ТОП авторов и книг ИСКАТЬ КНИГУ В БИБЛИОТЕКЕ
Возможно, что различие,
оценок в этом случае и отражает какие-то тенденции. 1
Но не будем забывать того, что и средние оценки зву-1
ков и частотности звуков - величины вероятностные, "
т.е. подверженные случайным колебаниям, j
. Поэтому и формула F дает величины не абсолют-1
ные, а вероятностные. В таком случае каждой из этих-1
величин нужно обеспечить простор для возможных
колебаний. Зоны шкалы и с.оздают такой простор. Вот
мы и считаем, что промежуток от 2,5 до 3,5 необходи
и достаточен для случайных колебаний <нейтральной
точки> (3,0), а если отклонения выйдут за эти грани-1
150
Q перестанут быть случайными - окажутся зна-
чимыми.
отсюю легко вывести четкое правило для машины:
для некоторого слова по данной шкале F<2,5, то
д характеристики фонетической значимости слова
(бирается первый антоним шкалы, если F>3,5 -
второй. По этому правилу машина отбирает из своего
песикона признаки и печатает их с указанием соот-
дтвующих величин F. Например, результат анализа
диетической значимости слова бык выглядит так:
1 _- большой (2,0), грубый (4,0), мужественный
(4,0), темный (3,5), сильный (2,4), громкий (2,3), мо-
гучий (2,2).
Поскольку этот набор характеризует содержатель-
ность звуковой формы, а не значение слова, то нет на-
добности, скажем, согласовывать признаки со словами
в роде или числе. И если для слова белка по шкале <бы-
стрый - медленный> F=2,4, то соответствующий при-
знак приписывается слову в форме <быстрый>, а не
<быстрая>, потому что это признак звучания комплек-
са б-е-л-к-а, но не зверька под названием <белка>.
Однако понятно, что результаты такого <автомати-
ческого> анализа имеют смысл только в том случае,
если полученные характеристики содержательности
звучаний слов сопоставляются с характеристиками
признакового аспекта их значения.
Такую, казалось бы, <сознательную> часть работы
тоже может выполнить электронно-вычислительная
машина, если, конечно, мы дадим ей необходимую
информацию о признаковых аспектах значений слов,
причем информация должна быть выражена количе-
ственно. А для этого необходимо измерить признако-
вое значение слов. И желательно получить результаты
измерения в тех же единицах, в которых уже измерена
фонетическая значимость слов.
А что это за единицы? Во всех наших измерениях
такими единицами являются деления шкал. Так, мо-
жет быть, измерять признаковые значения слов на тех
же признаковых шкалах? Оказывается, вполне воз-
можно. Например, мы задаем информантам шкалу
151
<хороший - плохой> в точно таком же виде, как для
измерения значимости звуков (очень хороший - 1,
хороший -2, никакой - 3, плохой - 4, очень пло-
хой - 5), и предлагаем для оценки не звуки, а словах
Информанты, понятно, будут реагировать отнюдь не
на звучание, а на значение слов, и мы измерим как ргс
то, что хотели, - признаковый аспект значения. При-
чем средние оценки будут получены в тех же единица>
шкалы, что и для звуков!
Так, по ответам информантов средняя оценка для
слова дом составляет 2,2. Это значит, что в коллектив
ном сознании носителей языка со словом дом связана
представление о чем-то хорошем. Показатель фонети
ческой значимости звукового комплекса того же слов
(F) оказывается равным 2,3, т.е. звучание этого слов
тоже оценивается как <хорошее>. Сопоставив эти ДЕ
цифры (2,2 и 2,3), можно уверенно сказать, что по этс
му признаку звучание и значение слова дом находяте
в соответствии.
Имея в своей памяти оценки признакового значе
ния слов, машина легко сопоставляет их с вычислен
ными ею оценками фонетической значимости тех ж<
слов и делает вывод о сходстве или различии сравни
ваемых аспектов. Такой способ сопоставления точен;
объективен.
Но у нас с вами несколько иная задача. Мы хоти>
обнаружить фонетическую мотивированность сло1
проследить за взаимоотношениями между их звучани
ями и значениями, и готовые <машинные> ответы ма
ло нам в этом помогут. Будет гораздо нагляднее, есл
мы станем оперировать не цифрами, а непосредствен
но содержательными характеристиками звучания
значения.
Для этого достаточно взять выданные машиной хг
рактеристики фонетической значимости и устанавли
вать их соответствие (или несоответствие) признаке
вому значению слов интуитивно, по своему разуме
нию. Ведь в большинстве случаев мы достаточно яс1
осознаем признаковые значения. Действительно, к
будет спорить, что дом - это, в общем-то, что-то хо{
152
щее, а хам
плохое, что мимоза - нежная, а гангстер -
убы и, что птица - быстрая, а удав - медленный?
песь, конечно, есть определенная опасность. На-
iep, слово бокс получило <хорошую> оценку зву-
цм (F=2,4). А как эта оценка соотносится с призна-
ём значением? Хороший это вид спорта или пло-
Мнения могут разделиться. Одним бокс нравит-
д другие смотреть не могут. В этом случае
несообразнее всего такую шкалу просто не учиты-
д поскольку признаковое значение по ней выраже-
Q нечетко. Зато относительно шкал <женственный -
существенный> или <быстрый - медленный> разно-
гласий, пожалуй, не будет, и то, что звуковая форма
слова бокс получила по этим шкалам оценки <мужест-
венный> (4,1) и <быстрый> (2,2), единодушно будет
признано как свидетельство соответствия звучания и
значения.
Может возникнуть еще и такая ситуация. Слово ар-
буз получило такие характеристики звучания: <боль-
шой> (2,2), <мужественный> (3,9), <сильный> (2,4),
<громкий> (2,2), <могучий> (2,3). Но с признаковым
значением этого слова можно соотнести лишь первую
характеристику: хотя арбузы бывают и большие, и ма-
ленькие, все же в нашем представлении арбуз - это
скорее что-то большое, чем маленькое.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242
оценок в этом случае и отражает какие-то тенденции. 1
Но не будем забывать того, что и средние оценки зву-1
ков и частотности звуков - величины вероятностные, "
т.е. подверженные случайным колебаниям, j
. Поэтому и формула F дает величины не абсолют-1
ные, а вероятностные. В таком случае каждой из этих-1
величин нужно обеспечить простор для возможных
колебаний. Зоны шкалы и с.оздают такой простор. Вот
мы и считаем, что промежуток от 2,5 до 3,5 необходи
и достаточен для случайных колебаний <нейтральной
точки> (3,0), а если отклонения выйдут за эти грани-1
150
Q перестанут быть случайными - окажутся зна-
чимыми.
отсюю легко вывести четкое правило для машины:
для некоторого слова по данной шкале F<2,5, то
д характеристики фонетической значимости слова
(бирается первый антоним шкалы, если F>3,5 -
второй. По этому правилу машина отбирает из своего
песикона признаки и печатает их с указанием соот-
дтвующих величин F. Например, результат анализа
диетической значимости слова бык выглядит так:
1 _- большой (2,0), грубый (4,0), мужественный
(4,0), темный (3,5), сильный (2,4), громкий (2,3), мо-
гучий (2,2).
Поскольку этот набор характеризует содержатель-
ность звуковой формы, а не значение слова, то нет на-
добности, скажем, согласовывать признаки со словами
в роде или числе. И если для слова белка по шкале <бы-
стрый - медленный> F=2,4, то соответствующий при-
знак приписывается слову в форме <быстрый>, а не
<быстрая>, потому что это признак звучания комплек-
са б-е-л-к-а, но не зверька под названием <белка>.
Однако понятно, что результаты такого <автомати-
ческого> анализа имеют смысл только в том случае,
если полученные характеристики содержательности
звучаний слов сопоставляются с характеристиками
признакового аспекта их значения.
Такую, казалось бы, <сознательную> часть работы
тоже может выполнить электронно-вычислительная
машина, если, конечно, мы дадим ей необходимую
информацию о признаковых аспектах значений слов,
причем информация должна быть выражена количе-
ственно. А для этого необходимо измерить признако-
вое значение слов. И желательно получить результаты
измерения в тех же единицах, в которых уже измерена
фонетическая значимость слов.
А что это за единицы? Во всех наших измерениях
такими единицами являются деления шкал. Так, мо-
жет быть, измерять признаковые значения слов на тех
же признаковых шкалах? Оказывается, вполне воз-
можно. Например, мы задаем информантам шкалу
151
<хороший - плохой> в точно таком же виде, как для
измерения значимости звуков (очень хороший - 1,
хороший -2, никакой - 3, плохой - 4, очень пло-
хой - 5), и предлагаем для оценки не звуки, а словах
Информанты, понятно, будут реагировать отнюдь не
на звучание, а на значение слов, и мы измерим как ргс
то, что хотели, - признаковый аспект значения. При-
чем средние оценки будут получены в тех же единица>
шкалы, что и для звуков!
Так, по ответам информантов средняя оценка для
слова дом составляет 2,2. Это значит, что в коллектив
ном сознании носителей языка со словом дом связана
представление о чем-то хорошем. Показатель фонети
ческой значимости звукового комплекса того же слов
(F) оказывается равным 2,3, т.е. звучание этого слов
тоже оценивается как <хорошее>. Сопоставив эти ДЕ
цифры (2,2 и 2,3), можно уверенно сказать, что по этс
му признаку звучание и значение слова дом находяте
в соответствии.
Имея в своей памяти оценки признакового значе
ния слов, машина легко сопоставляет их с вычислен
ными ею оценками фонетической значимости тех ж<
слов и делает вывод о сходстве или различии сравни
ваемых аспектов. Такой способ сопоставления точен;
объективен.
Но у нас с вами несколько иная задача. Мы хоти>
обнаружить фонетическую мотивированность сло1
проследить за взаимоотношениями между их звучани
ями и значениями, и готовые <машинные> ответы ма
ло нам в этом помогут. Будет гораздо нагляднее, есл
мы станем оперировать не цифрами, а непосредствен
но содержательными характеристиками звучания
значения.
Для этого достаточно взять выданные машиной хг
рактеристики фонетической значимости и устанавли
вать их соответствие (или несоответствие) признаке
вому значению слов интуитивно, по своему разуме
нию. Ведь в большинстве случаев мы достаточно яс1
осознаем признаковые значения. Действительно, к
будет спорить, что дом - это, в общем-то, что-то хо{
152
щее, а хам
плохое, что мимоза - нежная, а гангстер -
убы и, что птица - быстрая, а удав - медленный?
песь, конечно, есть определенная опасность. На-
iep, слово бокс получило <хорошую> оценку зву-
цм (F=2,4). А как эта оценка соотносится с призна-
ём значением? Хороший это вид спорта или пло-
Мнения могут разделиться. Одним бокс нравит-
д другие смотреть не могут. В этом случае
несообразнее всего такую шкалу просто не учиты-
д поскольку признаковое значение по ней выраже-
Q нечетко. Зато относительно шкал <женственный -
существенный> или <быстрый - медленный> разно-
гласий, пожалуй, не будет, и то, что звуковая форма
слова бокс получила по этим шкалам оценки <мужест-
венный> (4,1) и <быстрый> (2,2), единодушно будет
признано как свидетельство соответствия звучания и
значения.
Может возникнуть еще и такая ситуация. Слово ар-
буз получило такие характеристики звучания: <боль-
шой> (2,2), <мужественный> (3,9), <сильный> (2,4),
<громкий> (2,2), <могучий> (2,3). Но с признаковым
значением этого слова можно соотнести лишь первую
характеристику: хотя арбузы бывают и большие, и ма-
ленькие, все же в нашем представлении арбуз - это
скорее что-то большое, чем маленькое.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242