Файл: Учебнометодическое пособие Издво Омск Омгу 2005 2 удк 800 ббк 81. 1я73 м 748.pdf

93
близительно 85 % всех использованных в текстах лексических единиц. Эти данные имеют первостепенное значение при состав- лении словарей-минимумов и отборе лексических явлений для ак- тивного и пассивного усвоения при изучении иностранных языков.
Статистические выкладки используются при установлении авторства произведения на основе подсчета особенностей его язы- ка, при определении приблизительной датировки произведений и хронологии произведений одного и того же автора.
Количественные методы предполагают исследование обшир- ных массивов текстов, поэтому хранение и обработка исходных данных, многократное обращение к ним дают наибольший эффект с применением ЭВМ. Количественные методы создают перспек- тиву превращения обычной структурной модели языка в струк- турно-вероятностную модель, в которой единицы языка обладают каждая своим «весом», измеряемыми оказываются их связи и от- ношения.
Главная цель анализа с помощью ЭВМ – познание такого формально-структурного членения языка на элементы, которое достаточно строго соотнесено с реальным его членением, исполь- зуемым в процессе общения, и которое вместе с тем доступно «ви- дению» и анализу машины. У языковедов, таким образом, появил- ся новый предмет изучения – структура языка в том виде, в кото- ром ее «отображает» кибернетический «мозг» машины. Отсюда идут несколько необычные требования метода. Прежде всего это требование формализации научных описаний языка, т. е. макси- мально возможной замены словесного описания описанием при помощи математических знаков, символов, формул. Метод авто- матического анализа требует и максимальной формализации «по- нимания» языка: машина не различает словесные значения, но она воспринимает и различает звуковые различия в выражении этих значений. Следовательно, нужно попытаться установить строгие соответствия между значениями и выражающими эти значения формальными признаками слов и их объединений – для того, что- бы научить машину «узнавать» по формальному признаку скры- тое за ним значение. Еще одно требование нового метода – требо- вание алгоритмизации описаний языка. Алгоритм – это строгая система правил, руководствуясь которой машина может перево-
94
дить с одного языка на другой предложения и их цепи, автомати- чески извлекать из текста библиографическую или тематическую информацию и осуществлять другие виды автоматической обра- ботки письменной (в будущем, возможно, и устной) речи.
Таким образом, новый метод прочно связывает языкознание с математикой и электронно-вычислительной техникой (тем са- мым усложняется подготовка специалистов в области науки о языке), решает ряд задач прикладного языкознания.
Количественное изучение языка тесно связано с его качест- венным анализом и в идеале не должно проводиться в отрыве от него, поскольку сами по себе количественные данные не всегда имеют научную значимость.
Контрольные вопросы и задания
1. В чем заключается сущность количественных методов?
2. Каким образом используются количественные методы?
3. Для чего используется ЭВМ в лингвистике?
4. Какие новые требования к описанию языковых явлений выдвигаются в связи с применением ЭВМ и компьютеров?
5. Почему количественное изучение языка тесно связано с его качественным анализом?
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»

95
5. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЙ МЕТОД
Термин «экспериментальный метод» появляется в языко- знании во второй половине XIX в. в связи с изучением экспери- ментальной фонетикой механизмов произнесения звуков и связы- вается вначале с применением приборов в этом процессе. В узком смысле применение аппаратуры для изучения звуков получило название экспериментально-фонетического метода. В нем выде- ляют ряд приемов, отличающихся используемой аппаратурой и условиями постановки эксперимента. К основным эксперименталь- но-фонетическим приемам исследования языка относят соматиче- ские, пневматические и электроакустические (или электрографи- ческие) приемы.
Соматическая методика основана на изучении телесных
(соматических) выражений артикуляционных процессов говоре- ния. Основными приемами здесь выступают палатография (лат. palatum – свод нёба и греч. graphō – пишу) с применением искус- ственного нёба, фотографирование органов артикуляции, рентге- носъемка. При палатографии свод нёба покрывают тальком или пудрой, которые в момент артикуляции частично стираются при- косновением языка, что дает палатограмму определенных артику- ляций. Особенности артикуляций при произнесении тех или иных звуков могут быть зафиксированы прямым фотографированием с помощью микрофотосъемки. Для получения изображения, кото- рое охватывает весь речевой аппарат, используют рентгеносъемку.
Наиболее совершенным методом в прямом визуальном фиксиро- вании артикуляций служит рентгенокиносъемка, соединенная со звукозаписью на магнитофоне, что дает возможность одновремен- но и слушать, и соотносить зафиксированные на пленке движения с произносимыми звуками. Важную роль в визуальном наблю- дении артикуляций играют современные томографы (греч. tomē – рассечение и graphō – пишу), позволяющие производить съемку не насквозь, а на заданной глубине.
Пневматические приемы в экспериментальной фонетике со- стоят в записи с помощью кимографа (греч. kymo – волна и graphō
– пишу) кривых на бумаге, которые регистрируют произноситель- ные движения органов речи. Запись на кимографе отчетливо раз-
96
лагает артикуляцию речевого аппарата на носовую, ротовую и гортанную.
При электроакустических приемах с помощью специальных приборов – осциллографов и спектрографов – преобразуют звуко- вые колебания в электрические, фиксируемые на специальной ленте в виде зигзагообразной линии – осциллограммы и спектро- граммы, измерения которых дают акустическую характеристику звуков. Спектрограммы могут быть основаны не на линейности зигзагообразной линии, а на вертикальной интенсивности пятен – от белого (нуля) до черного, чередуясь с серыми тонами. Экспе- риментально-фонетическая методика дает надежную и точную артикуляционную и акустическую характеристику звуков речи, их формантной структуры.
Развитие электронно-вычислительных машин и компьютер- ных технологий внесло в развитие экспериментальных методов новые элементы и направления: автоматический перевод, машин- ная обработка текстов, синтезаторы речи, говорящие роботы, что делает актуальным алгоритмическое описание языка.
Наряду с новыми прикладными задачами, техническую базу для которых создают ЭВМ, счетные устройства проникают в саму лингвистическую деятельность, становятся подсобными средства- ми для проведения трудоемких классификационных операций, поддающихся механизации.
В настоящее время наметилось несколько направлений в ис- пользовании вычислительной техники для лингвистической рабо- ты. Первое и наиболее доступное – применение машин для инвен- таризации текстового материала и статистических анализов его.
Второе – треб

Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»

97
тельные машины освобождают ученого от этой черновой и небла- годарной работы.
Компьютеры применяются для составления различных словников (их называют иногда словарями): частотных словников, которые указывают частоту употребления слова в текстах; кон- кордансов, представляющих собой перечень всех фраз, в которых слово зафиксировано в тексте; обратных словарей, дающих пере- чень слов, упорядоченных по алфавиту не от начала, слева напра- во, как в обычных словарях, а от конца, справа налево; словарей рифм к поэтическим текстам и др. В будущем вычислительные машины найдут широкое применение в подсобной лексикографии.
Так, проводятся опыты по использованию их для целей ре- дактирования толкового словаря, что является весьма ответствен- ной процедурой, поскольку требует единообразных правил в опи- сании значений сотен тысяч слов. Машины можно эффективно использовать для составления словарей-перевертышей, которые получают из двуязычных словарей путем перевертывания единиц входного и выходного языка. Например, из исландско-русского словаря можно сделать русско-исландский словарь и т. п.
ЭВМ используются в технической лексикографии для гиб- ридизации словарей. С помощью машин легко получить много- значные словари на основе имеющихся двуязычных справочни- ков. Возможно также построить автоматический переход от об- щих многоязычных технических энциклопедий и словарей к част- ным словарям по узким специальностям.
Лингвостатистика, которой приходится иметь дело с обра- боткой больших массивов текста, в настоящее время не может ус- пешно развиваться без обращения к вычислительной технике. На- копление статистических данных о фонемном составе языка, со- ставление статистических морфемариев, частотных словарей по большим выборкам текста в тысячи и миллионы словоупотребле- ний успешно выполняется на машинах. Дальнейшая статистиче- ская обработка этих эмпирических данных, построение распреде- ления частот, оценка статистической ошибки и другое – все эти трудоемкие операции с большой точностью могут быть осуществ- лены с помощью автоматов.
98
«Машинная лингвистика» такого типа встречается с опреде- ленными трудностями. Среди них немало технических затрудне- ний по эксплуатации машин, которые требуют участия инженеров, проектировщиков, специалистов по электронике. Однако имеются и чисто лингвистические проблемы, которые вызывают необхо- димость дальнейших исследований. Самая большая из них – про- блема идентификации единиц при их инвентаризации. По каким правилам происходит отождествление слов, грамматических форм?
Попытки кодифицировать для этих целей обычные правила грамматики, хорошо известные каждому из школьного курса, об- наруживают их неполноту, неточность. Если бы удалось формально описать правила идентификации слов, тогда эту процедуру можно было бы передавать машине. Пока же лингвисту приходится «вруч- ную» сводить словоформы в парадигмы (леммы), руководствуясь разными признаками, в том числе и интуитивными. Поиски реше- ния этой практической задачи, несомненно, представляют интерес и для структурной лингвистики, уточняя наши представления о таксономии языка.
Второй круг применения ЭВМ в языкознании связан с ма- шинным экспериментированием в различных разделах лингвисти- ки. Электроника открывает возможности для опробования на тек- стах, в том числе и новых, не проанализированных заранее, любых описаний языка, грамматик для анализа или синтеза форм, для пе- ревода, сравнительного изучения нескольких языков и т. д. Не- пременным условием экспериментов такого типа является созда- ние формальных описаний.
В период начальных работ по машинному переводу создава- лись многочисленные алгоритмические модели языка, которые содержали правила-предписания по синтаксическому анализу тек- ста, морфологическому анализу и синтезу форм выходного языка.
Опробование этих алгоритмов на ЭВМ показало, что они непри- годны для перевода в силу громоздкости, неточности анализа.
Именно машинные эксперименты постепенно привели специали- стов к трезвому взгляду на ближайшие перспективы автоматиза- ции перевода в целом. Более того, было установлено, что при со- временном состоянии лингвистики описание структурной органи- зации языка не отвечает требованиям формализации, которая дик-
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»

99
туется обращением к ЭВМ. Таким образом, встает задача прове- дения экспериментов другого типа – экспериментального построе- ния самих описаний языка, грамматик по заданным текстам.
Можно ли поручить машине составление грамматик? Какой должна быть такая грамматика? Эти вопросы относятся к наибо- лее сложным, требуют предварительного создания моделей дея- тельности лингвиста, описывающих последовательные операции над текстом. Проблема автоматизации лингвистической работы по характеру трудности сравнима с проблемой автоматизации твор- чества в других областях науки, например – с проблемой автома- тического вывода теорем.
Оба направления в машинном экспериментировании орга- нически связаны с фундаментальными проблемами структурной лингвистики. Компьютеры служат техническим средством для про- ведения опытов с автоматическими грамматиками. В этом случае машина имитирует поведение говорящих, которые должны были бы анализировать или синтезировать текст по заданным правилам.
ЭВМ также создают возможность опробования автоматных моде- лей реконструкции грамматики по заданному тексту. В этом слу- чае они имитируют исследовательское поведение лингвиста.
Очевидно, задачи такого типа отнюдь не являются приклад- ными в лингвистике, напротив, они относятся к узловым пробле- мам теории языка. Можно себе представить, что в перспективе машины помогут лингвистам решить и еще более общую задачу – обучение человеческому языку. Для этого предварительно необ- ходимо создать модели речевой деятельности человека в целом, включая процессы понимания и выражения смысла.
Из сказанного следует, что машинная лингвистика пред- ставляет собой использование современных технических средств в различных аспектах лингвистической работы. Более доступным и экономически оправданным на сегодня является применение вы- числительной техники для целей инвентаризации языкового мате- риала, статистического анализа и других задач описательной лин- гвистики. Наиболее важными для развития исследовательской, теоретической работы оказываются машинные эксперименты с грамматиками и моделями построения грамматик. В этом направ- лении использование ЭВМ определяется уровнем развития струк-
100
турной лингвистики. Лингвистика получает мощное средство для осуществления моделирования языка, изучения его функциональ- ных сторон.
В современном языкознании термин «экспериментальные методы» используют достаточно широко, в различных областях – диалектологии, социолингвистике, психолингвистике, семантике.
Современное языкознание характеризуется отказом от ис- ключительности того или иного метода в изучении языка, стрем- лением сочетать и комбинировать различные общенаучные и ча- стные методы в лингвистических исследованиях.
Контрольные вопросы и задания
1. В чем заключается узкое значение термина «эксперимен- тальный метод»?
2. Объясните суть соматических, пневматических, электро- акустических приемов.
3. Какие новые направления в развитии экспериментальных методов вы знаете?
4. Каким образом применяется для лингвистической работы вычислительная техника?
5. Приведите примеры использования компьютеров для ин- вентаризации текстового материала и статистического его анализа.
6. В чем заключается основная проблема при такой компью- терной инвентаризации?
7. Каковы пути машинных экспериментов с грамматикой?
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»

101
6. ПСИХОЛИНГВИСТИЧЕСКИЙ,
НЕЙРОЛИНГВИСТИЧЕСКИЙ,
СОЦИОЛИНГВИСТИЧЕСКИЙ МЕТОДЫ
6.1. Психолингвистический метод
в языкознании
Термин «психолингвистика» вошел в научный оборот с
1954 г. после опубликования в США коллективной монографии под редакцией Ч. Осгуда и Т. Сибеока с таким названием, хотя само психологическое направление в языкознании возникло, как известно, в недрах сравнительно-исторического языковедения под влиянием философии языка В. фон Гумбольдта. Появление назван- ной коллективной монографии способствовало активизации пси- холингвистических исследований и формированию целостной сис- темы приемов и методик психолингвистического изучения языка, совокупность которых и образует психолингвистический метод в языкознании.
Особенностью психолингвистического метода является об- ращение непосредственно к интуиции носителей языка, неизбеж- ная при этом доля субъективности перекрывается за счет реакции определенного количества испытуемых, что дает возможность по- лучить достаточно достоверные психолингвистические данные.
Характерной чертой психолингвистического метода является так- же не анализ отдельных слов, а установление определенных от- ношений между словами.
Свободный ассоциативный эксперимент выступает в каче- стве простейшего приема, используемого в психолингвистике. Его сущность состоит в том, что испытуемым предлагается в ответ на тот или иной словесный стимул выдать первую словесную реак- цию, которая придет в голову. Еще в 1910 г. американскими пси- хиатрами Г. Кент и Н. Розановым был опубликован первый сло- варь ассоциативных норм английского языка, составленный на основе ответов тысячи испытуемых на сто отобранных экспери- ментаторами стимулов: стол, темный, музыка, болезнь, мужчина,
глубокий, мягкий, еда, гора, дом и др. По этому же списку или в несколько расширенном варианте составлены ассоциативные сло- вари немецкого, французского, польского, итальянского, русского,
102
белорусского и других языков. Мера стандартности ассоциаций на один и тот же стимул в разных языках может быть различной. На- пример, на слово-стимул стол 840 американских студентов из ты- сячи ответили стул, а самой частой реакцией на этот же стимул у белорусских студентов было слово круглый, оно встретилось у 116 из тысячи опрошенных.
Психолингвистический метод характеризуется и проведени- ем направленных ассоциативных экспериментов, связанных с ог- раничениями в заданиях. Например, на слова-стимулы необходи- мо в качестве реакции приводить синонимы или антонимы, к сти- мулам-существительным давать определения и т. д. Введение в экспериментальные задания ограничений позволяет получать дос- таточно надежные результаты уже при малом числе испытуемых.
Еще одной составной частью психолингвистического мето- да является эксперимент на оценку смысловой близости слов, ко- гда испытуемым предлагается дать оценку смысловой близости слов по некоторой шкале. Например, при двух крайних оценках шкалы 0 (отсутствие смысловой близости) и 10 (большая близость, совпадение значения) степень смысловой близости таких пар слов, как шторм – буря оценивается цифрой 10, а белый – невеста может быть оценена 0 или 1. Подобное градуирование расстояний между словами носит также название семантического дифференциала.
А.Р. Лурия было предложено физиологическое измерение степени семантической связи слов, когда сила рефлекса между парой слов, например, интенсивность слюновыделения или сосу- дистые раздражения, измерялась с помощью приборов. Интенсив- ность рефлекса оказывалась тем выше, чем ближе в смысловом отношении оказывалась пара слов.
Психолингвистический метод распространяют и на изуче- ние грамматики, экспериментально устанавливая эквивалентность синтаксических структур, возможность трансформирования пред- ложенных конструкций или возможность завершения начатых вы- сказываний и т. д. Дж. Миллер занимался психолингвистической разработкой порождающих моделей Н. Хомского.
Психолингвистический метод путем специально поставлен- ных экспериментов помогает проникнуть в механизмы речевой деятельности, осознать внутреннее устройство языка.
Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»