Диссертация (1148577), страница 12
Текст из файла (страница 12)
к миру его мыслей. Междудвумя мирами существует определенная граница, которая не допускаетсуммирования коэффициента активации между единицами, относящимися кразным мирам.15Подробно ситуация референциальной неоднозначности будет рассмотрена в Главе 3.66Общая схема предлагаемой А. А. Кибриком модели представлена наРис. 10.Рисунок 10Модель референциального выбора в дискурсе (по [62, с.
33])Таким образом, процесс референциального выбора осуществляется внесколько этапов (отмечены жирными стрелками на Рис. 10): сначала подвоздействиемреферентов,факторовзатемактивацииприменяютсяопределяетсявсевозможныекоэффициентфильтры,иактивацииужезатемосуществляется выбор подходящего референциального средства.Рассмотрим процесс вычисления коэффициента активации более подробно.Для того чтобы модель адекватно отражала процесс референциального выбора вестественном дискурсе, особое внимание было уделено определению значимыхфакторов активации. На основании многочисленной литературы был составленсписокфакторов,которыепотенциальномоглиповлиятьнавыборреференциального средства.
Далее, значимость этих факторов была проверена наматериале нескольких текстов (в том числе на фрагменте рассказа Б. Житкова«Над водой», упомянутого в примерах выше). Релевантными были признанытолько те факторы, которые продемонстрировали разное частотное распределениемежду полными именными группами и местоимениями. Всего было выделено 11факторов, из которых наиболее сильными являются следующие шесть:671. Риторическое расстояние до ближайшего антецедента – наиболеесильный фактор, вычисляется на основании теории риторической структуры(rhetorical structure theory) [63, 64], которая организована иерархически, поэтомулинейно соседние единицы могут оказаться риторически не связанными, и,наоборот, линейно удаленные друг от друга единицы могут быть риторическитесно связанными;2. Линейное расстояние до ближайшего антецедента – измеряется вэлементарных дискурсивных единицах и действует как «штрафующий» фактор –понижает активацию в тех случаях, когда в риторической структуре элементынаходятся близко, а в линейной – далеко;3.
Расстояние в абзацах до ближайшего антецедента – измеряется подсчетомграниц абзацев до антецедента и действует как «штрафующий» фактор, так какграница абзаца снижает активацию референта [65];4.Синтаксическаярольантецедента–выделяютсяследующиесинтаксические роли (в порядке уменьшения активации): подлежащее главнойклаузы / любое другое активное подлежащее / пассивное подлежащее / прямоедополнение / другие члены предложения;5. Одушевленность – выделяется три градации этого фактора: человек /животное / неодушевленный предмет; при этом, если референт являетсячеловеком, то это может повысить коэффициент активации при сравнительнобольшом расстоянии между референциальным средством и антецедентом;6. Статус протагониста – определяется центральность референта длятекущего дискурса [66], действует как фактор, повышающий коэффициентактивациив случаях, когда референт упоминается в серии(серия–последовательность единиц дискурса, в которых упоминается данный референт,идущая после как минимум трех единиц, в которых референт не упоминался).Факторы 1–4 связаны с предшествующим дискурсивным контекстом,факторы 5–6 – с внутренними свойствами референта.
После того как былсоставлен список значимых факторов, им присваивались числовые показатели68активации в диапазоне от 0 до 1. Важно заметить, что логическая структурафакторов и их вклад в активацию существенно различаются: некоторые факторы(напр., риторическое расстояние, синтаксическая и семантическая структура)являютсянепосредственнымиисточникамиактивации,другие(напр.,одушевленность или протагонизм) могут лишь повышать активацию, наконец,третья категория – «штрафующие» факторы, понижающие активацию. Всечисловые показатели активации подбирались вручную, путем проверки наматериале корпуса (полный список представлен в [67, с. 411]).
Общийкоэффициент активации референта высчитывается путем простого суммированиячисловых показателей релевантных факторов16. Далее, в зависимости отсуммарного коэффициента активации выбирается одна из четырех стратегийреференциального выбора:I. Если коэффициент активации меньше или равен 0,3, то только полнаяименная группа может быть выбрана в качестве референциального средства;II. Если коэффициент активации находится в промежутке между 0,4 и 0,6,то использование полной именной группы наиболее вероятно, хотя употреблениеместоимения или нуля тоже допустимы;III.
Если коэффициент активации находится в промежутке между 0,7 и 0,9,то в равной степени допустимо употребление полных и редуцированныхреференциальных средств;IV. Если коэффициент активации равен 1, то только редуцированноереференциальное средство может быть выбрано.Аналогичный анализ был проведен на материале английского языка [68], врезультате чего выяснилось, что, несмотря на небольшие различия в наборерелевантных факторов и их числовых показателей активации, наиболее мощныефакторы совпадают для русского и английского языков.16Если суммарное значение оказывается больше 1 или меньше 0, то коэффициент активации округляетсядо 1 и 0 соответственно.69Таким образом, в рамках когнитивного количественного подхода быларазработана полноценная объяснительная модель, описывающая весь процессреференциального выбора – от определения уровня активации референта довыбора конкретного референциального средства.
Очевидное преимуществомодели А. А. Кибрика заключается в том, что она четко определяет полныйсписок факторов активации, а также учитывает их взаимодействие. Кроме того,поскольку в рамках модели происходит учет активации референтов в рабочейпамяти говорящего в конкретный момент дискурса, получаемые данныепозволяют ответить на множество вопросов, связанных с природой последней(напр., каков объем рабочей памяти, что влияет на процесс забывания, какиекогнитивные механизмы обеспечивают рабочую память)17. Однако у модели естьи определенные недостатки.
Во-первых, значимость факторов определяетсяиндивидуально, хотя на референциальный выбор они влияют в совокупности. Вовторых, числовые показатели активации для каждого фактора были подобранывручную, а не автоматически. В-третьих, общий коэффициент активациивычисляется путем простогосуммирования показателей, т.е. без учетанелинейных эффектов. В тоже время, нейронная активность мозга организовананелинейно, поэтому процессы, регулируемые простыми линейными механизмами(вроде сложения показателей активации) представляются маловероятными скогнитивной точки зрения (см.
обзор в [69]). Наконец, в-четвертых, значениякоэффициента активации часто выходят за пределы интервала от 0 до 1, чтоприводит к необходимости их корректировать.Сцельюучестьвсевышеперечисленныенедостаткикогнитивнойколичественной модели А. Грюнинг и А. А.
Кибрик предприняли попыткуприменения нейросетевого подхода к моделированию референциального выбора.Оптимальная модель должна уметь автоматически определять все релевантныефакторы, автоматически присваивать им «веса» и отражать их взаимодействие.Для того чтобы оценить адекватность нейросетевого подхода применительно к17Подробнее о вопросах, связанных с устройством рабочей памяти, см. в [68, 62].70поставленной задаче, было проведено пилотное исследование с построениемнейроннойсетираспространенияспрямойсвязьюиобучениемметодомобратного[70, 71].
Результаты показали, что нейросети являютсяэффективным методом моделирования референциального выбора. Построеннаяна основе нейробиологической аналогии модель не требует предварительныхгипотез о структуре данных, автоматически приписывает числовые значениявходным факторам, способна к самообучению на основе имеющихся данных.Количество релевантных факторов в результате моделирования было уменьшенона треть. В отличие от описанного выше количественного арифметическогоподхода, в котором числовые показатели факторов задавались вручную, внейросетевомподходереференциальныйвыборрассматриваетсякаквероятностный процесс. Однако, по утверждению самих авторов, предложеннаяверсия нейросетевой модели пока не обладает достаточной предсказательнойсилой (не может описать 100% данных): малое количество используемых данныхне позволяет осуществить статистическое моделирование.
Кроме того, в данномподходе использовалось бинарное разделение референциальных средств наполные именные группы и местоимения. В действительности же наборвозможностей референциального выбора гораздо шире. Даже с учетомиспользования только разделения на полные и редуцированные референциальныевыражения существуют, как минимум, четыре варианта выбора (см. выше). Еслиже учитывать всю палитру референциальных выражений, имеющихся в каждомконкретном языке (см.
Шкалу маркеров доступности М. Ариэль [48]), то картинаполучится значительно многообразней. Все это требует дальнейшей проработки имоделирования с использованием больших массивов данных с последующимпостроением статистической модели и ее когнитивным обоснованием.712.5. Выводы к Главе 2Целью данной главы было продемонстрировать разнообразие теоретическихмоделей анафоры. Мы рассмотрели несколько наиболее известных и в то жевремя наиболее различающихся как подходом, так и поставленными задачамитеорий. Так, теория центрирования рассматривает анафорические отношениякак одно из средств обеспечения связности дискурса. Соседние фрагментыдискурса, в которых упоминаются одни и те же единицы (референты), считаютсяболее связанными, чем фрагменты, в которых упоминаются разные единицы.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
