В работе выполнен количественный анализ лексики русского языка по данным тезауруса Русский WordNet и двух электронных словарей (Русский Викисловарь и Английский Викисловарь). Сравнивается объём словарей и распределение слов русского языка по частям речи. Приводится соотношение многозначных слов и слов с одним значением, а также распределение русских слов по числу значений. Анализ распределения числа значений выявил проблему Английского Викисловаря – отсутствие или недостаточная проработка многозначных русских слов с числом значений больше четырёх (по сравнению со словами Русского Викисловаря). Эксперименты показывают, что лингвистические ресурсы, созданные энтузиастами, демонстрируют те же закономерности, что и традиционные словари.
Смирнов А.В., Круглов В.М., Крижановский А.А., Луговая Н.Б., Карпов А.А., Кипяткова И.С. Количественный анализ лексики русского WordNet и викисловарей // Труды СПИИРАН. 2012. Вып. 23. С. 231–253.

Предложен подход и рассмотрена архитектура системы автоматизированного построения общецелевой лексической онтологии. В качестве онлайн-словаря был выбран викисловарь, поскольку он имеет большую базу данных из слов с переводами на многие языки. На примере Русского Викисловаря рассмотрена структура словарной статьи, на основе которой спроектирована база данных для хранения извлечённой информации. В системах управления знаниями важной составляющей частью являются онтологии, для работы с которыми требуется разработка подходов и алгоритмов для их построения. В результате построены лексические онтологии и выполнено сравнение основных показателей двух баз данных онтологий, созданных на основе Русского и Английского Викисловарей. Выполнен анализ динамики изменения численных параметров Викисловарей и построенных авторами на их основе общецелевых лексических онтологий за 2010-2012 гг.
Крижановский А.А., Смирнов А.В. Подход к автоматизированному построению общецелевой лексической онтологии на основе данных викисловаря // Известия РАН. Теория и системы управления. N2, 2013, С. 53-63.

Представлена структура реляционной базы данных корпуса текстов и словаря вепсского языка. Построены списки многозначных вепсских слов.
2012-2013

В статье описываются фразеологические неологизмы языка интернета аффтар жжот, 256 раз и дайте две; делается обзор становления их значения и грамматических свойств; рассматриваются особенности описания подобных фразеологических единиц в словарной статье.
Проблемы истории, филологии, культуры / отв. за вып. С. Г. Шулежкова [и др.]. – М. ; Магнитогорск ; Новосибирск, 2009. – Вып. II (24). – С. 542–546.

Исследование богословской лексики и общенаучных речевых клише, характерных для научно-богословских текстов на немецком языке и зачастую отсутствующих в общедоступных немецко-русских словарях и толковых словарях немецкого языка.

Словарь содержит около 350 слов, которые характеризуют техническую базу интернета, его информационную и коммуникативную суть, участвуют в рождении и оформлении сетевых мифов, легенд и шуток, описывают жизнь и увлечения «постоянных жителей» Сети. В словарь включены самые популярные и необходимые слова, сопровождаемые указаниями на их значение, там, где это необходимо, сведениями о происхождении слов, особенностях их использования, примерами употребления, а также графическими иллюстрациями.
Хайдарова В.Ф. Слова, из которых соткана Сеть: краткий словарь интернет-языка: ок. 350 ед. / под ред. С.Г. Шулежковой. – Магнитогорск : МаГУ, 2011. – 322 с.

В работе выполнен количественный анализ лексики английского языка по данным трёх электронных словарей: Английского Викисловаря, WordNet и Русского Викисловаря. Сравнивается объём словарей и распределение слов английского языка по частям речи. Приводится соотношение многозначных слов и слов с одним значением, а также распределение английских слов по числу значений. Эксперименты показывают, что лингвистические ресурсы, созданные как экспертами, так и энтузиастами, подчиняются общим законам.
Крижановский А.А. Количественный анализ лексики английского языка в викисловарях и Wordnet // Труды СПИИРАН. 2011. Вып. 19. С. 87–101.

Корпус является важным инструментом лексикографов при создании словарей. В этой работе оценивается – в каком объёме используются различные корпуса и электронные библиотеки в Русском Викисловаре для иллюстрации значений слов и словосочетаний. Викисловарь – это многофункциональный многоязычный словарь и тезаурус. Численная оценка цитат Русского Викисловаря получена с помощью разработанной компьютерной системы автоматического извлечения данных из Викисловаря. На начало 2011 г. Русский Викисловарь содержал больше 280 тысяч словарных статей, из которых было извлечено и сохранено в базу данных машинно-читаемого словаря 51.5 тысяч цитат, из них 82 % иллюстрируют русские слова. На немецком языке (втором по числу цитат) представлено только 3 % от всех цитат. Анализ данных Викисловаря показал, что для каждой третьей цитаты указан корпус текстов или электронная библиотека, из которого получена цитата. Главным источником оказался Национальный корпус русского языка, на который ссылается 95 % цитат с источниками. На втором месте – электронная Библиотека Максима Мошкова, на которую ссылается 1.3 % цитат с источниками (215 цитат).
Труды международной конференции «Корпусная лингвистика–2011». – СПб.: С.-Петербургский гос. университет, Филологический факультет, 2011, 348 с. – C. 217—222. ISBN 978-5-8465-0005-5.

В докладе проводится корпусное исследование немецко-русского словаря по философии.
Теоретическая лексикография: современные тенденции развития. – Иваново, 2003. – С.46-48.

В докладе рассматриваются вопросы создания речевых корпусов и возможности их использования в лексикографической практике.
Лексикографічні та методичні концепції викладання чужоземних мов у вищому навчальному закладі. – Ч.2. – Львов, 1996. – C. 66–67. (Корпусы текстов в лекcикографической практике) (на нем. яз.)