Лінгвістична категоризація і моделювання знань в англомовному дискурсі програмного забезпечення

Комунікативна стратегія (КС) у дисертаційній роботі визначається як спільне прагнення учасників комунікації досягнути узгодженості щодо інтерпретації значень у процесі комунікації, а також як властивість когнітивних планів, що являють собою загальну організацію певної послідовності дій із встановленою метою взаємодії. У нашому дослідженні ми використовуватимемо цей термін у трьох основних сенсах:

– КС як спосіб моделювання дискурсу дає змогу створювати моделі вербальної комунікації між користувачем і комп'ютером;

– КС як технологія дискурсивного менеджменту дає змогу інтегрувати основні характеристики ДПЗ у середовище комп'ютерної системи, проводити моніторинг розгортання дискурсу й уникати комунікативних провалів;

– КС як спосіб когнітивного моніторингу дискурсу дає змогу створити особливий когнітивний простір, який виникає під час спілкування користувача та комп'ютерної системи й здатен детермінувати функціональний потенціал комп'ютера та спосіб мислення (концептуалізації) користувача.

Вивчення комунікативного потенціалу ДПЗ засвідчило, що КС як спосіб моделювання дискурсу характеризується такими основними тактиками: 1) ситуативно-інформаційне моделювання (для створення стереотипних моделей комунікативних ситуацій; 2) парафраз (для створення моделей трансформації лінгвістичних структур; 3) трансфер концептуальних структур (для створення моделей концептуальних картин світу); 4) запит про допомогу (для створення пропозиційно-логічних моделей).

Основним призначенням тактичного прийому парафразу в дискурсі ПЗ є розширення комунікативного потенціалу мовленнєвого акту шляхом інтерпретації значень ключових слів. Найчастіше об'єктом парафразу стають (а) назви функції або (б) заголовки діалогових вікон, які в перефразованому вигляді з'являються в тексті діалогового вікна, наприклад:

а) Strikethrough - Draw a line through the middle of the selected text.

Quick Parts - Insert reusable pieces of content, including fields, document properties such as title and author, or any preformatted snippets you create.

б) Protect Document - Restrict how people can access the document (Protect> Restrict)(Microsoft Word 2007).

Трансфер концептуальних структур широко застосовується і для деталізації нових інтелектуальних функцій у дискурсі редактора мультимедійних презентацій Microsoft PowerPoint 2007, наприклад:

Rehearse Timings - Launches a full-screen slide show in which you can rehearse your presentation. The amount of time you spend on each slide is recorded and you can save those timings to run the show automatically in the future.

Проілюстрований зміст діалогового вікна до функції Rehearse Timings дає змогу вибудувати етапи логічного трансферу між її ключовими параметрами, який моделює потенційну реакцію користувача:

Rehearse timings: 1) launch a full-screen slide show; 2) record the amount of time you spend on each slide; 3) save those timings to run the show automatically in the future.

Використання КС як технології дискурсивного менеджменту дає підстави виділити такі стратегічні прийоми, що дають змогу керувати процесом дискурсивної взаємодії користувача й комп'ютерної системи: стратегії залучення користувача до взаємодії, спонукання користувача до дії, забезпечення авторизованого доступу до інформації, планування поведінки користувача, наставництва, функціональної індивідуалізації користувача, апелювання до особи користувача, моделювання віртуального співрозмовника.

Стратегія залучення користувача до взаємодії реалізується на головній панелі меню програм Microsoft Office Word 2007 і Microsoft Office PowerPoint 2007. Засобами її вербалізації є тексти діалогових вікон до ключових закладинок і до брендової піктограми Microsoft Office, наприклад: Click here to open, save, or print, and to see everything else you can do with your document. Засобами реалізації стратегії залучення в запропонованому прикладі виступають мовні елементи Click here, to see everything else.

Дієслово Click є ключовим засобом реалізації стратегії залучення також у дискурсі редактора мультимедійних презентацій Microsoft PowerPoint 2007. Так, уже на першому слайді знаходимо такі мовні засоби її реалізації: Click to add title; Click to add subtitle; Click to add text; Click icon to add picture.

Стратегія моделювання віртуального співрозмовника засвідчує, що у ДПЗ людина та машина є рівноправними суб'єктами комунікації, наділеними спроможністю створювати й модифікувати особливий когнітивний простір. Такими віртуальним співрозмовником виступають колективні образи програм, які мають власні імена - “Word” і “PowerPoint”, наприклад під час закриття та збереження документа: Word is saving doc.; відкриття мультимедійної презентації: PowerPoint is opening pptx.

Реалізації комунікативного потенціалу аналізованої стратегії сприяє вживання форм активного способу дієслів присудків у реченнях із підметом Word, наприклад:

Word formats the citation according to the style you have selected. You can insert fields such as Name or Address, which Word will replace automatically with information from a database or contact each copy of the form letter.

Когнітивно-прагматичне вивчення особливостей використання КС як способу когнітивного моніторингу ДПЗ продемонструвало, що для побудови лінгвокогнітивних моделей комунікативних ситуацій використовуються процедури аналізу знань і когнітивного контролю, які покладені в основу багатьох стратегічно-тактичних прийомів. Під аналізом знань розуміємо здатність мовця структурувати знання залежно від їх змісту, тобто здатність до альтернативних репрезентацій знань, які ґрунтуються на загальних властивостях концептів, що входять до їх складу. Так, наприклад, вивчення текстів довідки MS PowerPoint Help засвідчило, що наведення дефініцій понять є частотним тактичним прийомом, що ґрунтується на аналізі знань з огляду на постійне вдосконалення функціонального потенціалу програми та необхідність пояснення нових можливостей уже відомих операторів, наприклад: Add an action button - An action button is a ready-made button that you can insert into your presentation and define hyperlinks for. Action buttons contain shapes, such as right and left arrows, and commonly understood symbols for going to next, previous, first, and last slides, and for playing movies or sounds. У наведених прикладах дефініцій використано типову агрегаційну формулу IS A, яка застосовується для генерування понятійно-тезових вербальних моделей знань за схемою “поняття + IS A + теза”.

Когнітивний контроль розуміємо як механізм моделювання віртуального когнітивно-комунікативного простору між людиною й машиною та двостороннє управління цим простором суб'єктами комунікації. Особливим тактичним прийомом для здійснення когнітивного контролю є мультимодальний моніторинг вербальної комунікації людини й комп'ютера шляхом використання в дискурсивних фрагментах мовних засобів на позначення трьох основних перцептивних модальностей:

· візуальна модальність - назви функцій на позначення анімаційних ефектів редактора Microsoft PowerPoint 2007. Наприклад, під час опису траєкторій появи тексту на слайді (Entrance):

– поява зсередини (експлікатор In): Peek In, Crawl In, Dissolve In, Fly In, Erase In, Spiral In;

– імітація обрисів об'єктів: Blinds, Boomerang, Box, Diamond, Strips, Wheel;

– імітація рухів і процесів: Swish, Sling, Swivel, Grow and Turn, Flip, Float, Bounce, Unfold, Ascend, Stretch, Zoom, Fade, Magnify;

· слухова модальність - назви функцій на позначення звукового супроводу появи тексту на слайді, наприклад:

– асоціювання із типовими шумами, що виникають у певних акустичних ситуаціях: Applause, Breeze, Drum Roll, Explosion, Voltage, Wind;

– асоціювання із об'єктами, використання яких супроводжується типовими звуковими ефектами: Hammer, Laser, Cash Register, Typewriter, Camera, Bomb.

· тактильна модальність реалізується шляхом імпліцитної презумпції постійного натискання користувачем на клавіші або здійснення рухів і натискань комп'ютерною мишею.

У четвертому розділі “Лінгвокогнітивне моделювання лінгвальних і нелінгвальних знань у дискурсі програмного забезпечення” розроблено загальну модель вербальної комунікації людини й машини шляхом застосування методу лінгвокогнітивного моделювання.

Когнітивна наукова парадигма як спосіб інтерпретації та вивчення особливостей пізнавальної діяльності людини передбачає міждисциплінарний підхід до вивчення й моделювання різних типів знань у свідомості індивіда (Н. Д. Арутюнова). Когнітивна лінгвістика дає змогу дослідити, яким чином відбуваються процеси кодування інформації та яка функція при цьому відводиться природній мові (А. Д. Бєлова). Ми поділяємо думку багатьох учених (О. М. Баранов, Б. Ю. Городецький, О. Е. Войскунський), які наголошують на існуванні загальних принципів комп'ютерного моделювання мислення, що так чи інакше реалізуються в будь-якій його комп'ютерній моделі. У дисертаційній роботі метод моделювання використано як ізоморфну теорію для вивчення механізмів комунікації загалом і комунікативної взаємодії людини й машини зокрема. Інструментом моделювання виступає природна мова з її семіотичним і функціональним потенціалом, за допомогою якого здійснюється категоризація об'єктивної дійсності. Із метою моделювання мовленнєвої комунікації в ДПЗ виокремлюємо п'ять ключових об'єктів для моделювання:

1) комуніканти (людина, комп'ютер, інші віртуальні співрозмовники, наприклад Word у дискурсі текстового редактора Microsoft Word 2007);

2) текст (назви функції в меню, повідомлення в діалогових вікнах, текст довідки);

3) комунікативні ситуації (комунікативний контекст, у якому відбувається взаємодія користувача й комп'ютера);

4) практичні цілі комунікації (виконання програмою конкретних функцій);

5) комунікативні цілі (обмін інформацією між людиною та машиною).

Досліджуючи механізми використання комунікативних моделей у ДПЗ, ми встановили, що процедура моделювання ґрунтується на двох категоризаційних процесах - емуляції й симуляції, які продуктивно використовуються в когнітології, логіці, кібернетиці, робототехніці. Емуляцію розуміємо як спосіб моделювання репрезентативних категоризаційних процесів (копіювання характерних властивостей знань). Симуляція - спосіб моделювання репродуктивних категоризаційних процесів (імітація контекстів і прогнозування властивостей знань у цих контекстах). Категоризаційна суть емуляції й симуляції полягає в генеруванні дискримінаційних моделей діяльності, які дають змогу здійснювати вибір між можливими та альтернативними варіантами поведінки.

У процесі емулятивного моделювання відбувається імітація мисленнєвої діяльності й функціонального потенціалу окремих частин тіла людини. Значна роль під час добору мовних засобів емуляції відводиться персоніфікації та метафоризації. У табл. 2 наведено мовні засоби, що виступають інструментами емулятивного моделювання в дискурсі текстового редактора Microsoft Word 2007.

Таблиця 2. Мовні засоби для емулятивного моделювання

Об'єкт емулятивного моделювання	Мовні засоби емулятивного моделювання
Частини тіла людини, атрибути людини	Header (Head), Footer (Foot), Elbow Arrow Connector, Hide Body Text, Panning Hand, Insert Voice та ін.
Перцептивна діяльність людини: 1) сприйняття кольорів, відтінків, освітлення, форм; 2) об'ємність зображення; 3) сприйняття динамічних процесів; 4) орієнтаційне сприйняття	1) 3-D Color, Bold, Bright (Drawing Tools), Brightness (Picture Tools), Contrast (Picture Tools), Curve, Oval, Rounded Rectangle, Depth (Drawing Tools), Highlighter, Style Visibility; 2) 3-D Effects; 3) 3-D Rotation; 4) Align Text Left, Align Text Right, Left (Border, Brace), Right (Border, Brace), Inside Borders, Line Up, Line Down.
Інтелектуальна діяльність людини	Accept, Analysis (Chart Tools), Arrange All (View Tab), Browse, Calculate, Check For Updates (Out), Comments, Compare, Connect, Control (Developer Tab), Define New Bullet (New List Style), Distribute Columns (Rows, etc.), Edit Cell Styles (Comment), Inspect Document.

Емулятивне моделювання, яке ґрунтується на когнітивно-репрезентаційній категоризації світу, є продуктивним механізмом генерування потенційної “свідомості” комп'ютерної системи у вигляді лінгвістично наповнених моделей знань, необхідних для забезпечення результативної взаємодії людини й машини.

Логіка симулятивного моделювання полягає в тому, що когнітивна діяльність людини спрямовується не на очікування та інтерпретацію вхідного сигналу й відповідну реакцію, а на передбачення можливих станів і характеристик сигналу, що надійшов. Основною перевагою симулятивного моделювання є забезпечення можливості системи оперувати більшою кількістю інформації, ніж вона отримує від користувача. Це проявляється в її здатності обробляти темпоральні, аспектуальні, просторові та інші властивості команд, які надходять від людини. Під час симулятивного моделювання в ДПЗ відбувається апелювання до об'єктів, подій і явищ навколишнього світу.

Вивчення мовних засобів, що вживаються в дискурсі прикладної програми Microsoft Word 2007, продемонструвало, що до найуживаніших концептів, які використовуються в симулятивному моделюванні комунікації між користувачем і комп'ютером, належать:

OBJECT - Activate Object, Align Objects, Align Objects Bottom (Center, Left, Middle, Right), Drawing Object Size, Next Object, Object Position, Previous Object;

DOCUMENT - Document Actions, Document Location, Create Subdocument, Document Management Information, Document Map, Document Property, Document Template, Document Views, Inspect Document, Master Document, Start of Document;

TEXT - Align Text, AutoText, Basic Text, Copy Text, Rich Text;

PICTURE - Bevel Picture Effect, Change Picture, Copy as Picture, Edit Picture, Format Picture, Picture Content Control, Picture Size;

PAGE - Blank Page, Cover Page, Custom Bottom of Page, Next Page, Page Borders, Page Orientation, Page Setup, Page Size;

FIELD - Clear Form Field, Do Field Click, Edit Field, Form Field Options, Insert a Field, Match Fields, Next Field, Show Field Shading, View Field Codings.

Наведені приклади вербалізації зазначених концептів демонструють інтеграцію симулятивного й концептуального моделювання, засновану на проектуванні інваріантних концептуальних ознак на об'єкт моделювання, тобто лінгвістичну одиницю, що позначає функцію у ДПЗ. У більшості випадків джерелом симулятивного моделювання виступає концептуальна метафоризація, яка, згідно з гіпотезою інваріантності, запропонованою Дж. Лакоффом і М. Джонсом, проявляється в частковому відтворенні структури джерела метафоризації в об'єктах метафоризації.

Основне правило симулятивного моделювання, яке свідчить про його безпосередній зв'язок із категоризацією, було сформульоване Л. Барсалоу: “Якщо симулятор категорії демонструє задовільне симулювання перцептивної одиниці, це означає, що одиниця належить до категорії. Якщо симулятор не забезпечує задовільної симуляції - одиниця не є членом категорії”. У сучасному англомовному ДПЗ нами виділено три основних форми категоризації, що актуалізуються в процесі симулятивного моделювання:

1) симуляція фізичних категорій:

– просторові категорії (наприклад відношення типу “вертикальний -горизонтальний” - Orientation (Portrait (vertical), Landscape (horizontal)), Distribute Horizontally, Distribute Vertically, Flip Vertical, Flip Horizontal, In Line with Text);

– темпоральні категорії (наприклад відношення типу “одночасно, під час” - Synchronize, Synchronous Scrolling, Current Position, Current Selection);

– числові категорії (наприклад, відношення типу “однина/двоїна” - Strikethrough - Double Strikethrough, Click - Double-click, Underline - Double Underline, One Page - Two Pages);

2) симуляція функціональних категорій:

– комплементарні відношення (наприклад V + Odir - Accept Change, Add Shape, Apply Style, Crate Directory, Insert File; V + O prep - Align to Margin, Add to Favorites, Bring to Front, Browse for Themes, Demote to Body Text, Display for Review, Go to Footer);

– атрибутивні відношення (наприклад Adj + N - New + Argument (Blank Document, Comment, Drawing, Style), Popular + Argument (Options, Commands), All + Argument (Borders, Caps); N + N - Menu Commands, Message Bar, Line Pattern, Inc Color, Equation Symbols, Page Orientation);

3) симуляція інтенціональних категорій:

– прямі лінгвістичні експлікації інтенціональності (наприклад імперативи - Cancel, Calculate, Close, Do Field Click, Undo; апелятиви - You can hide or show comments, insertions and deletions, formatting changes, and other kinds of markup (функція Show Markup);

– непрямі лінгвістичні експлікації інтенціональності (імпліцитні каузативи - Sort by Author, Browse for Themes, Print Preview (preview for print), Web Preview (preview for web demonstration), Print Layout (layout for print); імпліцитні предикати - Left (заголовок вікна) - Move in the left side of the paragraph by a certain amount (пояснення в діалоговому вікні)).

Проведена в дослідженні систематизація лінгвокогнітивних, комунікативно-дискурсивних, категоризаційних моделей та їх лінгвістичного наповнення дала змогу розробити загальну інваріантну модель вербальної взаємодії людини й комп'ютера, яку доцільно брати за основу розробникам програмного забезпечення під час добору комплексу лінгвістичних засобів до мовних пакетів сучасних прикладних програм (схема 2.).

У п'ятому розділі “Моделювання усного діалогу людини й машини в дискурсі програмного забезпечення” обґрунтовано принципи організації усного діалогу з комп'ютерною системою, виявлено основні моделі знань та засоби їх лінгвістичного наповнення під час автоматичного конвертування мовленнєвого потоку в письмову форму. Усний діалог із комп'ютером - альтернатива письмово-графічній комунікації за допомогою мовних засобів, представлених у інтерфейсах комп'ютерних програм. У сучасних діалогових системах реалізуються два типи ведення усного діалогу: 1) надання людиною команд у вигляді звукових повідомлень і послідовне реагування системи на ці команди; 2) узаємний обмін звуковими повідомленнями між людиною й комп'ютером.

У межах комплексного дослідження англомовного ДПЗ проведено аналіз способів звукового редагування текстової інформації в межах дискурсу програми автоматичного розпізнавання мовлення Dragon NaturallySpeaking 7. Режим діалогу з користувачем ініціюється шляхом надсилання звукової команди користувачем й наступної реакції системи. Порівняно з діалогом, який ведеться між людьми, комунікація з комп'ютером характеризується чітким плануванням комунікативних кроків, майже повною відсутністю переривань. Для досягнення гнучкості та результативності мовного діалогу людини й машини вважаємо за необхідне виділити його основні принципи:

1. Урахування технологічних можливостей систем розпізнавання мовлення;

2. Лінгвістичний менеджмент комунікативного каналу - уведення до діалогу системних повідомлень, які скеровуватимуть комунікацію в потрібне русло, дають змогу уточнювати інформацію й уникати пауз (наприклад заклики до терпіння, очікування Please, standby; заохочування до продовження спілкування I listen to you, Please, go on; управління діалогом - Do not cross, wait, Go to the next section);

3. Комунікативна гнучкість, що забезпечуватиме можливість вільного висловлювання для мовця;

4. Презумпція комунікативного домінування людини в діалозі з машиною, із паралельною можливістю обох сторін змінити його спрямування;

5. Адаптація до співрозмовника, що дає змогу оптимізувати процес комунікації шляхом прилаштування основних параметрів роботи системи до просодичних, семантико-синтаксичних і прагматичних особливостей потенційного користувача.

6. Здатність до метасуджень, яка проявляється в тому, що комп'ютер наділяється здатністю “усвідомлювати” свою сутність, аналізувати доступний обсяг знань і свої можливості.

Дослідження дискурсу Dragon NaturallySpeaking 7 засвідчує наявність у ньому таких комплексних моделей:

1) модель природної мови представлена сукупністю систематизованих і структурованих елементів сучасної англійської мови та їх формалізованих характеристик (просодичних, фонетико-фонологічних, морфемно- морфологічних, синтаксичних, лексичних і прагматичних);

2) модель завдань становить прикладні знання щодо основних об'єктів і концептів, над якими виконуються ключові маніпуляції, їх узаємозв'язки, інференційні правила, які дають змогу генерувати нові знання, а також сприяють моніторингу результативності ведення діалогу. Включає такі суб-моделі:

· модель звуко-буквеного конвертера дає змогу маніпулювати звуками й буквами як дискретними об'єктами (наприклад під час вимови команди Spell That комп'ютер розкладе потрібне слово на букви);

· модель звуко-циферного конвертера - дає змогу зіставляти звукові репрезентації із відповідними цифровими позначеннями (наприклад Ѕ вимовляється як one half sign або one half або half sign або half);

· модель конвертера діакритичних знаків (наприклад ґ(acute) вимовляється як accent acute або acute);

· модель орфографічно-пунктуаційного конвертера (наприклад & вимовляється як ampersand або and sign);

· модель прагматично-емоційного конвертера ( :-) вимовляється як smiley face);

3) модель діалогу надає можливість системі контекстуально інтерпретувати висловлювання користувача, передбачати перебіг діалогу, а також прогнозувати авторизовані девіації щодо основної теми комунікації (наприклад для функції Move у дискурсі ПЗ за допомогою фреймового моделювання потенційних семантичних відмінків передбачені такі варіанти команд: Locative - Move to bottom of the document, Move to end of line, та ін.; Manner - Move up two paragraphs, Move down a line й ін.);

4) модель користувача дає змогу оптимізувати взаємодію шляхом індивідуалізації мовленнєвих параметрів і навичок для окремого індивіда та їх авторизованого використання під час роботи з програмою (наприклад у дискурсі Dragon NaturallySpeaking використовуються такі параметри індивідуалізації : User Name, Language, Dictation Source, Vocabulary).

Проведений аналіз текстових повідомлень у діалогових вікнах програми Dragon NaturallySpeaking дав змогу виділити їх основні компоненти, завдяки яким комунікація максимально наближається до діалогічного мовлення людей. Ці компоненти утворюють модель текстів діалогових повідомлень і включають такі елементи: заголовок, опис комунікативного акту, інструктив, імператив (табл. 3).

Таблиця 3. Мовні засоби для актуалізації компонентів моделі тексту діалогових повідомлень

Компоненти текстів діалогових вікон	Мовні засоби
Заголовок	Adjust Your Volume	Adjust Your Sound System	Train Dragon NaturallySpeaking
Опис комунікатив-ного акту	The computer needs to listen to you read some text for about 15 seconds.	The computer will now test the quality of your sound system and microphone.	You will be asked to read a sentence aloud.
Інструктив	Make sure your microphone is plugged in and positioned correctly, then press Start Volume Check. For assistance on connecting or positioning your microphone, press Help.	Click Start Quality Check and then begin reading the following text aloud.	When you're ready, click Go.
Імператив	Start Volume Check.	Start Quality Check	Go

ВИСНОВКИ

У межах сучасної когнітивно-дискурсивної парадигми лінгвістичних досліджень відкриваються нові перспективи для вивчення особливостей функціонування природної мови як засобу комунікації людини й комп'ютера.

Вербальна взаємодія користувача та комп'ютерної системи має всі ознаки особливого виду дискурсивної комунікації, що визначається нами як дискурс програмного забезпечення (ДПЗ). ДПЗ розглядаємо як процес і продукт вербального спілкування людини й машини під час використання інтерфейсів програмного забезпечення, що передбачає комплексне використання принципів і технологій когнітивно-комунікативного моделювання з метою формалізованого представлення знань, актуалізованих у процесі комунікації.

Комплексний підхід до виокремлення й дослідження ДПЗ засвідчив, що він є лінгвістично локалізованим видом комунікативної діяльності із використанням елементів конкретної мовної системи, у нашому випадку - англійської мови. Тому цілком закономірно, що англійська мова, яка є мовою інтернаціонального вжитку та, як наслідок, мовою генерування більшості програмних продуктів, - платформа для лінгвокогнітивного моделювання знань.

Проведений системний аналіз англомовного ДПЗ дав змогу виокремити його основні макро- й мікростуктурні рівні. Макроструктура дискурсу зумовлена типологією ключових компонентів графічного інтерфейсу комп'ютерної програми (стрічки меню, закладинки, діалогові вікна, гіпертекстова семантична мережа довідкових матеріалів) і включає такі елементи: назви команд і операторів, текстові повідомлення діалогових вікон до ключових функцій, гіпертекстове середовище довідкових матеріалів. Мікроструктура представлена окремими словами, словосполученнями, реченнями й текстами, згенерованими системою в процесі комунікації з користувачем.

До виявлених і систематизованих лінгвокогнітивних характеристик сучасного англомовного ДПЗ, що відрізняють його від решти видів дискурсивної комунікації, належать:

– об'єктивність - дає змогу специфікувати формальні й концептуальні характеристики користувача з метою моделювання його когнітивно-лінгвістичної діяльності;

– раціональність - передбачає когнітивно-прагматичне структурування дискурсивної комунікації, що не повинна виходити за межі раціонального використання програмного забезпечення;

– мультимодальність / мультимедійність - одночасне використання декількох каналів передачі інформації (візуального, аудіального, тактильного).

Основним методом дискурсотворення для ДПЗ виступає метод лінгвокогнітивного моделювання знань, у межах якого інтегративно поєднуються когнітивні й комунікативні параметри лінгвістичної категоризації, стратегічного планування та лінгвокогнітивного моделювання знань.

Основним інструментом лінгвокогнітивного моделювання знань виступає природна мова. Лінгвістична категоризація застосовується з метою дедуктивного й формально-індуктивного моделювання знань. Отже, запропоновані моделі знань отримують у ДПЗ конкретне лінгвістичне наповнення. Лінгвістична категоризація є універсальним способом когнітивного та формального кодування лінгвальних і нелінгвальних знань про світ, який використовується під час добору лінгвістичних одиниць до мовних пакетів прикладних програм.

У комунікації користувача й комп'ютера реалізується обмежений арсенал граматичних і семантичних категорій, які являють собою ядро інваріантної частини загальної моделі комунікації та представлені в більшості лінгвістичних пакетів сучасних англомовних програм. Граматичні категорії сучасної англійської мови, реалізовані в ДПЗ, уключають: для іменника - категорії числа, зчислюваності/незчислюваності, власні й загальні назви; для дієслова - категорії способу, стану, часу, особи, модальності; для прикметника - якісні та відносні розряди.

Семантичні категорії, які реалізуються в англомовному ДПЗ, дають змогу будувати моделі семантичної координації, семантичної субординації із їх подальшим перенесенням на рівень синтаксису. Згадані моделі належать до простих семантичних моделей. Складні семантичні моделі утворюються переважно шляхом використання методу семантично-мережевого моделювання та за своєю суттю є семантичними мережами. Семантичні мережі в ДПЗ дають змогу відтворювати асоціативні й логічні зв'язки між змістовими модулями інтерфейсів, імітуючи таким чином мисленнєву діяльність людини. Семантичні мережі покладені в основу генерування гіпертекстового середовища в межах інтерфейсів комп'ютерних програм і передбачають використання двох типів когнітивно-логічних зв'язків: 1) узагальнення (для відтворення ієрархії класів знань і забезпечення категоріального зв'язку “екземпляр - клас - надклас”); 2) агрегації (для відтворення пропозиціональних моделей HAS_PART та IS_PART і забезпечення категоріального зв'язку “ціле-частина”).

Дослідження семантичних та концептуальних властивостей мовних засобів у ДПЗ засвідчило, що концептуальні метафори (онтологічні, структурні, орієнтаційні) відіграють важливу роль у номінації функцій і доборі мовних засобів для їх позначення й можуть розглядатись як інструмент концептуального моделювання знань у дискурсивному середовищі. Застосування концептуальних метафор для створення моделей знань дає змогу представляти суть складних для засвоєння властивостей програмного забезпечення за допомогою доступних стилістично забарвлених метафор, легких для сприйняття та розуміння.

Комплексний підхід до вивчення принципів лінгвокогнітивного моделювання знань у ДПЗ засвідчив виняткову роль комунікативних стратегій у процесі моделювання комунікативних актів між користувачем і комп'ютером. Сучасне когнітивно-дискурсивне розуміння комунікативних стратегій та тактик дає змогу ефективно застосовувати їх як: а) ефективний засіб моделювання потенційних мовленнєвих актів між людиною й комп'ютером; б) як спосіб дискурсивного менеджменту та когнітивного моніторингу розгортання ДПЗ.

Когнітивний контроль дискурсивної комунікації між користувачем і комп'ютерною системою передбачає використання мультимодальної моделі комунікації із залученням візуальної, слухової й тактильної модальностей, що засвідчується наявністю в англомовному ДПЗ комплексу мовних засобів на позначення згаданих рівнів сприйняття та обробки інформації.

Під час застосування методу лінгвокогнітивного моделювання знань до аналізу англомовного ДПЗ з'ясовано, що категоріальне моделювання здійснюється шляхом застосування когнітивних процедур емуляції та симуляції. Це дало змогу розмежувати категоризаційні моделі емуляції (як способу моделювання репрезентативних категоризаційних процесів) і симуляції (як способу моделювання репродуктивних категоризаційних процесів). У зв'язку з цим запропоновано перелік найважливіших когнітивних, фізичних та логічних категорій, а також мовних засобів їх репрезентації за допомогою емулятивних і симулятивних моделей у дискурсі програмного забезпечення.

У процесі емулятивного моделювання відбувається імітація результатів інтелектуальної діяльності людини, здійснюється категоріальне відтворення особливостей будови тіла людини та його зв'язків із навколишньою дійсністю. Таким чином відбувається репрезентативна категоризація реальності із її подальшим кодуванням у вигляді лінгвістичних моделей у формі описів і директив.

Характерною ознакою симулятивного моделювання є імовірнісне передбачення можливих комунікативних станів із відповідними моделями знань, що в них актуалізовані, і репродуктивне відтворення цих станів за допомогою встановленої сукупності мовних засобів. Отже, симулятивне моделювання ґрунтується на репродуктивній категоризації світу та є дієвим способом вербального кодування інформації в дискурсі програмного забезпечення.

Комплексний і системний аналіз англомовного ДПЗ дав змогу розмежувати його письмово-графічний та усний варіанти й виявити основні відмінності під час моделювання усної комунікації з комп'ютерною системою. Сформульовано принципи гнучкості та результативності усного діалогу людини й машини, найвпливовішими із яких є врахування технологічних можливостей систем розпізнавання мовлення, лінгвістичний менеджмент комунікативного каналу, розуміння, інтерпретація й використання параметрів мовних одиниць, комунікативна гнучкість, презумпція комунікативного домінування людини в діалозі з машиною, адаптація до співрозмовника та здатність до метасуджень.

Виділено комплексні лінгвокогнітивні моделі знань, що вербалізуються під час усної комунікації людини й машини та включають моделі природної мови, завдань, діалогу, користувача, для кожної із яких, окрім засобів формалізованого представлення лінгвальних і нелінгвальних знань, передбачено механізми звуко-графічного конвертування усного мовленнєвого потоку.

Отже, запропонований у дослідженні метод лінгвокогнітивного моделювання лінгвальних та нелінгвальних знань і виявлені особливості його застосування в англомовному ДПЗ дали змогу створити загальну модель вербальної комунікації людини й комп'ютера, яка спростить роботу учених чз добору лінгвістичних засобів до мовних пакетів прикладних програм, успішно застосовуватиметься під час їх локалізації та стане запорукою необмеженого використання природної мови як основного засобу ведення діалогу з комп'ютером.

Проведене системне дослідження механізмів лінгвістичної категоризації й моделювання знань у сучасному англомовному ДПЗ відкриває широкі перспективи для подальших досліджень, спрямованих на розбудову сучасної когнітивно-прагматичної теорії комунікації. Особливу теоретичну та практичну цінність матимуть мовознавчі розвідки принципів і методів формального кодування лінгвістичних параметрів одиниць мови для їх комп'ютерної обробки з метою моделювання мовної компетенції автономних когнітивних агентів (роботів). Перспективними є також дослідження когнітивно-прагматичних відмінностей між комунікативними процесами, що відбуваються між людьми та між людиною й комп'ютером. Подальше вдосконалення запропонованої в дисертації моделі комунікації користувача та комп'ютерної системи сприятиме розширенню потенціалу природної мови як основного засобу моделювання й формальної репрезентації знань у процесі ведення вербальної комунікації з комп'ютером.

ОСНОВНІ ПОЛОЖЕННЯ ДИСЕРТАЦІЇ ВИКЛАДЕНІ В ТАКИХ ПУБЛІКАЦІЯХ АВТОРА

1. Біскуб І. П. Англомовний дискурс програмного забезпечення як модель мовленнєвої взаємодії людини й комп'ютера : монографія / Ірина Павлівна Біскуб. - Луцьк : Волин. нац. ун-т ім. Лесі Українки, 2009. - 388 с.

2. Biskub I. Applied and Computational Linguistics : підручник (англ. мовою) / Biskub I. - Луцьк : РВВ “Вежа” Волин. держ. ун-ту ім. Лесі Українки, 2007. - 304 с.

3. Біскуб І. П. Корпусні методи дослідження мовного матеріалу / І. П. Біскуб // Філологічні студії. - 2004. - № 4. - С. 30-36.

4. Біскуб І. П. Лінгвістичні аспекти систем автоматизованого перекладу / І. П. Біскуб // Філологічні студії. - 2004. - № 3. - С. 4-11.

5. Біскуб І. П. Концептуалізація лінгвістичної інформації у комп'ютерних лексиконах / І. П. Біскуб // Мовні і концептуальні картини світу : зб. наук. пр. Ін-ту філології КНУ ім. Тараса Шевченка. - К., 2004. - С. 34-40.

6. Біскуб І. П. Лінгвістична категоризація у системах автоматичного розпізнавання мовлення / І. П. Біскуб // Наук. вісн. Волин. держ ун-ту ім. Лесі Українки. - Луцьк : РВВ “Вежа” Волин. держ. ун-ту ім. Лесі Українки. - 2005. - № 6. - С. 152-157.

7. Біскуб І. П. Лінгвіcтична параметризація текстів для тренування користувачів у системі автоматичного розпізнавання англійського мовлення Dragon Naturally Speaking / І. П. Біскуб // Лексикографічний бюлетень. - Вип. 13. - К. : Ін-т укр. мови НАН України. - 2006. - С. 5-11.

8. Biskub I. P. The Verification of Linguistic Categories in Theoretical and Сomputational Linguistics / I. P. Biskub // Актуальні питання романо-германської філології. - Ужгород : [б. в.], 2007. - С. 38-48.

9. Біскуб І. П. Лінгвістична категоризація і кодування знань при моделюванні мовленнєвого спілкування людини і комп'ютера / І. П. Біскуб // Лінгвістика ХХІ століття: нові дослідження і перспективи / НАН України ; Центр наук. дослідж. і викладання іноземних мов ; редкол. : А. Д. Бєлова та ін. - К. : Логос, 2007. - С. 68-72.

10. Біскуб І. П. Концептуальні метафори у мові програмного забезпечення / І. П. Біскуб // Сучасні дослідження з іноземної філології - Ужгород : Ужгород. нац. ун-т, 2008. - Вип. 6 - С. 335-346.

11. Біскуб І. П. Лінгвістичні аспекти моделювання знань у англомовному дискурсі програмного забезпечення / І. П. Біскуб // Наук. вісн. ВНУ ім. Лесі Українки. - Луцьк : РВВ “Вежа” Волин. нац. ун-ту ім. Лесі Українки, 2008. - № 5. - С. 370-375.

12. Біскуб І. П. Функціональні і структурні особливості англомовного дискурсу програмного забезпечення / І. П. Біскуб // Мовні і концептуальні картини світу. Вип. 25., Ч. 1. - К. : Київ. нац. ун-т ім. Тараса Шевченка, 2009. - С. 63-67.

13. Біскуб І. П. Комунікативність і комунікабельність у мовленнєвому спілкуванні людини і комп'ютера / І. П. Біскуб // Нова філологія. - Запоріжжя : Запоріз. нац. ун-т. - № 30. - С. 13-20.

14. Біскуб І. П. Порівняльна характеристика лінгвістично-комунікативного потенціалу у дискурсі текстових редакторів Microsoft Word 2003 і Microsoft Word 2007 / І. П. Біскуб // Гуманітарний вісник ДВНЗ “Переяслав-Хмельницький держ. пед. ун-т ім. Григорія Сковороди”. - Переяслав-Хмельницький : ДВНЗ “Переяслав-Хмельницький Державний педагогічний університет імені Григорі Сковороди”. - 2008. - № 15. - С. 135-139.

15. Біскуб І. П. Ситуативно-інформаційне моделювання у англомовному дискурсі програмного забезпечення / І. П. Біскуб // Лінгвістика ХХІ століття: Нові дослідження і перспективи. - НАН України. Центр наукових досліджень і викладання іноземних мов / редкол. А. Д. Бєлова (голов. ред) [та ін.]. - К. : Логос, 2008. - С. 44-56.

16. Біскуб І. П. Моделювання комунікативної поведінки користувача у дискурсі текстового редактора Microsoft Word 2007 / І. П. Біскуб // Наук. вісн. ВНУ ім. Лесі Українки. - Луцьк : РВВ “Вежа” Волин. нац. ун-ту ім. Лесі Українки, 2009. - № 6. - С. 241-249.

17. Біскуб І. П. Вербально-дедуктивне моделювання у англомовному дискурсі програмного забезпечення (на матеріалі дискурсу текстового редактора Microsoft Word 2007) / І. П. Біскуб // Наук. вісн. Чернівец. ун-ту. Германська філологія. - Чернівці : ЧНУ, 2009. - С. 26-31.

18. Біскуб І. П. Методологічні аспекти лінгвістичного моделювання у мовленнєвому спілкуванні людини і комп'ютера / І. П. Біскуб // Сучасні дослідження з іноземної філології. - Ужгород : Ужгородський нац. ун-т, 2009. - C. 124-135.

19. Біскуб І. П. Моделювання комунікативної поведінки користувача у дискурсі текстового редактора Microsoft Word 2003 / І. П. Біскуб // Наук. вісн. ВНУ ім. Лесі Українки. - Луцьк : РВВ “Вежа” Волин. нац. ун-ту ім. Лесі Українки, 2008. - № 10. - С. 156-163.

20. Біскуб І. П. Емулятивне моделювання у англомовному дискурсі програмного забезпечення / І. П. Біскуб // Наук. вісн. ВНУ ім. Лесі Українки. - Луцьк : РВВ “Вежа” Волин. нац. ун-ту ім. Лесі Українки, 2008. - № 5. - С. 17-26.

21. Біскуб І. П. Принципи організації мовленнєвого діалогу людини й комп'ютера в англомовному дискурсі програмного забезпечення / І. П. Біскуб // Наук. вісн. ВНУ ім. Лесі Українки. - Луцьк : РВВ “Вежа” Волин. нац. ун-ту ім. Лесі Українки, 2009. - № 16. - С. 9-17.

22. Біскуб І. П. Лінгвістичні засоби репрезентативної категоризації дійсності в англомовному дискурсі програмного забезпечення / І. П. Біскуб // Наукові праці Кам'янець-Подільського національного університету імені Івана Огієнка. Філологічні науки. - Вип. 22. - Т. 1. - Кам'янець-Подільський : [б. в.], 2010. - C. 30-36.

23. Біскуб І. П. Когнітивний аналіз знань у дискурсах програмного забезпечення Microsoft Word 2007 і Microsoft PowerPoint 2007 / І. П. Біскуб // Нова філологія : зб. наук. пр. - Запоріжжя : ЗНУ, 2010. - № 38 - C. 7-15.

24. Біскуб І. П. Моделювання природної мови в процесі ведення усного діалогу людини й комп'ютера / І. П. Біскуб // Наук. вісн. ВНУ ім. Лесі Українки. - Луцьк : РВВ “Вежа” Волин. нац. ун-ту ім. Лесі Українки, 2010 - C. 301-305.

25. Біскуб І. П. Концептуальне моделювання в англомовних програмах розпізнавання усного мовлення / І. П. Біскуб // Мовні і концептуальні картини світу. - Вип. 30. - К. : Київ. нац. ун-т ім. Тараса Шевченка; ВПЦ “Київський університет”, 2010. - С. 269-279.

26. Біскуб І. П. Семантичне мережеве моделювання у гіпертекстовому середовищі (на матеріалі англомовного дискурсу програмного забезпечення) / І. П. Біскуб // Наукові записки Кірорвоградського державного педагогічного університету імені Володимира Вінниченка. Філологічні науки. - Вип. 89 (5). - Кіровоград : [б. в.], 2010. - С. 173-179.

27. Біскуб І. П. Лінгвістичне моделювання знань у штучних мовах і мовах програмування / І. П. Біскуб // Мовні і концептуальні картини світу. - Вип. 32. - К. : Київ. нац. ун-т ім. Тараса Шевченка ; ВПЦ “Київський університет”, 2010. - С. 47-51.

28. Biskub I. P. Modeling Natural Language Communication in Chat Robots / I. P. Biskub // Proceedings of the International Conference on Computer Science and Information Technologies, 28-30 September 2006. - Institute of Computer Science and Information Technologies. - Lviv, 2006. - P. 13-19.

29. Biskub I. P. Linguistic Categorization in Natural Language Processing Systems / I. P. Biskub // Proceedings of the International Conference on Computer Science and Information Technologies. - September 27^th-29^th. - Lviv, Ukraine, 2007. - P. 310-315.

30. Біскуб І. П. Комп'ютерне моделювання мови і когнітивна лінгвістика / І. П. Біскуб // Матеріали ІІ Міжнародної науково-практичної конференції “Актуальні проблеми філології та американські студії”. Київ, НАУ. - 22-24 квіт. 2009 р. / за заг. ред. А. Ґ. Ґудманяна, О. Г. Шостак. - К. : Вид-во Європ. ун-ту, 2009. - С. 195-198.

31. Біскуб І. П. Мовні засоби вираження мультимодальності в англомовному дискурсі програмного забезпечення / І. П. Біскуб // Матеріали ІІ Міжнародної науково-практичної конференції “Актуальні проблеми філології та американські студії”. 21-22 квіт. 2010 р. : в 2 т. - Т. 2 / за заг. ред. А. Ґ. Ґудманяна, О. Г. Шостак. - К. : Вид-во Європ. ун-ту, 2010. - С. 30-36.

32. Biskub I. P. Types of Gathering Lexical Evidence in Modern Linguistic Research / I. P. Biskub // Програма і резюме доповідей Наукової конференції “Мови, культури і переклад у добу глобалізації”. - К. : Київ. нац. ун-т ім. Тараса Шевченка, 20-21 верес. 2005 р.

33. Biskub I. Challenges for Computational Lexicography in Ukraine / I. Biskub // New Insights into Semantics and Lexicography. - 29-30 September 2005. - Lublin. - http://klio.umcs.lublin.pl/~linguist/nisl.html

34. Biskub I. P. Computer Literacy and Creative Writing / I. P. Biskub // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної конференції “Digging Deeper into CALL: Комп'ютерні технології у навчанні іноземних мов”. - Горлівський державний педагогічний інститут іноземних мов. 11 травня 2006 р. - Горлівка : [б. в.], 2006. - С. 4-5.

АНОТАЦІЯ

Біскуб І. П. Лінгвістична категоризація і моделювання знань в англомовному дискурсі програмного забезпечення. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філологічних наук за спеціальністю 10.02.04. - германські мови. - Київ: Київський національний університет імені Тараса Шевченка, 2011.

У дисертації запропоновано системне вивчення механізмів лінгвістичної категоризації й моделювання знань у сучасному англомовному дискурсі програмного забезпечення, а також розроблено загальну модель вербальної комунікації людини та комп'ютера, що в ньому реалізується.

Наведено механізми застосування лінгвістичної категоризації, комунікативно-стратегічного планування й лінгвокогнітивного моделювання знань для створення потенційної мовної компетенції комп'ютера та моделювання його комунікативної діяльності. Виявлено й систематизовано ключові моделі знань, комунікативні стратегії та тактики, що реалізуються в дискурсі програмного забезпечення й сприяють веденню результативного діалогу із комп'ютерною системою. Розмежовано письмово-графічний та усний варіанти дискурсу програмного забезпечення й проаналізовано їх вплив на розвиток сучасних мовленнєвих технологій.

Ключові слова: дискурс, дискурс програмного забезпечення, комунікація, вербальна комунікація людини й комп'ютера, лінгвістична категоризація, комунікативна стратегія, лінгвокогнітивне моделювання, моделі знань.

ABSTRACT

Biskub I. P. Linguistic Categorization and Knowledge Modeling in the English Software Discourse. - Manuscript.

Dissertation for a doctoral degree in philology: speciality 10.02.04. - Germanic Languages. - Taras Shevchenko National Universiry of Kyiv. - Kyiv, 2011.

The research is devoted to the investigation of a new type of communication, i.e. human-computer verbal communication via graphical user interfaces (GUI). The question about the general communication prototype still remains in need of answer, thus the paper makes a contribution into the modern theory of communication by means of suggesting a general cognitive linguistic model of human-computer interaction that is realized in the course of using English software. Natural language is treated as a key instrument of knowledge modeling in software discourse.

The structure of the paper represents the integrity of modern linguistic research by means of underlying cognitive similarities of linguistic categorization, strategic planning, and linguistic modeling that represent the main technologies for the creation of the general model of human-computer verbal interaction. The cognitive discursive paradigm taken as a basis of the research enabled us to set up the foundations for the English software discourse analysis. As a result, the main features of the software discourse have been established. They help to differentiate it from the rest types of discourse communication and include the following: objectivity (i.e. the ability to specify user's formal and conceptual features), rationality (i.e. the ability to specify user's intentions and motivations), multimodality or multimodality (i.e. the ability to provide the communication via more than one communicative channel).

Since linguistic categorization is the subject matter of the research, it has been differentiated from cognitive categorization. Cognitive categorization aims at creating cognitive representations of knowledge in human brain. Linguistic categorization is viewed in two ways: 1) as reflecting cognitive structures in terms of language (“language categorization”); 2) as a means of dividing the elements of language into categorial classes (“linguistic categorization”). The results of the research have shown that in modern English graphical user interfaces a definite number of linguistic categories is used in order to create a limited set of constructions, which, in their turn, may easily be converted into a wide variety of propositional units to satisfy the needs of communication between a user and a computer.

Semantic categorization in the English software discourse presupposes applying formal and explicit mechanisms for the representation of semantic knowledge. Two classes of semantic models have been singled out in the software discourse: simple semantic models (e.g.: semantic preparation, associations, the model of the semantic multitudes, etc.); complex semantic models (represented mainly by semantic networks). Conceptual metaphors (structural and ontological) are viewed as a very productive way of modeling human-computer verbal communication since they suggest vivid and easy-to-use trajectories for mapping complex conceptual structures onto simple communicative acts within the framework of software discourse.

As to the strategic planning of human-computer interaction, it has been proven that a communicative strategy can perform the following functions: 1) to serve as a means of discourse modeling; 2) to provide the linguistic management of human-computer interaction; 3) to monitor the cognitive aspects of the software discourse. Each of them presupposes the realization of concrete communicative tactics that help to arrange the structure of GUI and select appropriate language means necessary to model the potential communicative situations in human-computer dialogue.

The above described communicative strategies and tactics combined with the suggested methodology of cognitive linguistic modeling have allowed for establishing the general model of human-computer verbal communication. This model may potentially be used in any software interface. It bears testimony to the fact that it is possible to model computer's speech competence to satisfy the needs of effective human-computer communication.

...