রথম ভাষার সাথে অভিযোজিত একটি কাঠামোর প্রয়োজন হবে।

বাস্তবায়নযোগ্য অন্তর্দৃষ্টি: প্রকাশক ও এডটেক ডেভেলপারদের জন্য, নির্দেশটি স্পষ্ট: স্থির শব্দপুস্তক তৈরি করা বন্ধ করুন। শিক্ষার্থী সরঞ্জামের পরবর্তী প্রজন্ম অবশ্যই গতিশীল ডাটাবেস হতে হবে যা শব্দভাণ্ডার, ব্যাকরণিক ও শব্দযুগল তথ্য একত্রিত করে। উন্নয়নকে অগ্রাধিকার দেওয়া উচিত: (১) শিক্ষামূলক বিষয়বস্তুর জন্য কাঠামোগত, সম্পর্কযুক্ত ডাটাবেস তৈরি করা, ওয়ার্ডনেটের মতো সম্পদের পিছনের ভিত্তিগত কাজের অনুরূপ কিন্তু শিক্ষার্থী ত্রুটির জন্য। (২) হালকা ওজনের, প্রসঙ্গ-সচেতন প্রশ্ন সিস্টেম তৈরি করা যা শব্দভাণ্ডার-ব্যাকরণিক প্রোফাইলগুলি রিয়েল-টাইমে টেনে আনতে পারে। (৩) চিন্তাশীল লেখালেখি থেকে ব্যবহারকারী তথ্য অন্তর্ভুক্ত করা (লেখক যেমন পরামর্শ দেন) এই সিস্টেমগুলিকে পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে প্রশিক্ষণ ও উন্নত করার জন্য, ব্যক্তিগতকৃত শিক্ষণ প্রতিক্রিয়া লুপের দিকে অগ্রসর হওয়া। গবেষণাপত্রটি, যদিও এর প্রযুক্তিগত বিবরণে পুরানো, বুদ্ধিমান, সমন্বিত শিক্ষণ সহকারীদের প্রয়োজনীয়তা সঠিকভাবে পূর্বাভাস দেয় যা আমরা এখন দেখা শুরু করছি।

7. প্রযুক্তিগত বাস্তবায়ন ও গাণিতিক মডেলিং

ধারণাগত অভিধানটিকে একটি জ্ঞান গ্রাফ হিসেবে মডেল করা যেতে পারে। প্রতিটি শব্দগত এন্ট্রি $L_i$ হল একাধিক বৈশিষ্ট্য ভেক্টর সহ একটি নোড:

$L_i = \{ \vec{Sem}, \vec{Gram}, \vec{Col}, \vec{Phon}, \vec{Orth} \}$

যেখানে:
$\vec{Sem}$ = শব্দার্থিক বৈশিষ্ট্য ও সংজ্ঞার ভেক্টর।
$\vec{Gram}$ = ব্যাকরণিক বৈশিষ্ট্যের ভেক্টর (যেমন, শব্দের প্রকার, উপশ্রেণীবিভাগ ফ্রেম, অনিয়মিত রূপ)। একটি ক্রিয়ার জন্য উপশ্রেণীবিভাগ ফ্রেমকে একটি সেট হিসেবে উপস্থাপন করা যেতে পারে: $Frame(V) = \{NP, PP_{on}, \text{that-CL}\}$ *depend*-এর মতো একটি ক্রিয়ার জন্য।
$\vec{Col}$ = শব্দযুগল ভেক্টর, যা একটি বড় কর্পাস থেকে পয়েন্টওয়াইজ পারস্পরিক তথ্য (পিএমআই) এর মতো পরিসংখ্যানগত পরিমাপ থেকে উদ্ভূত হতে পারে। $PMI(w_1, w_2) = \log_2\frac{P(w_1, w_2)}{P(w_1)P(w_2)}$। উচ্চ পিএমআই স্কোর শক্তিশালী শব্দযুগল বন্ধন নির্দেশ করে।
$\vec{Phon}$ = ধ্বনিগত প্রতিলিপি।
$\vec{Orth}$ = বানান প্রকরণ।

"সহজলভ্য কোড-ব্যবস্থা" হল একটি ফাংশন $C$ যা এই ভেক্টরগুলির উপাদানগুলিকে ব্যবহারকারী প্রদর্শনের জন্য একটি সংক্ষিপ্ত প্রতীকী উপস্থাপনায় ম্যাপ করে: $C(\vec{Gram}_i, \vec{Col}_i) \rightarrow Code_String$।

প্রকল্পিত পরীক্ষামূলক ফলাফল ও চার্ট বর্ণনা:
ব্যবহারকারীর কর্মক্ষমতা তুলনা করে একটি পাইলট স্টাডি নিম্নলিখিত প্রকল্পিত তথ্য দিতে পারে:
চার্ট শিরোনাম: শব্দযুগল-সংবেদনশীল বাক্যাংশের জন্য অনুবাদ নির্ভুলতা
চার্ট প্রকার: গ্রুপড বার চার্ট
গ্রুপ: গ্রুপ এ (ঐতিহ্যগত দ্বিভাষিক অভিধান ব্যবহার করে), গ্রুপ বি (প্রোটোটাইপ ব্যাকরণ-সমন্বিত অভিধান ব্যবহার করে)।
বার: তিন ধরনের বাক্যাংশের জন্য সঠিক অনুবাদের শতাংশ: ১) সরল বিশেষ্য বাক্যাংশ (যেমন, "red car"), ২) ক্রিয়া-পদান্বয়ী অব্যয় শব্দযুগল (যেমন, "depend on"), ৩) বিশেষণ-বিশেষ্য শব্দযুগল (যেমন, "strong tea")।
প্রকল্পিত ফলাফল: গ্রুপ এ টাইপ ১-এ উচ্চ নির্ভুলতা দেখায় (~৯০%) কিন্তু টাইপ ২ ও ৩-এ কম (~৫০%, ৫৫%)। গ্রুপ বি সব ধরনে উচ্চ নির্ভুলতা দেখায় (~৮৮%, ৮৫%, ৮৭%)। এই চার্টটি গবেষণাপত্রে চিহ্নিত মূল শব্দযুগল চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলায় প্রস্তাবিত অভিধানের নির্দিষ্ট কার্যকারিতা দৃশ্যত প্রদর্শন করবে।

8. ভবিষ্যত প্রয়োগ ও গবেষণার দিকনির্দেশনা

1. এআই-চালিত ব্যক্তিগতকৃত শিক্ষণ সহকারী: ব্যাকরণ-সমন্বিত ডাটাবেসটি ইএফএল ত্রুটি সংশোধন ও ব্যাখ্যার জন্য বিশেষায়িত একটি বড় ভাষা মডেল (এলএলএম) ফাইন-টিউন করার জন্য একটি নিখুঁত প্রশিক্ষণ ক্ষেত্র, যা সাধারণ-উদ্দেশ্যের চ্যাটবটের বাইরে চলে যায়।
2. প্রাসঙ্গিক শিক্ষণের জন্য অগমেন্টেড রিয়েলিটি (এআর): কল্পনা করুন একটি স্মার্টফোন ক্যামেরা দিয়ে একটি বস্তু বা পাঠ্যের দিকে নির্দেশ করে কেবল একটি অনুবাদ নয়, বরং মূল শব্দগুলির জন্য একটি সম্পূর্ণ ব্যাকরণ-সমন্বিত শব্দগত এন্ট্রি পাওয়া, যাতে প্রাসঙ্গিক শব্দযুগল উদাহরণ অন্তর্ভুক্ত থাকে।
3. ক্রস-ভাষিক স্থানান্তর পূর্বাভাস মডেল: লেখকের তুলনামূলক পদ্ধতি প্রসারিত করে কম্পিউটেশনাল ভাষাবিজ্ঞান ব্যবহার করে যেকোনো প্রথম ভাষা-দ্বিতীয় ভাষা জোড়ার জন্য অসুবিধার ক্ষেত্রগুলি মডেল ও পূর্বাভাস দেওয়া, লক্ষ্যযুক্ত অনুশীলন ও অভিধান এন্ট্রি স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি করা।
4. লেখালেখি প্ল্যাটফর্মের সাথে সমন্বয়: ওয়ার্ড প্রসেসরের জন্য সরাসরি প্লাগইন সরঞ্জাম (গ্রামারলির মতো কিন্তু গভীর তুলনামূলক ভাষাবিজ্ঞানের উপর ভিত্তি করে) যা কেবল ব্যাকরণ ত্রুটি নয়, উন্নত শিক্ষার্থী ও অনুবাদকদের জন্য প্রথম ভাষা-প্রভাবিত শব্দভাণ্ডার ও শব্দযুগল ভুল পদক্ষেপগুলিও চিহ্নিত করে।
5. ক্রাউডসোর্সড চিন্তাশীল ডাটাবেস: লেখকের চিন্তাশীল লেখালেখি ধারণাকে একটি বিশ্বব্যাপী প্ল্যাটফর্মে স্কেল করা যেখানে শিক্ষক ও শিক্ষার্থীরা অসুবিধাগুলি টীকা করে, একটি বিশাল, জীবন্ত কর্পাস তৈরি করে যা অভিধানবিদ্যা মডেল ও এআই প্রশিক্ষকদের ক্রমাগত পরিমার্জন করে।

9. তথ্যসূত্র

1. Manea, C. (Year). A Lexicographer’s Remarks on Some of the Vocabulary Difficulties and Challenges that Learners of English Have to Cope With – and a Few Suggestions Concerning a Series of Complex Dictionaries. Studii şi cercetări filologice. Seria Limbi Străine Aplicate.
2. Harmer, J. (1996). The Practice of English Language Teaching. Longman.
3. Bantaş, A. (1979). English for the Romanians. Editura Didactică şi Pedagogică.
4. Francis, W. N., & Kučera, H. (1964). Manual of Information to Accompany A Standard Corpus of Present-Day Edited American English, for use with Digital Computers. Brown University.
5. Miller, G. A., Beckwith, R., Fellbaum, C., Gross, D., & Miller, K. J. (1990). Introduction to WordNet: An On-line Lexical Database. International Journal of Lexicography, 3(4), 235-244.
6. Church, K. W., & Hanks, P. (1990). Word Association Norms, Mutual Information, and Lexicography. Computational Linguistics, 16(1), 22-29.