Автореферат (Распознавание слов на ранних этапах процесса чтения экспериментальное исследование на материале русского языка), страница 4

Финкбайнера иМ. Колтхарта [Finkbeiner, Coltheart, 2009]).В Третьей главе «Взаимодействие орфографической и морфологическойобработки» проанализирована литература и описано исследование, посвященноетому, каким образом на обработку графического облика слова и поиск его вментальном лексиконе влияют орфографические соседи различных типов,являющиеся разными грамматическими формами и находящиеся в определенномдиапазоне частотности. Также мы исследовали, каким образом в ментальномлексиконе хранятся морфологически сложные формы (целиком или жепосредством содержащихся в них морфем) и каким образом морфологическийанализ взаимодействует с орфографическим.Для этой цели были проведены два эксперимента методом лексическогорешения с праймингом.

Методика лексического решения с праймингомзаключается в следующем. Испытуемый должен как можно быстрее определить,является ли предъявленная ему на экране компьютера цепочка букв реальнымсловом или нет. При этом перед стимульной последовательностью на небольшойпромежуток времени показывается другая последовательность (прайм). Например,если прайм совпадает с целевым словом, последнее распознается значимо быстрее,чем в контрольном условии (где стимул и прайм никак не связаны).

Это называетсяэффектом прайминга. Он связан с тем, что ключевое слово уже было активированов ментальном лексиконе, и его повторная активация занимает меньше времени.В качестве стимулов в первом эксперименте выступали пары словоформсоседей с заменой одной буквы (танцем-тандем). Мы подбирали стимулы с учетомследующих условий: позиция перестановки (середина или конец), форма прайма(косвенные или начальные формы существительных), соотношение частотностипрайма и целевого слова (прайм более или менее частотный, чем целевое слово), атакже условие предъявления (условие соседства или контрольное).

Во втором15эксперименте мы использовали пары слов-соседей с перестановкой (баня-баян).Условия во втором эксперименте были те же, что и в первом. Единственноеотличие заключалось в том, что фактор «позиция» обладал следующими уровнями:перестановка либо затрагивала стык морфемных границ (баян-баня), либо нет(шарм-шрам). Для сбора данных мы использовали специализированноепрограммное обеспечение PsyScope.Статистический анализ с использованием дисперсионного анализа сповторениями показал, что орфографическое сходство не оказывает влияния навремя реакции, если в качестве прайма использовать косвенные формысуществительных.

Это свидетельствует в пользу того, что косвенные формыподвергаются морфологической декомпозиции, а морфологический анализ (покрайней мере в отношении словоизменения существительных) предшествует илипроисходит одновременно с анализом буквенного состава слова. В отношениипраймов, являющихся начальными формами, мы выявили значимые эффекты,связанные с орфографической близостью (см. ниже).Все это в целом, а также тот факт, что начальные формы визуально никак неотличаются в тексте от косвенных, заставляет нас думать, что полученныерезультаты легче всего объяснить в рамках моделей, сочетающих хранение целыхформ и декомпозицию: все формы подвергаются декомпозиции, однако некоторыетакже хранятся целиком (в нашем случае наличие такой репрезентации оказываетсяключевым для прайминг-эффекта).

К таким моделям можно отнести, например,модель Х. Баайена и соавторов (например, [Baayen, Dijkstra, Schreuder, 1997]) ипоздние версии двусистемного подхода (например, подход, предложенныйС. Пинкером [Pinker, 1999]). Для последнего цельное хранение морфологическирегулярных форм допускается скорее в виде исключения. В рамках дальнейшихисследований, вероятно, уже с использованием других методов и материалов,необходимо будет ответить на вопрос, с чем связан выявленный нами особыйстатус начальной формы: с тем, что она, как правило, частотнее всех прочих форм впарадигме, или с другими ее характеристиками?Эксперимент с соседями с заменой показал, что эффект прайминга более ярковыражен в условиях, где заменяется последняя буква, а не буква в середине.

Иначеговоря, праймы с заменой в конце воспринимались как более похожие на целевыеслова, за счет чего прайминг-эффект был больше. Это новый, ранее не описанныйрезультат, который нельзя легко объяснить в рамках современных моделейвизуального распознавания слов, таких как модели К. Дэвиса, Дж. Грейнджера иК. Уитни [Davis, 2010; Grainger, Dufau, Ziegler, 2016; Whitney, Marton, 2013].

Всвязи с этим мы предполагаем в будущем провести дополнительное исследование,16в котором будет поставлена цель реплицировать полученный эффект сиспользованием других материалов.Наконец, последний результат связан с соотношением частотностей прайма ицелевого слова. Мы выяснили, что при наличии менее частотного слова-соседа сзаменой орфографическая обработка ускоряется, слово-сосед с перестановкой двухбукв не замедляет графический анализ слова даже при большей частотности.Результаты наших экспериментов идут вразрез с предшествующимиэкспериментами, описанными в работах С. Эндрьюс [Andrews, 1996] иДж.

Дунабейтии, М. Переа и М. Каррейраса [Duñabeitia, Perea, Carreiras, 2009], итребуют дополнительных исследований.В Четвертой главе «Лексическая база данных для подборапсихолингвистических стимулов на русском языке» проанализированалитература и описана разработанная в рамках диссертационного исследования базаданных StimulStat, а также веб-интерфейс для нее. База данных позволяет отбиратьслова по разным психолингвистическим параметрам. Она доступна по адресуstimul.cognitivestuides.ru. StimulStat включает более 50000 лексем и более 1,7миллионов образованных от них форм. База содержит параметры, связанные счастотностью словоформ и лемм, буквенным составом (длина в слогах и символах,первая и последняя буква, обратная запись, позиция однозначной идентификации идр.), просодическими особенностями (место ударения, слоговая структура, наличиесдвига ударения в парадигме и др.), полисемией и омонимией, а также различнымиграмматическими характеристиками.

Кроме того, в базе представлена информация,связанная с орфографическими соседями разных типов (близкими по написаниюсловами).Разработка базы данных и веб-интерфейса к ней осуществлялась при помощискриптов на языке программирования Python, веб-фреймворка Django и СУБДPostgreSQL. В качестве источников было использовано восемь словарей и базданных, которые дают представление о более чем 50000 самых частотных словахрусского языка, их грамматических, фонетических, семантических и другихрелевантных для психолингвистических исследований характеристиках.Большинство из этих источников ранее не были консолидированы, чтосущественно затрудняло поиск слов по различным параметрам.

Целый рядпараметров (например, количество соседей разных типов) не были представлены нив одном словаре, и мы их рассчитали сами.После создания базы мы посчитали частотные характеристики соседств, атакже некоторых других параметров, и на их основе провели кросслингвистическое сравнение. Был получен целый ряд интересных результатов. Вчастности, мы установили, что, если сделать поправку на частотность, средняя17длина слова в русском языке практически не отличается от средней длины ванглийском (хотя в целом в словаре на русском языке содержится большееколичество длинных слов, в текстах чаще встречаются короткие слова).

Во-вторых,в русском языке при увеличении словаря увеличивается количество соседей разныхтипов, а в английском языке тенденция противоположная. Мы предполагаем, чтоэта разница вызвана тем, что соседи в английском языке отличаются друг от другакорневыми буквами, а в русском языке соседи с заменой образуются в большейстепени за счет словообразовательных (например, приставки по- и до-) исловоизменительных (например, окончания существительных -е, -ы, -а и -у)аффиксов. Производные и неначальные формы в целом встречаются в текстах реже,поэтому при увеличении опорного частотного списка увеличивается и количествососедей.В Заключении диссертационного исследования сформулированы егоосновные результаты.В работе рассмотрен ряд нерешенных вопросов в области визуальногораспознавания слов на ранних этапах процесса чтения. Проведена серияэкспериментов на материале русского языка, который ранее не привлекался дляподобного рода исследований.

Полученные данные позволяют усовершенствоватьсовременные модели чтения, предоставляя новые сведения о функции длины припарафовеальной обработке слов во время чтения, об анализе буквенного составаслова, о влиянии орфографических соседей на доступ к слову в ментальномлексиконе, о временнóм соотношении процессов орфографического иморфологического анализа.Основные положения диссертации отражены в следующих публикациях:1. Алексеева, С. В.

Механизмы распознавания букв в слове (экспериментальноеисследование на материале русского языка) / С. В. Алексеева // Проблемыязыка: Сборник научных статей по материалам Второй конференции-школы«Проблемы языка: взгляд молодых ученых». — М.: Институт языкознанияРАН, 2013. — С. 4–14. (0,4 п. л.)2. Алексеева, С. В. Как распознаются печатные словоформы на ранних этапахпроцесса чтения: параллельное или последовательное сканирование?(Экспериментальное исследование на материале русского языка) / С.

В.Алексеева // Шестая международная конференция по когнитивной науке:Тезисы докладов. Калининград, 23–27 июня 2014 г. — Калининград: б. и.,2014. — С. 119–120. (0,15 п. л.)3. Алексеева, С. В. StimulStat: база данных, охватывающая различныехарактеристики слов русского языка, важные для лингвистических и184.5.6.7.8.9.психологических исследований [Электронный ресурс] / С.