Лингвостатистический анализ лексической дихотомии «язык-речь» предметной области

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Создание новых информационно-технологических методов анализа соотношения языка и речи относится к числу наиболее востребованных, но наименее разработанных проблем современной теоретической и прикладной лингвистики, что определяет актуальность настоящего исследования, целью которого является разработка методологии автоматизированного лингвостатистического анализа лексического слоя ограниченной предметной области в контексте дихотомии «язык-речь» и реализация разработанных методологических принципов на материале русскоязычной предметной области «Исследование интегративной физиологии спортсменов» (ПО ИИФС). Исследование проводилось на материале русскоязычного корпуса из 56 текстов ПО ИИФС общим объемом 300 000 словоупотреблений, опубликованных в научных журналах «Человек. Спорт. Медицина» (ранее «Вестник ЮУрГУ. Серия «Образование, здравоохранение, физическая культура»), «Теория и практика физической культуры» и отдельных статей из сети Интернет за 2013-2020 гг. Основным методологическим принципом исследования является онтологический анализ корпусных данных с использованием лингвостатистических методов и методов лингвистического моделирования. Язык и речь предметной области моделируются соответствующими лексиконом и корпусом текстов, а специфика лексической дихотомии «язык-речь» определяется вычислением и сравнением значений лингвостатистических параметров вербализации концептуальной (онтологической) структуры предметной области в соответствующих лексиконе и корпусе. В качестве вычислительных параметров дихотомии предлагаются коэффициенты лексического разнообразия, лексической структурной сложности, лексического концептуального синкретизма, корреляции между структурной сложностью и концептуальным синкретизмом лексических единиц и сопряжения синкретично вербализованных концептов. Основными результатами исследования являются предложенная универсальная методология анализа лексической дихотомии «язык-речь», которая может быть использована в приложении к различным предметным областям и национальным языкам, и ориентированные на ПО ИИФС ресурсы: независимая от конкретного языка онтология предметной области, русскоязычные онто-лексикон, концептуально аннотированный корпус, значения лингвостатистических параметров лексической дихотомии «язык-речь» указанной предметной области и инструментарий, автоматизирующий определенные этапы исследования.

Об авторах

Светлана Олеговна Шереметьева

Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет)

Автор, ответственный за переписку.
Email: sheremetevaso@susu.ru
ORCID iD: 0000-0003-1245-4213

доктор филологических наук, профессор, директор научно-образовательного центра «Лингво-инновационные технологии» ЮУрГУ. Имеет большой опыт преподавательской и научно-исследовательской работы в ЮУрГУ и за рубежом в качестве ведущего исследователя по вычислительной лингвистике в университете Нью-Мексико (США) и лектора по вычислительной лингвистике и машинному переводу в Уппсалском университете (Швеция), а также Копенгагенской высшей школе экономики (Дания). Является регулярным участником, рецензентом и членом программных комитетов многих международных конференций по вычислительной лингвистике. Ее исследовательские интересы охватывают широкий круг проблем автоматической обработки текста.

Челябинск, Россия

Ольга Ивановна Бабина

Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет)

Email: babinaoi@susu.ru
ORCID iD: 0000-0002-1733-6075

кандидат филологических наук, заведующий кафедрой лингвистики и перевода, заместитель директора научно-образовательного центра «Лингво-инновационные технологии» института лингвистики и международных коммуникаций Южно-Уральского государственного университета. Исследовательские интересы включают корпусную лингвистику, компьютерную лингвистику, автоматическую обработку текстов, применение методов машинного обучения для извлечения информации и интеллектуального анализа текстов

Челябинск, Россия

Список литературы

  1. Варфоломеев А.П. Психосемантика слова и лингвостатистика текста: метод. рекомендации к спецкурсу. Калининград: Калининградский университет, 2000. [Varfolomeev, Anatoly P. 2000. Psihosemantika slova i lingvostatistika teksta (Psychosemantics of the Word and Linguostatistics of the Text): Guidelines. Kaliningrad: Kaliningrad university Publ. (In Russ.)].
  2. Добров А.В., Доброва А.В., Сомс Н.Л., Чугунов Н.Л. Семантический анализ новостных сообщений по теме «Электронные услуги»: опыт применения методов онтологической семантики // Государство и граждане в электронной среде: теория и технологии исследований. Труды XVIII объединенной конференции «Интернет и современное общество» IMS-2015. Санкт-Петербург: ИТМО, 2015. С. 120-125. [Dobrov, Aleksej V., Anastasija V. Dobrova, Nikolai L. Soms & Andrej V. Chugunov. 2015. Semanticheskii analiz novostnykh soobcshhenii po teme «Elektronnye uslugi»: opyt primeneniya metodov ontologicheskoi semantiki (Semantic analysis of news items on ‘electronic services’ subject domain: Experience of applying methods of ontological semantics). In Gosudarstvo i grazhdane v ehlektronnoi srede: teoriya i tekhnologii issledovanii. Trudy XVIII ob’edinennoi konferentsii «Internet i sovremennoe obshchestvO» IMS-2015. 120-125. Saint-Petersburg: ITMO Publ. (In Russ.)].
  3. Мельчук И.А. Опыт теории лингвистических моделей Смысл ó Текст: Семантика, синтаксис. 2-е изд. М.: Школа «Языки русской культуры», 1999. [Mel'chuk, Igor A. 1999. On the Theory of Linguistic Models “Meaning ⇔ Text”. 2nd ed. Moscow: Shkola «Yazyki russkoi kul'tury». (In Russ.)].
  4. Осипова Л.И. К вопросу о дихотомии «язык-речь» // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. 2012. №11. С. 199­-202. [Osipova, Lyudmila I. 2012. K voprosu o dikhotomii “yazyk-rech’” (On the issue of the dichotomy “Langue-Parole”). Aktual'nye Problemy Gumanitarnykh i Estestvennykh Nauk 11. 199­-202. (In Russ.)].
  5. Пименова М.В. Лексико-семантический синкретизм как проявление формально-содержательной языковой асимметрии // Вопросы языкознания. 2011. № 3. С. 19-48. [Pimenova, Marina V. 2011. Leksiko-semanticheskii sinkretizm kak proyavlenie formal'no-soderzhatel'noi yazykovoi asimmetrii (Lexical and semantic syncretism as a manifestation of form- and content-related language asymmetry) // Voprosy yazykoznaniya 11. 19-48. (In Russ.)].
  6. Сысоева А.А. Явление семантического синкретизма (на примере обозначений восприятия в немецком языке в диахронии) // Вестник Московского государственного лингвистического университета. Гуманитарные науки. 2019. T. 817. № 1. С. 317-327. [Sysoeva, Alesia A. 2019. Yavlenie semanticheskogo sinkretizma (na primere oboznachenii vospriyatiya v nemeckom yazyke v diahronii) (Semantic syncretism (on the example of German lexical units denoting perception in diachrony)). Vestnik Moskovskogo gosudarstvennogo lingvisticheskogo universiteta. Gumanitarnye nauki 1 (817). 317-327. (In Russ.)].
  7. Хохлова М.В. Атрибутивные коллокации в золотом стандарте сочетаемости русского языка и их представление в словарях и корпусах текстов // Вопросы лексикографии. 2021. № 21. C. 33-68. [Khokhlova, Maria V. 2021. Attributive collocations in the gold standard of Russian collocability and their representation in dictionaries and corpora. Voprosy Leksikografii 21. 33-68. (In Russ.)].
  8. Чуфарова Е.Н. Юридический язык в дихотомии «язык-речь» // Юридические исследования. 2018. №2. С. 1­-7. [Chufarova, Ekaterina N. 2018. Yuridicheskii yazyk v dikhotomii “yazyk-rech” (Legal language in the ‘language-speech’ dichotomy). Yuridicheskie issledovaniya 2. 1-7. (In Russ.)].
  9. Шнякина Н.Ю. О вербализации событийных концептов // Историческая и социально-образовательная мысль. 2015. Т.7. № 5. Ч. 2. С. 283-288. [Shnjakina, Natal’ja Ju. 2015. O verbalizacii sobytiinyh konceptov (On event concept verbalization). Istoricheskya i social'no-obrazovatel'naya mysl' 7 (5-2). 283-288. (In Russ.)]. https://doi.org/10.17748/2075-9908-2015-7-5/2-283-288
  10. Щерба Л.В. Языковая система и речевая деятельность. М.: Едиториал УРСС, 2004. [Scherba, Lev V. 2004. Yazykovaya sistema i rechevaya deyatel’nost’ (Language system and speech activity). Moscow: Editorial URSS. (In Russ.)].
  11. Alatrish, Emhimed S., Dušan Tošić & Nikola Milenkov. 2014. Building ontologies for different natural languages. Computer Science and Information Systems 11 (2). 623-644. https://doi.org/10.2298/CSIS130429023A
  12. Apresjan, Valentina & Nikolai Mikulin. 2016. Dictionary as an instrument of linguistic research, In Tinatin Margalitadze & George Meladze (eds.), Proceedings of the XVII EURALEX international congress: Lexicography and linguistic diversity, 224-231. Tbilisi: Ivane Javakhishvili Tbilisi State University.
  13. Arp, Robert, Barry Smith & Andrew D. Spear. 2010. Building Ontologies with Basic Formal Ontology. Cambridge, MA: MIT Press.
  14. Carvalho, Victorio A., Joo Paulo A. Almeida, Claudenir M. Fonseca & Giancarlo Guizzardi. 2017. Multi-level ontology-based conceptual modeling. Data & Knowledge Engineering 109 (C). 3-24.
  15. Ceausu, Valentina & Sylvie Després. 2007. Learning term to concept mapping through verbs: A case study. Proceedings of the Semantic Authoring, Annotation and Knowledge Markup Workshop (SAAKM2007) located at the 4th International Conference on Knowledge Capture (KCap 2007), October 28-31, 2007. CEUR Workshop Proceedings 289. Whistler, British Columbia, Canada: CEUR-WS.org.
  16. Chaves, Marcirio S. & Cassia Trojahn. 2010. Towards a Multilingual Ontology for Ontology-Driven Content Mining in Social Web Sites. https://www.researchgate.net/publication/266526035 (accessed 05 December 2022).
  17. Cucerzan, Silviu. 2007. Large-scale named entity disambiguation based on Wikipedia data. Proceedings of the 2007 joint conference on empirical methods in natural language processing and computational natural language learning (EMNLP-CoNLL), Prague, Czech Republic. 708-716. Association for Computational Linguistics.
  18. Elworthy, David. 1995. Tagset design and inflected languages. In Steven P. Abney & Erhard W. Hinrichs (eds.), Proceedings of the European chapter of the association for computational linguistics SIGDAT workshop from texts to tags: Issues in multilingual language analysis, 1-10. Dublin: Association for Computational Linguistics.
  19. Embley, David W., Stephen W. Liddle, Deryle W. Lonsdale & Yuri Tijerino. 2011. Multilingual ontologies for cross-language information extraction and semantic search. In Manfred A. Jeusfeld, Lois Delcambre & Tok Wang Ling (eds.), ER'11: Proceedings of the 30th international conference on conceptual modeling, 147­-160. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag.
  20. Erjavec, Tomaž. 2010. Multext-East version 4: Multilingual morphosyntactic specifications, lexicons and corpora. In Nicoletta Calzolari, Khalid Choukri, Bente Maegaard, Joseph Mariani, Jan Odijk, Stelios Piperidis, Mike Rosner & Daniel Tapias (eds.), Proceedings of the seventh conference on international language resources and evaluation (LREC’10), 2544-2547. Valetta, Malta: European Language Resources Association.
  21. Espinoza, Mauricio, Asunción Gómez-Pérez & Eduardo Mena. 2008. Enriching an Ontology with Multilingual Information. The Semantic Web: Research and Applications. ESWC Lecture Notes in Computer Science 5021. 333-347. Berlin, Heidelberg: Springer.
  22. Feldman, Anna, Jirka Hana & Chris Brew. 2006. A cross-language approach to rapid creation of new morpho-syntactically annotated resources. In Proceedings of the fifth international conference on language resources and evaluation (LREC 2006). 549-554. Genoa, Italy: European Language Resources Association.
  23. Galperin, Rina, Shachar Schnapp & Michael Elhadad. 2022. Cross-Lingual UMLS Named Entity Linking using UMLS Dictionary Fine-Tuning. Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2022. 3380-3390. Dublin, Ireland: Association for Computational Linguistics.
  24. Gauch Jr, Hugh G. 2015. Scientific Method in Practice. New York: Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511815034.
  25. Gnasa, Melanie & Jens Woch. 2002. Architecture of a knowledge based interactive Information Retrieval System. Proceedings of KONVENS 2002. https://konvens.org/proceedings/2002/pdf/12P-gnasa.pdf (accessed 28 November 2022).
  26. Hsieh, Hsiu-Fang & Sarah E. Shannon. 2005. Three approaches to qualitative content analysis. Qualitative Health Research 15 (9). 1277-1288. https://doi.org/10.1177/1049732305276687
  27. Jaccard, Paul. 1901. Étude comparative de la distribuition florale dans une portion des Alpes et des Jura. Bulletin de la Société Vaudoise des Sciences Naturelles 37. 547-579. https://doi.org/10.5169/seals-266450.
  28. Mannes, Aaron & Jennifer Golbeck. 2005. Building a Terrorism Ontology. In Proceedings of the ISWC workshop on ontology patterns for the semantic Web 36. https://www.semanticscholar.org/paper/Building-a-Terrorism-Ontology-Mannes-Golbeck/9bcb90e48677e39da7b84939e8c8da2b2a63cde7 (accessed 28 November 2022).
  29. Miller, George A., Richard Beckwith, Christiane Fellbaum, Derek Gross & Katherine J. Miller. 1990. Introduction to WordNet: An on-line lexical database. International Journal of Lexicography 3 (4). 235-244.
  30. Montiel-Ponsoda, Elena, Guadelupe Aguado de Cea, Asunción Gómez-Pérez &Wim Peters. 2008. Modelling multilinguality in ontologies. In Proceedings of COLING 2008, Companion volume - Posters. 67-70. Manchester, UK: Coling 2008 Organizing Committee.
  31. Niles, Ian & Adam Pease. 2003. Linking lexicons and ontologies: Mapping WordNet to the suggested upper merged ontology. In Proceedings of the IEEE International Conference on Information and Knowledge Engineering. 412-416.
  32. Nirenburg, Sergei & Viktor Raskin. 2004. Ontological Semantics. Cambridge, MA: MIT Press.
  33. Nivre, Joakim, Igor M. Boguslavsky & Leonid L. Iomdin. 2008. Parsing the SynTagRus treebank of Russian. In Proceedings of the 22nd international conference on computational linguistics (Coling 2008). 641-648. Manchester, UK: Coling 2008 Organizing Committee.
  34. Orosz, György, Attila Novák & Gábor Prószéky. 2014. Lessons learned from tagging clinical Hungarian. International Journal of Computational Linguistics and Applications 5 (1). 129-145.
  35. Petrov, Slav, Dipanjan Das & Ryan McDonald. 2012. A universal part-of-speech tagset. In Proceedings of the conference on language resources and evaluation (LREC 2012). 2089-2096. Istanbul, Turkey: European Language Resources Association.
  36. Roberts, Angus, Robert Gaizauskas, Mark Hepple, George Demetriou, Yikun Guo, Ian Roberts & Andrea Setzer. 2009. Building a semantically annotated corpus of clinical texts. Journal of Biomedical Informatics 42 (5). 950-966.
  37. Saussure, Ferdinand de. 1967. Cours de Linguistique Générale. Paris: Payot.
  38. Sheremetyeva, Svetlana. 2012. Automatic extraction of linguistic resources in multiple languages. Proceedings of NLPCS 2012, 9th International Workshop on Natural Language Processing and Cognitive Science in conjunction with ICEIS 2012, Wroclaw, Poland, 44-52.
  39. Sheremetyeva, Svetlana. 2018. Universal computational formalisms and developer environment for rule-based NLP. In Alexander Gelbukh (ed.), Computational linguistics and intelligent text processing: CICLing 2017. Lecture notes in computer science 10761, 67-78. https://doi.org/10.1007/978-3-319-77113-7_5
  40. Solovyev, Vladimir, Marina M. Solnyshkina & Danielle M. McNamara. 2022. Computational linguistics and discourse complexology: Paradigms and research methods. Russian Journal of Linguistics 26 (2). 275-316. https://doi.org/10.22363/2687-0088-30161
  41. Stojanović, Ljiljana, Nenad Stojanovic & Jun Ma. 2007. On the conceptual tagging: An ontology pruning use case. WI '07: Proceedings of the IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence. 344-350.
  42. Tsalidis, Christos, Aristides Vagelatos & Giorgos Orphanos A. 2004. An electronic dictionary as a basis for NLP tools: The Greek case, arXiv:cs/0408061 [cs.CL] (accessed 28 November 2022). https://doi.org/10.48550/arXiv.cs/0408061

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Шереметьева С.О., Бабина О.И., 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».