Диссертация (1137502), страница 18
Текст из файла (страница 18)
Однако такое решение не всегда кажется удовлетворительным,поскольку метафорические сдвиги, по-видимому, не ограничиваются переходами изфизической зоны в абстрактную: например, фрейм ‘острый/резкий звук’,подразумевающий физическую характеристику объекта, является скореерезультатом семантического переноса. Переходы из одного класса физическихсвойств в другой широко распространены в языках и часто связаны со сменой каналавосприятия (с тактильного на зрительный, со зрительного на аудиальный и т.д.). Онипредставляют собой серьезную проблему для теории метафоры (см. Levinson & Majid2014, Nudds 2015, Speed et al.
2019 и др.), однако в рамках данной работы у нас нетвозможности рассматривать этот сюжет более подробно. Наша точка зрения на этотсюжет изложена в работе Ryzhova et al. 2019.75Такое ограничение заметно сокращает область поиска новых фреймов. Однаковведение его не означает, что метафоры вообще исключаются из анкеты: если у слова,описывающего хотя бы один из фреймов прямых значений, есть и метафорическиеупотребления, то все они учитываются в опроснике. Для нас эта информация очень важна:все наши исследования конкретных полей (ср.
Кашкин 2013; Кюсева 2012; Майсак &Рахилина 2007; Павлова 2014 и др.) показывают, что метафоры мотивированы исходнымизначениями слов, и поэтому модели таких сдвигов воспроизводятся от языка к языку стольже регулярно, что и принципы лексикализации прямых значений.
С другой стороны,между прямыми и метафорическими значениями есть очень существенные различия:1) Набор фреймов прямых значений мы называем потенциально неограниченнымпотому,чтосемантическиеполяимеютпроницаемыеграницы:еслиисследователь не очертит себе область изучения самостоятельно, то вполневозможно, что постепенно с помощью челночного метода в список фреймовпопадут все физические значения, которые могут быть лексикализованы спомощью качественного прилагательного в естественном человеческом языке19.Мы предполагаем, что число таких фреймов может оказаться конечным, однакоохватить их все в рамках одного исследования крайне затруднительно.
Ситуацияс метафорами принципиально иная: если анализ новых языков при ограниченииобласти исследования очень быстро перестаёт приносить новые фреймы прямыхзначений (5 языков обычно уже достаточно), то новые метафоры, пустьединичные при наличии большого пласта повторяющихся моделей, но всё жепродолжают появляться и в двадцатом, и в двадцать пятом языке.2) Новые метафорические значения, появляющиеся практически в каждом новомдля исследователя языке, также добавляются в анкету.
Однако эти новые пунктыдля большинства языков остаются незаполненными по указанной выше причине:в исследование включаются только прилагательные, охватывающие фреймыпрямых (в нашем случае – физических) значений. Таким образом, строки прямыхзначений в анкете всегда заполняются, в то время как многие строки переносныхзначений оказываются заполнены лишь для одного-двух языков.В рамках ручного метода работы проблема большого количества «метафорическихлакун» решается просто. Так как фрейм – это ситуация, которая может реализовываться с19См. аналогичное рассуждение в статье François 2008.76помощью тех или иных словосочетаний, в самой анкете фреймы переносных значенийпредставляются описательно (ср., например, одно из метафорических значений в анкетедля поля ‘острый’: ‘суровый, строгий (о человеке)’) и иллюстрируются несколькимиблизкими примерами из русского языка, пусть и с использованием прилагательных, неотносящихся к данному полю (ср.: строгий человек, суровый взгляд и т.п.).
Для ручнойработы ввод слов из другой семантической зоны не так страшен: важно, чтобыисследователь просто понимал, какое значение подразумевается под данным конкретнымфреймом, чтобы материал нового языка можно было корректно отразить в заполненнойанкете.Для автоматического метода работы эта проблема, напротив, очень существенна.Разрабатываемый нами алгоритм определения структуры поля опирается на анализсловосочетаний вида «прилагательное + существительное», поэтому каждой строкеанкеты нужно обязательно поставить в соответствие признаковую лексему.
В рамкахэкспериментов, описанных в Главе 2, мы преодолевали это затруднение следующим путем:все строки анкеты были заполнены подходящими русскими прилагательными, независимоот того, к какому семантическому полю эти слова относятся, но для лексем из других зонв исследование были включены только контексты, затрагивающие поле ‘острый’, иникакие другие.Однако и этот метод не решает проблему до конца. Природа метафорическихзначений такова, что во многих случаях для одного и того же фрейма можно подобратьнесколько очень близких по смыслу прилагательных. Так, например, взгляд человека,обладающего ‘острым умом’ (т.е.
умного), можно описать словами умный илипроницательный, а вбесленеевскомдиалектекабардинского языкасочетаниеприлагательного ‘острый’ с существительным ‘человек’ даёт значение ‘активный,подвижный, энергичный, деятельный’, и выбрать в качестве представителя фрейма одиниз этих русских эпитетов крайне затруднительно20. Всё это в очередной разсвидетельствует, что единственного правильного варианта анкеты, как и единственноверного списка прилагательных, которые должны быть включены в исследование, несуществует.В большинстве случаев такой широкий набор возможностей возникает в зоне качеств человека, а также вобласти интенсификаторов и оценочных прилагательных.
Вследствие антропоцентричности языка средствдля описания человека всегда очень много, а значения оценки и степени связаны с экспрессивной функцией,что также требует разнообразия способов их выражения, ср. Фрей 2006, а также нашу работу об оценочнойлексике Рыжова 2016.20773. Формализация задачиАнкета, созданная вручную и использовавшаяся при проведении экспериментов изГлавы 2 (она же представлена в Приложении 1), включает 15 прилагательных: острый,резкий, крутой, колючий, четкий, быстрый, яркий, умный, проницательный, сильный,непоседливый, хороший, высокий, грубый, газированный. Очевидно, что многие словапопали сюда из-за «метафорических лакун» и непосредственно с семантическим полем‘острый’ не связаны (ср.
непоседливый, газированный, сильный, высокий, яркий…).Поэтому в экспериментах по определению круга слов, относящихся к данному полю, мыбудем использовать в качестве золотого стандарта (набора прилагательных, который мыусловно считаем оптимальным) модифицированный вариант этого списка.Если считать, что лексема острый во всех методах используется в качестве стартовой(«сида»), то обязательными, помимо нее, мы будем считать слова резкий, крутой, колючийи четкий / отчетливый, поскольку они покрывают фреймы физических значений, которыемогут относиться к полю ‘острый’ (и не обслуживаются русским прилагательным острый),и, по-видимому, не имеют ядра, выходящего за пределы этой зоны, т.е.
все основныеконтексты их употребления могут в том или ином языке покрываться словом ‘острый’.Далее, мы будем считать допустимыми прилагательные, деривационно связанные сословом острый и близкими к нему семантически глагольными лексемами точить,проникать, пронзать/пронизывать, т.е. наличие в итоговом списке лексем заточенный,остроконечный, проницательный, остроумный и проч. мы не будем рассматривать какошибку системы.
Но и необходимыми эти слова мы считать не будем, поскольку, согласнометодологии MLexT, основной интерес для исследователя представляют прежде всегонепроизводные лексемы или лексемы, производность которых уже совсем не ощущаетсяносителями. Тот же статус, что и словообразовательным дериватам, мы приписываемслову пряный: оно обслуживает фрейм, который может относиться к полю ‘острый’ и неимеет при этом внешнего ядра (т.е. других значений, которые не могли бы описыватьсясловами из поля ‘острый’), но и обязательным мы его не считаем, потому что этот жефрейм в русском языке свободно покрывается доминантным словом острый.Прилагательные, которые относятся только к фреймам метафорических значений и имеютсемантическое ядро за пределами этой зоны (такие как высокий, тонкий, яркий и др.),будут считаться ошибками в работе алгоритма.784.
Методы (полу)автоматического составления списка прилагательныхВ этом разделе мы рассмотрим последовательно четыре метода составления спискарелевантных прилагательных и выделим их достоинства и недостатки:1) метод анализа синонимов (на материале одного языка);2) метод ближайших соседей в пространстве векторов сочетаемости (на материалеодного языка);3) метод, опирающийся на онтологию RuWordNet (полуавтоматический);4) метод обратных переводов (полуавтоматический, с привлечением словарей трехязыков).4.1. Метод анализа синонимовНаиболее очевидный метод решения задачи отбора прилагательных, относящихся кодному и тому же полю, – обращение к словарям синонимов.В Новом объяснительном словаре синонимов под редакцией Ю.Д. Апресяна(Апресян 2004), являющемся, на данный момент, наиболее авторитетным источникомтакого рода информации, для многих качественных прилагательных, в том числе и словаострый, отдельных статей нет.
В словаре под редакцией З. Е. Александровой(Александрова 2001) есть нужный нам раздел, и в нём приведены следующие синонимыинтересующей нас лексемы:ЗаостренныйНаточенныйВострый (прост.)ОстроверхийПряныйПроницательныйОстроумныйМучительныйАктуальныйНапряженныйРЕЗКИЙТаблица 10. Синонимы прилагательного острый по словарю З.Е. Александровой (2001)В Таблице 10 малыми прописными буквами написано слово, которое входит вустановленный нами золотой стандарт, курсивом выделены необязательные, нодопустимые лексемы, а полужиром набраны прилагательные, которые мы бы хотелиисключитьизрезультирующегосписка.Такимобразом,словарьсинонимовЗ.Е.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
