63
УДК 81-11
КРИПТОКЛАССНЫЕ ДАННЫЕ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ МЕРЫ МЕЖЪЯЗЫКОВОЙ ЭКВИВАЛЕНТНОСТИ
О. В. Донина
Воронежский государственный университет
Поступила в редакцию 10 августа 2014 г.
Аннотация: в статье предлагается методика сопоставления эквивалентных слов в различных языках при помощи методов криптоклассного анализа и лингвостатистики.
Ключевые слова: корпусная лингвистика, лингвостатистика, эквивалентность, языковая категоризация, именной криптокласс.
Abstract: in this paper, we propose the method of comparing equivalent words in different languages using cryptotype analysis and linguistic statistics.
Key words: corpus linguistics, linguistic statistics, linguistic categorization, noun cryptotype.
В фокусе нашего исследования находится крип-токлассное сопоставление эквивалентных слов в английском и русском языках на материале данных информационного ресурса «Криптоклассы английского языка» [1] и национального корпуса русского языка (НКРЯ) [2].
В рамках данной статьи мы попытаемся предложить методику сопоставления эквивалентных слов в различных языках при помощи методов криптоклассного анализа и лингвостатистики на примере лексемы русского языка выгода и ее английских эквивалентов.
Одним из основных понятий теории вероятностей и математической статистики является понятие корреляции. В лингвостатискике для определения корреляционной зависимости между двумя случайными величинами используют коэффициент корреляции К. Пирсона, основанный на значениях коррелирующих величин. Его разработали Карл Пирсон, Фрэнсис Эджуорт и Рафаэль Уэлдон [3].
С помощью коэффициента линейной корреляции (или коэффициента корреляции Пирсона) можно получить представление о тесноте корреляции случайных величин. Коэффициент линейной корреляции определяет характер и тесноту статистической связи.
Линейная корреляция предполагает линейную зависимость и является скалярной величиной. Численное значение коэффициента корреляции указывает на тесноту статистической связи, причем значения, мало отличающиеся от единицы, указывают на связь, близкую по характеру к функциональной, а значения, приближающиеся к нулю, свидетельствуют о слабой связи или даже указывают на отсутствие корреляционной связи (табл. 1). В данном исследовании мы
© Донина О. В., 2015
пользуемся общей классификацией корреляционных связей, предложенной в работе Э. В. Ивантера и А. В. Коросова [4].
Т а б л и ц а 1
Общая классификация корреляционных связей
Интервал значений коэффициента корреляции Интерпретация
0-0,19 Очень слабая корреляция
0,2-0,29 Слабая корреляция
0,3-0,49 Умеренная корреляция
0,5-0,69 Средняя корреляция
0,7-1 Сильная / тесная корреляция
Определим характер и силу связи между русской лексемой выгода и ее английскими эквивалентами. По данным «Англо-русского синонимического словаря» [5] имя выгода имеет четыре английских аналога: advantage, benefit; profit, gain (те же данные получаем при обращении к электронному словарю ABBYY Lingvo Online Dictionary [6]).
Подтвердим это примерами из параллельного под-корпуса национального корпуса русского языка [2]:
(1) I would have returned them in any event - as a matter of honor, not to let them take advantage of your hospitality for - but never mind. [Walter M. Miller, Jr. A Canticle For Leibowitz (1960)]
Я бы вернул их в любом случае: это дело чести - не дать им извлечь грубую выгоду из вашего гостеприимства. Но оставим это. [УолтерМиллер. Страсти по Лейбовицу]
(2) His corporation had sent him to Harvard Business School to study the minds of the movers and shakers who were screwing up our economy for their own immediate benefit, taking money earmarked for research and development and new machinery and so on, and putting
Криптоклассные данные для определения меры межъязыковой эквивалентности
it into monumental retirement plans andyear-endbonuses for themselves. [Kurt Vonnegut. Hocus Pocus (1990)]
Корпорация послала его на экономический факультет Гарвардского университета, чтобы он разобрался, как и чем думают плуты и проныры, которые пустили под откос нашу экономику ради своих сиюминутных выгод, тащат деньги, предназначенные на научные исследования и культуру и новую технику и прочее, и устраивают на эти деньги роскошные санатории, раздают самим себе громадные пенсии и премии в конце года. [Курт Воннегут. Фокус-покус]
(3) He s a contractor and builder, fifty-five years old, makes a business of buying lots, putting houses on them, selling the house at a profit, buying other lots. [Erle Stanley Gardner. The Case of the Daring Divorcee (1964)]
Ему пятьдесят пять лет, он строитель-подрядчик. Покупает участки земли, ставит на них дома и с выгодой перепродает. [Эрл Стэнли Гарднер. Дело смелойразве-денки]
(4) But for those Georgians who had turned Republican for personal gain, there was no excuse. [Margaret Mitchell. Gone with the Wind, Part 2 (1936)]
А вот тем уроженцам Джорджии, которые стали республиканцами выгоды ради, уже не было оправдания. [Маргарет Митчелл. Унесенные ветром. Ч. 2]
Также мы провели опрос среди 20 респондентов в возрасте от 18 до 30 лет, в их число входили русскоговорящие участники, которые изучают или преподают английский язык в России или проживают и обучаются на территории США более 2 лет, а также англоязычные респонденты, обучающиеся русскому языку. В ходе эксперимента мы просили участников ранжировать английские лексемы по смысловой близости с русской лексемой выгода. Полученные данные представлены в табл. 2.
Т а б л и ц а 2
Теснота статистической связи лексемы выгода и ее английских эквивалентов по данным эксперимента
емые имена по двум показателям: индексу разнообразия (ИРа - отношение количества классификаторов, с которыми имя встречается в корпусе, к общему количеству классификаторов криптокласса) и показателю криптоклассной активности (ПоКа -доля активности имени в образовании словосочетаний с классификаторами одного криптокласса на фоне других проекций) [7]. Результаты криптоклас-сного анализа вхождения исследуемых имен в шесть выделенных криптоклассов (Res Liquidae (эталон - 'вода'), Res Acutae (эталон - 'шип'), Res Filiformes (эталон - 'нить'), Res Rotundae (эталон - 'мяч'), Res Parvae (эталон - 'камень'), Res Longae Penetrantes (эталон - 'копьё')) представлены в табл. 3.
Т а б л и ц а 3
Данные криптоклассного анализа
Имя Показатели Res Liquidae Res Acutae Res Filiformes Res Rotundae Res Parvae Res Longae Penetrantes
Выгода ИРа 0,2 0 0,2 0,167 0,5 0
ПоКа 0,0976 0 0,2378 0,0061 0,6585 0
Advantage ИРа 0,077 0 0,125 0 0,667 0
ПоКа 0,0003 0 0,0002 0 0,9995 0
Benefit ИРа 0,308 0,100 0 0 0,333 0
ПоКа 0,2195 0,0098 0 0 0,7707 0
Profit ИРа 0,385 0 0,125 0 0,444 0
ПоКа 0,1845 0 0,0037 0 0,8118 0
Gain ИРа 0 0,100 0 0 0,444 0
ПоКа 0 0,3333 0 0 0,6667 0
Последовательно сопоставляя каждый английский эквивалент с лексемой выгода, мы высчитали коэффициент корреляции Пирсона по формуле
_ ^ у XY _
X - X)(Y- Y) \¡X (X - X)) X (Y- Y))
Имя Степень тесноты связи с лексемой выгода, %
Benefit 33,13
Profit 26,99
Advantage 20,86
Gain 19,02
— 1 п — 1 п
где X = — X X, , 7 = — V 7 - среднее значение выборок. п '-1 п '=1
В табл. 4 приведены полученные эмпирические значения по индексу разнообразия сочетаемости лексем (ИРа).
Т а б л и ц а 4
Эмпирические значения коэффициента корреляции Пирсона по индексу разнообразия (ИРа)
После этого мы перешли непосредственно к данным криптоклассного анализа, сопоставив исследу-
Имя r (ИРа) Тип связи
Advantage 0,916819 Тесная/сильная
Profit 0,822767 Тесная/сильная
Gain 0,768952 Тесная/сильная
Benefit 0,666461 Средняя
О. В. Донина
Из приведенной таблицы видно, что по данному показателю имя advantage имеет наиболее тесную связь с русской лексемой выгода.
Аналогичные расчеты были проведены и по показателю криптоклассной активности имен (ПоКа) (табл. 5)
Т а б л и ц а 5
Эмпирические значения коэффициента корреляции Пирсона по показателю криптоклассной активности имен (ПоКа)
Имя r (ПоКа) Тип связи
Advantage 0,933642 Тесная/сильная
Profit 0,923739 Тесная/сильная
Benefit 0,91021 Тесная/сильная
Gain 0,643993 Средняя
В данном случае лексемы advantage, profit и benefit отличаются высокими коэффициентами линейной корреляции (> 0,9). Учитывая, что, согласно гипотезе криптоклассной организации именной лексики, показатель криптоклассной активности имени существительного отражает современное функционирование имен в языке [8], можно сделать вывод, что три вышеперечисленных имени (advantage, profit и benefit) наиболее часто употребляются в английском языке со значением, которое носители русского языка приписывают лексеме выгода.
Как видим, полученные при расчете коэффициента линейной корреляции эмпирические значения (см. табл. 5) расходятся с данными опроса (см. табл. 2). Большинство наших респондентов отдавали предпочтение лексеме benefit, а advantage размещали лишь на 3-ю позицию. Для того чтобы вычислить степень согласованности экспертов, мы посчитали коэффициент конкордации рангов Кендалла [9; 10], который позволяет дать оценку исследуемому явлению в виде обобщенного мнения специалистов (экспертов) по изучаемому вопросу или проблеме. Этот общий коэффициент ранговой корреляции для группы, состоящей из m экспертов, вычисляется по формуле
W ■■
12 • S
m (n - n)
где 5" - сумма квадратов отклонений всех оценок рангов каждого объекта экспертизы от среднего значения; т - число экспертов; п - число объектов экспертизы.
Коэффициент конкордации изменяется в диапазоне 0 > W > 1, причем 0 соответствует несогласованности, а 1 соответствует полной согласованности. Если значение коэффициента конкордации превышает 0,40-0,50, то качество оценки считается удовлетворительным, если W=0,70-0,80 - высоким. В нашем случае коэффициент конкордации рангов составил W (выгода) = 0,313086, что указывает на очень слабую согласованность респондентов и дает право не учитывать данные эксперимента при формулировке выводов.
Таким образом, мы можем говорить о том, что на примере лексемы выгода и ее английских эквивалентов мы проиллюстрировали способ сопоставления эквивалентных слов в различных языках при помощи методов криптоклассного анализа и лингвостатисти-ки. В результате исследования мы выяснили, что наиболее близким аналогом для лексемы русского языка выгода в американском варианте английского языка выступает имя advantage.
ЛИТЕРАТУРА
1. Информационный ресурс «Криптоклассы английского языка». - Режим доступа: http://www.rgph.vsu.ru/ coel.php
2. Национальный корпус русского языка (НКРЯ). - Режим доступа: http://www.ruscorpora.ru/
3. PearsonK. (June 20, 1895) «Notes on regression and inheritance in the case of two parents», Proceedings of the Royal Society of London, 58: 240-242.
4. Ивантер Э. В. Основы биометрии : введение в статистический анализ биологических явлений и процессов / Э. В. Ивантер, А. В. Коросов. - Петрозаводск, Изд-во ПетрГУ, 1992. - 168 с.
5. Литвинов П. П. Англо-русский и русско-английский синонимический словарь / П. П. Литвинов. - М. : Астрель : АСТ, 2002.
6. ABBYY Lingvo Online Dictionary. - Mode of access: www.lingvo-online.ru
7. Борискина О. О. Криптоклассы английского языка / О. О. Борискина. - Воронеж : Истоки, 2011. -333 c.
8. Борискина О. О. Классифицирующие структуры в криптоклассном исследовании / О. О. Борискина // Вестник Воронеж. гос. ун-та. Сер.: Лингвистика и межкультурная коммуникация. - 2010. - № 2. - С. 28-33.
9. Kendall M. (1938). «A New Measure of Rank Correlation». Biometrika 30 (1-2): 81-89.
10. Kendall M. (1948) Rank Correlation Methods, Charles Griffin & Company Limited.
Воронежский государственный университет Донина О. В., аспирант кафедры английского языка в профессиональной международной деятельности E-mail: olga-donina@mail.ru
Voronezh State University
Donina O. V., Post-graduate Student of the English Language in the Professional International Activity Department
E-mail: olga-donina@mail.ru
