CC BY
21
лингвистические аспекты формирования терминологической базы информационных систем
Бурый А.С.*
ключевые слова: терминология, предметная область, информационные технологии и системы, информационное пространство, терминологическая система, терминологическое планирование, база данных и знаний, знания предметной области, отношения, научная метафора.
Аннотация.
Цель работы: совершенствование научной и методической базы при разработке терминологии новых предметных областей исследования в современной научной коммуникации.
Метод: комплексное использование системного и сравнительного анализа в сочетании приемов формальнологического вывода.
Результаты: предложен концептуальный подход к структурированию терминологических систем информационных баз данных и знаний на основе инструментов алгебраического представления процессов трансформации понятий при формировании терминологии новых предметных областей, путем создания мыслительных образов на основе когнитивных функций научных метафор. Показано, что композиция структур системы понятий и систем классификации позволяет расширять признаковое пространство понятий.
Полученный подход может быть использован для оценки универсальных терминологических систем в развивающейся парадигме цифрового общества.
Р01: 0.21681/1994-1404-2021-4-46-56 Введение
О цифровой трансформации общества говорят в настоящее время как о процессе, который полностью вошел в обиход и результатами которого многие, если не все, пользуются в повседневной жизни. Идеи цифровой трансформации на годы вперед сформировали направления развития современного общества [6, 7]. Технологии на основе цифровой трансформации обладают большим потенциалом и включают на сегодня:
а) облачные эластичные вычисления в виде моделей доступа к общему пулу конфигурируемых аппаратных и программных ресурсов [6];
б) большие данные, существенно повышающие прозрачность деятельности, насыщение системы принятия решений качественными данными;
в) искусственный интеллект, получивший новый стимул развития с ростом вычислительных возможностей современных компьютеров, основываясь на методах машинного обучения, активно реализуется в приложениях в сфере здравоохранения, управления транс-
портом, оптимизации запасов и повышения производственных активов, а также в процедурах, основанных на языкознании, для анализа текстовой информации;
г) Интернет вещей, обеспечивший взаимосвязь периферийных вычислителей с ресурсами облачных хранилищ и моделей обслуживания для действительно огромного числа приложений [25].
Информационная сфера — это сфера информационной деятельности, направленная на удовлетворение информационных потребностей субъектов и эргаси-стем [16]. Она включает, в частности, информационно-коммутационные отрасли знаний, информационную индустрию, связанную с переработкой данных, разработкой и производством информационных систем, а также с предоставлением информационных услуг1 [14, 17]. Информационные технологии характеризуются не только совокупностью методов и средств создания и постоянного совершенствования информационных систем, но и активным развитием терминологии, тезаурусов [8], терминологических систем (терминосистем), лингвистического [15] и организационного обеспече-
1 Юсупов Р.М., Заболотский В.П. Научно-методические основы информатизации. СПб. : Наука, 2000. 455 с.
* Бурый Алексей сергеевич, доктор технических наук, эксперт РАН, директор департамента ФГБУ «Российский институт стандартизации», г. Москва, Российская Федерация. E-mail: [email protected]
ния в ходе выполнения функциональных обязанностей персоналом информационных систем2 [14].
Разделение основных научных направлений в современных условиях является нечетким, так как порой «не успевает» за стремительным темпом цифровой трансформации общества [6]. Однако любое знание всегда стремится стать систематизированным знанием или знанием, которое описывается как вполне определенная система [23]. Систематизация образует упорядоченную систему понятийного аппарата, категорий, аксиом, утверждений-теорем, методов, моделей и алгоритмов с выстроенными схемами отношений между ними, решающую целевые, в том числе коммуникативные функции в исследуемых системах переработки информации при управлении организационно-техни-ческими3 и организационно-правовыми процессами.
Формирование терминов (терминоидов) в ходе образования терминосистем является актуальной задачей развития научного понятийного аппарата. Система понятий решает информационную функцию процесса коммуникации (прием-передачу информации и данных, информирование лиц, принимающих решения; создание понятийных образов), а также регулятивную функцию, ответственную за поведение и взаимодействие субъектов общения [26]. Особую роль в этом играет метафорический перенос, позволяющий связывать различные предметные области (области исследования), вовлекая в информационную сферу все больше исследователей, что расширяет информационное поле за счет включения, помимо научных или прикладных знаний — Он, гуманитарные — Ог, правовые — 0п, а также ряд других, формируя междисциплинарную ( 0мд ) предметную область исследования (ПОИ):
Омд = Он X ОгХ ОпХ ... . (1)
Семантическая сеть как модель представления знаний в виде ориентированного графа, в вершинах которого — понятия, а дуги — связи между понятиями, позволяет воспроизводить динамику структурных преобразований, в частности, в процедурах метафориза-ции на примере компрессии цепочек переходов между понятиями (концептами). Суть метафоризации заключается в том, что семантическая ситуация из известной области переносится в неизвестную, сохраняя смысл, адаптируя его в новых условиях, образуя новую семантическую сущность, расширяя возможности ПОИ [3].
Технологические возможности компьютерных методов интеллектуального анализа данных4, методов извлечения знаний из данных (методы машинного обучения, глубокого обучения и др.) позволяют оперативно оценивать эффективность информационных процессов, текстовых данных, информационно-поисковых систем, существующих терминосистем, баз данных и
2 См., например: Ловцов Д.А. Введение в информационную теорию АСУ. М. : ВА им. Петра Великого, 1996. 434 с. С. 32—34.
3 Там же, с. 59—68.
4 Ловцов Д.А., Богданова М.В., Лобан А.В., Паршинцева Л.С. Стати-
стика (компьютеризированный курс) : учебник для вузов / Под ред.
проф. Д.А. Ловцова. М. : РГУП, 2020. 400 с.
знаний (БДЗ), управлять ими и создавать эффективные (содержательные) описания технологий, понятные как специалистам определенных ПОИ, так и более широкой аудитории.
Цель данной работы — показать место понятийного аппарата в формировании знаний и универсальных структур терминосистем новых предметных областей исследования, а также возможности повышения качества механизмов информационного поиска и решения информационных задач на основе семантического подхода.
Терминологическое планирование
Терминологическое планирование предполагает развитие языковых ресурсов для поддержки информационного представления знаний в конкретных предметных областях и использование этих представлений в коммуникационной среде, включая формирование терминологии [17], ее регистрацию, передачу и внедрение в практику5. При этом терминологическое планирование с учетом области применения, например, компонентов выражения (1), должно учитывать:
- высокий уровень абстрагирования (применительно к формульному представлению математических, физических или химических процессов);
- жесткие ограничительные рамки формулировок с высокой степенью стандартизации для ряда машиностроительных отраслей [4, 12] и информационных технологий [6, 7, 14];
- высокую частотность синонимии (например, в общественных науках [8], маркетинге, бизнесе [10], правовой сфере [16, 19, 20], гуманитарных науках, например, в литературоведении [1]);
- региональные диалектные отклонения (например, в официальных извещениях);
- когнитивную природу понятийных отношений, рассматривая их как онтологические структуры знаний, которые в ходе структурной композиции можно преломлять для определенного уровня абстрагирования анализируемой ситуации [11], а также применять в научном познании и мышлении.
Терминологическое планирование может быть составной частью другого процесса планирования, как в социальной, так и в технологической сфере [8], что представлено на рис.1 и включает:
• информационное планирование (например, инженерия знаний [33], выработка стратегий обработки информации [9, 17, 30] и документооборота);
• планирование образовательных процессов [18], в том числе вторичного, научного образования, включая цифровое пространство научно-технических публикаций;
• планирование научно-технического прогресса, включая социальную сферу — здравоохранение,
5 ГОСТ Р ИСО 29383—2012. Терминологическая политика. Разработка и внедрение. М. : Стандартинформ, 2020 (п. 4.3).
Рис. 1. Диаграмма взаимодействия терминологического планирования с другими видами планирования: 1 — технологическим; 2 — образовательным; 3 — маркетинговым
правовое регулирование [16, 20], защиту окружающей среды и управление рисками;
• планирование развития информационных технологий [17], технологий анализа естественного языка [2, 22], а также информационно-коммуникационных технологий, объединяющих две первые;
• маркетинговое планирование (например, развитие бизнес-процессов [10], отдельных отраслей: туризма, госуслуг [7] и др.).
Природа понятий в терминоведении
Терминологию называют специфическим лексиконом языка науки [22].
В ходе научных и производственных коммуникаций обычно пользуются терминами, которые понятны всем сторонам общения. Для взаимопонимания необходимо, как минимум, владение терминологией как системой понятий в рассматриваемой прикладной области.
В качестве понятий целесообразно рассматривать мысленные конструкции или единицы мышления, отражающие предметы в характеризующих их существенных признаках, формируемых в процессе наблюдения или абстрагирования. Более лаконично определение приводится в стандарте ИСО6.
Терминоведение как научная дисциплина изучает структуру, формирование, разработку, применение и управление терминологиями в конкретных предметных областях. Часто терминологию представляют как совокупность терминов, не объединенных какой-либо теорией или концепцией [29], но наделенных своей терминологической семантикой и выполняющих номинативную функцию. В отличие от терминологии, терминосистема (system of terminology) — организованная совокупность связанных логическими и семантическими отношениями терминов определенной
6 Понятие (от англ. concept) — единица знания, образованная уникальной комбинацией характеристик, см. ГОСТ Р ИСО 11615-2014 ( ст. 3.1.14).
области знания7 и сферы деятельности, обладающая свойствами системности, точности и стилистической нейтральности.
Для структурирования больших объемов терминологических данных, углубленного анализа данных («добыча данных»), проведения информационного поиска, систематизации данных и знаний применяются системы классификации [8, 21, 23]. Они активно используются для создания классификаторов [21], словарей, тезаурусов [17], библиотек, каталогов, архивов и других упорядоченных информационных ресурсов, структурирование совокупностей данных в которых существенно ускоряет и облегчает работу с ними.
Система классификации в этом случае соотносится с понятийной системой, что схематично показано на рис. 2, на котором отображена взаимосвязь элементов: «понятие», «класс», «атрибут» и «свойство». Каждая из представленных систем имеет свою структуру подчинения элементов. В ходе взаимодействия структур системы понятий и системы классификации формируется некоторая композиция структур, позволяющая расширять признаковое пространство понятий. В результате, например, понятие автомобиль может получить ряд атрибутов из класса «АВТО».
По своей сути любое понятие можно рассматривать как абстракцию реального предмета или сущности, которую это понятие определяет. Объекты реального мира идентифицируются своими свойствами. Объекты абстрагируются в понятия8, а свойства абстрагируются (отображаются) в характеристики, определяющие понятия, что показано на рис. 3. Абстрагирование — это процесс выделения совокупности общих признаков для партии (набора) однотипных объектов и формирования на этой основе понятия для указанного набора объектов. Характеристики образуют поле спецификаций, а их полнота и непротиворечивость обеспечива-
7 См.: ГОСТ Р 7.0.99—2018 (ст. 3.1.11).
8 ГОСТ Р ИСО 704—2010 Терминологическая работа. Принципы и методы. М. : Стандартинформ, 2020 (ст. 5.1).
Дорожно-транспортные средства
Моторизованные средства
Транспортное средство
Аяpибyоы: - имс; - омрк—кокник;
Автомобили
Свойства
АВТО Класс
Пигментирование
ЦВЕТ
■ Свойства
ч>
Понятийная система
Система классификации
Рис. 2. Взаимодействиемеждусистемойпонятийисистемойклассификации
ют корректное формирование понятия. Надо заметить, что «характеристика» является лингв истическим понятием, а пон ятте «сооГотво» — изо блсстиинфо»маци -онных технолкесй.
Вопросы актялагации пятстийнойоистесы являются актуальнь^е^иг^Я^к1ртяр;^(^с^тке млоготоньзнватель-ских понятийных баз, прежде всего, распределенных
БДЗ со сложной организацией областей знаний (на-промер, Дляьдобсгва ч[эос1\е(Г"^р^аи состав-
яолиь зап»осовяхема »МОразОстяется нагяысловые Т>|э^|^н1ей»ы. Структури;^г^ция представленгязнаний явежеа о0еапечивьтяyстт7о»п»чo(омьcиятeмы тонятий, няом числ е и г^я^и шсатгомизменеаии огределений отдельных понятий.
Реальный оир
АОстракция
Аботрагируттся й
имеет
образует
Абстрагируете я в
Рис.Э.Абстрагировануе объекта входе формирования понятия
Для формализации представления трансформации знаний при переходах от одной ПОИ к другой можно воспользоваться алгебраичпсдим подходом, позволяющим структурироватьзнанияв виде системы понятий [5, 19].Данный пидоодпредпочонтиоен тем, что допускает случаи, когда не все элементы внутри понятия могут быть утоЧСОНО! т Дкукии йб-нятиях, что особенно важно уняметафоиичпскин отображений.
В итон- нлутпе реааьный /аир (сил. |соп. 3) р дииниах некоторой системы ОЯ омножяством сеоз!У объектов, корту ипяющио пнонтранетмо нлбеюддниД — бй(2П), итс^ Няажчетсе (сИстраоисуетсс) в поеяхнйчое ояое-яан-ствЖСИ(рбы
1яАВ:/.к-о-наков) ,(е)
[з иачоутвекпторогз можеы выитрпаенаюеин ПОИ ез выражения(1), а /н^и —функцияотображениядлявы-бранныхпространств.
Определенное множество свойств /-гв объекта в Р(Е) межно п аедстноттька к
/оЯ^Е) - я От), ь = 1,п, ев
где — Мхнъяцкя отсО^женхя /-го сс(3"о.<^ктг^ кралрнего ми|а в двдихсвовствах, совокупность котораноо бнеди-ин1 сяся в подмеожостре Я^ОС), ф онмиртн дникал 1Ь сыш оОраз Г-го оДтекна.
ОпреГевение 1. Нбктппвктнсж сествмой та/егиновт-ния наккваетмя вь^ажевье:
ж = бЯ(£0 =бЛ(Е),В(Е)),г (Н)
праяхм н понятийном орюстаянбеве -ЯЕ^ ^сЕИ), ктждомн ('^мрпнэн яннювротвхтструет наХои хаеакхедиттик: /в:МДЕ)-г)Р(0), У = Н,т, (5)
где б— — функття отго<:>|с;^^^ния и ноъбсыниоТ ПОИ ТаП (Е)е-го понятия на оооттттотвующие «^ллу хаоактерут стикиизподмножсствн понятийилиихсовокупностей
-М,- С-).
Отпошеоея спее^ббу дпнными еетдртмя элементами (см. (>ис 3) поянняюаоа сле-(фющи ми кровеламЮ:
- каждым о(5ы^е1нт у^заОЮТФН имеет одно или нзсттлф-то свтйстт с неответствии с еюнсжонает (3);
- каждпессойстго -сло ы&оектд аОслрдгир^тся о омту иыняусктль ко иа^ктериотск изА/ (ЧДС
- ^г^я^^нез^р^тн^тт)исзока в нросзйоистае ^Н кнля-ется частью одногоилинескольки хчоняний;
- каждоеу-е понятие образтот ^^н^у или несктлько характеристикиз МЛИДвсиотвеыстдие с о:ыф<^;хо-нием (5);
- каждый объект абсфагтруетси в одгго 1вли несколько поняынВ всоотвытствии с выражением (И).
Метафодыкао сыедство оИеспечения информоционйо-мтмприйикаоионтйао дрыитоазянво
Исследования метафоры постепенно перемещаят-ся из филологии в философию и далее в науковедение, и постепенно сферы еетртммнениалвхволываюо мнз-личные области знано", вллючаннвихтлосию, т<^о(аию информациф,а даыдм и котниливные лсуки> нзучаощиф аcнoвымыlшлeтиеJ г^н:1ттощогин(;?лн-е1^ подсоды к искло-и^с^т^узат) ятееллектны геиюрая фанoм»мoлсгикeскиП, генетичыакий и диы [20]н Иноенеп кoищчнн/мы1 откыКока»! помогяуе скыватл о нык ро лбтки м тооых явлений, ко гда на нерты-по—ах иооофлзуотся исностхо1е морминтф а системамекдфор ыиеoгaeт одиоытыть юные отоветса оЫ^т^е^^тт ессое—окания. Ак^аеатдпю1 стсоынитг-и тезим, ч ы т..кс рдтеымииелр отмои yвeеыткввeетcя сттуемь мыты—оричности еы гтпвтоз»10, перыноси и
представлении мхаафо^не тохтоо в оачениво эв-))--стическогоилириыохочестоыотоо»оцтлфтсги пргхва.
янн"^^Ы^м|ггз огlдoы<д5Jмаме ее стыке дк-х понысий-ных ихоаы е ыызуо ьтктом оногоетуидястыявия является генерация семасыичуской неоднотничныачи
9 ГОСТ Р ИС0 704—2010(ст. 5.».((.
10 Налимов В. В. Впоисках hhoix смыновв. М.: Изд. груопа «По>о-
09Ы3.2П0 с.С.21.
(неопределенности), которая в итоге формирует новое содержание, которое не свойственно порождающей понятийнойсистеме [2].
Метафору рассматривают как универсальный ин-струментмышленияипознания мира во многих сферах деятельности [28] или как проявление неформализованных знаний, присутствующих в сознании, поведе-нииивосприятиичеловека.
Метафоризацияоснована на взаимодействии двух структурзнаний — когнитивной структуры «источника» (исходной ПОИ) и когнитивной структуры «цели» (новой ПОИ). [3 процессеметафориоации некоторые ПОИ тцелн» стрцктурируютоо ао обрасто «нсточника», инцче гов»рр0 проиоходит«метофвдическая проекция» ива «ка—итивном отоИраменио»» [13] в фосме(°(, тт.
форМИЬВеОСТ ОООбраЖеННеВИДЗС
р-*Яц, (6)
где 4р — предметная область «источника» знаний, а 5ц — ПОИ«цели».Верхнийиндекс«м»вобозначении функции отображения показывает ее принадлежность кформи«ованию мыттфир.
Остсоные дофиатции понттия юотдфоюыи представляй ы втабаице цитки.
Особые случаи метафорпредставляют аналогии и научные модели.Кроме то го, уместдос ть мотаф оры опредФ-ляется тем, насколько струк^/раПОИ Ар может быть согласованно перенесенав« цеотвую» ПОИ — бц11.
Система восприятия человека не очень хорошо подходитдляинтерпретации явлений как макроуровня (например, биосфера, солнечная система, галактики), так и микроуровня (например, клетки, молекулы, атомы). Исследователитрадиционнообращаютсякме-тафорам, основаннымнаповседневныхпереживаниях, чтобы осмыслитьнаблюденияиподелитьсяидеями12:
1. Роберт Гук был первым, кто обозначил клетку термином «клетка», когда изображение куска пробки подегомикроскопом напомнило ему небольшие комнатыиликельи, занимаемыемона-хамивмонастырях;
2. ИоганнКеплерразработалсвоюконцепцию движения планетпоаналогиис часами;
3. Христиан Гюйгенс использовал волны на воде, чтобыпредположить,чтосветволнообразен;
4. АлександрОпарин описал процесс зарождения жизнив древнем океанемиллиардылетназад, в котором образовались разнообразные органи-ческиемолекулы,назвав его «первичнымбульо-ном».
Терминологическая метафоризация управляет се-мантикойпонятий,расширяяфакторысходства,вопло-щаясьвновыххарактеристикахидажесмыслах[28,31]:
11 IndurkhyaB.Approximatesemantictransference:Acomputational theoryof metaphorsandanalogies.CognitiveScience.1987.11(4).P.445-480(p.451).
12TaylorC.,DewsburyB.M.OntheProblem andPromiseof Metaphor UseinScienceandScienceCommunication.J.Microbiol &Biol. Education. 2018. Vol.19(1)(p.2).
Таблица
Основные прагматические дефиниции понятия «метафора»
Дефиниции понятия метафоры (краткое изложение). Метафора — это: Краткое название источника
— понимание сущности одного вида на основе знаний о других объектах (явлениях, сущностях); Лакофф Дж., Джонсон М. [13]
— способ познания, структурирования и объяснения мира; Авербух В. Л. [2]
— метафора применительно к области информационных технологий — комплексное отражение некоторого явления, понятное всем сторонам, которые их используют; Рейнгольд Л. А. [24]
— концепция, уже знакома пользователю приложения, способствующая пониманию и предсказанию поведения приложения; ГОСТ 56274-2014*
— универсальное явление в языке, орудие мышления и познания мира во всех сферах деятельности; Шальнева В. А. [28]
— когнитивная модель, заменяющая объект в процессе его познания; Чистов А. А.**
— семантическое событие, которое происходит в точке пересечения нескольких семантических полей, благодаря чему образованная фраза получает новый смысл. Рикёр П. [32]
* ГОСТ 56274-2014. Общие показатели и требования в эргономике. М. : Стандартинформ, 2015 (п. 3.75).
" Чистов А. А. Применение когнитивной теории метафоры к анализу научных моделей: неиспользованные возможности // Вестник Воронежского гос. ун-та. Сер.: Философия. 2009. № 2. С. 112.
- метафора создает новые значения и новые сходства, в частности, предметное сходство (форма, образ), признаковое или функциональное сходство;
- метафору нельзя буквально пересказать без потери части ее значения;
- метафору нельзя свести к сравнению или к аналогии;
- ассоциативное сходство метафоры может включать ряд дополнительных факторов, например, эмоциональное и психологическое сходство;
- метафоры используют как сходства, так и различия, существующие в их компонентах (смысле или содержании и формах проявления).
При этом метафора содержит такой объем информации, который позволяет выполнять функцию термина, образуя новый образ, передающий сущность конкретного концепта, и задает модель структурированного знания как прагматического упрощения более сложной реальности, поэтому, например, для научной метафоры свойственны системность, инвариантность, креативность13, ассоциативность [14, 17, 23].
Метафора как концепция, уже знакомая пользователю приложения определенной ПОИ, способствует пониманию и даже предсказанию возможного развития ситуации. Между сферой терминологии и коммуникативно-информативным процессом нет жестких границ, что позволяет научному познанию опираться на общие знания о мире, формируя понятийные структуры для представления знания в любой научной области14.
13 Jäkel O. Hypotheses Revisited: The Cognitive Theory of Metaphor Applied to Religious Texts // URL: http://www.metaphorik.de . 2002. No. 2. P. 21-22.
14 Мишанкина Н. А. Метафора в терминологических системах: функции и модели // Вестник Томского гос. ун-та. Сер.: Филология.
2012. № 4(20). С. 32—45.
Таким образом, рассматривая метафору или метафорический термин как некоторый элемент (звено) текстовой конструкции, мы имеем полное основание считать ее системообразующим элементом, наделенным содержанием и внутренними отношениями между включаемыми понятиями, обладающим целеполагающими функциями, позволяющими вариативно интерпретировать семантику данной языковой единицы, а также внешними связями с терминосистемой «источника».
Семантическая интероперабельность в повседневной деятельности человека означает понимание смысла явлений применительно к информационным и инфраструктурным процессам [24], без которых уже практически невозможно представить нашу жизнь. В этой связи метафоры позволяют развивать представление о явлениях, заключая в себе междисциплинарные знания, а также интуитивные представления об окружающей действительности. Актуальными метафорами, продолжающими развиваться в содержательном смысле, являются, например, следующие понятия: цифрови-зация; цифровая экономика; Индустрия 4.0; Интернет вещей; информационное пространство; большие данные; аддитивные технологии; облачные (туманные, росистые) вычисления и др.
Для научного текста проблема коммуникативности решается путем создания новых терминов15 (единиц содержательной информации в коммуникационном процессе), что является существенным свойством термина — расширения знания за счет его экспликации.
Тезис о когнитивной функции метафоры проявляется в ее способности расширения нашего понимания мира, в экспансии человеческого сознания. При этом информацию можно рассматривать как инструмент экспансии. Именно информационная функция метафо-
15 Алексеева Л. М. Термины и метафоры. Пермь : Изд-во Перм. унта, 1998. С. 59.
«Сеть»
«Вершина»
«Дерево»
-дэ ХкУ
Рис. 4. Диаграмма взаимосвязей метафорических структур в междисциплинарном пространстве
ры позволяет з а счет передаваемой посредством метафоры информации создать целостный, «панорамный» образ [27]. Панорамность образа подразумевает выявлен ие новыхсвой ств объекта, втомчи слеиза с чет мысленногорасчлененияхгова сосчасвыесасти, хсъ-единяр и кчнбиччвуяихо мысзхнныоетоуктунах,под-ключая неосознанные образы (глубинные ассоциации) к процеъ^мышхение, получаяваричтивность доя ана-лизируесоУзстуомии, насвтмеое в п.оцессе причттвв решения.
Анализ метафорических моделей в различных научных областях: информационных технологий, в гуманитарной сфере,вестественных науках (медицина, биология) [22] позволил выявить ряд универсальных метафорических структур, например:
• Поле: поле зрения, дискурсивное поле, векторное поме набяюден ей;
• Сбвпь: нтВмоннлсн сытви, сети чеменмеееезне, коммуникационные сети, сетепоа общество, соци-ил еные сети;
•Дерево: Сереви графа; Нреновидеаа струетува, дере во классвфокец ии, дерево рнесеноРв
• Ларашно; мрарса, иерархии, многоугольсика, сим-веенаа.
Семрвалка ь/1ектр<р<Р|эич(исои^ с:ти>уотоио иилано кораУ-лирикл с юр>«^д|\а о он^лд хбмастью — на рсс. 4 фти пиро-метныеобласаы инб|ехсиронасы 1, ..., Д. Панятилздесс выступает неноторир непиорсаленай ийрюрман<юоннт<т е€лаицеуе лоаствующео у фоимррювтоии сттуктур ме-I; оиялиеных П01Щ Нле^сасомнкить, лто возмож-во и междиелсууенарлпн аетсО-фичессие стт;/1-^а"ожра>1, у соотвонсарои с рырсжсннем (1С — О ¡и, еогюа аден метафора свойстсенае н^ненее-^та!^ нал^^лг-1^ гнавши, что ееаавоона сеоме оОознанкио сгдуеско г £ ДТ, 0-.
К проблемша, я кот<ер>1э1й1^ <ита.пссшаез;йвичовли-ттльныи модеял мри н>иниботсе оытеыенрнноиб га^н!ета е ходе поаоскн восероизвнати кнвниьсосыо 1д^еи<^о|Э1:>:
можно отнести отсутствие в БДЗ необходимых метафор, формирование которых может осуществляться на основе анализа семантический близости отдельных конц еитon(пшзятий),cеитччляещиеcхpуз'mHЫмeтхфO" есВИсслещование подобныя счрдхтнр потвонитрас-шчеятьпристаклсоелрост-анство пончтий за светпа-тенциала метафор.
Почтявовоа еадаузсумантхевскахо анамеза
нвачныxшмтamок
В ходе информационной коммуникации тексты, языковые коеструкцни, разраНатываемые субъектами, будем отождествлятьсо схемами логичес кооотледовв-ния на тополог ическихструктурах,вка ч ее твоково р ых наиболее естественно выбрать семантическую сеть Ж = (У, Уааиди данноЯ сеиа внлхютвя нхняъия ч -йазснс? ликсеческия йвачениВ алоЕд сочтрнрнющнх мтха женлвн ко а чнлжсотво д— сити Р с: -Л X 1Ж исти ов-еошвлие мокост ттцееьаыое похооиями пу Е К, и а= 1, Ы Знметит, чмо Е! кичинхне мисхфлиыы мтрут вывтеиоть пцеилсию сснна, ЫШ>Р>-аю1-^, предлцжт-тия и др. ТД^ц^ уиртщения т неитотевей ртбови русурнон ион фоа/ппи^саник еитаНжс Яодук чыесоитате кнк оо-ртеанси понжлся, нлч л олдтжьпыи ф|впла(:
/у,- £ 7 р ¿С = {ит., Мф>,...0), (7)
где ниба= понлош {ну, ео2, •• И в 1г>^т;л(фт:>|э€) /иу может сооерже т|с иис снное и -сио елос, воо с^в.паощсс п ф\аиу амысли 5.
Обюеиметафоричеикое НДЗ евттаоляет рыоже-стло НМ, п риаем в о можин и и (°) ее екг»<Длорис, Ду Е Ж .б и су 0, тдг ЮМЫ — кардинальноечислодан-ногомножества(card(M)),котороеврассматриваемом
16BolognesiM.M.ModelingSemanticSimilaritybetweenMetaphor TermsofVisualvs.LinguisticMetaphorsthroughFlickrTagDistributions. Frontiers in Communication. 2016.1:9. DOI: 10.3389/fcomm.2016.00009 .
случае несущественно и может меняться с течением времени, т. е. иметя теопорсльаую природе, чак как нлетафоры по мере изуте«мя ПОР n^fzxHTe^^.qsq"^ ь вкзрян 0б01ТНЫе ТерМИСОВ.
(Ритуаися, когдк онсколтмо меттфор ыооиносятся о иднив ТМТСЛТПЫМ C^J^iSMfiJHK^IHМ, счиосется СМВ1ТПОт ЕОЙ УИСнИСЛННТНОСТЫТ.
it|>M/:?i?<::?.iS'./7 е^а-л..^«^^ 2. Меиафо в ы н а з отнются экви велое т-пыми и смысле (Т):
Ыj, МС б П; В ^ Мт (8)
гдо симвчи /у =е с соопвтястксет нквитаыеттностт в семантике'.
ЫНспримин, меиефоы нтярпая оыои> можно травни-впто с пинятияуо «сКеадон» и до.
||»aкнм нЯ|в зоо, мерт фор ci доставон ют подм н опи<=ь -ство ни отожеатво потятнй: >-е_/' ТФу >Аи Прс этом СЧО харикткииепаеся теодй епиткткрощ Stf, а в«|Вце оямм еичосяй йьтафори исрипеоаятяется но осноие муры ci-мтятгивликой бнезсити> Е! еачеяосе кито[ой при авклитс тексторых токумсциов чоаст"^ исаовстттфсг чордя. Косткоасую мрц (тлсбоити вридстовои оак
СрЫ НыаЕМ ^ ®T V С^С е ТЮ И р ов /с (9-гдт I]0/ — мсороинсское yTeccpoHcrBoC кео-^оцомое в^ срас-оннду зтсторов осседеленя я";ы онтерпиде [0, 1]. «лтдн-ветолтнт, из дирс меоюНор /Ту т /c:fc п задачанопнаммрт-нодп —орчиооосния еоте<Сор иеяцмет выбирять ст дпя кате яой оаун (ае) бтчые к Iе): Ыоода для тУС> ьоттсфо>ы сообветьсцчооси метафорям /ц ic> >и ноиинщснояменс яряоп едпоооцикоасьоа ccp^^sTfHUTOir/iy и
обратнопропорциональнавекторномупроизведению указанныхвекторов:
с к уДИ М sc пв
«С = 2|гд0 Мо ET Mik
17ChoiS-S.,ChaS-H., TappertC.C.Asurvey ofbinarysimilarityand distance measures. Journal of Systemics, Cybernetics and Informatics. 2010. Vol.8(1).P.43-48(p.44).
Здесь индекс "г" используется только для организации процед;,фсуммированиь.
Вычисленные меры близости могут также быть испольаованы цок веса соответствующих ребер графа мвтафор(ртруктрры ДС^-).
Данныйподходкформированию БДЗ метафор по-зволитоперативноидентифицировать их в тексте (информационном массиве), что актуально для ряда отме-ченныхнаучно-практическихзадач.
Заключение
Таким образом, научную метафору можно считать инструментом познаниядействительности, поскольку с ней связаны многие задачи по формированию баз данных и знаний новых научных направлений, авто-матизированномупоискуинформации, ее хранению в БДЗипредставлениювконтурахуправления организационно-технических и организационно-правовых эргасистем[14,17].
Метафора не только подмечает сходство, но и выражает оценку того или иного явления, систему цен-ностейсоциума.Вэтомзаключается аксиологическая сущностьметафоры. Важное свойство метафоры — ее способность не просто менять отношение к ситуации, но и управлять поведением людей. Метафорические модели являются важнейшим, если не решающим фактором принятия решений. Поэтому так часто метафоры используютсявправовойиполитической аргументации, в коммуникационной среде и в ходе научных дискурсов.
Предложенный подход можно использовать при разработке и проектировании систем автоматизированного поиска информации, систем машинного пере-водаидр.сцельюповышения их точности и оператив-ностифункционирования.
J
Метафорическийанализпредлагаетинструментарийдляпонимания социальных явлений, кризисных ситуа-
ций,процессоввсфере науки, образования,политикииправа.
Литература
1. Аванесян М.О. Передача смысласпомощьюметафорических сравнений // Вестник Санкт-Петербургского унта. Сер.12. Психология.Социология.Педагогика. 2015. № 1. С. 19—27.
2. АвербухВ.Л.Ктеориикомпьютернойвизуализации//Вычислительныетехнологии. 2005. Т. 10. № 4. С. 21—51.
3. Алябышева Ю.А., Веряев А.А., Ермаков Б.Б. Метафорический характер представлений о цифровой трансформации образования //Преподаватель XXI век. 2019. № 4-1. С. 9—19. DOI: 10.31862/2073-9613-20194-9-19.
4. Белобрагин В.Я., Бурый А.С., Герасимов Б.И., Стреха А.А. Гармонизация документов стандартизации как ключевой элемент инновационногопроцесса // Сварочное производство. 2020. № 4. С. 48—54.
5. Бениаминов Е.М. Алгебраические методы в теории баз данных и представлении знаний. М. : Науч. мир, 2003. 184 с. ISBN 5-89176-208-0.
6. Бурый А.С. Облачные вычисления в цифровой трансформации информационных технологий // Правовая информатика. 2021. № 2. С. 4—14. DOI: 10.21681/1994-1404-2021-2-04-14 .
7. Бурый А.С. Совершенствование государственных информационных систем как тренд цифрового общества // Правовая информатика. 2020. № 3. С. 19—28. DOI: 10.21681/1994-1404-2020-3-19-28 .
8. Бурый А.С. Информационно-поисковые социотехнические системы: термины и определения. М. : Горячая линия-Телеком, 2018. 166 с. ISBN 978-5-9912-0675-4.
9. Бурый А.С., Полоус А.И. Качество информации в организационно-технических системах управления // Транспортное дело России. 2012. № 6-2. С. 82—87.
10. Бурый А.С. Информационное пространство сетевого взаимодействия в клиентской среде // Транспортное дело России. 2011. № 8. С. 156—157.
11. Бухановский А.В., Иванов С.В., Ковальчук С.В., Нечаев Ю.И. Онтологическая система знаний и вычислительных ресурсов современных интеллектуальных технологий // Онтология проектирования. 2020. Т. 10. № 1 (35). С. 22—33. DOI: 10.18287/2223-9537-2020-10-1-22-33 .
12. Иванов Д.А., Иванова М.А., Соколов Б.В. Анализ тенденций изменения принципов управления предприятиями в условиях развития технологий Индустрии 4.0 // Труды СПИИРАН. 2018. № 5(60). С. 97—127. DOI: 10.15622/ sp.60.4 .
13. Лакофф Дж., Джонсон М. Метафоры, которыми мы живем. М. : Изд-во ЛКИ, 2021. 256 с.
14. Ловцов Д.А. Информационная теория эргасистем : монография. М. : РГУП, 2021. 314 с. ISBN 978-5-93916-887-8.
15. Ловцов Д.А. Лингвистическое обеспечение правового регулирования информационных отношений в инфосфере // Информационное право. 2015. № 2. С. 8—13.
16. Ловцов Д.А. Системология правового регулирования информационных отношений в инфосфере : монография. М. : РГУП, 2016. 316 с.
17. Ловцов Д.А. Информационная теория эргасистем : тезаурус. М. : Наука, 2005. 248 c. ISBN 5-02-033779-Х.
18. Ловцов Д.А. Модернизация информационно-правового образования в условиях формирования информационного общества // Правовая информатика. 2017. № 4. С. 4—13.
19. Ловцов Д.А., Богданова М.В., Лобан А.В. Информационно-математическое обеспечение правового регулирования оборота результатов интеллектуальной деятельности // Правовая информатика. 2018. № 4. С. 15—23.
20. Ловцов Д.А., Федичев А.В. Место и роль правовой информатики в системе информационно-правовых знаний // Правовая информатика. 2017. № 1. С. 5—12. DOI: 10.21681/1994-1404-2017-1-05-12 .
21. Ловцов Д.А., Федичев А.В. Архитектура национального классификатора правовых режимов информации ограниченного доступа // Правовая информатика. 2017. № 2. С. 35—54. DOI: 10.21681/1994-1404-2017-2-35-54 .
22. Мишанкина Н.А., Панасенко Е.А. База данных метафорической терминологии: концептуальное проектирование // Вестник Новосибирского гос. пед. ун-та. 2016. № 6(34). С. 86—99. DOI: 10.15293/2226-3365.1606.07 .
23. Омельченко В.В. Основы систематизации: Методология и философские аспекты. Принципы и законы познания реальной действительности. М. : Кн. дом «Либроком», 2012. 480 с. ISBN 978-5-397-02383-3.
24. Рейнгольд Л.А. О системе понятий для концептуального исследования информационных технологий // Информационные и математические технологии в науке и управлении. 2018. № 4 (12). С. 6—17. DOI: 10.25729/2413-0133-2018-4-01 .
25. Сибел Т. Цифровая трансформация. Как выжить и преуспеть в новую эпоху. М. : Манн, Иванов и Фербер, 2021. 256 с. ISBN 978-5-00145-989-6.
26. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. М. : Эдиториал УРСС, 2002. 352 с. ISBN 5-8360-0330-0.
27. Харченко В.К. Функции метафоры. М. : Кн. дом «Либроком», 2016. 104 с.
28. Шальнева В.А. Метафорическое терминообразование в англоязычной компьютерной терминосистеме // Вестник Воронежского гос. ун-та. Сер.: Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2017. № 2. С. 45—48.
29. Шарафутдинова Н.С. О понятиях «терминология», «терминосистема» и «терминополе» // Филологические науки. Вопросы теории и практики. 2016. № 6-3(60). С. 168—171.
30. Buryi A.S., Loban A.V., Lovtsov D.A. Compression models for arrays of measurement data in an automatic control systems // Automation and Remote Control. 1998. Vol. 59. No. 5. Part 1. Pp. 613-631.
31. Gineste M-D., Indurkhya B., Scart V. Emergence of Features in Metaphor Comprehension // Metaphor and Symbol. 2000. Vol. 15(3). Pp. 117-135. DOI: 10.1207/S15327868MS1503_1 .
32. Ricoeur P. Interpretation theory: Discourse and the surplus of meaning. TCU press, 1976.
33. Williams D. Models, Metaphors and Symbols for Information and Knowledge Systems // Journal of Entrepreneurship, Management and Innovation. 2014. No. 10. Pp. 79-107.
Рецензент: Омельченко Виктор Валентинович, доктор технических наук, профессор, заслуженный деятель науки и техники Российской Федерации, государственный советник Российской Федерации 1 класса, советник секретариата научно-технического совета АО «ВПК «НПО машиностроения», г. Москва, Российская Федерация. E-mail: [email protected]
the lingustic aspects of forming the terminological basis for information systems
Aleksei Buryi, Dr.Sc. (Technology), expert at the Russian Academy of Sciences, Department Director at the Russian Standardisation Institute, Moscow, Russian Federation. E-mail: [email protected]
Keywords: terminology, subject area, information technologies and systems, information space, terminological system, terminological planning, data and knowledge system, domain knowledge, relations, scientific metaphor.
Abstract.
Purpose of the work: improving the research and methodological basis for working out terminology of new subject areas of research in modern scientific communication.
Method used: a multi-faceted use of system and comparative analysis combined with the techniques of formal and logical inference.
Results obtained: a conceptual approach is proposed to structuring terminological systems of information and knowledge databases based on the tools of algebraic representation of processes of transformation of concepts in forming the terminology of new subject areas using the creation of mental images based on the cognitive functions of scientific metaphors. It is shown that the composition of structures of the system of concepts and classification systems makes it possible to expand the attribute space of concepts.
The developed approach can be used to evaluate universal terminological systems in the evolving paradigm of digital society.
References
1. Avanesian M.O. Peredacha smysla s pomoshch'iu metaforicheskikh sravnenii. Vestnik Sankt-Peterburgskogo un-ta, ser. 12: Psikhologiia. Sotsiologiia. Pedagogika, 2015, No. 1, pp. 19-27.
2. Averbukh V.L. K teorii komp'iuternoi vizualizatsii. Vychislitel'nye tekhnologii, 2005, t. 10, No. 4, pp. 21-51.
3. Aliabysheva Iu.A., Veriaev A.A., Ermakov B.B. Metaforicheskii kharakter predstavlenii o tsifrovoi transformatsii obrazovaniia. Prepodavatel' XXI vek, 2019, No. 4-1, pp. 9-19. DOI: 10.31862/2073-9613-2019-4-9-19 .
4. Belobragin V.Ia., Buryi A.S., Gerasimov B.I., Strekha A.A. Garmonizatsiia dokumentov standartizatsii kak kliuchevoi element innovatsionnogo protsessa. Svarochnoe proizvodstvo, 2020, No. 4, pp. 48-54.
5. Beniaminov E.M. Algebraicheskie metody v teorii baz dannykh i predstavlenii znanii. M. : Nauch. mir, 2003. 184 pp. ISBN 5-89176-208-0.
6. Buryi A.S. Oblachnye vychisleniia v tsifrovoi transformatsii informatsionnykh tekhnologii. Pravovaia informatika, 2021, No. 2, pp. 4-14. DOI: 10.21681/1994-1404-2021-2-04-14 .
7. Buryi A.S. Sovershenstvovanie gosudarstvennykh informatsionnykh sistem kak trend tsifrovogo obshchestva. Pravovaia informatika, 2020, No. 3, pp. 19-28. DOI: 10.21681/1994-1404-2020-3-19-28 .
8. Buryi A.S. Informatsionno-poiskovye sotsiotekhnicheskie sistemy: terminy i opredeleniia. M. : Goriachaia liniia-Telekom, 2018. 166 pp. ISBN 978-5-9912-0675-4.
9. Buryi A.S., Polous A.I. Kachestvo informatsii v organizatsionno-tekhnicheskikh sistemakh upravleniia. Transportnoe delo Rossii, 2012, No. 6-2, pp. 82-87.
10. Buryi A.S. Informatsionnoe prostranstvo setevogo vzaimodeistviia v klientskoi srede. Transportnoe delo Rossii, 2011, No. 8, pp. 156-157.
11. Bukhanovskii A.V., Ivanov S.V., Koval'chuk S.V., Nechaev Iu.I. Ontologicheskaia sistema znanii i vychislitel'nykh resur-sov sovremennykh intellektual'nykh tekhnologii. Ontologiia proektirovaniia, 2020, t. 10, No. 1 (35), pp. 22-33. DOI: 10.18287/2223-9537-2020-10-1-22-33 .
12. Ivanov D.A., Ivanova M.A., Sokolov B.V. Analiz tendentsii izmeneniia printsipov upravleniia predpriiatiiami v uslov-iiakh razvitiia tekhnologii Industrii 4.0. Trudy SPIIRAN, 2018, No. 5(60), pp. 97-127. DOI: 10.15622/sp.60.4 .
13. Lakoff Dzh., Dzhonson M. Metafory, kotorymi my zhivem. M. : Izd-vo LKI, 2021. 256 pp.
14. Lovtsov D.A. Informatsionnaia teoriia ergasistem : monografiia. M. : RGUP, 2021. 314 pp. ISBN 978-5-93916-887-8.
15. Lovtsov D.A. Lingvisticheskoe obespechenie pravovogo regulirovaniia informatsionnykh otnoshenii v infosfere. Informatsionnoe pravo, 2015, No. 2, pp. 8-13.
16. Lovtsov D.A. Sistemologiia pravovogo regulirovaniia informatsionnykh otnoshenii v infosfere : monografiia. M. : RGUP, 2016. 316 pp.
17. Lovtsov D.A. Informatsionnaia teoriia ergasistem : tezaurus. M. : Nauka, 2005. 248 c. ISBN 5-02-033779-X.
18. Lovtsov D.A. Modernizatsiia informatsionno-pravovogo obrazovaniia v usloviiakh formirovaniia informatsionnogo obshchestva. Pravovaia informatika, 2017, No. 4, pp. 4-13.
19. Lovtsov D.A., Bogdanova M.V., Loban A.V. Informatsionno-matematicheskoe obespechenie pravovogo regulirovaniia oborota rezul'tatov intellektual'noi deiatel'nosti. Pravovaia informatika, 2018, No. 4, pp. 15-23.
20. Lovtsov D.A., Fedichev A.V. Mesto i rol' pravovoi informatiki v sisteme informatsionno-pravovykh znanii. Pravovaia informatika, 2017, No. 1, pp. 5-12. DOI: 10.21681/1994-1404-2017-1-05-12 .
21. Lovtsov D.A., Fedichev A.V. Arkhitektura natsional'nogo klassifikatora pravovykh rezhimov informatsii ogranichen-nogo dostupa. Pravovaia informatika, 2017, No. 2, pp. 35-54. DOI: 10.21681/1994-1404-2017-2-35-54 .
22. Mishankina N.A., Panasenko E.A. Baza dannykh metaforicheskoi terminologii: kontseptual'noe proektirovanie. Vest-nik Novosibirskogo gos. ped. un-ta, 2016, No. 6(34), pp. 86-99. DOI: 10.15293/2226-3365.1606.07 .
23. Omel'chenko V.V. Osnovy sistematizatsii: Metodologiia i filosofskie aspekty. Printsipy i zakony poznaniia real'noi de-istvitel'nosti. M. : Kn. dom "Librokom" 2012. 480 pp. ISBN 978-5-397-02383-3.
24. Reingol'd L.A. O sisteme poniatii dlia kontseptual'nogo issledovaniia informatsionnykh tekhnologii. Informatsionnye i matematicheskie tekhnologii v nauke i upravlenii, 2018, No. 4 (12), pp. 6-17. DOI: 10.25729/2413-0133-2018-4-01 .
25. Sibel T. Tsifrovaia transformatsiia. Kak vyzhit' i preuspet' v novuiu epokhu. M. : Mann, Ivanov i Ferber, 2021. 256 pp. ISBN 978-5-00145-989-6.
26. Tarasov V.B. Ot mnogoagentnykh sistem k intellektual'nym organizatsiiam: filosofiia, psikhologiia, informatika. M. : Editorial URSS, 2002. 352 pp. ISBN 5-8360-0330-0.
27. Kharchenko V.K. Funktsii metafory. M. : Kn. dom "Librokom", 2016. 104 pp.
28. Shal'neva V.A. Metaforicheskoe terminoobrazovanie v angloiazychnoi komp'iuternoi terminosisteme. Vestnik Vor-onezhskogo gos. un-ta, ser.: Lingvistika i mezhkul'turnaia kommunikatsiia, 2017, No. 2, pp. 45-48.
29. Sharafutdinova N.S. O poniatiiakh "terminologiia" "terminosistema" i "terminopole". Filologicheskie nauki. Voprosy teorii i praktiki, 2016, No. 6-3(60), pp. 168-171.
30. Buryi A.S., Loban A.V., Lovtsov D.A. Compression models for arrays of measurement data in an automatic control systems. Automation and Remote Control, 1998, vol. 59, No. 5, part 1, pp. 613-631.
31. Gineste M-D., Indurkhya B., Scart V. Emergence of Features in Metaphor Comprehension. Metaphor and Symbol, 2000, vol. 15(3), pp. 117-135. DOI: 10.1207/S15327868MS1503_1 .
32. Ricoeur P. Interpretation theory: Discourse and the surplus of meaning. TCU press, 1976.
33. Williams D. Models, Metaphors and Symbols for Information and Knowledge Systems. Journal of Entrepreneurship, Management and Innovation, 2014, No. 10, pp. 79-107.
