Резюме (Experimental study of several core concepts of theoretical morphology (on the material of russian) - regularity, syncretism, markedness), страница 9

В эксперименте былобнаруженобщийоблегчающийэффектконтекста,однакопредложенияснеканоническим порядком всегда читались значительно дольше, чем предложения снейтральным порядком слов.В статье [Kaiser, Trueswell 2004], написанной на материале финского языка, целевыестимулы имели структуру SVO или OVS. Каждый пример предъявлялся после одногоконтекстного предложения, в котором было упомянуто либо подлежащее, либодополнение из этого примера.

Контексты, которые задавали первый аргумент, считалисьестественными, контексты, задававшие второй аргумент, — неестественными (дляфинского, как и для русского, в отсутствие эмфазы характерен порядок слов «данное —новое»). Оба порядка слов в целевых примерах воспринимались в естественныхконтекстах значимо быстрее, чем в неестественных, хотя разница между каноническими неканоническим порядком слов все-таки сохранилась.В нашей работе на материале русского языка [Slioussar 2011] использовался тот жепринципсоставленияестественныхинеестественныхконтекстов,однакоиспользованные контекстные и стимульные предложения были синтаксически сложнее.В работу вошли два эксперимента с пословным измерением времени прочтенияпредложений (метод — чтение с самостоятельной регулировкой скорости). В первомэксперименте целевые примеры включали конструкции с подлежащим, прямым икосвенным дополнением: S V IO DO, DO S V IO и DO IO V S.

В контекстныхпредложениях вводились два аргумента целевого. Примеры контекстных предложенийи целевого стимула даны в (16)–(17). Контексты, предполагающие в целевомпредложении порядок «данное — новое», считались естественными (16а), а порядок слов«новое — данное» — неестественными (16b).(16) a. На 8 марта Маша Крюкова получила плюшевого слона и коробку конфет.b.

Даня Петров поздравил Машу Крюкову с 8 марта.(17) Плюшевого слона Маше Крюковой подарил Даня Петров.Разница между примерами с разным порядком слов оказалась практически незаметной,а проблемы с дискурсной интеграцией (предъявление в неестественном контекстелюбого порядка слов) вызвали значительное замедление. То, что этот эффект оказалсяболее ярко выражен, чем в эксперименте на материале финского языка [Kaiser, Trueswell362004], можно связать с использованием более сложных конструкций, которые позволилиэтому эффекту развиться полностью.

Во втором эксперименте аналогичные результатыбыли получены с использованием другого набора конструкций: S V IO DO, IO S V DO иIO DO V S.На наш взгляд, такие результаты логичны и при этом ничего не говорят о том, естьли в предложениях с неканоническим порядком слов дополнительные передвижения илинепроизносимые копии. Предложения с неканоническим порядком слов широкораспространены в русском языке. Значит, если они получаются при помощи каких-тодополнительных операций, эти операции должны обрабатываться очень быстро. Да и вцелом построение синтаксической структуры предложения при понимании речи —высоко автоматизированный процесс, поэтому время, затрачиваемое на различныеоперации,зачастуюневозможнозамерить,дажеиспользуясовременныеэкспериментальные методы.Кроме того, использование более сложных конструкций позволило отследитьнекоторые особенности реакции на неподходящий контекст в реальном времени.

Впредложениях с порядком слов S V IO DO, DO S V IO и IO S V DO значимая разницамежду естественным и неестественным контекстом наблюдалась на косвенномдополнении и подлежащем (данная информация, которая следовала за новой). Впредложениях с порядком слов DO IO V S и IO DO V S было заметно лишь некотороезамедление на втором дополнении (данном, идущем после нового), которое затемвозрастало на глаголе.Вероятно, это связано с синтаксическим статусом этих аргументов.

Подлежащие впредложениях DO S V IO и IO S V DO и косвенные дополнения в предложенияхS V IO DO находятся в своих канонических позициях, а дополнения в предложенияхDO IO V S и IO DO V S — нет. Таким образом, канонический и неканонические порядкислов все-таки ведут себя по-разному, хотя различия оказались не такими, какпредполагалось изначально. То, насколько быстро разрешаются проблемы с дискурснойинтеграцией именных групп, зависит не от падежа или синтаксической роли этихсловоформ, а от того, находятся ли они в канонической позиции.375. Ресурсы, важные для экспериментальных исследований русскогоязыкаСтатья, выносимая на защиту: [Alexeeva, Slioussar, Chernova 2017].Одна из проблем, с которыми мы сталкиваемся в экспериментальных исследованияхязыка, связана с подбором материала. Для таких исследований часто требуются большиенаборы стимулов, выровненных по одним характеристикам (например, длина,частотность и часть речи) и отличающихся по другим — тем, которые интересуютисследователя(например,местоударения).Однакоподобратьпримерысопределенными характеристиками бывает необходимо и во многих других случаях: вразного рода пособиях и научных работах, при составлении заданий и тестов.

Основнаясложность подбора слов обычно заключается в том, что часть интересующихисследователя параметров находится в разных источниках (скажем, в частотном и вграмматическом словаре), причем эти ресурсы зачастую не снабжены эффективнымимеханизмами для фильтрации и поиска слов, а некоторые параметры приходитсярассчитывать самостоятельно (например, сколько в слове слогов и на какой из нихпадает ударение).Чтобы решить эту проблему, для ряда языков были созданы базы данных в видекомпьютерных программ или интернет-приложений.

Среди них English lexicon project(Balota et al. 2007), N-Watch (Davis 2005) и MRC database (Coltheart 1981) для английскогоязыка, DlexDB (Heister et al. 2011) для немецкого, CELEX Lexical Database (Baayen et al.1995) для голландского, английского и немецкого, Lexique (New et al. 2004) дляфранцузского, а также сформированная на основе CELEX и Lexique база WordGen (Duycket al. 2004) и кросс-лингвистическая база для поиска соседей CLEARPOND (Marian et al.2012), BuscaPalabras (Davis, Perea 2005) и EsPal (Duchon et al. 2013) для испанского,Aralex (Boudelaa, Marslen-Wilson 2010) для арабского и др.Мы впервые создали такую базу данных для русского языка, а такжепользовательский интерфейс, позволяющий легко получить значения включенных в базупараметров (их более 70) и отобрать слова по желаемым характеристикам.

В базеStimulStat представлено более 50 тысяч наиболее частотных слов русского языка и более1,7миллионовсловоформ.Онанаходитсявсвободномдоступена сайтеhttp://stimul.cognitivestudies.ru. База содержит параметры, связанные с частотностью,буквенным составом, просодическими особенностями, полисемией и омонимией,38грамматическими характеристиками лемм и словоформ, наличием близких понаписанию слов (т.н. слов-соседей типа сетка-секта) и др. Некоторые параметры быливзяты из различных источников — в этом случае преимущество базы заключается ввозможности учитывать их одновременно — другие были рассчитаны при созданиибазы.Кроме того, вместе с М.В.

Самойловой [Слюсарь, Самойлова 2015] мы провелиработу по определению частотности различных грамматических характеристиксуществительных русского языка, опираясь на подкорпус Национального корпусарусского языка со снятой неоднозначностью. Одной из задач было определить,насколько частотны формы существительных разного рода, в разных числах и падежах,одушевленныхинеодушевленных,какэтихарактеристикизависятотсловоизменительных парадигм (склонения и типа основы) и как они коррелируют другс другом.

Вторая задача заключалась в том, чтобы определить частотность форм сразличными окончаниями (в зависимости от падежа, числа, рода и склонения и внезависимости от них). Собранные сведения были объединены в небольшую базу данных,которая также размещена на сайте http://stimul.cognitivestudies.ru.396. ЗаключениеВстатьях,включенныхвданнуюдиссертацию,представленыразличныеэкспериментальные исследования морфологии на материале русского языка, а такжелексическая база данных, разработанная прежде всего для того, чтобы облегчить подборстимульного материала для экспериментов. Представленные эксперименты посвященыпорождению и пониманию словоформ в изоляции, в контексте предложения и в болеешироком контексте.

При этом в них изучается психолингвистический статус различныхпонятий, используемых в теоретической морфологии, в частности, морфологическойрегулярности, продуктивности, маркированности граммем, разных типов падежногосинкретизма.Исследования, включенные во второй раздел, демонстрируют, что морфологическирегулярные и нерегулярные словоформы обрабатываются в мозгу по-разному. При этомпонятиерегулярностисвязанонесчастотностьюилипродуктивностьюсловоизменительного класса, а с его т.н. дефолтностью. В этом разделе также показано,как применение разных методов анализа фМРТ-данных позволяет выявить разныеособенности языковой обработки.Эксперименты, собранные в третьем разделе, посвящены порождению и обработкепредикативного согласования.

Во-первых, в них исследуется явление аттракции присогласовании по роду и числу и делаются выводы о том, как на него влияет падежныйсинкретизм и маркированность граммем. В частности, показано, что нельзя выделитьодну иерархию маркированности, при порождении оказывается психолингвистическирелевантной репрезентационная маркированность, при понимании — иерархия,основанная на частотности. Другая серия экспериментов исследует роль синкретизмадляпорожденияиобработкиаттракционныхошибок,причемнетолькосистематический, но и случайный синкретизм оказывается значимым.Во-вторых, продемонстрировано, как на обработку согласования по роду влияет то,насколько типичным для существительного данного рода является окончаниеподлежащего.

Этот фактор также можно связать с понятием регулярности, хоть и внесколько ином понимании, чем во втором разделе. Наконец, исследование,представленное в четвертом разделе, показывает, как на обработку словоформ причтении влияет то, являются ли они данной или новой информацией, а также как этотфактор взаимодействует с синтаксической позицией этих словоформ. Для словоформ в40неканонической позиции медленнее обрабатывается информация о проблемах сдискурсным контекстом.В пятом разделе представлена разработанная для русского языка лексическая базаданных с веб-интерфейсом.