Статистические характеристики речевых формул вежливых оправданий в английском языке

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Статистические характеристики речевых формул вежливых оправданий в английском языке

Целью нашего исследования является разработка релевантного инструментария для анализа статистических характеристик различных классов речевых формул. Мы используем как математические, так и лингвистические методы. В представленной статье объектом исследования являются статистические характеристики речевых формул оправданий в их комбинации с речевыми формулами извинений.

Под статистическими характеристиками текстовой выборки мы понимаем набор признаков, определяющих структуру текстов и их смысловую нагрузку. Безусловно, немаловажным моментом является определение ключевых слов. Данный процесс основан на определении статистических параметров отдельных слов и словосочетаний. Статистические параметры - это относительная частота встречаемости слова в выборке, а также место его употребления. Зачастую объем исследуемой выборки довольно большой, что затрудняет проведение исследования вручную. Оптимальным решением в такой ситуации является применение некоторых статистических инструментов анализа данных в совокупности с программной автоматизацией используемых алгоритмов. В настоящей работе для обработки данных мы использовали язык программирования Python и библиотеку NLTK.

Практическая польза нашего исследования заключается в том, что мы четко определяем значение анализируемых лексических единиц, в то время как в словарях зачастую дано слишком размытое и абстрактное значение лексических единиц.

В своем исследовании мы применяем пятишаговый алгоритм анализа объекта исследования.

Первый шаг: определение понятия вежливые оправдания

При помощи компонентного анализа словарных дефиниций мы определяем объем понятия `вежливые оправдания'. Речевым формулам извинения в основном сопутствуют речевые формулы объяснения и оправдания [2; 3; 5; 6]. Словарь современного русского литературного языка (далее - ССРЛЯ) дает следующие определения «объяснению»: 1. Растолкование чего-либо или рассказ о чем-либо, делающий что-либо ясным, понятным, известным. 2. Нахождение, указывание причины, основания чего-либо [7, с. 568-569]. Соответственно, в нашем случае объяснение - это высказывание, при помощи которого адресант приводит причину своего извинения перед адресатом.

ССРЛЯ дает следующие определения «оправдания»: 1. Признание кого-либо невиновным или поступившим допустимо, непредосудительно; приведение доводов в защиту кого-, чего-либо. 2. Признание подсудимого невиновным; приговор суда, отвергающий предъявленное подсудимому обвинение. 3. Доказательство, обоснование справедливости или целесообразности чего-либо. 4. Подтверждение документами произведенных расходов [Там же, с. 943-944]. Следовательно, в комбинации с речевой формулой оправдание приобретает специфическое значение. Оправдание - это высказывание, в котором адресант приводит основание для признания кого-либо заслуживающим снисходительного отношения.

Сочетание речевых формул «извинение + оправдание» отличается от сочетания речевых формул «согласие + оправдание» более вежливым характером, т.е. анализируемый вид оправданий можно классифицировать как «вежливое оправдание».

Второй шаг: выборка примеров, содержащих вежливые оправдания

На первоначальном этапе мы выбрали 200 текстовых фрагментов из Британского национального корпуса, а также из Корпуса современного американского английского, которые, по нашему мнению, содержали вежливые оправдания.

Далее мы провели эксперимент, в ходе которого испытуемым предлагалось определить отношение того или иного высказывания к классу оправданий (к изначальным 200 примерам мы добавили еще 50 текстовых фрагментов, которые не содержали в себе оправдания, но включали в себя извинения). В эксперименте приняло участие 100 преподавателей Новосибирского государственного университета, Новосибирского государственного технического университета, Новосибирского государственного педагогического университета и Сибирского государственного университета геосистем и технологий (84 чел.) и носителей английского языка (16 чел.), эксперимент проводился в 2017 г.

В результате в качестве исследуемого материала нами были отобраны 150 текстовых фрагментов, которые более 95% опрошенных отнесли к фрагментам, содержащим оправдания.

Третий шаг: предобработка текстов

Первичная обработка текста в рамках данной работы включает в себя избавление от редуцированных глагольных форм (например, he's => he is, I've => I have), нормализацию текста, разграничение смысловых и вспомогательных глаголов (to be, to do, to have) и выделение основных функциональных групп слов, что способствует представлению текста в предельно общем виде. В качестве основного подхода по нормализации текста мы использовали лемматизацию - приведение словоформы к лемме, т.е., ее нормальной (словарной) форме. Использованный в представленной работе алгоритм лемматизации сочетает в себе преобразование слов согласно грамматическим правилам и использование словаря WordNet [10], который состоит из четырех семантических сетей для основных знаменательных частей речи английского языка: существительных, глаголов, прилагательных и наречий.

Далее нами были обозначены следующие функциональные группы слов: 3_pn (сокр. от pronoun): местоимения третьего лица; adj: прилагательные; adv: наречия; apolog: sorry, forgive, excuse (непосредственно формулы извинения англ. яз.) и т.д.; auх: вспомогательные глаголы; d_d: указательные местоимения, определительные местоимения и т.д.; DV: глаголы действия; FS: it, there, you, one и т.д.; i_pn: местоимения первого лица; ind_d: неопределенные артикли a, an, неопределенные местоимения some, any; magn: лексическая функция, имеющая значение высшей степени [4]; MV: модальные глаголы; MVP: would, could, might (мог/могла бы); my_n: притяжательное местоимение + существительное; neg: not (частица не), never (никогда), no (нет), 't (сокр. от not); N: существительные; num: числительные; prep: предлоги; SV: глаголы состояния.

Четвертый шаг: статистический анализ текстовой выборки

Для статистического анализа текстов нами был использован алгоритм поиска ассоциативных правил Apriori [1]. Пусть слова и словосочетания являются объектами, а текстовая выборка составляет множество транзакций (D = {T1, T2, …, Tn}). Введем понятие поддержки набора (support). Поддержка набора F есть отношение количества транзакций, в который входит набор F (DF), к общему количеству транзакций.

Данный алгоритм является итерационным: на каждом шаге сначала определяются все часто встречающиеся наборы объектов, количество элементов в которых равно номеру шага, а затем выполняется подсчет поддержки найденных наборов. На этапе подсчета поддержки отбрасываются те наборы, уровень поддержки которых меньше, чем заданный пользователем. Таким образом, алгоритм Apriori позволяет за приемлемое время сформировать список наиболее часто встречающихся слов и комбинаций слов, что необходимо для проведения дальнейшего анализа.

Нами были выделены основные формулы, определяющие вежливые оправдания. Также была проведена первичная классификация имеющейся выборки текстов в соответствии с этими формулами. Для сопоставления текстов с формулой или маской использовался механизм регулярных выражений. Регулярные выражения представляют собой текстовые шаблоны, которые определяют то, какой вид должна иметь строка [9].

Пятый шаг: формирование кластера вежливые оправдания на основе полученных данных

На заключительном этапе исследования мы классифицировали полученные данные на основе релевантных параметров. Мы выделили основные виды вежливых извинений и их основные и периферийные формулы реализации, определили значимые контекстуальные параметры ситуации, обозначили сопутствующие компоненты вежливых оправданий и указали наиболее часто встречающиеся лексические единицы в вежливых оправданиях.

Кластер вежливых оправданий Контекст вежливых оправданий

Анализ практического материала показал, что в основном адресант приносит извинения без вербальной стимуляции со стороны адресата. При этом адресант приносит извинения, когда ему предъявляют обвинение.

Таблица 1. Контекст вежливых оправданий

Под негативным действием мы понимаем действие, которое приносит моральный или физический урон адресату.

Основные формулы оправдания

На основании проведенных исследований нами были выделены 11 основных формул, определяющих вежливые оправдания. Кроме того, анализ практического материала позволил нам выделить два вида вежливых оправданий: прямые и косвенные.

Прямые вежливые оправдания

К первому виду относятся оправдания, в которых действие (выраженное в речевой формуле вежливого оправдания) направлено на самого адресанта, т.е. подлежащее представлено местоимением первого лица. Данное множество оправданий является самым многочисленным (74% от общего количества вежливых оправданий).

1 APOLOGIZING + [but] + FORMAL SUBJECT + STATIVE VERB + [OBJECT/FACT/STATE]

2 APOLOGIZING + [but] + FORMAL SUBJECT + DYNAMIC VERB

3 APOLOGIZING + [but] + you/your_noun + DYNAMIC VERB

4 APOLOGIZING + [but] + NOUN + STATIVE VERB + OBJECT/FACT/STATE

При помощи рассматриваемой формулы образуются 3% вежливых оправданий.

5 APOLOGIZING + [but] + NOUN + … + NOUN

При помощи рассматриваемой формулы образуются 2% вежливых оправданий.

Существуют единичные случаи вежливых оправданий, которые не вписываются в данную схему, однако они составляют 4% от общего количества вежливых оправданий - такой результат можно считать допустимой погрешностью.

Сопутствующие компоненты вежливых оправданий

Вежливые оправдания во многих контекстах могут содержать усиливающие компоненты и вежливые формы модальных глаголов (could, would, might). Результаты анализа представлены в Таблице 2.

Таблица 2. Сопутствующие компоненты вежливых оправданий

Таким образом, можно утверждать, что более чем в половине случаев адресант пытается усилить эффект вежливого оправдания при помощи различных лексических интенсификаторов.

На основании анализа речевых формул оправдания, при проведении которого был использован 5-шаговый алгоритм, можно сделать следующие выводы:

1. В большинстве случаев адресант приносит извинения без вербальной стимуляции (обвинения) со стороны адресата.

2. При этом мы выделили два вида вежливых оправданий: прямые и косвенные. Нами были выделены 6 основных формул, определяющих прямые вежливые оправдания, и 5 основных формул, определяющих косвенные вежливые оправдания.

3. Наиболее распространенной формулой, относящейся к прямым вежливым оправданиям, относится формула APOLOGIZING (извинение) + [but] (союз «но», являющийся опциональным элементом) + I (we/my_noun) (местоимение мой / притяжательное местоимение 1 л. ед. ч. + сущ.) + STATIVE VERB (статический глагол) + NEGATION (отрицание) + ACTION (действие).

4. Наиболее распространенной формулой, относящейся к косвенным вежливым оправданиям, относится формула APOLOGIZING (извинение) + [but] (союз «но») + FORMAL SUBJECT (формальное подлежащее) + STATIVE VERB (статический глагол) + [OBJECT/FACT/STATE] (объект / факт / состояние).

5. Более чем в половине случаев адресант пытается усилить эффект вежливого оправдания при помощи различных лексических интенсификаторов.

Описываемый в статье алгоритм в ближайшей перспективе должен позволить анализировать объем в 10 000 примеров в довольно сжатые сроки: мы предполагаем опробовать результаты исследования на более обширном языковом материале.

Список источников

вежливый оправдание лексический речевой

1. Барсегян А.А., Куприянов М.С., Холод И.И., Тесс М.Д., Елизаров С.И. Анализ данных и процессов: учеб. пособие. Изд-е 3-е, перераб. и доп. СПб.: БХВ-Петербург, 2009. 512 с.

2. Бочкарев А.И., Скворцова Е.Б. Комбинаторно-прагматические характеристики периферийных речевых формул извинения в их вторичной функции [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/v/kombinatornopragmaticheskie-harakteristiki-periferiynyh-rechevyh-formul-izvineniya-v-ih-vtorichnoy-funktsii (дата обращения: 30.10.2017).

3. Бочкарев А.И., Скворцова Е.Б. Комбинаторные характеристики речевого акта извинения sorry // Филологические науки. Вопросы теории и практики. 2015. №6 (48): в 2-х ч. Ч. 2. С. 48-52.

4. Мельчук И.А., Жолковский А.К. Толково-комбинаторный словарь современного русского языка. Опыты семантико-синтаксического описания русской лексики. Вена: Wiener Slawistischer Almanach, 1984. 992 с.

5. Скворцова Е.Б. Извинение как первичная функция периферийных формул извинения apologise/ze, forgive me, pardon при исследовании их комбинаторных характеристик // Филологические науки. Вопросы теории и практики. 2016. №9 (63): в 3-х ч. Ч. 2. C. 154-158.

6. Скворцова Е.Б. Комбинаторные характеристики речевой формулы извинения в русском языке [Электронный ресурс] // Научный диалог. 2017. №4. С. 70-80. URL: http://nauka-dialog.ru/arxiv/2017/nauchnyij-dialog-2017-4/10-02 - 00-yazyikoznanie/kombinatornyie-xarakteristiki-rechevoj-formulyi-izvineniya-v-russkom-yazyike.html (дата обращения: 30.10.2017).

Размещено на Allbest.ru