Однореферентные оценочные слова и их формализация (на примере этнофобонимов) Текст научной статьи по специальности «Языкознание и литературоведение»

С.Ю. Куликов

УДК 81'23

ОДНОРЕФЕРЕНТНЫЕ ОЦЕНОЧНЫЕ СЛОВА И ИХ ФОРМАЛИЗАЦИЯ (НА ПРИМЕРЕ ЭТНОФОБОНИМОВ)

В статье рассматривается один из малоизученных пластов лексики - одноре-ферентные оценочные слова. Наиболее часто однореферентные слова применяются для демонстрации личных пристрастий или обвинений в расовой, религиозной и этнической нетерпимости. Массовость проявлений ксенофобии в Интернет-пространстве заставляет лингвокриминалистов использовать автоматизированные программные комплексы для идентификации и первичной классификации различных проявлений ксенофобии. На примере частного случая ксенофобии - этнофобо-нимов демонстрируются способы реализации оценочных значений по отношению к однозначно идентифицируемым внетекстовым объектам. В работе также описывается методика тезаурусного описания маркеров проявления этнической ненависти. Указывается место тезауруса (базы данных) по этнофобонимам в рамках автоматизированного рабочего места эксперта-лингвокриминалиста.

Ключевые слова: лингвокриминалистика, компьютерная лингвистика, автоматическое извлечение мнений, тезаурусное описание лексики, восприятие текста.

Sergey Yu. Kulikov

SINGLE-REFERENCE OPINED WORDS AND THEIR FORMALIZATION (THE CASE OF ETHNOPHOBONYMS)

The article deals with a lesser-described lexical class - single-reference opined words. Most often single-reference words are used to demonstrate personal likes or to make accusations of racial, religious or ethnic hatred. The huge number of xenophobic messages on the Internet makes it necessary for forensic linguists to use computerized tools for identification and initial classification of xenophobic cases. We demonstrate various means of opined word usages referring to an unambiguously identified extratext object describing a special case of xenophobia - ethnophobia. The paper also describes a thesauri-based method of finding ethnic hatred cases in text. The place of the ethnophobonymic thesaurus (a database) in a forensic linguist's toolkit.

Keywords: forensic linguistics, computational linguistics, opinion mining, thesauri-based lexicon description, text perception.

Изучение оценки в языке ведется с разных сторон в течение нескольких десятков лет [Арутюнова 1988]. В последние два десятилетия усилился интерес к оценочным явлениям в тексте со стороны компьютерной лингвистики. Это выразилось в появлении комплексного направления, получившего наименование автоматического извлечения мнений [Liu 2012].

Одним из аспектов автоматического извлечения мнений является идентификация участков текста, содержащих различного рода ненормативную лексику, в т.ч. контент противоправного характера. В связи с ростом ксенофобских настроений

в Интернете многие Интернет-СМИ и сайты вводят предварительную модерацию комментариев. В настоящее время в Российской Федерации ведется разработка системы, позволяющей в автоматическом режиме осуществлять идентификацию и классификацию противоправного контента [Васечкин и др. 2014: 5-6]. В разрабатываемой системе учитываются различного рода призывы и иные прямые проявления ненависти. В статье мы рассматриваем случай обвинения лиц в подобных проявлениях при помощи лексических средств.

Объектом нашего исследования являются однореферентные оценочные слова. Предметом исследования был выбран класс слов, обозначающих этнофобию. Цель исследования - разработать адекватный формат описания указанного лексического класса. Для решения поставленной цели были сформулированы следующие задачи: 1) выявить параметры, позволяющие отделить лексику, обозначающую эт-нофобию, от сходных явлений, 2) определить способы словообразования подобной лексики, 3) создать лексическую базу данных, ориентированную на максимальное текстовое покрытие. Для решения названных задач были использованы следующие методы: корпусного и компонентного анализа, метод тезаурусного описания лексики.

Однореферентные оценочные слова

Сочетаемостные свойства различных классов оценочных слов неоднократно становились объектом изучения в работах по автоматическому извлечению мнений. При этом предметом изучения являлись валентностные свойства глаголов и типы оценочных прилагательных (усилители, уменьшители и нейтрализаторы оценки). Референтные свойства оценочных прилагательных получили подробное освещение в работах многих исследователей, обзор которых приводит Б. Лю [Liu 2012]. Основным наблюдением стало следующее: в различных подъязыках и для различных референтов одни и те же оценочные слова могут нести различную оценку. Например, предложение A funny movie - несет положительную оценку для объекта 'movie' ('фильм'). Но то же прилагательное может нести отрицательную оценку в контекстах поведения прибора или устройства, например, a site dedicated to all those embarrassingfunny auto-correct texts from iphones. Разница в восприятии оценочных слов может также зависеть от участников ситуации, например, предложение В IV квартале текущего года установилась высокая цена на бензин будет негативно воспринято автовладельцами и позитивно владельцами автозаправок.

Следует заметить, что некоторые оценочные слова отражают лишь конкретные объекты или классы объектов. Сначала рассмотрим некоторые случаи словообразования оценочных слов, характеризующих отдельные классы объектов. Наиболее частым случаем является использование приставки недо-. Прототипическим словом для данного дериватологического класса является нацистский термин «недочеловек»1. В качестве современных примеров можно привести слова недобанк и

1 Ср. значение приставки недо- в [Словарь 1958: 802]: «сложная приставка, придающая слову значение неполноты, недостаточности действия, отсутствия нужной меры, нормы, степени и т.п.». Таким образом, можно говорить о вторичном значении приставки, со смещением значения из снижения степени слова (соответствие лексической функции AntiMagn) в придание негативного значения (ЛФ АпйВоп).

недомагазин. В качестве примера употребления можно привести такое предложение: Вывод: БРС - это недобанк, это кредитная лавка, можно пойти работать, если у вас нет опыта работы (не на длительный срок) и есть желание узнать всё о кредитах картах и т.д.2 В качестве корня, который подвергается модификации, может использоваться любое родовое понятие, например, нижнего уровня иерархии —банк, -магазин, -продавец, -министр, etc., верхнего уровня —организация, -учреждение, -сотрудник, etc. Другим способом словообразования подобных слов является словосложение. При этом один из компонентов сложного слова обязательно должен быть выражен оценочным словом3. К таким словам можно отнести политические неологизмы «пжив» ('партия жуликов и воров' - референт политическая партия «Единая Россия»4) и «воршебник» ('вор+волшебник' - изначальным референтом был глава ЦИК РФ Чуров, затем в качестве референта стал подразумеваться любой сотрудник избирательной комиссии). В качестве примеров использования можно привести следующие предложения. В своем интервью на Эхе воршебник Чуров прямо обвинил телевизионщиков в искажении фактов5. Потому что до ручки нас так или иначе доведут эти воршебники изумрудного города6. Но вопрос остается открытым: действительно ли ЕдРо больше не воспринимается как ПЖиВ?7

Оценочные слова, относящиеся к отдельным объектам, образуются по сходным деривационным правилам. При этом референт может содержаться в слове, а может задаваться имплицитно. К первому типу относятся различные способы «персонофобии», которые рассматриваются ниже. Второй тип включает слова, характеризующие действия или свойства конкретного лица, типа «нанопремьер» и «либералиссимус». Например, Нанопремьер Медведев высказался в духе нашистки Светы из Иваново: «зарплата растет, социальные условия улучшаются, детей в школах стали кормить лучше»8. В девяностых годах на вопрос о национальности либералиссимус ответил журналистам, что мама у него русская а папа - юрист 9.

Этнофобия, социофобия, персонофобия и религиофобия

В последнее время в прикладном языкознании наблюдается тенденция, направленная на активное привлечение технологий, основанных на знаниях. К числу подобных технологий относятся прежде всего размеченные корпусы текстов и специализированные лингвистические ресурсы (например, тезаурусы, лексические базы данных типа WordNet, VerbNet, FrameNet), онтологии). В [Васечкин и др. 2014: 12] предполагается использование редактируемых пользователем словарей10, что позволяет подключать дополнительные внешние ресурсы.

2 https://www.banki.rU/services/official/bank:/response/523933/

3 В данную группу входят слова, обозначающие различные «фобии» и «филии», которые будут рассмотрены ниже.

4 Включая членов данной партии

5 http://nearch78.livejoumal.com/8178.html

6 http://www.komarovskiynet/forum/viewtopic.php?t=22630&postdays=0&postorder=asc&start= 675&sid=4 09b049e00561699b920fde7066d5139

7 http://svpressa.ru/politic/article/63081/

8 http://sturmnovosti.co/view.php?COLLCC=1448022774&id=38688

9 http://tomsk.fm/watch/47431?from=157652

10 без уточнения данного термина

В системах, ориентированных на фильтрацию противоправного контента, принята тройная классификация лексики (применительно к словам, обозначающим ксенофобию). Эта классификация опирается на типы правонарушений из Уголовного Кодекса РФ, а именно - возбуждение социальной, этнической и религиозной ненависти (розни). Таким образом, из различных типов ксенофобии выбираются только термины, относящиеся к социофобии, этнофобии и религиофобии. Необходимо отметить, что данные явления на текстовом уровне соотносятся с оскорблениями (чаще всего путем сравнения с неодушевленными предметами). Другим значимым явлением в Интернет-коммуникации являются обвинения в разжигании того или иного вида розни. Данные обвинения строятся на основе приписывания тому или иному человеку свойств этно-, социо- или религиофобов. Наиболее частыми моделями являются следующие: 1) X есть рге:йх-фоб-(ка), где X - имя человека, prefix - указание на конкретное проявление ксенофобии, в скобках указан факультативный компонент, относящий слово к лицу женского пола; 2) prefix-фобск* (действие) X. К первой модели относятся, например следующие предложения: Однако, отметил он, «решать, что вредоносно, а что полезно, должны не исламофобы, не владеющие даже арабской графикой, а признанные во всем мире специалисты-исламоведы»11. Рогозин - ксенофоб, юдофоб, американофоб? Ох, сомневаюсь я...12 Приведенные ниже примеры иллюстрируют использование второй модели. После скандала с высказываниями российских политиков о казахстанской государственности и о нагнетании в этой стране русофобских настроений в Казахстане заявили о возможности «негативных вызовов», связанных с безопасностью13. Равно как и о том, как абсурдно было вменять девушкам надуманный христианофобский мотив вместо очевидного политического14.

Анализ текстов при помощи регулярного выражения ^+(?>фоб)^* демонстрирует наличие форм, которые можно отнести к «персонофобии». Например, а ты бушафил или обамафоб? Я - путинофоб и медведефоб15. Отличия персонофо-бии от других проявлений ксенофобии очень существенные. Во-первых, персоно-фобия не является преступлением. Во-вторых, она вписывается в традиционную картину мира, занимая примерно ту же нишу, что слова враг и недруг. При этом необходимо отметить, что явные проявления неприязни к конкретному лицу (особенно при помощи расистских высказываний) могут привести к восприятию явления персонофобии как чего-то недопустимого, например, Что касается моих предпочтений, то могу сказать, что я не за Обаму, я против «обамофобии», как очень точно выразился уважаемый Буквоед16.

Компонентный анализ ксенофобонимов17 позволяет довольно легко выявить деривационные модели. Помимо указанных выше моделей с компонентом -фоб, допустимы компоненты - ненавистник/ца. Различия между этими словообразователь-

11 http://www.newsru.com/religy/22sep2014/gainutdin_spisok.html

12 http://democracy.ru/article.php?id=1081

13 http://www.newsru.com/world/18sep2014/kazakhstan.html

14 http://www.atheism.ru/library/efimov_1.phtml

15 http://otvet.mail.ru/question/18545290

16 http://berkovich-zametki.com/Guestbook/guestbook_okt2012_2.html

17 Т.е. слов, обозначающих различные проявления ксенофобии.

ными моделями заключаются в силе негативной оценки.

Разница в словообразовании между основными классами ксенофобонимов заключаются в референтном статусе первого деривационного компонента. Для социофобонимов - это наименования социальных групп, например сексуальных меньшинств, представителей власти, футбольных фанатов и др. Для религиофобо-нимов - это наименования конфессий. Для этнофобонимов - это названия этнических групп. Персонофобонимы образуются от фамилий или прозвищ конкретных людей, чаще всего широко известных.

Отличительной чертой этнофобонимов следует признать возможность замены названия этнической группы на название страны, ассоциируемой с данной этнической группой. Например, слово англофобия, образованное от топонима Англия, имеет тот же референт, что и англичанофобия. Частотное соотношение между названием этнической группы и названием страны зависит от двух параметров: 1) длины слова (чем длиннее слово, тем менее частотным будет образованный от него этнофобоним), 2) удобство произнесения (чем сложнее фонетический комплекс на стыке частей этнофобонима, тем реже он будет использоваться).

Тезаурусное описание этнофобонимов

В практике информационного поиска давно успешно применяются разнообразные информационно-поисковые тезаурусы. Их основным назначением является увеличение полноты выдачи за счет увеличения длины запроса синонимами (и некоторыми другими семантическими отношениями) слов в запросе.

В отечественной науке уже предпринимались попытки тезаурусного описания фобий [Хайруллин 2013: 30]. В отличие от нашей работы в процитированной статье под фобиями понимаются психические заболевания. Ещё одним отличием от нашего исследования является многоязычность корпусного словаря (тезауруса) В.И. Хайруллина. Принципиальным представляется и выбор английского языка в качестве исходного. Подобный подход облегчает составление тезауруса, однако не способствует учету межчастеречного варьирования во флективном языке при функционировании лексических единиц в тексте.

Разработанная нами база данных по этнофобонимам в настоящее время насчитывает 85 лексических входов18. Под лексическим входом понимается единица языка, имеющая своим референтом страну (регион проживания) и ее жителей. Данная единица является объектом оценки и основным элементом (MAIN), подвергающимся модификациям. В качестве типов связей для оценочных отношений основного элемента используются следующие - синонимическая (SYN), агентив-ная (AGENT), общая (GENERIC), модификатор (MODIFIER). При комбинации признаков используется служебный тип MULT, который позволяет дополнять атрибут типа (или подтипа). Общая оценочная связь соответствует наименованию понятия (название фобии). Агентивная связь обозначает деятеля, совершающего действие этнофобного характера. Модификаторная связь описывает дополнитель-

18 Фрагмент базы представлен в приложении. Для удобства восприятия исходный формат базы данных заменен на соответствующий ему формат хт1.

ный оценочный параметр, который может выражаться действием или свойством субъекта. Параметр ID указывает на порядковый номер внутри блока. Параметр POS обозначает часть речи, к которой принадлежит слово. Параметр SENTIMENT описывает оценку объекта, приписываемую данным словом. Параметр INT соответствует интенсивности оценки (т. е. ее силе). В параметре VALUE задается лем-матизированная форма слова.

Общую оценку, обозначаемую параметром GENERIC, можно проследить на приведенных ниже примерах. Как все эти годы на выходе была русофобия, так и сейчас на выходе русофобия (объект оценки - Россия/русский). Вот у нас почему-то нет укрофобии, нет латвофобии, литвофобии, германофобии, финофобии, американофобии19 (объекты - Украина/украинец, Латвия/латвиец, Литва/литовец, Германия/германец, Финляндия/финн). В регионе, а особенно у стран, которые непосредственно граничат с Китаем - это Казахстан и Кыргызстан - довольно высок уровень т.н. «китаефобии» или иначе «чайнафобии». О «чайнофобии», стратегии Пекина и китайском языке20 (объект - Китай/китаец).

Носитель оценочного действия, описываемый при помощи параметра AGENT, может обозначаться не только при помощи собственно лексем с компонентом -фоб, но и другими способами, что можно продемонстрировать на следующих примерах. Судя по стене в Одноклассниках, папаня тот еще украинофоб и «антифашист», - сообщает журналист21 (объект - Украина/украинец). Это человек, известный в мире как русофоб ещё с доперестроечных времен. Если сравнивать известного в кругах правозащитников политического заключенного не единожды, диссидента, антисоветчика Джамилева, и вполне успешного такого советского чиновника Чубарова, то понятно в чью сторону больше доверия скапливалось22 (объекты - Россия/русский, СССР). Вы, тролли, настолько ущербны, что не понимаете, что критикуя представителя нашего народа за малейшую провинность, идете на поводу не только и не столько у чеченофобов, сколько у кавказофобов, и, следовательно, у врагов России23 (объекты - Чечня/чеченец, Кавказ/кавказец).

Модификаторы-прилагательные довольно часто игнорируются разработчиками отечественных систем автоматической обработки естественного языка при использовании зарубежных технологий, направленных на анализ английского языка, по причине большей вариативности средств передачи референциальных значений в текстах на русском языке. Это приводит к значительному падению полноты выдачи информационно-аналитических систем. Приведем примеры модификации оценочных агентов, которые обозначаются параметром MODIFIER. «Благо он неплохо разбирается в мусульманских течениях - несколько лет назад мне довелось читать его аналитическую записку о мусульманских сектах в Крыму, которые проводили свою русофобскую и антиправославную политику по линии меджлиса крымско-татарского народа и подконтрольного ему ДУМ Крыма», - отметил со-

19 https://www.facebook.com/764151920310984?comment_id=764812533578256

20 http://azh.kz/ru/news/view/19514

21 http://www.newsru.com/russia/22aug2014/bmd.html

22 http://actualcomment.ru/daycomment/1494/

23 http://www.grozny-inform.ru/main.mhtml?Part=11&PubID=54515

беседник портала24 (объект - русский, опосредованный объект - Россия). Конашен-ков связал появившуюся информацию и с тем, что владельцем изданий, первыми сообщивших о «захвате», является олигарх Игорь Коломойский, с которым связывают антироссийскую пропаганду и другие действия против Москвы25 (объект - Россия). По части истерии, носящей укрофобский характер, российские СМИ дают фору всем мировым СМИ26 (объект - Украина/украинец). Еврофобская «Европа за свободу и демократию» избрала своим кандидатом родившуюся в Сомали активистку за права женщин Айаан Хирси Али, ставшую известной на Западе и недавно получившую гражданство США27 (объект - Европа). Посмотрите, как на фоне амерофобской истерии из Путина сделали эталон противозападной политики28 (объект - Америка/США).

Существенным представляется следующее положение: база данных принципиально открыта и может быть использована для описания других типов ксенофо-бонимов. Например, параметром GENERIC для объекта ислам может быть описано существительное исламофобия в следующем контексте: Комментируя гневный пост бывшего французского госсекретаря по делам семьи, глава французского бюро по наблюдению за исламофобией Абдалла Зекри заявил изданию France 24, что заявленный Морано постулат о необходимости уважать ценности Французской Республики означает необходимость уважать ценности всех ее граждан - в том числе и мусульман29.

Заключение

В статье продемонстрированы возможности использования тезауруса (базы данных) для решения задачи идентификации в тексте участков, которые могут содержать в себе обвинения в проявлении различного рода ненависти. Описанный тезаурус направлен на максимальное текстовое покрытие предметной области эт-нофобонимов. Открытость архитектуры тезауруса позволяет использовать его для моделирования других разновидностей потенциальных обвинений в ксенофобии.

Тезаурус может быть использован при автоматической генерации запросов в информационно-аналитических системах, являющихся автоматизированным рабочим местом эксперта-лингвокриминалиста.

Арутюнова Н.Д. Типы языковых значений: Оценка. Событие. Факт. - М.: Наука, 1988. - 341 с.

Васечкин Д.В., Зайцев И.Н., Осипов С.А. Система мониторинга средств массовых коммуникаций в Сети «Интернет». Подсистема обработки текстовой информации ИСМК. Частное техническое задание. - М., 2014. - 45 с. URL: http://www. rfs-rf.ru/idc/groups/public/documents/grhc_native_files/017740.pdf (дата обращения: 01.10.14).

Словарь современного русского литературного языка. Том 7 «Н». Ред. Ф.П. Сороколетов, Ф.П. Филин. - М.-Л.: Изд-во АН СССР, 1958. - 1470 с.

Хайруллин В.И. Корпусный словарь фобиотерминологии // Научно-техническая информация. Сер. 2. - 2013. - № 4. - С. 30-32.

Liu, B. Sentiment Analysis and Opinion Mining. Synthesis Lectures on Human Language Technologies # 16. 2012. xiv, - 165 p.

Литература

Приложение Фрагмент базы данных

<ONTO-CLASS VALUE-'UNLAWFUL BEHAVIOUR MARKERS"> <ONTO-SUBCLASS VALUE="ENTHNIC PHOBIA"> <ENTITY-CLASS ID="1" VALUE="RUSSIA"> <ENTITY ID="1" TYPE="MAIN" POS="NOUN" VALUE="Россия" /> <ENTITY ID="2" TYPE="GENERIC" POS="NOUN"

SENTIMENT="NEGATIVE" INT="HIGH" VALUE="русофобия" />

<ENTITY ID="3" TYPE="SYN" SUBTYPE="GENERIC" SYNID="2" POS="NOUN" SENTIMENT="NEGATIVE" INT="HIGH" VALUE="русофобство" />

<ENTITY ID-"4" TYPE-"AGENT" POS-"NOUN"

SENTIMENT="NEGATIVE" INT="HIGH" VALUE="русофоб" />

<ENTITY ID="5" TYPE="MODIFIER" POS="ADJECTIVE" SENTIMENT="NEGATIVE" INT="HIGH" VALUE-''русофобский" />

<ENTITY ID="6" TYPE="MULT" SUBTYPE="MODIFIER,ACTION" POS-"VERB" SENTIMENT-"NEGATIVE" INT-"HIGH"

VALUE="русофобствовать" />

<ENTITY ID="7" TYPE="GENERIC" POS="NOUN"

SENTIMENT="NEGATIVE" INT="EXTREME" VALUE="русоненавистничество" />

<ENTITY ID-"8" TYPE-"AGENT" POS-"NOUN"

SENTIMENT="NEGATIVE" INT="EXTREME" VALUE="русоненавистник" />

<ENTITY ID="9" TYPE="MODIFIER" POS="ADJECTIVE" SENTIMENT="NEGATIVE" INT="EXTREME" VALUE="русоненавистнический"

/>

<ENTITY ID="10" TYPE="GENERIC" POS="NOUN"

SENTIMENT="NEGATIVE" INT="LOW" VALUE="нерусофильство" />

<ENTITY ID="11" TYPE="AGENT" POS="NOUN"

SENTIMENT="NEGATIVE" INT="LOW" VALUE="нерусофил" />

<ENTITY ID="12" TYPE="MODIFIER" POS="ADJECTIVE" SENTIMENT="NEGATIVE" INT="LOW" VALUE="нерусофильский" />

<ENTITY ID="13" TYPE="SYN" SUBTYPE="GENERIC" SYNID="2" POS="NOUN" SENTIMENT="NEGATIVE" INT="HIGH" VALUE="россиефобия" />

<ENTITY ID="14" TYPE="MODIFIER" POS="ADJECTIVE" SENTIMENT="NEGATIVE" INT="HIGH" VALUE="россиефобский" />

<ENTITY ID="15" TYPE="MODIFIER" POS="ADJECTIVE" SENTIMENT="NEGATIVE" INT="HIGH" VALUE-''антироссийский" />

<ENTITY ID="16" TYPE="SYN" SUBTYPE="MAIN" SYNID="1" POS="NOUN" VALUE-''русский" /> </ENTITY-CLASS> </ONTO-SUBCLASS> </ONTO-CLASS>