Введение к работе
Тематика реферируемой диссертации связана с практическим применением нового подхода к исследованию крупных массивов текстов - маркемного анализа. Маркемный анализ, или маркемология - это квантитативный метод, основанный на понятиях индекса текстовой, или тематической маркированности и маркемы, разработанных проф. А.А. Кретовым. Индекс текстовой маркированности (ИнТеМ) - числовой параметр, отражающий роль той или иной словоформы в тексте. Он определяется по формуле ИнТеМ = Ч-вес - Ф-вес, где Ч-вес - относительная частота словоформы, Ф-вес - функциональный вес, т.е. вес словоформы по длине. Оба этих относительных параметра определяются на основании абсолютных по формуле, предложенной В.Т. Титовым:
Р 2>-д.-
' V г ' где ^r ~ общее количество словоформ в данном
тексте, Ri_i - сумма единиц от первого до данного ранга. Положительный индекс текстовой маркированности служит одним из оснований для причисления того или иного слова к маркемам. К другим критериям выделения маркем относятся:
-
грамматические: имя существительное, в форме единственного числа, именительного падежа, неодушевленное (кроме слова человек).
-
лексико-семантические: имя нарицательное, не артефакт (кроме артефактов с символическим значением), не классификатор (как множество), не название месяца/дня недели, не связано с каким-либо литературным жанром (действие, явление в пьесах) и не является его названием.
-
лексико-стилистические: не окрашено стилистически.
4) лексико-синтаксические: не является обращением, вводным словом.
Актуальность тематики диссертации обусловлена ее связью с современными технологиями обработки информации. Так, для получения количественных данных в нашем исследовании применяется ряд компьютерных программ (ТеМаЛ, ADD-2). Результаты данного исследования могут быть использованы для разработки и усовершенствования электронных словарей, корпусов текстов и т.п.
Объектом исследования в реферируемой диссертации являются произведения русских поэтов XVIII - XX веков. Работа проводится на материале творчества 105 авторов, распределенных по 7 хронологическим срезам (творчество А.Н. Плещеева рассматривается одновременно в двух хронологических срезах: второй и последней третях XIX в.):
-
XVIII век - С.С.Бобров, И.Ф.Богданович, Г.Р.Державин, И.И. Дмитриев, А.Д. Кантемир, Н.М. Карамзин, Я.Б. Княжнин, И.А. Крылов, М.В. Ломоносов, В.И. Майков, М.Н. Муравьев, В.П. Петров, А.П. Сумароков, В.К. Тредиаковский, М.М. Херасков.
-
Первая треть XIX века - Е.А. Баратынский, К.Н. Батюшков, П.А. Вяземский, Н.И. Гнедич, А.А. Дельвиг, В.А. Жуковский, И.И. Козлов, А.В. Кольцов, В.К. Кюхельбекер, М.Ю. Лермонтов, А.Ф. Мерзляков, М.В. Милонов, А.С. Пушкин, К.Ф. Рылеев, Н.М. Языков.
-
Вторая треть XIX века - К.С.Аксаков, В.Г.Бенедиктов, А.А. Григорьев, А.Н. Майков, Л.А. Мей, МЛ. Михайлов, Н.А. Некрасов, И.С. Никитин, Н.П. Огарев, А.Н. Плещеев, А.К. Толстой, И.С. Тургенев, Ф.И. Тютчев, А.С. Хомяков, А.А. Фет.
-
Последняя треть XIX века - А.Н. Апухтин, А.П. Барыкова, A.M. Жемчужников, М.А. Лохвицкая, Н.И. Минский, С.Я. Надсон,
Л.И. Паль мин, А.Н. Плещеев, Я.Б. Полонский, К.К. Случевский, B.C. Соловьев, И.З. Суриков, К.М. Фофанов, О.Н. Чюмина.
-
Начало XX века - И.Ф. Анненский, К.Д.Бальмонт, Андрей Белый, А.А. Блок, В.Я. Брюсов, И.А. Бунин, М.А. Волошин, Н.С. Гумилев, С.А. Есенин, В.И. Иванов, Н.А. Клюев, В.В. Маяковский, Д.С. Мережковский, Б.Л. Пастернак, Ф.К. Сологуб, М.И. Цветаева.
-
20-50 гг. XX века - Н.А. Асеев, Э.Г. Багрицкий, О.Ф. Берггольц, А.Н. Введенский, Н.А. Заболоцкий, М.В. Исаковский, Д.Б. Кедрин, СИ. Кирсанов, Б.А. Ручьев, М.А. Светлов, И.Л. Сельвинский, К.М. Симонов, А.Т. Твардовский, Д.И. Хармс, В.Т. Шаламов.
-
60-80 гг. XX века - Э.А. Асадов, Б.А. Ахмадулина, И.А. Бродский, А.А. Вознесенский, B.C. Высоцкий, А.А. Галич, Е.А. Евтушенко, А.С. Кушнер, Н.Н. Матвеева, Б.Ш. Окуджава, Р.Е. Рождественский, Н.Н. Рубцов, Г.В. Сапгир, В.А. Соснора, А.А. Тарковский.
Общий объем исследованного материала - более 7 млн. словоупотреблений.
Предмет исследования в реферируемой диссертации - маркемы, выделяемые в текстах произведений вышеперечисленных авторов.
Основная цель проведенного в реферируемой диссертации исследования - описание и анализ маркемного состава языка русской поэзии в статическом и динамическом аспектах. Изучение маркем в поэтических текстах в синхронии и диахронии обусловило постановку и решение следующих задач:
составление маркемного списка для каждого из анализируемых авторов;
сопоставление списков маркем для авторов, принадлежащих к одному срезу;
сравнение маркемных характеристик всех исследованных срезов.
Методика исследования. Основным методом, применяемым в нашей работе, является маркемный анализ. Он заключается в:
-
вычислении ИнТеМа всех словоформ исследуемого текста с помощью программы ТеМАЛ, созданной И.В. Поповой под руководством И.Е. Ворониной и А.А. Кретова;
-
лемматизации словоформ при помощи программы ADD-2, разработанной М.В. Катовым;
3) выделении маркем в соответствии с критериями и
семантическом отождествлении синхронных/диахронных вариантов
слова, т.е. сведении таких словоформ, как счастие и счастье, взор и
взгляд, к одному элементу маркемного списка;
4) отборе 50 маркем с максимальным значением ИнТеМа,
которые и составляют маркемный список того или иного автора.
Кроме маркемного анализа, в диссертации используются статистические методы, основанные на вычислении коэффициентов корреляции. Коэффициент корреляции двух маркемных списков определяется как сумма произведений нормированных весов совпадающих в них маркем. Нормированный ИнТеМ маркемы
вычисляется по формуле ИнТеМнормі = ИнТеМі х —====
\^(ИнТеМ,У
V 2=1..50
Коэффициент корреляции изменяется от 0 до 1 и показывает степень сходства двух авторов с точки зрения их маркемной лексики. Расстояние между маркемными списками двух авторов определяется как разность единицы и коэффициента корреляции. Эта величина используется для построения дерева кластеризации поэтов в отдельных срезах, карт поэзии (срезовых и общей), генеалогического древа
русской поэзии - средств наглядного отображения внутри- и межсрезовых связей поэтов.
Научная новизна работы обусловливается использованием принципиально нового метода изучения художественных текстов, а именно, маркемного анализа. Итоги исследования позволили увидеть перспективы дальнейшего развития и использования маркемного анализа. Впервые маркемный анализ был использован для обработки крупного массива поэтических текстов.
Теоретическая значимость реферируемой работы состоит, прежде всего, в уточнении и дополнении основных положений маркемного анализа. Данное исследование - часть более масштабного проекта изучения универсалий русской литературы. Получение сведений о маркемах в русской поэзии открывает возможность сравнения этих маркем с маркемами поэтических текстов на других языках.
Практическая значимость. Результаты реферируемого исследования могут быть использованы в маркемологии и во многих других областях. Так, количественные параметры лексем могут быть полезны при составлении частотных и индивидуально-авторских словарей. Маркемный анализ может употребляться для авторизации спорных произведений, для уточнения периодизации литературы в целом и творчества отдельных авторов. Наконец, итоги данного исследования могут быть применены в корпусной лингвистике для обогащения и совершенствования корпуса русского языка.
Положения, выносимые на защиту:
1. Унификация/дифференциация языка русской поэзии, выраженная в средней численности индивидуальных маркем, находится в зависимости от социально-политических факторов.
-
Языку русской поэзии свойственно единообразие, выражающееся в большом количестве маркем, встречающихся во всех срезах (38 маркем). Самые типичные для русской поэзии маркемы (встречающиеся у наибольшего количества авторов) - сердце, человек, счастье, солнце, радость, природа, мгновение.
-
Для языка русской поэзии характерна значительная степень преемственности. Большинство маркем, входящих в маркемный список последнего из исследованных хронологических срезов (60-80 гг. XX в.) впервые отмечены в маркемном списке XVIII в.
-
Первые 10 маркем общепоэтического маркемного списка {человек, сердце, счастье, солнце, мгновение, блаженство, воспоминание, пространство, радость, природа) и маркемы-доминанты (XVIII в. - добродетель, первая треть XIX в. -воспоминание, вторая треть XIX в. - человек, последняя треть XIX в. -сердце, начало XX в. - пространство, два последних среза - человек) и вице-доминанты отдельных хронологических срезов в концентрированном виде отражают основные тенденции и тематику исследованных срезов.
-
Основные темы поэзии находят свое отражение в доминировании в маркемных списках отдельных срезов и в общепоэтическом маркемном списке «эмоциональной» маркемной группы (маркемы, обозначающие чувства, эмоции, настроения: счастье, волнение, грусть и т.д.), группы натурфактов (маркемы, обозначающие естественные природные объекты: солнце, цветок и явления: снег, туман) и группы «фундаментальных понятий» (маркемы, сходные с основными философскими категориями: человек, жизнь, время).
-
Наиболее типичными русскими поэтами являются М.Ю. Лермонтов и А.А. Фет. Максимально специфично поэтическое
творчество В.В. Маяковского и А.А. Вознесенского. Наибольшим количеством «литературных потомков» обладает С.А. Есенин.
7. Маркемный анализ проявляет себя в качестве универсального инструмента изучения массивов текстов, позволяя судить о жанровых и тематических предпочтениях поэтов, поэтических универсалиях, фреквенталиях и уникалиях, внутрисрезовых и межсрезовых связях рассматриваемых авторов и динамике развития языка русской поэзии.
Апробация результатов исследования. Основные положения
диссертации получили апробацию на научной сессии 2013 года, на II
электронной международной научно-практической конференции
«Информационное и образовательное пространство: Международная
Планета «Русский язык»» (2009), на XX Международной научно-
методической конференции «Информатика: проблемы, методология,
технологии» (Воронеж, 2010), на XVIII (Воронеж, 2010), XXX
(Воронеж, 2012) и XXXI (Воронеж, 2013) Распоповских чтениях, на IV
Международной научно-практической конференции «Проблемы
компьютерной лингвистики» (Воронеж, 2010), на IV Международной
виртуальной конференции по русистике, литературе и культуре
«Образовательные технологии в виртуальном лингво-
коммуникативном пространстве» (2011), на Всемирном виртуальном конгрессе по русистике и культуре «Планета «Русский язык» в виртуальном лингво-коммуникативном пространстве» (2012). По теме диссертации опубликовано 15 статей.
Структура работы. Реферируемая диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, библиографии, списков таблиц и рисунков и 5 приложений, содержащих маркемные списки поэтов, таблицы коэффициентов корреляции, карту русской поэзии и сведения об объеме и содержании проанализированного материала.
Во введении обосновывается актуальность и новизна тематики диссертации, определяются цель и главные задачи исследования, кратко описываются используемые методики и анализируемый материал.
Первая глава «Теоретические основы исследования» посвящена истории развития идей, легших в основу маркемного анализа, обзору современного состояния этой сферы науки, основным понятиям и принципам маркемологии.
Во второй главе «Анализ маркем в текстах русских поэтов XVIII-XX веков» рассматриваются индивидуальные маркемные характеристики всех исследуемых поэтов, и на их основе строятся маркемные описания хронологических срезов, включающие общесрезовый маркемный список, дерево кластеризации и карту поэзии среза.
В третьей главе «Общая картина маркемной лексики XVIII-XX вв. в ее динамике» выявляются наиболее типичные для русской поэзии маркемы, исследуются факторы, влияющие на маркемную лексику. На основе сопоставления результатов анализа отдельных срезов строится общепоэтический маркемный список, общая карта русской поэзии, генеалогическое древо поэтов, шкала типичности - специфичности русских поэтов.
