Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
Определение «Прикладная лингвистика»– это отрасль языкознания, занимающаяся вопросами теории языка с учетом возможностей его использования для решения современных практических задач, таких, как машинный перевод и др.
Основные задачи прикладной лингвистики :
` Создание лингвопроцессоров — системы автоматического анализа и синтеза речи и текста на естественном языке.
` Обеспечение машинного перевода.
` Прикладная лексикология и машинная лексикография. Автоматическое составление словарей для разработки автоматической информационно-поисковой системы, машинного перевода. Частотные словари, словоуказатели, конкордансы, терминологические базы данных, машинные словари, энциклопедии.
` Системы автоматического анализа и синтеза речи. Направлены на разработку естественно-языкового интерфейса. Распознавание речи требует привлечения всех уровней организации языка.
Методы пркиладной лингвистики:
` Перед описательной лингвистикой стоит задача описания фактов языка различных уровней. На первом плане стоит метод классификации, то есть выявления той сетки параметров, которая позволяет охватить все относительные свойства языковых структур.
` Теоретическая лингвистика формирует само представление о ре-левантности в концептуальных моделях языка. Концептуальные модели функционирования языка не просто описывают, а объясняют наблюдаемые факты, предсказывая, например, условия их появления. Моделирование в теоретической лингвистике в своих существенных чертах соответствует идее моделирования в естественнонаучной сфере. Метод моделирования используется в тех случаях, когда непосредственное изучение объекта моделирования в том или ином отношении затруднено — например, объект разрушается при непосредственном контакте или сам контакт затруднен. В этом случае объект моделирования предстает перед исследователем как своеобразный «черный ящик». Ограничения метода моделирования: Апресян: «моделировать можно только те свойства объекта, которые не определяются его физической природой». Иными словами, успешно моделируются только те характеристики, которые связаны со структурной организацией объекта.
В теоретической лингвистике часто используются следующие типы моделей:
• компонентные модели или модели структуры (из чего сделан X);
• предсказывающие модели (предсказать поведение X в тех или иных
обстоятельствах);
• имитирующие модели (внешне вести себя как X);
• диахронические модели (как и почему меняется X с течением времени).
Прикладные сферы языкознания издавна отличались широким разнообразием. Наиболее древние из них — письмо (графика), методика обучения родному и неродному языкам, лексикография. В дальнейшем появились перевод, дешифровка, орфография, транслитерация, разработка терминологии. Одно из традиционных направлений прикладной лингвистики — участие в языковой политике государства. Языковая политика включает в себя:
1) разработку алфавита, принципов орфографии, ликвидацию неграмотности;
2) выбор и установление государственного языка;
3) определение положения других языков по отношению к языку государственному;
4) разработку, унификацию и стандартизацию национальной терминологии;
5) вопросы именования и переименования (городов, улиц, площадей).
Одновременно с развитием и совершенствованием классических прикладных областей языкознания во второй половине XX в. наметился и определился ряд новых направлений прикладной лингвистики. Эти направления представляют собой логическое продолжение исторического развития прикладной лингвистики на новом этапе, обусловленном современнойнаучно-технической революцией, характеризующейся укреплением взаимосвязи общественных, естественных и технических наук.
В целом прикладные аспекты лингвистического обеспечения разнообразных сфер человеческой деятельности сводятся прежде всего к одной общей проблеме — проблеме обработки информации, функционирующей в обществе. Это и текстовая информация в её письменном виде, и устная речь как наиболее привычный способ коммуникации. Особая роль языкознания в решении практических проблем и потребностей общества определяется самой сущностью естественного человеческого языка, являющегося уникальным средством хранения и передачи информации.
Функции языка (коммуникативная, эпистемическая, когнитивная) задают точки отсчета для классификации огромной области приложения лингвистических знаний.
Оптимизацией коммуникативной функции занимаются такие дисциплины, как теория перевода, машинный перевод, теория и практика преподавания родного и неродного языка, теория и практика информационно-поисковых систем, создание информационных и, шире, искусственных языков, теория кодирования, а также (оптимизация социальной функции языка как части коммуникативной функции) социолингвистика, языковое планирование и языковая политика, орфография, орфоэпия, теория воздействия, политическая лингвистика. Эпистемическая функция языка (хранение и передача знаний) так или иначе проявляется в лексикографии (в том числе компьютерной), в терминологии и терминографии, в корпусной и полевой лингвистике.
Оптимизация когнитивной функции (связь языка с мышлением человека и познанием действительности) сосредоточена в компьютерной лингвистике, в «лингвистической криминологии», в психолингвистике и афазиологии, в квантитативной лингвистике.
Перед описательной лингвистикой стоит задача описания фактов языка. На первом плане при этом находится метод классификации, т.е. выявления той сетки параметров, которая позволяет охватить все существенные свойства языковых структур.
Теоретическая лингвистика формирует само представление о том, какие свойства языка являются существенными, а какие – нет. Создаваемые в теоретической лингвистике концептуальные модели языка не просто описывают наблюдаемые факты, но и претендуют на их объяснение. При этом как описательная, так и теоретическая лингвистика исходят из познавательной установки, известной как «God's Truth» («Божественная Истина»). Иными словами, классификации языковых фактов и концептуальные модели теоретической лингвистики претендуют на описание того, как действительно устроен язык.
Компьютерная лингвистика — «определение» - научное направление в области математического и компьютерного моделирования интеллектуальных процессов у человека и животных при создании системискусственного интеллекта, которое ставит своей целью использование математических моделей для описания естественных языков.
Компьютерная лингвистика родилась в январе 1954 года, когда в Джорджтаунском университете (США) был проведен первый в мире публичный эксперимент по машинному переводу. В те же времена под руководством крупнейшего математика и кибернетика Алексея Ляпунова начались активные работы по машинному переводу и в Москве. В созданную Ляпуновым группу вошли, в частности, тогдашние студенты и аспиранты, будущие «родители» отечественной компьютерной лингвистики Игорь Мельчук и Ольга Кулагина.
Впрочем, основа для успехов отечественных ученых закладывалась намного раньше. В 1920-х годах в России велись интенсивные исследования по семиотике текста, в то время как широкомасштабное изучение семиотики во всем мире относится только к началу 1960-х годов (что в значительной мере связано с работами эмигрировавшего из России в 1920 году создателя структурной лингвистики Романа Якобсона). Стремительный прогресс семиотики стал основой для сближения лингвистики и математики на почве популярного в 1950-60-е годы математического структурализма, в духе предельно формализованных математических структур Бурбаки. Идеи семиотики объединяли крупнейших ученых, среди которых математик Владимир Успенский и лингвист Вячеслав Иванов. )Успехи формального подхода к описанию языка наглядно продемонстрировали возможность превращения чисто гуманитарной науки в логически строгую дисциплину.
Работы по кибернетике и, в частности, по структурной лингвистике, развернутые в конце 50-х годов под руководством академика Акселя Берга и члена-корреспондента АН СССР Алексея Ляпунова, вывели отечественную науку на передовые позиции. Уже в начале 1956 года в Институте прикладной математики (ИПМ) им. М. В. Келдыша заработала первая отечественная система машинного перевода с французского на русский язык. Система ФР-I давала перевод явно более высокого качества, чем у американцев. Интересно, что математики рассматривали алгоритмы машинного перевода как частные случаи изучаемых в кибернетике алгоритмов перекодирования.
Огромное значение имело выработанное Алексеем Ляпуновым и Ольгой Кулагиной теоретико-множественное представление грамматических категорий языка. Эти результаты были получены независимо от работ Ноама Хомского (Noam Chomsky), считающегося создателем теории формальных грамматик. Большую роль сыграли работы Игоря Мельчука по автоматическому грамматическому анализу. Обобщения и систематизация результатов математической лингвистики позволили создать стройную теорию формальных языков. Проблема заключалась в одном: аппарат теории формальных языков был очень хорош для искусственных языков, в частности для языков программирования, но не давал приемлемых результатов для анализа естественного языка и построения адекватной системы машинного перевода.
Впоследствии сам Мельчук признал, что работы по автоматическому синтаксическому анализу русского языка были «абсолютно тупиковые». А могло ли быть иначе? Искусственные языки специально создаются так, чтобы было удобно манипулировать формальными конструкциями, описывающими «прозрачную» семантику, которая сводится, как правило, к конкретным действиям. Таковы алгоритмические языки в программировании. В естественном языке есть нечто большее - буквальная семантика, с которой и связано понимание человеком текста. Понимание это может быть не таким уж простым даже для носителя языка и связано с мыслительными процессами, а не с формальными правилами описания самого языка. Поэтому для автоматического перевода надо уметь описывать смысл фразы, а не ее формальную запись.
Очевидные сегодня идеи были выстраданы и обнародованы несколько десятилетий назад Игорем Мельчуком и Александром Жолковским. Разработка ими лексических функций, создание теории «Смысл<->Текст» явились колоссальным скачком в построении строгой концептуальной системы, применимой для анализа естественного языка. По замыслу её создателей, ТСТ является универсальной теорией, то есть может быть применима к любому языку. На практике основным материалом для неё служил русский язык; в 1980-е и последующие годы теория разрабатывалась применительно к данным английского и французского языков. Фрагменты морфологических описаний, выполненных в рамках идеологии ТСТ, имеются для более значительного числа типологически разнородных языков.
Некоторые элементы идеологии ТСТ были также использованы в ряде других систем машинного перевода, создававшихся в 1960—1970-е гг. во Всесоюзном центре переводов под руководством Н. Н. Леонтьевой, Ю. С. Мартемьянова, З. М. Шаляпиной и др. Все эти системы относятся к числу экспериментальных, то есть их промышленное использование не представляется возможным.
Значение ТСТ в истории лингвистики оценить непросто. Её последователей в настоящее время мало, и интерес к этой теории со стороны молодого поколения лингвистов крайне незначителен. На Западе эта теория известна плохо за пределами узкой группы ближайших учеников и сотрудников Мельчука; даже доброжелательные рецензенты называют Мельчука «великим аутсайдером». В России с критикой этой теории выступают многие синтаксисты, ориентирующиеся на генеративную идеологию (как, например, Я. Г. Тестелец). С их точки зрения, ТСТ вообще не является лингвистической теорией, поскольку не содержит «правил» и «обобщений» в духе последних построений Хомского, а содержит только эмпирические правила, не мотивированные никакими соображениями «универсальной грамматики».
В то же время, с не менее острой критикой ТСТ выступают и те российские лингвисты, кто (как, например, А. Е. Кибрик) придерживается функционального и когнитивного подхода. Критики этого направления указывают на слишком жёсткую и механистическую идеологию ТСТ, не признающую континуальности в языке, не стремящуюся к поиску объяснений наблюдаемых фактов, не учитывающую дискурсивных и когнитивных механизмов функционирования языка.
Личная роль Мельчука — бесспорного неформального лидера отечественной лингвистики 1960—1970-х гг. — в изменении научного климата в СССР также очень велика. И если ТСТ в том виде, как она была создана Мельчуком, и сходит со сцены, то косвенное влияние её на российскую лингвистику следует всё же считать значительным. По-видимому, наиболее плодотворным воплощением этой теории в начале XXI в. является Московская семантическая школа, привнёсшая целый ряд радикальных новшеств в лексикографическую теорию и практику.
Питерским математиком Виталием Тузовым недавно была создана модель естественного языка, использующая упрощенный вариант идей Мельчука. В модели Тузова сделана попытка свести задачу извлечения информации из текста к задаче преобразования текста на формальном семантическом языке во внутреннее представление базы знаний.
Путь идей к признанию иногда очень долог и труден. Компьютерная лингвистика стремительно развивалась в СССР в 1960-е годы. Однако в следующем десятилетии работы в области машинного перевода оказались под жестким государственным контролем. В отличие от атомного проекта (время уже было другое), этот контроль не сконцентрировал силы отечественных ученых, а наоборот, способствовал прекращению или замедлению многих работ. Явная «нелюбовь» властей того времени к одному из ярчайших представителей отечественной лингвистики Юрию Апресяну на долгие годы затормозила самый интересный из отечественных проектов. Исследования по машинному переводу в ИПМ им. М. В. Келдыша тоже практически прекратились…С середины семидесятых годов во всем мире наблюдается устойчивое возрастание интереса к машинному переводу. В Москве в 1974 в институте ИНФОРМ-ЭЛЕКТРО начались работы по созданию системы франко-русского перевода (ЭТАП-1) и системы англо-русского перевода (ЭТАП-2). В том же году создается Всесоюзный центр переводов (ВЦП), в котором ряд научных коллективов работает над системами машинного перевода – АМПАР (англо-русский перевод), НЕРПА (немецко-русский перевод) и ФРАП (французско-русский перевод). С этого времени промышленные системы машинного перевода разрабатываются и широко используются в США, Европе и Японии.
Системы семейства ЭТАП работали в режиме качественного перевода на основе полного синтаксического анализа и в режиме пословного перевода, в процессе которого привлекался только морфологический анализ. Второй вариант использовался в тех случаях, когда возникали проблемы с синтаксическим анализом фразы. По архитектуре системы семейства ЭТАП относятся к системам машинного перевода с трансфером: анализ-преобразование (трансфер)-синтез. Однако в идеологии их построения имеются важные концептуальные особенности: в качестве теоретической основы положены постулаты модели «Смысл↔Текст», предполагающей независимое лингвистическое описание от алгоритмов программы, отказ от привязки синтаксиса и морфологии к конкретной проблемной сфере (разумеется, словаря это касается в меньшей степени). В СМП ЭТАП-1 перевод происходит через поверхностно-синтаксическую структуру, а в СМП ЭТАП-2 перевод осуществляется на уровне нормализованных синтаксических структур, которые занимают промежуточное положение между поверхностно-синтаксической и глубинно-синтаксической структурами.
Начало работ над системой ФРАП относится к 1975 г. В этом году во Всесоюзном центре переводов начала работать группа исследователей под руководством Н.Н. Леонтьевой. В техническом задании к системе указывалось, что СМП должна обеспечивать перевод небольшого количества документов, не имеющих жестких тематических ограничений. Такая постановка задачи существенно осложнила разработку системы, поскольку большинство имеющихся реально работающих СМП привязаны к конкретной проблемной области. Было реализовано две экспериментальные версии системы (полная версия – в 1980 г., вторая – в 1985 г.). Архитектура СМП ФРАП основывалась на стратегии перевода через язык-посредник семантического типа. Синтаксический анализ в системе не обязательно должен всегда давать правильные синтаксические структуры, однако на этапе работы семантического блока даже неправильные и неполные синтаксические структуры получают семантическую интерпретацию, которая далее преобразуется в текст на выходном языке. Иными словами, выбранная стратегия оказывается «помехоустойчивой». Синтаксический компонент системы не зависим от конкретной проблемной области; роль связующего мостика между разными тематическими областями выполняет семантический компонент. В существующем варианте системы реализована лишь часть модели, выполняющая следующие функции: построение посрочника, грамматический режим, неполный семантический режим.
Теоретическая особенность СМП ФРАП заключается в том, что в процессе работы системы текст входного языка интерпретируется не только на семантическом, но и на информационном уровне – в терминах категорий тезауруса той проблемной области, которая в данный момент обслуживается системой. Информационный уровень представления должен обеспечивать в перспективе и построение реферата по тексту перевода.
Переводческий комплекс АНРАП структурно состоит из двух больших систем – АМПАР (англо-русский перевод) и НЕРПА (немецко-русский перевод), разрабатывавшихся с конца 50-х гг. разными научными коллективами. Объединение этих систем связано с общим программным обеспечением, общим русским словарем и общим блоком русского морфологического синтеза. Переводческий комплекс предназначен для использования в крупных информационных службах и переводческих организациях для перевода текстов различных тематических областей. Для обеспечения тематической привязки предусматривается возможность подключения дополнительных терминологических словарей, описывающих конкретные тематические сферы. Система АМПАР занимает центральное положение в комплексе АНРАП. Теоретические основания СМП АМПАР были заложены в исследованиях И.К.Бельской. Руководили проектной группой АМПАР сначала Ю.А.Моторин и позже Ю.Н.Марчук. В промышленную эксплуатацию система принята в 1981 году. На 1987 г. Система была установлена в ВЦП и пяти отраслевых организациях. СМП НЕРПА сдана в промышленную эксплуатацию в 1985 году. Технологически в системах АМПАР и НЕРПА реализована прямая стратегия перевода, опирающаяся на значительные по объему словари. В СМП АМПАР программа взаимодействует с шестью различными словарями: 1) английский морфологический словарь; 2) словарь фразеологических выражений; 3) переводной словарь однозначных слов; 4) переводной словарь многозначных слов, представленных в виде процедурных правил выбора значений; 5) словарь перевода многозначных слов по умолчанию; 6) словарь русских слов с морфологической, словообразовательной и синтаксической информацией. Обращение к каждому словарю образует отдельный цикл. Скорость перевода довольно высока (3-5 авторских листов в час), что является необходимым условием функционирования промышленных систем машинного перевода, однако качество перевода невысоко. Постредактирование переводов оказывается необходимым.
Квантитативная лингвистика - занимается исследованием процесса изучения языка, его изменения и сферы применения, а также структуры естественных языков. КЛ исследует язык при помощи статистических методов; её конечная цель — сформулировать законы, по которым функционирует язык и, в конечном счете, построить общую теорию языка в виде совокупности взаимосвязанных законов функционирования языковСпециально для этой цели была создана синергетическая лингвистика . Квантитативная лингвистика эмпирически основывается на результатах языковой статистики, которая, в свою очередь, может интерпретироваться как статистика языков или статистика лингвистического объекта. Эта область знаний не обязательно связана с фундаментальными научными целями. Корпусная лингвистика и компьютерная лингвистика также вносят свой вклад в квантитативную лингвистику, поставляя важные эмпирические данные.
История машинного перевода начинается с "Джорджтаунского эксперимента". В январе 1954 г. состоялась первая публичная демонстрация машинного перевода с русского языка на английский, осуществленного на машине ИБМ-701. Сообщение об этом событии было опубликовано в журнале Computers and Automation, 1954, № 2. А реферат этого сообщения, сделанный Д. Ю. Пановым, появился в РЖ ВИНИТИ "Математика", 1954, № 10: "Перевод с одного языка на другой при помощи машины: отчет о первом успешном испытании". Это сообщение явилось толчком для начала работ по машинному переводу в СССР. Д. Ю. Панов, бывший тогда директором ВИНИТИ (в то время Института научной информации - ИНИ) привлек к работам по машинному переводу И. К. Бельскую, которая затем возглавила группу машинного перевода в ИТМ и ВТ АН СССР. Первый опыт перевода с английского языка на русский с помощью машины БЭСМ был получен уже к концу 1955 г. Программы для БЭСМ составляли Н. П. Трифонов и Л. Н. Королев, кандидатская диссертация которого была посвящена методам построения словарей для машинного перевода.
Первое поколение систем машинного перевода базировалось на алгоритмах последовательного перевода "слово за словом", "фраза за фразой". Возможности таких систем определялись доступными размерами словарей, прямо зависящими от объема памяти компьютера. Перевод текста осуществлялся отдельными предложениями, смысловые связи между ними никак не учитывались. Такие системы называют системами прямого перевода. На смену им со временем пришли системы последующих поколений, в которых перевод от языка к языку осуществлялся на уровне синтаксических структур. В алгоритмах перевода использовался набор операций, позволяющий путем анализа переводимого предложения построить его синтаксическую структуру по правилам грамматики языка входного предложения (так же, как учат детей языку в средней школе), а затем преобразовать ее в синтаксическую структуру выходного предложения и синтезировать выходное предложение, подставляя нужные слова из словаря. Такие системы называются Т-системами (Т - от английского слова "transfer - преобразование").
Наиболее совершенным считается подход к построению систем машинного перевода на основе получения некоторого, независимого от языков, смыслового представления входного предложения путем его семантического анализа. Затем производится синтез выходного предложения по полученному смысловому представлению. Такие системы называют И-системами (И - от слова "интерлингва"). Считается, что следующие поколения систем машинного перевода будут относиться к классу И-систем.
6 мая 1960 г. было принято Постановление Президиума АН СССР "О развитии структурных и математических методов исследования языка", во исполнение которого были созданы подразделения по структурной лингвистике в Институте языкознания, Институте русского языка АН СССР. В Постановлении Президиума АН СССР отмечалось, что "недостаточное развитие теоретических исследований в области структурных и математических методов в лингвистических учреждениях тормозит практически важные работы по теории и практике машинного перевода, построению информационных языков и информационных машин, логической семантике и другим приложениям языкознания, разрабатываемым в настоящее время в ряде технических и математических научно-исследовательских институтов". С 1960 г. началась подготовка кадров в области автоматической переработки текстов на филологическом факультете МГУ, в Ленинградском и Новосибирском университетах, МГПИИЯ. Под математической лингвистикой понималось изучение языка как абстрактной знаковой системы с целью построения теоретической основы машинного перевода и создания конкретных алгоритмов перевода. В таком понимании математическая лингвистика составляла часть семиотики - общей теории знаковых систем.
В 70-х годах разработку основ технологии машинного перевода продолжила группа специалистов в ВИНИТИ под руководством профессора Г. Г. Белоногова. В результате в 1993 г. была создана промышленная версия системы RETRANS фразеологического машинного перевода с русского языка на английский и обратно, которая применялась в министерствах обороны, путей сообщения, науки и технологий, а также во ВНТИЦ.
Современные коммерческие продукты машинного перевода предлагают отечественные фирмы:
«Машинный перевод – выполняемое на компьютере действие по преобразованию текста на одном естественном языке в эквивалентный по содержанию текст на другом языке, а также результат такого действия». Авторы статьи подчеркивают, что при нынешнем уровне машинного перевода без участия человека не обойтись. Чтобы компьютер мог перевести текст, ему нужна помощь предредактора, который тем или иным образом предварительно обрабатывает подлежащий переводу текст, интерредактора, который участвует в процессе перевода, и постредактора, который исправляет ошибки и недочеты в переведенном машиной тексте. В настоящий момент большое количество исследований ведется в области статистического машинного перевода и машинного перевода на базе примеров перевода. Сегодня немногие компании используют статистический машинный перевод в коммерческих целях, например, Microsoft (использует свою собственную патентованную статистическую программу МП для перевода статей базы). Возобновился интерес к гибридизации, исследователи совмещают синтаксические и морфологические (т.е. лингвистические) знания в статистических системах с уже существующими правилами.
Грамматико-переводной (традиционный) метод применялся на уроках иностранного языка очень давно. Учащимся предлагался текст, который они читали цепочке. Далее следовал перевод максимально близко к тексту, заучивалась грамматическая структура без учета контекста и возможных ситуаций ее применения в реальном общении. Дети зазубривали длинные списки слов, «топики», а сам иностранный язык они изучали как мертвый, ведь у среднестатистического гражданина России вряд ли появилась бы возможность пообщаться с иностранцем. Преподаватели не ставили перед собой цель научить говорить на чужом языке, поскольку не было такой необходимости. Таким образом, практически весь урок проходил на русском. В конечном итоге, все, что умели выпускники школ – читать и переводить со словарем. Также в результате применения традиционного метода у детей возникает огромный языковой барьер, и формируется полная уверенность в том, что они неспособны выучить иностранный язык. Это и неудивительно, ведь в данном случае учащиеся не осваивают иноязычную речь, а всего лишь получают о ней определенную информацию. Несмотря на большое количество недостатков грамматико-переводного метода, у него есть и свои преимущества. Зачастую перевод слова – это самый быстрый способ объяснения его значения. На начальном уровне изучения иностранного языка при объяснении грамматических правил иногда бывает полезно использовать родную речь. Кроме того, это экономит массу времени. Обучать иностранному языку по традиционному методу может даже педагог, который сам неуверенно владеет языком. Однако чтобы научиться общаться с носителями языка, недостаточно уметь читать и владеть грамматическими правилами. Очень важно приобрести определенные навыки, включающие в себя, помимо чтения и письма, также говорение и слушание (аудирование). Говорить на языке – значит, думать на нем. К сожалению, при помощи традиционного метода этого добиться невозможно.
Терминография — раздел лексикографии. Предметом Терминографии является разработка методологии и конкретных приемов составления спец. словарей. В задачи Т. входят разработка принципов классификации и типологии терминологич. словарей, выработка науч. обоснованных принципов отбора спец. лексики, а также установление единых принципов орг-ции и подачи (толкования, перевода, описания и т. п.) терминов, номенов и др. спец. лексики в спец. словарях.
Лексикография — раздел языкознания, занимающийся вопросами составления словарей и их изучения; наука, изучающая семантическую структуру слова, особенности слов, их толкование. Терминология — совокупность терминов, используемых в определённой области знания. Терминология каждой области знания строится на основе понятийных связей профессиональных знаний. Терминология как систематический набор терминов, таким образом, ограничивает и вербально закрепляет систему понятий той или иной области знания. зучением конкретных научно-терминологических систем занимаются учёные, эксперты в соответствующих науках. Общим изучением терминов и терминологических систем (безотносительно к некой конкретной науке), главным образом, с точки зрения лингвистической, занимается терминоведение.
Машинный перевод – выполняемое на компьютере действие по преобразованию текста на одном естественном языке в эквивалентный по содержанию текст на другом языке, а также результат такого действия». Авторы статьи подчеркивают, что при нынешнем уровне машинного перевода без участия человека не обойтись. Чтобы компьютер мог перевести текст, ему нужна помощь предредактора, который тем или иным образом предварительно обрабатывает подлежащий переводу текст, интерредактора, который участвует в процессе перевода, и постредактора, который исправляет ошибки и недочеты в переведенном машиной тексте. Обработка естественного языка — общее направление искусственного интеллекта и математической лингвистики. Оно изучает проблемыкомпьютерного анализа и синтеза естественных языков. Применительно к искусственному интеллекту анализ означает понимание языка, а синтез — генерацию грамотного текста. Решение этих проблем будет означать создание более удобной формы взаимодействия компьютера и человека.
Семиотика выделяет три основных аспекта изучения знака и знаковой системы:
Семиотика — наука, исследующая свойства знаков и знаковых систем (естественных и искусственных языков). Научное направление, которое исследует модели специализированных знаковых систем в компьютерных приложениях.
Основными областями применения идей, моделей и методов прикладной семиотики являются:
Язык служит посредником между мышлением и звуком, при этом их нельзя отделить друг от друга. Языковой знак связывает понятия и акустический образ. Знак представляет собой соглашение о приписывании чему-либокакого-либо определённого смысла .
Существует множество классификаций знаков. Общепризнанной и наиболее полной до сих пор считается классификация, данная основателем семиотики Чарльзом Пирсом еще во второй половине 19 века. Основание его классификации – взаимоотношение знака и его объекта. Это отношение (синонимично используются также термины: форма и денотат, знак и предмет, знак и референт, означающее и означаемое и пр.) служит основой для выделения трех базовых в семиотике типов знаков:
1) знаки-иконы (или иконические знаки, иногда их называют знаками-копиями, знаками-изображениями);
2) знаки-индексы (индексальные знаки, или знаки-признаки);
3) знаки-символы (символические знаки, или условные, конвенциональные знаки).
Эта классическая трихотомия и сегодня представляется нам исчерпывающей системой (несмотря на до сих пор выявляемые в ней погрешности), поскольку выбранный Ч. Пирсом различительный критерий – отношение между знаком и объектом – наиболее общий и релевантный принцип, не зависящий от множества частных свойств знаков.
Знак означает что-то потому, что состоит из означаемого и означающего. К примеру, для слова «дверь» означаемым может быть как понятие двери или наше представление о двери, так и конкретный предмет — дверь. А означающим будет само слово «дверь» в материальной форме, выраженной на письме или в звуке.
Означающее — то, что в знаке доступно восприятию (зрению или слуху), материальная форма.
Означаемое — смысловое содержание знака, переданное означающим. Означаемое есть «нечто», подразумеваемое человеком, употребляющим данный знак.
Означаемое — план содержания языка, а означающее образует план выражения языка.
Знаки бывают самые разные — дорожные, музыкальные, математические. Деньги, награды, жесты — это тоже знаки. Они состоят из означающего (материальной формы) и означаемого (смысл, значение, символизируемое этой материальной формой).
Важная характеристика знака — его условность. Знаки становятся таковыми только тогда, когда мы (будто бы условившись между собой) наделяем их значением. К примеру, красная роза, выросшая на клумбе, — просто цветок. Подаренная женщине эта же красная роза уже воспринимается как знак любви. Иными словами, сама по себе материальная форма — красная роза — еще не является знаком. Набор звуков или букв сам по себе тоже не является знаком. Мы, к примеру, не понимаем слов незнакомого языка. Но слово становится знаком, когда оно обнаруживает свою связь с означаемым, когда мы узнаем его символическое значение. Тогда в словах появляется смысл. Поэтому знак — это не просто материальная форма, но такая форма, которая имеет устойчивую и узнаваемую связь со своим содержанием с означаемым.
Ученые выделяют три вида знаков:
1) индексальные знаки;
2) иконические знаки;
3) символы.
Индексальные знаки, или знаки-признаки, — как ясно из названия, являются признаками чего-либо. След на песке, дым от огня, симптомы болезни — это признаки явлений, к которым индексные знаки привязаны причинно-следственной связью. Индексальный знак практически немыслим в отрыве от обозначаемого, его породившего. В народе это свойство индексального знака охарактеризовано весьма точно: «Нет дыма без огня». Индексальные знаки настолько близки к обозначаемому, что являются его свойством, то есть тем самым признаком. Мы привыкли интерпретировать индексальный знак определенным образом (например, тот же дым, просто потому, что почти всегда видим его сопровождающим огонь).
Иконические знаки, или знаки-копии — это такие знаки, у которых означающее структурно или качественно похоже на обозначаемое. Например, план сражения является иконическим знаком сражения — они подобны. А икона святого прямо изображает лик святого (отсюда и название — иконические). Знак-образ дальше отдаляется от обозначаемого, чем знак-индекс, но все-таки еще связан с обозначаемым хотя бы тем, что должен быть на него похож. Похож настолько, что мы, даже не зная этого знака прежде, можем понять его значение, догадаться. К примеру, любой сообразительный пассажир вполне может понять, что означают две перечеркнутые ступни, нарисованные над кабиной водителя автобуса. Это означает «Не стой над душой».
Вообще, почти все иконические знаки, связанные с движением, перемещением, легко поддаются пониманию даже без предварительного знакомства с этими знаками. Любой человек поймет, что в ящике с нарисованным бокалом содержится легко бьющееся содержимое. А стрелка на рисунке, указывающая на открытую дверь, для любого человека будет означать: «Выход там». Потому что на рисунке изображен выход и направление движения.
Но высшей формой знака как абстракции являются символические знаки, или знаки-символы. Например, слово. Связь между формой и содержание символических знаков установлена произвольно, по соглашению между людьми касательно именно этого знака.
Денотат некоторой языковой (абстрактной) единицы — множество объектов действительности (вещей, свойств, отношений, ситуаций, состояний, процессов, действий и т.д.), которые могут именоваться данной единицей (всилу её языкового значения); обычно речь идет о денотатахлексическихединиц.
Некоторые логики определяют денотат (или экстенсионал) предиката как множество таких объектов, подстановка которых в качестве аргументов (единиц, от которых зависит значение высказывания) на место этого предиката дает истинные высказывания. Например, денотат слова «кит» есть множество объектов, относительно которых верным будет высказывание «X — кит» (т. е. множество объектов, удовлетворяющих свойству «быть китом»). В этом случае нельзя говорить о денотатах референтных выражений, не переведя их предварительно в предикатную позицию.
Концепт — инновационная идея, содержащая в себе созидательный смысл. Концепт — явление того же порядка, что и понятие.По своей внутренней форме в русском языке слова концепт и понятие одинаковы: концепт является калькой с латинconceptus — «понятие», от глагола concipere «зачинать», т. е. значит буквально «поятие, зачатие»;понятиеот др.-рус. глаголапояти, «схватить, взять в собственность, взять женщину вжены» буквально значит, в общем, то же самое. В научном языкеэти два слова также иногда выступают как синонимы, одно вместодругого. Но так они употребляются лишь изредка. В настоящее время они довольно четко разграничены.
В семиотике, лингвистике и теории коммуникации для исследования знаковых отношений принято пользоваться так называемым ‘треугольником Фреге’.
Готлоб Фреге (1848-1925) – немецкий ученый, один из основателей математической логики – так писал о знаке: “Употребляя знак, мы хотим сказать что-то не о знаке, но главным, как правило, является его значение”.
Тип вещи, предмета, явления действительности называютденотатом знака. Конкретную вещь чаще называютреферентом знака. Поскольку человек обозначает вещи не напрямую, а через свое восприятие вещи, то в эту вершину треугольника часто помещают представление о вещи, сигнификат знака. Понятие также иногда называют еще и по-другому: концепт или десигнат знака. Треугольник Фреге может использоваться и в более широком смысле – для обозначения связей человека с окружающим его миром.
Знаковая система — это система однообразно интерпретируемых и трактуемых сообщений/сигналов, которыми можно обмениваться в процессе общения. Иногда знаковые системы помогают структурировать процесс общения с целью придания ему некой адекватности в плане реакций его участников на те или иные «знаки».
В качестве примера знаковой системы обычно приводят язык (как в письменной форме так и, в случае естественных языков, в форме речи).
Языковой знак материален и идеален одновременно; представляет собой единство звуковой оболочки — означающего (формы), и того, что она обозначает (понятие) — означаемого (содержания). Означающее материально (звук, буквы), означаемое идеально (то, что заложено в нашем метасознании).
Языковой знак первичен, знаки других знаковых систем вторичны, так как либо созданы на базе языка (азбука Морзе, шрифт Брайля), либо они могут быть объяснены с помощью человеческого знака.
Языковые знаки самые сложные. Они могут состоять из одной единицы (слово, фразеологизм) или их комбинации (предложение). Языковые знаки указывают на какой-то предмет, качество, действие, событие. Языковой знак имеет форму (означаемое) и содержание (означающее). Самостоятельный языковой знак ― слово. Морфема самостоятельно не функционирует в языке. Она проявляет себя только в слове, поэтому считается минимальным несамостоятельным языковым знаком. Предложение, высказывание, текст ― составляют знаки разной степени сложности.
Основная функция языка — конструирование суждений, возможность определения смысла деятельных реакций, организации понятий, которые представляют собой некоторые симметрические формы, организующие пространство отношений «коммуникаторов»:
Естественные языки – это языки, которые сформировались в результате исторических событий на основе существующих издавна языков и диалектов. Искусственные же языки придуманы людьми. Однако, как бы ни была велика разница между ними, все-таки достаточно четкого разграничения не существует, и довольно трудно порой определить к какой группе принадлежит тот или иной язык: к естественным или к искусственным языкам.
К примеру, если рассматривать искусственные языки эсперанто и воляпюке, то в состав первого входят заимствования из естественных языков: из славянских, германских языков, а также из романской языковой группы. А слова языка воляпюке являются по своей сути полностью выдуманными. Естественный язык — в лингвистике и философии языка, язык используемый для общения людей (в отличие от формальных языков и других типов знаковых систем, также называемых языками в семиотике) и не созданный целенаправленно (в отличие от искусственных языков). Искуственный язык — специальные языки, которые, в отличие от естественных, сконструированы целенаправленно. Таких языков существует уже более тысячи, и постоянно создаются всё новые и новые.
Различают следующие виды искусственных языков:
Обычно выделяется четыре основных вида речевой деятельности: это чте ние, аудирование (слушание); они объединяются под названием рецеп тивных видов речевой деятельности; устная речь и письмо (вместе с пись менной речью; последние два вида ре чевой деятельности обычно называют ся продуктивными).
Понятие видов речевой деятельнос ти в методике родного языка позволяет более четко представить себе психоло гические закономерности формирова ния соответствующих навыков и уме ний. Логично ожидать, что методичес кие приемы, виды упражнений и т.д. должны быть соотнесены со структу рой и формированием соответствую щих психологических механизмов, всегда комплексных и многоуровневых.
Искусственные языки - вспомогательные знаковые системы, создаваемые группами людей специально - для более точной передачи специфической информации. К искусственным языкам относятся нотные знаки, знаки кодовых систем, шифры, азбука Морзе, «блатной язык», которым пользуются преступники, и т. п.
31. Определние языковой машины.
Множество элементов языка, связанных друг с другом теми или иными отношениями, образующее определенное единство и целостность. Каждый компонент языковой системы существует в противопоставлении другим элементам, что наделяет его значимостью. Представление о системе языка включает в себя понятия уровней языка, единиц языка, парадигматики исинтагматики, языкового знака, синхронии и диахронии.
Языковая система имеет иерархическую структуру: единицы более высоких уровней представляют собой сочетания единиц низших уровней. В системе языка различаются словарь как инвентарь готовых единиц и грамматика как механизм их сочетания.
На различных участках и уровнях языка степень системности неодинакова; так, в фонологии, где существенное изменение одного элемента влечёт преобразования, затрагивающие другие элементы или всю систему в целом, она значительно выше, чем в лексике. Кроме того, в языковой системе и её отдельных подсистемах выделяются центр и периферия.
32. Коммуникативная система взаимодействия человека с ЭВМ.