4. Коммуникативная, эпистимеческая и когнитивная функция языка

Функции языка (коммуникативная, эпистемическая, когнитивная) задают точки отсчета для классификации огромной области приложения лингвистических знаний.

Оптимизацией коммуникативной функции занимаются такие дисциплины, как теория перевода, машинный перевод, теория и практика преподавания родного и неродного языка, теория и практика информационно-поисковых систем, создание информационных и, шире, искусственных языков, теория кодирования, а также (оптимизация социальной функции языка как части коммуникативной функции) социолингвистика, языковое планирование и языковая политика, орфография, орфоэпия, теория воздействия, политическая лингвистика. Эпистемическая функция языка (хранение и передача знаний) так или иначе проявляется в лексикографии (в том числе компьютерной), в терминологии и терминографии, в корпусной и полевой лингвистике.

Оптимизация когнитивной функции (связь языка с мышлением человека и познанием действительности) сосредоточена в компьютерной лингвистике, в «лингвистической криминологии», в психолингвистике и афазиологии, в квантитативной лингвистике.

5. Различие описательной лингвистики, теоритической лингвистики и прикладной лингвистики.

Перед описательной лингвистикой стоит задача описания фактов языка. На первом плане при этом находится метод классификации, т.е. выявления той сетки параметров, которая позволяет охватить все существенные свойства языковых структур.

Теоретическая лингвистика формирует само представление о том, какие свойства языка являются существенными, а какие – нет. Создаваемые в теоретической лингвистике концептуальные модели языка не просто описывают наблюдаемые факты, но и претендуют на их объяснение. При этом как описательная, так и теоретическая лингвистика исходят из познавательной установки, известной как «God's Truth» («Божественная Истина»). Иными словами, классификации языковых фактов и концептуальные модели теоретической лингвистики претендуют на описание того, как действительно устроен язык.

6. История определения компьютерной лингвистики как научного направлени.

Компьютерная лингвистика — «определение» - научное направление в области математического и компьютерного моделирования интеллектуальных процессов у человека и животных при создании системискусственного интеллекта, которое ставит своей целью использование математических моделей для описания естественных языков.

Компьютерная лингвистика родилась в январе 1954 года, когда в Джорджтаунском университете (США) был проведен первый в мире публичный эксперимент по машинному переводу. В те же времена под руководством крупнейшего математика и кибернетика Алексея Ляпунова начались активные работы по машинному переводу и в Москве. В созданную Ляпуновым группу вошли, в частности, тогдашние студенты и аспиранты, будущие «родители» отечественной компьютерной лингвистики Игорь Мельчук и Ольга Кулагина.

Впрочем, основа для успехов отечественных ученых закладывалась намного раньше. В 1920-х годах в России велись интенсивные исследования по семиотике текста, в то время как широкомасштабное изучение семиотики во всем мире относится только к началу 1960-х годов (что в значительной мере связано с работами эмигрировавшего из России в 1920 году создателя структурной лингвистики Романа Якобсона). Стремительный прогресс семиотики стал основой для сближения лингвистики и математики на почве популярного в 1950-60-е годы математического структурализма, в духе предельно формализованных математических структур Бурбаки. Идеи семиотики объединяли крупнейших ученых, среди которых математик Владимир Успенский и лингвист Вячеслав Иванов. )Успехи формального подхода к описанию языка наглядно продемонстрировали возможность превращения чисто гуманитарной науки в логически строгую дисциплину.

Работы по кибернетике и, в частности, по структурной лингвистике, развернутые в конце 50-х годов под руководством академика Акселя Берга и члена-корреспондента АН СССР Алексея Ляпунова, вывели отечественную науку на передовые позиции. Уже в начале 1956 года в Институте прикладной математики (ИПМ) им. М. В. Келдыша заработала первая отечественная система машинного перевода с французского на русский язык. Система ФР-I давала перевод явно более высокого качества, чем у американцев. Интересно, что математики рассматривали алгоритмы машинного перевода как частные случаи изучаемых в кибернетике алгоритмов перекодирования.

Огромное значение имело выработанное Алексеем Ляпуновым и Ольгой Кулагиной теоретико-множественное представление грамматических категорий языка. Эти результаты были получены независимо от работ Ноама Хомского (Noam Chomsky), считающегося создателем теории формальных грамматик. Большую роль сыграли работы Игоря Мельчука по автоматическому грамматическому анализу. Обобщения и систематизация результатов математической лингвистики позволили создать стройную теорию формальных языков. Проблема заключалась в одном: аппарат теории формальных языков был очень хорош для искусственных языков, в частности для языков программирования, но не давал приемлемых результатов для анализа естественного языка и построения адекватной системы машинного перевода.

Впоследствии сам Мельчук признал, что работы по автоматическому синтаксическому анализу русского языка были «абсолютно тупиковые». А могло ли быть иначе? Искусственные языки специально создаются так, чтобы было удобно манипулировать формальными конструкциями, описывающими «прозрачную» семантику, которая сводится, как правило, к конкретным действиям. Таковы алгоритмические языки в программировании. В естественном языке есть нечто большее - буквальная семантика, с которой и связано понимание человеком текста. Понимание это может быть не таким уж простым даже для носителя языка и связано с мыслительными процессами, а не с формальными правилами описания самого языка. Поэтому для автоматического перевода надо уметь описывать смысл фразы, а не ее формальную запись.

Очевидные сегодня идеи были выстраданы и обнародованы несколько десятилетий назад Игорем Мельчуком и Александром Жолковским. Разработка ими лексических функций, создание теории «Смысл<->Текст» явились колоссальным скачком в построении строгой концептуальной системы, применимой для анализа естественного языка. По замыслу её создателей, ТСТ является универсальной теорией, то есть может быть применима к любому языку. На практике основным материалом для неё служил русский язык; в 1980-е и последующие годы теория разрабатывалась применительно к данным английского и французского языков. Фрагменты морфологических описаний, выполненных в рамках идеологии ТСТ, имеются для более значительного числа типологически разнородных языков.

Некоторые элементы идеологии ТСТ были также использованы в ряде других систем машинного перевода, создававшихся в 1960—1970-е гг. во Всесоюзном центре переводов под руководством Н. Н. Леонтьевой, Ю. С. Мартемьянова, З. М. Шаляпиной и др. Все эти системы относятся к числу экспериментальных, то есть их промышленное использование не представляется возможным.

Значение ТСТ в истории лингвистики оценить непросто. Её последователей в настоящее время мало, и интерес к этой теории со стороны молодого поколения лингвистов крайне незначителен. На Западе эта теория известна плохо за пределами узкой группы ближайших учеников и сотрудников Мельчука; даже доброжелательные рецензенты называют Мельчука «великим аутсайдером». В России с критикой этой теории выступают многие синтаксисты, ориентирующиеся на генеративную идеологию (как, например, Я. Г. Тестелец). С их точки зрения, ТСТ вообще не является лингвистической теорией, поскольку не содержит «правил» и «обобщений» в духе последних построений Хомского, а содержит только эмпирические правила, не мотивированные никакими соображениями «универсальной грамматики».

В то же время, с не менее острой критикой ТСТ выступают и те российские лингвисты, кто (как, например, А. Е. Кибрик) придерживается функционального и когнитивного подхода. Критики этого направления указывают на слишком жёсткую и механистическую идеологию ТСТ, не признающую континуальности в языке, не стремящуюся к поиску объяснений наблюдаемых фактов, не учитывающую дискурсивных и когнитивных механизмов функционирования языка.

Личная роль Мельчука — бесспорного неформального лидера отечественной лингвистики 1960—1970-х гг. — в изменении научного климата в СССР также очень велика. И если ТСТ в том виде, как она была создана Мельчуком, и сходит со сцены, то косвенное влияние её на российскую лингвистику следует всё же считать значительным. По-видимому, наиболее плодотворным воплощением этой теории в начале XXI в. является Московская семантическая школа, привнёсшая целый ряд радикальных новшеств в лексикографическую теорию и практику.

Питерским математиком Виталием Тузовым недавно была создана модель естественного языка, использующая упрощенный вариант идей Мельчука. В модели Тузова сделана попытка свести задачу извлечения информации из текста к задаче преобразования текста на формальном семантическом языке во внутреннее представление базы знаний.

Путь идей к признанию иногда очень долог и труден. Компьютерная лингвистика стремительно развивалась в СССР в 1960-е годы. Однако в следующем десятилетии работы в области машинного перевода оказались под жестким государственным контролем. В отличие от атомного проекта (время уже было другое), этот контроль не сконцентрировал силы отечественных ученых, а наоборот, способствовал прекращению или замедлению многих работ. Явная «нелюбовь» властей того времени к одному из ярчайших представителей отечественной лингвистики Юрию Апресяну на долгие годы затормозила самый интересный из отечественных проектов. Исследования по машинному переводу в ИПМ им. М. В. Келдыша тоже практически прекратились…С середины семидесятых годов во всем мире наблюдается устойчивое возрастание интереса к машинному переводу. В Москве в 1974 в институте ИНФОРМ-ЭЛЕКТРО начались работы по созданию системы франко-русского перевода (ЭТАП-1) и системы англо-русского перевода (ЭТАП-2). В том же году создается Всесоюзный центр переводов (ВЦП), в котором ряд научных коллективов работает над системами машинного перевода – АМПАР (англо-русский перевод), НЕРПА (немецко-русский перевод) и ФРАП (французско-русский перевод). С этого времени промышленные системы машинного перевода разрабатываются и широко используются в США, Европе и Японии.

Системы семейства ЭТАП работали в режиме качественного перевода на основе полного синтаксического анализа и в режиме пословного перевода, в процессе которого привлекался только морфологический анализ. Второй вариант использовался в тех случаях, когда возникали проблемы с синтаксическим анализом фразы. По архитектуре системы семейства ЭТАП относятся к системам машинного перевода с трансфером: анализ-преобразование (трансфер)-синтез. Однако в идеологии их построения имеются важные концептуальные особенности: в качестве теоретической основы положены постулаты модели «Смысл↔Текст», предполагающей независимое лингвистическое описание от алгоритмов программы, отказ от привязки синтаксиса и морфологии к конкретной проблемной сфере (разумеется, словаря это касается в меньшей степени). В СМП ЭТАП-1 перевод происходит через поверхностно-синтаксическую структуру, а в СМП ЭТАП-2 перевод осуществляется на уровне нормализованных синтаксических структур, которые занимают промежуточное положение между поверхностно-синтаксической и глубинно-синтаксической структурами.

Начало работ над системой ФРАП относится к 1975 г. В этом году во Всесоюзном центре переводов начала работать группа исследователей под руководством Н.Н. Леонтьевой. В техническом задании к системе указывалось, что СМП должна обеспечивать перевод небольшого количества документов, не имеющих жестких тематических ограничений. Такая постановка задачи существенно осложнила разработку системы, поскольку большинство имеющихся реально работающих СМП привязаны к конкретной проблемной области. Было реализовано две экспериментальные версии системы (полная версия – в 1980 г., вторая – в 1985 г.). Архитектура СМП ФРАП основывалась на стратегии перевода через язык-посредник семантического типа. Синтаксический анализ в системе не обязательно должен всегда давать правильные синтаксические структуры, однако на этапе работы семантического блока даже неправильные и неполные синтаксические структуры получают семантическую интерпретацию, которая далее преобразуется в текст на выходном языке. Иными словами, выбранная стратегия оказывается «помехоустойчивой». Синтаксический компонент системы не зависим от конкретной проблемной области; роль связующего мостика между разными тематическими областями выполняет семантический компонент. В существующем варианте системы реализована лишь часть модели, выполняющая следующие функции: построение посрочника, грамматический режим, неполный семантический режим.

Теоретическая особенность СМП ФРАП заключается в том, что в процессе работы системы текст входного языка интерпретируется не только на семантическом, но и на информационном уровне – в терминах категорий тезауруса той проблемной области, которая в данный момент обслуживается системой. Информационный уровень представления должен обеспечивать в перспективе и построение реферата по тексту перевода.

Переводческий комплекс АНРАП структурно состоит из двух больших систем – АМПАР (англо-русский перевод) и НЕРПА (немецко-русский перевод), разрабатывавшихся с конца 50-х гг. разными научными коллективами. Объединение этих систем связано с общим программным обеспечением, общим русским словарем и общим блоком русского морфологического синтеза. Переводческий комплекс предназначен для использования в крупных информационных службах и переводческих организациях для перевода текстов различных тематических областей. Для обеспечения тематической привязки предусматривается возможность подключения дополнительных терминологических словарей, описывающих конкретные тематические сферы. Система АМПАР занимает центральное положение в комплексе АНРАП. Теоретические основания СМП АМПАР были заложены в исследованиях И.К.Бельской. Руководили проектной группой АМПАР сначала Ю.А.Моторин и позже Ю.Н.Марчук. В промышленную эксплуатацию система принята в 1981 году. На 1987 г. Система была установлена в ВЦП и пяти отраслевых организациях. СМП НЕРПА сдана в промышленную эксплуатацию в 1985 году. Технологически в системах АМПАР и НЕРПА реализована прямая стратегия перевода, опирающаяся на значительные по объему словари. В СМП АМПАР программа взаимодействует с шестью различными словарями: 1) английский морфологический словарь; 2) словарь фразеологических выражений; 3) переводной словарь однозначных слов; 4) переводной словарь многозначных слов, представленных в виде процедурных правил выбора значений; 5) словарь перевода многозначных слов по умолчанию; 6) словарь русских слов с морфологической, словообразовательной и синтаксической информацией. Обращение к каждому словарю образует отдельный цикл. Скорость перевода довольно высока (3-5 авторских листов в час), что является необходимым условием функционирования промышленных систем машинного перевода, однако качество перевода невысоко. Постредактирование переводов оказывается необходимым.