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Ruth Breeze 
Este artículo utiliza herramientas de etiquetado semántico proporcionadas por Wmatrix3 para investigar el discurso de los informes anuales corporativos dirigidos a los accionistas de empresas ubicadas en el Reino Unido y pertenecientes a los siguientes sectores: sector farmacéutico, alimentación, minería y finanzas. Se identifican seis áreas de interés potencial (cambio, inclusión, tamaño: grande, importante, causa y efecto, y tiempo: inicio). Se analizan las líneas de concordancia de cada una de estas áreas en cada subcorpus de forma cualitativa con el fin de identificar la presencia de sistemas de valores compartidos en el discurso de estos informes. Posteriormente, se lleva a cabo un análisis contrastivo, que revela diferencias entre los cuatro sectores respecto a las palabras clave utilizadas, de áreas tales como seguridad, fortaleza, novedad y enfoque, así como en orientación hacia colegas y clientes. Se comentan los resultados obtenidos a la luz de la investigación previa en el ámbito de la comunicación empresarial. Finalmente, se hace una valoración de algunas ventajas que conlleva la utilización de etiquetado semático frente a herramientas estándar empleadas en lingüística de corpus
This article uses the semantic tagging tools provided by Wmatrix3 to investigate the discourse of corporate annual reports to shareholders from leading UKbased companies in four sectors: pharmaceuticals, food, mining and finance. Six potentially interesting areas of commonality are identified (change, inclusion, size: big, important, cause and effect, and time: begin). Concordance lines from these areas in each subcorpus are then analysed qualitatively to identify the presence of shared value-systems in the discourse of the reports. A contrastive analysis is then conducted which reveals differences between the four sectors in the keyness of areas such as safety, strength, newness and focus, as well as colleague and client orientation. These findings are discussed in the light of previous research on business communication. Finally, some advantages of using semantic tagging over standard corpus linguistic tools are discussed
