Viii международная конференция Когнитивное моделирование в лингвистике icon

Viii международная конференция Когнитивное моделирование в лингвистике

страницы: 1   ...   5   6   7   8   9   10   11   12   ...   25
return to the beginning

Mikhail Malkovskiy38, Konstantin Varov39


The paper is devoted to the problem of implementing smart information system for companies’ operations support. For this implementation we suggest to use specially designed corporative data warehouse and specially organized Fuzzy Search process.


Banking systems, enterprise-level information systems, data mining, data retrieval, data warehouse, documents, fuzzy logic software, fuzzy search, information system transparency and usability, organizational behavior, preventing of terrorism support.


Nowadays almost every company use at least one of the different information systems, created to support company’s operations. Usually there are two or more of them in any particular company. Quite often they are provided by different vendors and have their own concept of an electronic document. So, a person is to use different tools in order to find information required. It’s extremely inconvenient, especially if user can’t provide search subsystem by well-formed search query which results necessary documents. In this case user should try different queries against every information system that company has, where the necessary information may be placed. The same problem appears even if a company use only one information system but with different datasets. This situation is quite often in case of distributed organization with the set of branches.

Imagine the situation: user tries to find information about particular person. Pieces of this information may be located in company’s HR or CRM system, but also in managers’ files, and hundreds of company’s documents. When user receives a response from search subsystem he can’t be sure that this response is adequate to his need. Does it mean that he should change the search query and run the search process again or that system contains no information about the subject of the search? He doesn’t know. In this case the fuzzy search will be extremely useful, but not every system provides this option and certainly the request should be performed against different information systems.

The similar problem happens when the user definitely knows the desired dataset and also definitely knows that necessary information exists in chosen information system, but doesn’t know the correct spelling of the term or the documents contain the synonyms of the terms from a search query.

This situation is not extremely rare – in many languages the foreign terms and names are spelled by their transliterations, and the commonly used rules of transliterating allow more then one form of term or name spelling.

For instance, the last name common Russian man has at least three possible forms of transliteration into English. These forms were used to sign the different papers. A person should try all the possible forms to select all of the papers ever written by this author.

In our researches we discuss the implementation of a smart information system which can be really transparent for final user. We use the problem of implementing smart banking data warehouse as a core sample for all our following researches.


It is extremely important for large amount of companies all around the world to make adequate, quick and correct decisions in order to stay competitive. In order to provide this effectiveness almost every company implement their own information systems.

As it was shown in introduction, the quantity and complexity of these systems constantly grow. And finally, the complexity of corporative information infrastructure excides the point, when its behavior is still clear to final users. At this point, user can slightly operate with corporative data and knowledge, and effectiveness of his decisions dramatically falls.

A common solution to this problem is a reengineering of the corporative information system, usually via implementation of corporative data warehouse (a business-oriented actual data collection assisting the process of decision-making). A traditional architecture of this warehouse is shown on figure 1.

Fig. 1: Traditional data warehouse architecture

Let’s consider the banking infrastructure. The following facts are well-known for this business:

  • About 20% of clients provide about 80% of total income

  • We can enlarge our profit up to 125-180% from average level, if we can satisfy our the most profitable clients

  • If our client use only one of our products, in 35% of cases he will change the vendor within a year

  • It is about 5 times more expensive to find a new client, then held an existing one

So, in order to be competitive financial institution should:

  • Identify and held their most profitable clients

  • Find the possibility to sell extra products in addition to the main one

  • Find the most perspective clients

  • Correctly evaluate the profitability of their products and services

  • Correctly evaluate the profitability of their departments

  • Find the new markets and possibilities to sell their products

  • Manage their customers’ relations

  • Effectively manage their resources

Using of corporate data warehouse allows companies to stay competitive by providing them with consolidated data from different data sources. It is also important that data is stored in the most efficient way and the user-friendly data navigation can be easily implemented.

The following conceptual model is suggested for Russian banks:

Fig. 2: Banking data warehouse conceptual model

Using this model it is quite convenient to perform the following business-activity:

  • Analyze financial institution’s incomes in order to identify the most efficient market behavior

  • Analyze cash flows within financial institution and its partners, in order to form the most efficient payment infrastructure

  • Manage the assets and the liabilities of financial institution

  • Analyze clients operations in order to find the most profitable clients to held them, in order to find clients with negative payment dynamics, in order to identify the most efficient products, in order to find ‘suspicious’ operations, etc.

Similar models can be implemented almost for every business. It is extremely important to thoroughly design the model of organization activity and correctly transform it into a set of entities and relations inside the data warehouse system.

It is also important to provide high quality of information in corporative data warehouse and operative data updating from external and internal data sources. For this case a special tier should be implemented in data warehouse system. This tier is usually called ETL (data Extraction, Transformation and Loading).

Data in corporative data warehouse system can be easily accessed via standard OLAP and reporting tools and techniques and finally becomes actual, relevant, available, and understandable, at least for specially trained personnel.

A structure of typical banking data warehouse system is shown on figure 3.

However, this quality of service is still below untrained user expectation. We have consolidated and actual data ready to perform some analytical researches, but still can’t solve the following problems:

  • Terms mismatch in search queries and stored data,

  • Natural language terms ‘fuzziness’ for quantities, amounts and other numerical characteristics of stored objects (for example, term ‘profitable’ usually cowers a range of clients and the exact borders can’t be definitely settled),

  • Transformation of internal user expectations of search results into queries, which retrieve these results.

^ Fig. 3: Banking data warehouse system

Let’s again consider the banking information infrastructure. There is a well known task for implementing in modern banking systems – to find ‘suspicious’ operations, which probably performed by certain organizations in order to support international terrorism, and inform Federal Security Agency about these activities.

There is a set of criteria, commonly used in Russia to define ‘suspicious’ operations. An operation should be considered as a suspicious if one of the following facts takes place:

  • A beneficiary is a person or organization from FATF list of extremists (

  • A payer is a person or organization from this list

  • Any organization or person name from this list appears in ‘Detail of payment’ field of transactions

  • An operation is large amount transfer to counteragent, which is not usual counteragent for given client

  • A beneficiary or payer’s country is included in list countries which evidently or secretly support terrorism or extremism.

Implementing of the last criteria usually make no problems for banking system designers, but the implementation of the first three conditions is considered as extremely complex task.

Actually, let’s consider the fragment from the FATF list:

  • Wa'el Hamza Julaidan (A.K.A. Wa'il Hamza Julaidan; Wa'el Hamza Jalaidan; Wa'il Hamza Jalaidan; Wa'el Hamza Jaladin; Wa'il Hamza Jaladin; Abu Al-Hasan Al Madani); DOB: 22 January 1958; T: Al-Madinah, Saudi Arabia; Saudi passport no.: A-992535

  • Abu Hafs the Mauritanian (a.k.a. Mahfouz Ouid Al-Walid, Khalid Al-Shanqiti, Mafouz Walad Al-Walid, Mahamedou Ouid Slahi). DOB 1 Jan 75.

  • Abdullah Ahmed Abdullah (A.K.A. Abu Mariam; A.K.A. Al-Masri, Abu Mohamed; A.K.A. Saleh); Afghanistan; DOB: 1963; T: Egypt; Citizen Egypt

  • Abdurrahman, Mohamad Iqbal (a.k.a. Abu Jibril; Rahman, Mohamad Iqbal; A Rahman, Mohamad Iqbal; Abu Jibril Abdurrahman; Fikiruddin Muqti; Fihiruddin Muqti); Nationality: Indonesian; T: Tirpas-Selong Village, East Lombok, Indonesia

As we can see, it includes a set of ill-formalized details about different organizations and persons and a lot of spelling variants for every organization or person in list. The problem grow worse, through existence of different transliteration variant and possible spelling mistakes, which results in mismatch between variants in FATF list and transactions instructions fields values.

The problem is really impossible to be solved using common search techniques. There is no commercial OLAP or reporting tool to provide the required flexibility. The only search techniques, which can easily define whether transaction is ‘suspicious’ or regular, is the techniques known as ‘fuzzy search’ process.

^ Fig. 4: Banking data warehouse system with fuzzy search feature

Traditionally, the term “fuzzy search” means returning as a response on search query a set of documents which match the search query exactly or at least somehow close to match it. A number of algorithms is used to organize this kind of search process. We suggest using of fuzzy logic algorithms in order to obtain these results. Also we suggest using fuzzy logic algorithms in order to accommodate to user’s needs.

The simplest form of fuzzy search is the search of the documents by misspelled terms in search query or having misspelled terms in them. In our paper we can suggest quite simple algorithm for implementing this form of the search. It is based on using quite simple fuzzy search controller for forming the decision about degree in which the term and its misspelled form are close to each other based on standard Levenshtein metric. When the decision is ‘positive’ we declare, the matching of the terms. This method is extremely effective when we organize a special storage for documents index in order to provide cost-efficient search against large document set.

A bit complicated form of the search, which allows finding information by synonyms of the terms, is thesaurus-based one (possible it is the fastest way to find documents by term synonyms). The ways, which operate with cost of exchanging one word on another, were found inefficient in the set of experiments we made – they takes a lot of time but gives a small in search accuracy, so we suggest using the thesaurus-based variant (in our sample the thesaurus can describes all of the possible variants of extremist person’s or organization’s naming).

Architecture of banking data warehouse system with fuzzy search feature is shown on Fig. 4.

Let’s also consider the situation when untrained user match the difficulties with applying the business term to forming of search query, which should return some results from the data warehouse system. For instance, imagine the situation, when a financial institution manager tries to retrieve a list of profitable clients. Commonly, he needs to provide the system with ranges within the profit values should lay. The ranges should be quite tight to appropriate, and simultaneously quite loose in order not to miss any profitable client. Sometimes it is extremely difficult to find these ranges. And, unfortunately, the knowledge of previous ranges values can just slightly helps, in following searches, because the dataset is the dynamically updated one [1,2].

The following method of fuzzy search may significantly save manager’s time when he tries to find information in situation described above. It use prebuild dictionaries to implement the search process.

Data are formally described by triads i, Ni, Di>, i [1..T], where Fi is a field of the database - the range of values of this field provides the universe for the dictionary Di and Ni is a feature described by the dictionary. For example, for a dataset containing information about clients, the following triad can be constructed:
U, 1), (“profitable”, U, 2), (“extremely profitable”, U, 3)}>, where i, are membership functions defined on the set of values of the field “profit value” U. Such triads are defined for a subset of the set of fields of the database [5]. To construct triads, it is necessary:

(1) to choose fields from the database on which the search will be performed (evidently, the field containing, e.g., an identification number should not be included into this subset because it is impossible to construct an interesting fuzzy query for such a field);

(2) to assign a concept (notion) to each field of the subset chosen;

(3) to choose a term-set;

(4) to construct a membership function for each term.

Consider the procedure of the construction of a dictionary. As a rule, the problems of the choice of the optimal cardinality of the term set and the construction of membership functions are not given proper attention when fuzzy information retrieval systems are designed. By analogy with fuzzy control systems, the cardinality of the set of terms is chosen arbitrarily (from three to five terms), and the membership functions are constructed on the basis of interviewing experts. This approach does not take into account the current content of the database, which can result in a situation when a certain term of the set of terms does not have corresponding objects in the database (the system returns an empty answer) or when there are a lot of objects with a membership degree of about 0.5 and only a few objects with a membership degree close to one; i.e., the main part of the objects is close to the boundaries of classes; in this case, the level of information noise and losses is high.

Algorithms for the construction of membership functions that are based on the density of the distribution of objects in the database are preferable from the standpoint of the quality of the information search. The ^ ISODATA algorithm by Bezdek and Dunn is one of them.

algorithm can be formulated as follows [3]. Let 1,...,k be the membership functions of Fi,...,Fk, where Fi are fuzzy clusters of points from a finite universe U. Fuzzy clusters Fi,...,Fk make up a fuzzy decomposition of U if and only if

1(x)+2(x)+....+k(x)=1  x U.

The quality of a fuzzy decomposition can be determined by the characteristic functional


where =(1,...,k), V=(v1,...,vk), vi R and ||.|| is a norm. The value of m is usually set to 2. In general, the ISODATA algorithm is as follows.

Step 1. Choose a fuzzy decomposition Fi,...,Fk described by k “non-empty” membership functions =(1,...,k).

Step 2. Calculate k weighted means (centers) by the formula

Step 3. Construct a new decomposition Fi,...,Fk described by =(1,...,k) according to the following rule:

Let I(x) = {i | 1  i k, vi = x}. If I(x) is not empty and i* is the minimal number in I(x), then set:

if I(x) is empty, then set

Step 4. Calculate a measure of the deviation of from . If it is less than a certain threshold, then stop; otherwise, go to Step 2.

Bezdek and Dunn analyzed the behavior of this algorithm and established its convergence.

The algorithm leaves freedom for the choice of the initial decomposition, norm ||.||, and the measure of the deviation of the vector of membership functions. To speed up execution, we suggest using the absolute value as the norm and measuring the deviation of the vector of membership functions as


After normalization, reduction to convex form, and correction of the membership functions of the extreme clusters, the functions obtained can be used as membership functions of the values in the term-set of the dictionary.

Now, only the problem of choice of the optimal number of values in the term-set remains unsolved. It is obvious that if there are, e.g., three clearly defined groups in the initial distribution, it would be unreasonable to use four or more values in term-set. The following method for the choice of the optimal set of terms can be suggested:

(1) construct fuzzy decompositions using the ISODATA algorithm with the number of clusters from two to seven;

(2) for each decomposition, evaluate the level of the information noise and losses;

(3) choose the decomposition with the minimal level of the information noise and losses.

After the algorithm has been executed, it remains to assign names to values in term-set, e.g., “non profitable”, “profitable”, and “extremely profitable” for the aggregative field “profit value”.

In this section, we suggested algorithms for the construction of dictionaries that ensure that the dictionary constructed is optimal with respect to an estimate of information noise and losses.

In this section, we also consider algorithms of fuzzy search. Query is a non-empty set of the form {Ni = }, i [1..T], where Ni is a concept, is the ki-th value in the term-set from the dictionary that describes the concept Ni and T is the number of triads. Here is an example of a query: {“experience” = “average”}.

The search procedure constructs a set of resulting records Sres based on the query {Ni = }, iI  [1..T]. Informally, the operation of the search procedure can be described as follows: for each record of the database, the degree of its correspondence to the query is evaluated, the records are ordered according to the correspondence degree, and the records with the maximal correspondence degree make up the answer. Formally, Sres is calculated by the formula Sres = MAXM (o, res(oj)), where O = {oj} is the set of objects of the database, MN, MAXN (O,f(oj)) is the function that returns the first M elements of O that is ordered in the descending order of f(oj), and res(oj) is calculated by the formula res(oj) =, iI, where (x) is the membership function of the term from the query, xi(oj) is the value of the field Fi (connected with the concept Ni ) of the database that describes the object oj. We suggest to use multiplication as the conjunction operation because multiplication, in contrast to minimum, operation is sensitive to the change of each argument (at an interval where all factors are distinct from zero).

Thus, we have described a system that is able to search information in a crisp database using fuzzy queries. This system differs from systems with similar functions by a higher degree of automation in the construction of membership functions of values in the term-set, and the method used for the construction of these functions ensures a high degree of consistency with the general distribution of objects of the database.

However, it is necessary to note that systems of such a kind cannot be in full measure called search systems; they can be rather classified as consulting systems. They can help users who are not very familiar with subject domain (case 2 of inadequacy of traditional search mechanisms), but they cannot help in the navigation through large and dynamically changing databases. Limitations of navigational possibilities of such systems are caused by the fact that they use only the single navigation axis - from answers with a high degree of correspondence to the query to answers with a low degree of correspondence.

A natural way to overcome this limitation is to develop mechanisms that enable the user to navigate along several axes that correspond to different characteristics of objects to be sought. In this case, an answer obtained to the first query can be used as a starting point for the navigation. It should be noted that membership functions constructed by the system at the first stage determine a description of the database contents from the system viewpoint: the more reasonable this description, the nearer (in the mean) is the first answer of the system to the answer expected by the user, and the less time the search of the final variant takes.

Finally one may choose to implement the most sophisticated form of the search – here we include in search results the documents, which only devoted to the same subject or considered as adequate to the same search query (or close one) by different users of fuzzy search system. In order to maintain this form of the search we allow users to give a feedback on search results. It may be expressed by explicit response on every document or collected implicitly by tracking the retrieving of the document by user to external storage in search client or by tracking the time and the following activity of the user in systems, which don’t allow the first form of tracking, e.g. internet search engines. There is quite simple assumption on which we base our implicit tracking strategy: if user stops the search activity it is quite possible that he find the desired results (of course, it may become disappointed by search results, but it seems less probable than he find matching documents). By collecting (implicitly or explicitly) user feedback on search results we can form the database of previous search results quality and about the adequacy of every given document to search query. Moreover, after building clusters over these results we can use the advantages of clustered document space in order to provide the best search results. The results provided by this form of search are based on the experience of previous users. These results may not completely match the query, but reflect implicit users’ knowledge about the search subject. In order to provide these results we combine a traditional ISODATA algorithm described above, with computational linguistics approaches of auto categorization natural language texts.

By involving natural language terms support in search query processing, we really can archive outstanding results in corporative system’s transparency for common users.

A set of typical queries and terms can be originated in company’s behavior modeling process which usually precedes the implementation of corporate data warehouse system.


In the previous chapters we considered a sample of information system which is extremely close to be smart and suggested the ways of extending its possibilities including certain algorithms of implementation the fuzzy search subsystem in corporate data warehouse.


  1. Malkovskiy M., Varov K., Fussy Search and Enterprise Information Systems // Second International Conference on Soft Computing, Computing with Words and Perceptions in System Analysis, Decision and Control (ICSCCW - 2003) - Antalya, Turkey, 2003

  2. Malkovskiy M., Varov K., Information Systems and Human Resources Management // 6th World Multiconference on Systemics, Cybernetics and Informatics (SCI 2002) - Orlando, USA, 2002

  3. Malkovsky M., Shikin I., Varov K. Fuzzy Linguistic Search Engine // First International Conference on Soft Computing and Computing with Words in System Analysis, Decision and Control (ICSCCW'2001) - Antalya, Turkey, 2001, pp. 66-75.

  4. Mal'kovskii, M.G. and Shikin, I.Yu., “Fuzzy Linguistic Interface”, Programming and Computer Software, august 1998, Vol. 24 No. 4, pp 183-190.

  5. Ryjov, A. and Loginov, D., “On the Choice of an Optimal Value-Set of Qualitative Attributes for Information Retrieval in Databases”, in FLINS: Fuzzy Logic and Intelligent Technologies in Russia, 1995, vol. 3.


Надежда Миронова

Современный медиа-дискурс России весьма разнообразен. Печатные информационные, аналитические и развлекательные издания, программы на аудиальных и электронных носителях отличаются по своему стилю: речевому, визуальному, этическому, политическому, субкультурному.

Глобализация информационных потоков в масс-медиа приводит к стиранию идентичности изданий, но в полной мере это явление связано с центральными (надрегиональными) печатными изданиями, центральными каналами телевидения и сетью интернет. Вместе с тем, развитие ресурсов интернет, несомненно, развивает региональные масс-медиа, что также можно считать знаком идентичности стиля медиа-дискурса современной России.

Население России, представленное с позиций социологии в виде целевых аудиторий, проявляет самые разнообразные, порой противоречивые, требования к изданиям. Старые печатные издания, сохранившие свои названия, приобрели все стилевые признаки демократических, а иногда и "желтых" СМИ. Возобновились выпуски изданий с дореволюционными названиями ("Ведомости"), некоторые названия имеют старую орфографию ("Коммерсантъ"). Эти явления интересны с семиотической точки зрения.

Развиваются печатные (и иные) виды изданий (и передач), в которых проявляются новые тенденции воздействия на целевые аудитории: по гендерному фактору (мода, здоровье, косметика, воспитание детей и пр.), многие из них по своей полиграфии представляют собой современные иллюстрированные издания.

Общественное регулирование выполнения законодательства о печати, о рекламе и др. связано с такими организациями, как РАСО (Российская ассоциация по связям с общественностью), АКАР (Ассоциация коммуникационных агентств и рекламы), ГЛЭДИС (Гильдия лингвистов-экспертов по документационным и информационным спорам) и др.).

Доклад содержит примеры

  • семиотических признаков стиля российских масс-медиа (семантики и графики),

  • анализа отдельных случаев общественного регулирования семиотики медиа-дискурса России (из опыта эксперта).


Nadezhda Mironova 41

The report devoted to reviewing of semiotic situation in mass-media of modern Russia. It includes examples of semiotic style features of Russian mass – media resources (semantic and graphical), analysis of separate cases of social control of semiotics of media-discourse of Russia (from expert practice).


Media-discourse, semiotics.


Людмила Науменко


Терминам дискурс и концепт посвящена многочисленная литература в научной парадигме гуманитарных наук как в Украине, так и за рубежом, которую невозможно отразить в рамках одной статьи. Оба термина имеют междисциплинарный характер, являются гиперпонятиями, отражают антропоцентрицеское видение мира, затребованы в процессах осмысления, категоризации и концептуализации научного знания. В данной статье мы попытаемся создать когнитивную модель отдельного фрагмента языковой реальности, что вызвано необходимостью систематизации накопленного предшествующего знания о нем. В наши задачи входит построение модели (графа) термина business для визуализации его семантических составляющих и установления зависимостей между ними. В данном исследовании используется метод определения семантических связей за семантическими составляющими (деривационный метод) и методика анализа лексико-семантических систем, известная под названием “сетевое моделирование лексики”. Описание схемы определения семантических составляющих по толкованию слов было разработано в начале 60-х годов украинскими учеными Э.Ф.Скороходько, А.Э.Пшеничной, И.Н.Кар-Ялайне и др. (1968) в Институте кибернетики им. академика В.М.Глушкова и изложено в коллективной монографии “Информационно-поисковая система “БИТ” и ряде публикаций (Скороходько, 1971, 1983, 1995 (2), 1997).


Следуя утверждению Е.С.Кубряковой и др. (1997), понятия “категоризация” и “концептуализация ” (conceptualization) – понятийная классификация – одни из ключевых понятий в описании познавательной деятельности человека, связанные едва ли не со всеми когнитивными способностями и системами в его когнитивном аппарате. Как показал Л.С.Выготский (1956), процесс категоризации (формирования понятий (концептов) в онтогенезе проходит разные качественные стадии, на одной из которых ребенок создает мало упорядоченные “кучи” - синкреты, на другой – обобщения однородных предметов – комплексы и т.д. до тех пор, пока он не формирует подлинных понятий. Проблемы категоризации и концептуализации получили новое освещение и новое решение в интенсивно развивающихся исследованиях по когнитивной лингвистике, которая демонстрирует разнообразные проекты когнитивных грамматик, когнитивных исследований дискурса, когнитивной лексикологии, разные версии прототипической, концептуальной и фреймовой семантики.

Термин концептуализация понимается нами как осмысление предметов, объектов, процессов действительности, установление между ними логических, ассоциативных и др. связей и отношений, освоение существующих и формирование новых концептов, образование концептуальных структур, концептуальных систем / концептосфер, а также репрезентация этих знаний в виде моделей, схем, графов. Как справедливо замечает И.Б.Штерн (1998), одно и тоже знание может быть представлено моделями разной природы – формально-логическими либо семиотическими, близкими по семантической репрезентации к естественным языковым текстам, среди которых различают две разноуровневые модели – семантические сети и фреймы, планы, сценарии. Как таковые они могут быть представлены в форме графа, где вершины обозначают лексемы, понятия или элементарные ситуации, а дуги (ребра) – отношения между ними.


Моделирование концептуальной организации англоязычного бизнес-дискурса базируется на допущении, что если между двумя предметами существует какое-то соотношение, то слова, которые их обозначают, также считаются семантически связанными. Сила семантических связей определяется расстоянием между парой слов в системе некого функционального семантического пространства (Андреев, 1961).

Исходя их определения понятия бизнес украинским терминологом проф. Т.Р.Кыяком и др. (1997), а также нашими исследованиями по истории развития современного бизнеса и предпринимательства в Великобритании (Науменко, 2003), нам удалось сформулировать массив слов и словосочетаний с термином business следующим образом: business – это enterprise [activity], основанная на private property и market, и результатом которой есть получение profit. Описательное толкование термина business также разъясняется через набор таких слов и словосочетаний, как: profession, commercial [activity], dealings, enterprise, affair company. Массив таких объектов будем называть рабочим списком терминов в первом приближении (первый уровень семантического моделирования). Именно эти термины и есть объектами толкования на втором уровне моделирования. Этот этап работы выполнялся при помощи специальных толковых словарей (Аникин, 1993; Collin, 1994; Tuck, 2002). Сетевое моделирование лексики начинается с разложения значений терминов на их семантические составляющие. Допустим, что существует некоторое количество слов, описывающих лексическое значение термина, которые можно определить как его семантические составляющие или семантические множества. Таким образом, термин является семантически производным или семантическим дериватом множества составляющих его лексических значений лексем, а данное множество – семантическим компонентом термина. То есть, слова, которые используются для толкования конкретного термина, есть его семантическими составляющими (Скороходько, 1997). Например, семантическими составляющими термина business являются такие лексические единицы: profession, commercial activity, dealings, enterprise (=undertaking, entrepreneuship), affair, company. Таким образом, лексема business является семантическим дериватом слов profession, commercial activity, dealings, enterprise (= undertaking, entrepreneuship), affair, company, а слова profession, commercial activity, dealings, enterprise (= undertaking, entrepreneuship), affair, company являются семантическими компонентами лексемы business.

На втором этапе словарь терминов, определяющих основные вербализаторы семантической макроструктуры business формировался на базе рабочего списка терминов первого уровня семантического моделирования.

Следующий этап – графическое отражение рабочего списка терминов первого и второго уровней в виде графа, состоящего из вершин и линий (дуг, ребер), которые их соединяют (Оре, 1965). В данной статье вершинами графа выступают термины рабочего списка, а дуги (ребра) отображают наличие семантической связи между ними.


На рис.1 изображен фрагмент семантической сети – граф термина business, вершины которого представлены 40 лексическими единицами, семантические связи между которыми показаны стрелками. Вершина, из которой выходит ребро, – это графическое изображение семантического компонента как семантической производной термина. И, наоборот, вершина, в сторону которой направлено ребро, есть графическое изображение семантического деривата собственно производного термина. Как показано на рис. 1, management – семантический компонент или семантическое производящее лексемы company, а company – семантический дериват (семантическое производное) лексемы management.


activity venture  risk

 

affair enterprise management

    

transaction  dealings  business  company  concern  share

contract  deal  commercial  profession


   

product  industry  trade job occupation

goods  craft     

commodity  sale work responsibility employment

services    

money bargain market   

  effort energy office

private profit


real estate

Pис. 1. Фрагмент семантической сети (грaф) термина business.


Следующий этап работы состоит в подсчете суммарного числа вершин, которых можно достичь, двигаясь с определенной вершины в противоположном направлении, указанном стрелкой. Таким образом можно подсчитать количество семантических компонентов термина. Суммарное число вершин, которых можно достичь, двигаясь в направлении, указанном стрелкой, дает представление о количестве семантических дериватов этого термина. Например, в рамках продемонстрированного графа количество семантических компонентов терминов следующее: для profession – 8, для commerce – 22, для dealings – 1, для enterprise – 4, для affair – 1, для company – 3. И соответственно количество семантических дериватов этих терминов такое: profession – 4, commerce – 1, dealings – 1, enterprise – 1, affair – 1, company – 2. Причем непосредственным компонентам и дериватам отвечают соседние вершины, прилегающие к определенной вершине, а конечным – наиболее удаленные от нее. Некоторые термины являются одновременно и непосредственными, и конечными компонентами (дериватами), например, business.

Таким образом, суммарное число семантических компонентов слова можно трактовать как его семантическую сложность, в случае термина – как его информативную емкость, поскольку – это количество семантических единиц, которые интегрируются в его значение. Суммарное число семантических дериватов слова определяет количество лексем, в толковании которых (непосредственно либо опосредованно) используется данное слово и эта величина характеризует его пояснительную силу (семантическую продуктивность). Эту величину можно интерпретировать как когнитивную ценность слова / термина, поскольку она определяет количество понятий, которыми невозможно овладеть, не усвоив данного понятия (Cкороходько, 1995).


Таким образом, отображение системных семантических связей между терминами в форме графа позволяет определить количественные параметры, характеризующие разнообразные аспекты лексики как единой системы. Но не только в этом заключается востребованность данной методики. Метод семантического моделирования позволяет исследователю и дискурса, и текста выявлять скрытые семантические связи и зависимости между языковыми единицами – словами, словосочетаниями, пропозициями, предложениями, концептами, дискурсивными и текстовыми единицами и др., с одной стороны, упорядочить, систематизировать, структурировать, концептуализировать знания и информацию о мире, с другой.

Полученная в результате исследования модель, или граф, термина business может быть положена в основу последующего теоретического осмысления концептуальной природы англоязычного бизнес-дискурса, изучения его архитектуры, установления иерархии концептов и понятий бизнеса; в прикладном аспекте – для создания учебно-методической литературы, составления тезаурусов бизнес-лексики, а также в процессе преподавания делового английского языка.


  1. Аникин А.В. (1993). Англо-русский словарь по экономике и финансам, Санкт-Петербург: Экономическая школа.

  2. Андреев Н.Ю. (1961). Возможный путь моделирования семантики языка. Доклады конференции, Москва: ВИНИТИ.

  3. Выготский Л.С. (1956). Мышление и речь. Выготский Л.С., Избранные психологические исследования, Москва.

  4. Кубрякова Е.С., Демьяков В.З., Панкрац Ю.Г., Лузина Л.Г. (1997). Краткий словарь когнитивных терминов, Москва: Изд-во МГУ.

  5. Оре О. (1965). Графы и их применение, Москва: Мир.

  6. Науменко Л.П. (2003). Суспільно-економічні та ідеологічні передумови формування сучасного ділового дискурсу у Великій Британії. Науковий вісник Чернівецького університету. Германська філологія: Зб. наук. праць. Вип. 165-166, 136-145.

  7. Cкороходько Э.Ф. (1971). Лингвистические основы автоматизации информационного поиска. Диссертация на соиск. ученой степени доктора филол. наук, Киев.

  8. Cкороходько Э.Ф., Пшеничная А.Э., Кар-Ялайне И.Н.и др. (1968). Информационно-поискова система “БИТ”, Киев: Наукова думка.

  9. Cкороходько Э.Ф. (1997). Семантическая продуктивность и семантическая емкость слова в общеупотребительной и терминологической лексике: некоторые количественные закономерности. Информационные процессы, Сер.2, Москва, №2. 1-13.

  10. Cкороходько Э.Ф. (1995). Семантическая сложность слова/термина: сетевые параметры и коммуникативные характеристики. Научно-техническая информация. Сер.2. Информационные процедуры и системы, №2. 4-11.

  11. Cкороходько Э.Ф. (1983). Семантические сети и автоматическая обработка текста, Киев: Наукова думка.

  12. Cкороходько Е.Ф. (1995). Сіткове моделювання лексики: Лінгвістична інтерпретація параметрів семантичної складності, Мовознавство, № 1. 19-28.

  13. Дрозд О.М., Дубічинський В.В., Д’яков А.С.та ін. (1997). Словник-посібник економічних термінів: Рос.- укр.- англ. Т.Р.Кияк (ред.), Київ: Вид. дім “КМ Academia”.

  14. Штерн І.Б. (1998). Вибрані топіки та лексикон сучасної лінгвістики: Енциклопедичний словник, Киев: АрТек.

  15. Collin P.H. (1994). Dictionary of Business English, Teddington: Peter Collin Publishing.

  16. Tuck А. (2002). Oxford Dictionary of Business English, Oxford: Oxford University Press.


Lyudmila Naumenko 43


The paper is devoted to semantic modelling of the English economic term business. It has been developed the original semantic model or graph of the key business term based on its semantic components. The derivation method, modelling of lexis technique and the scheme for determining semantic components by E.F.Skorokhodko et. al. have been applied.


Network modeling, business, semantic model, graph, semantic component, semantic derivative.


Светлана Носкова


Общеизвестно, что междометия являются экспрессивно окрашенными элементами в коммуникативном процессе (Вежбицка (1999), Ameka (1992), Rasoloson (1994), Wilkins (1992). Однако, как представляется, весь семантический спектр междометий в диалоге не ограничивается экспрессивной / эмотивной нагрузкой.

В работах отечественных и зарубежных лингвистов междометия рассматриваются с точки зрения «грамматичности  неграмматичности» этих элементов в свете теории частей речи; деления класса междометий на лексические разряды, базирующегося на дифференциальном подходе к семантике слова (традиционно выделяются три семантических сферы речи, обслуживаемых междометиями: эмоции и эмоциональные оценки, волеизъявления, этикет); роли междометий в речевой практике говорящего в русле теории речевых актов и прагмалингвистики. Указанные подходы к рассмотрению междометий не учитывают такие аспекты диалогической коммуникации, которые бы позволили установить не только коммуникативно-прагматическую, но и регулятивную функции междометной реплики в диалогическом интеракции: фреймовую структуру речевого взаимодействия коммуникантов, эквипотенциальность системы говорящего и слушающего, функциональную вариативность типов речевой интеракции в соответствии с иллокутивной функцией речевого произведения с междометием (междометной реплики), динамическую и стратегическую природу речевого общения.

Большинство исследователей отмечает включенность междометий в ряд звукоподражательных образований (ономатопей). Последние в отличие от междометий не могут функционировать в речи в качестве диалогических высказываний. Поэтому вслед за С.О. Карцевским (1984) мы классифицируем собственно междометия и ономатопеи – соответственно восклицания, которые в силу своей коммуникативной направленности принимают форму высказывания, и не-восклицания. Поэтому для анализа коммуникативно-прагматических особенностей этих экспрессивных знаков следует рассматривать высказывания с «первичными» междометиями, например: гм, ах, ох, эх, ай, ой, эй, ну в русском языке (с самой большой частотностью среди междометий: Частотный словарь русского языка (1977); для большей достоверности результатов мы используем их немецкие эквиваленты hm, ach, och, hoi, hey, na и фонологические варианты этих междометий в каждом языке.

Междометное высказывание (также МВ) в системе речевого взаимодействия обладает структурным характером коммуникативно-прагматической направлен-ности. Следуя трехвершинной схеме поведенческой семиотики Ч.У. Морриса (1973), комплексное знаковое образование с междометием можно представить в виде включенного в круг (определенные денотативно-референтные ситуации (=фреймы) семиотического треугольника, стороны которого символизируют манифестационную структуру, пропозицию и иллокутивную функцию МВ. Денотативно-референтные ситуации речевой интеракции образуют систему, в пределах которой пользователи, т.е. говорящий и слушающий, без труда оперируют речевыми высказываниями с междометиями, опираясь при этом на правила и функциональные условия реализации коммуникативных установок партнеров по диалогическому взаимодействию. Речевые ситуации структурированы в виде типовых иллокутивных фреймов. Под фреймом диалогического общения мы понимаем когнитивную структуру глобального знания общих условий соверешения действий в различных типах речевого общения.


Реплики с междометиями являются предикацией типа П (Г, С, t + l, р), где П – соответствующий предикат, Г – говорящий (1-е л., ед. ч.). С – слушающий (2-е л., ед.ч.), t + l – темпорально-локальные параметры ситуации (здесь и сейчас), р – некоторый фрагмент реальной действительности, П является многоместным предикатом, выражающим отношение между аргументами Г, С, t + l, р. Например, в следующем фрагменте диалога междометие может быть интерпретировано так «Я удивляюсь / возражаю / не согласен / протестую и т.п.»:

Виктор Николаевич. … Я ухожу, потому что я прав. Я хочу, чтобы вы это знали.

^ Завуч. Ах, вы еще и правы? (Н. Данилов)

В качестве инварианта синтаксического оформления междометной реплики выступает формула с перформативным глаголом, вводным глаголом, или высказывательным предикатом (Романов (1988)).

^ Клавдий. Я рад вас видеть...

Носакин. Это что за новая мода... Откуда “вы”? “Ты”, кажется, всегда было. Ах, ты забывчивый. (А. Толстой) и ср. предложение с перформативным глаголом «Я (здесь, сейчас) порицаю (тебя): ты забывчивый».

Возможность описания междометной реплики с помощью инвариантной формулы с перформативным или вводным глаголом позволяет говорить о том, что реплика с междометием является предикативным знаковым образованием, а междометие в его структуре представляет собой коммуникативный центр сообщения.

Предикат и референциальные аргументы образуют стабильный семантико-прагматический блок. Пропозициональное содержание таких высказываний не может быть определено как сумма значений его отдельных частей – междометия и концептуальной фразы (КФ) – и выступает в виде семантической модели, общей и для междометия как строевого элемента высказывания и для КФ. Значение междометия в высказывании «пересекается» с содержанием КФ, «охватывает» содержание КФ и, следовательно, шире содержания КФ.

Так, междометия гм hm в любой позиции высказывания сигнализируют слушающему о мыслительных процессах, сопровождающих обмен информацией; использование этих междометий в интродуктивной позиции в реплике носит эвристический характер; междометия в финальной позиции репликового шага обусловливают оценочный характер всего сообщения и играют роль резюмирующего элемента.

Содержательная характеристика реплик с гм hm может быть описана с помощью глаголов говорения, глаголов, обозначающих процессы ментальной деятельности и восприятия, и представлена в семантических моделях следующих типов:

1) «Я (здесь, сейчас) говорю, обдумываю, ищу / выбираю репликовый шаг-вариант, продолжаю выступать в роли говорящего”.

Например, в русском языке: – Вот какое дело... гм... гм... у меня сидит этот... э... артист Воланд... Так вот... Я хотел спросить, как насчет сегодняшнего вечера... (М. Булгаков) и также в немецком языке: – Guten Tag! Äh... ich möchte am Montag Mittag...äh... in Berlin sein. Wie kann ich von hier aus am besten fahren?

2) «Я (здесь, сейчас) слышу, идентифицирую вопрос, обдумываю, готов информировать шагом ответа». Например:

[9.] Огнева (живо). Разве это его дом?

^ Бабин. Гм. (А. Толстой)

3) «Я (здесь, сейчас) слышу, идентифицирую ответ, обдумываю, продолжаю выступать в роли говорящего» или: «Я (здесь, сейчас) слышу, согласен со сказанным, мне пришла в голову мысль, хочу выступить в роли говорящего». Ср. в следующем диалоге:

Федор Иванович. А Серебряковых нет?

^ Желтухин. Не приехали.

Федор Иванович. Гм... А где же Юля? (А.П. Чехов)

4) «Я (здесь, сейчас) слышу, идентифицирую информацию партнера по общению, обдумываю, продолжаю выступать в роли говорящего»; «Я (здесь, сейчас) слышу, не могу идентифицировать информацию партнера по общению, пытаюсь следующим шагом продолжить речевую коммуникацию». Например:

^ Илья. Справку на стол!

Галина. Хм... Какую? (Н. Павлова)

Вышеобозначенная семантическая характеристика подтверждает гипотезу А.А. Романова (1990), что междометие гм / hm и его варианты как структурные элементы высказывания выполняют роль маркеров действий, сопровождающих когнитивную деятельность коммуникантов. Динамический характер использования реплик с этими междометия проявляется в экспликации процесса ментальной обработки информации, направленности на скоординированную организацию обмена репликовыми шагами и соотнесенности шага с сценарным фреймом или этапом фреймового развития общения.

Реплики с междометием эйhey являются предикативными единицами, ядро которых формирует константный предикат «каузировать», что позволяет рассматривать такие речевые единицы в качестве действий, формирующих иллокутивный фрейм общения директивного типа, и представить функциональные условия их реализации в речевом общении. Функционально-семантическое представление (матрица) в иллокутивном фрейме речевой интеракции «Побуждение» для рассматриваемых высказываний описано следующим образом: Побуждать (Г, С, р): намереваться (Г, каузировать (Г, совершать (С, р))). Семантико-прагматическое описание междометной реплики с междометием эй hey в препозиции в высказывании представлено двумя семантико-прагматическими моделями:

1) «Я (здесь, сейчас) начинаю выступать в роли каузатора общения, зову тебя откликнуться, каузирую тебя отреагировать (шагом ответа – выступить в роли адресата общения)». Например, в немецком языке: Hey! Ist da jemand?

2) «Я (здесь и сейчас) начинаю выступать в роли говорящего, хочу, чтобы ты знал: что-то собирается произойти, каузирую тебя быть внимательным и отреагировать в соответствии с ситуацией». Например: – Эй, стойте! Там лед тронулся! Стойте!

Функциональная роль этих междометных реплик заключается в распределении среди общающихся коммуникативных ролей инициатора (автора междометной реплики) и адресата и в выработке условий эффективного установления контакта и продвижения к новому этапу речевого общения, среди которых фактор местонахождения (потенциального) партнера и параметр социально-ролевых отношений между коммуникантами являются решающими.

Междометие в составе реплик зачастую интерпретируется слушающим как грубое нарушение принципа тактичности и вежливости в речевом поведении (все 30 опрошенных респондентов воспринимают такие высказывания как грубые), поэтому очевиден асоциальный характер использования таких реплик. Ср., в русском языке:

^ Эй, ты! Ну-ка подвинься!

Не тыкай!

Появление этих МВ на любом этапе взаимодействия зачастую становится причиной нарушения диалогического процесса в виде коммуникативного сбоя или даже коммуникативного рассогласования.

Междометие эй и его аналоги в немецком языке ei, hey, he, heda, hallo, huhu используются для обозначения и описания (явление дескрипции) таких речевых действий коммуниканта как «окликать, звать, кричать, начинать говорить».

Несомненный исследовательский интерес вызывает анализ особенностей экспликации оценочного компонента в содержательной структуре реплик с междометиями эх, ах, ох. В эмоционал (совокупность эмотивных сем: В.И. Шаховский (1984)) высказываний с междометиями эх, ах, ох входят: оценки со знаком плюс «+» и оценки со знаком минус «–«. Эмоциональное состояние говорящего в момент говорения не требует дифференцированной типизации (как, например, в суггестивной терапии), поэтому при анализе семантико-прагматической функции МВ с этими междометиями достаточно было определить оценочные значения в измерении «положительно  отрицательно».

Содержательная структура высказывания с этими междометиями представляет собой обобщенную форму, в которой семантическая и прагматическая функции тесно взаимосвязаны, а эмотивная функция МВ обусловливается характером способа воздействия (иллокутивной функцией) говорящего коммуниканта на партнера в границах ФСП иллокутивного фрейма. Общую семантико-прагматическую структуру МВ можно представить в виде следующей логической записи: Утверждать (Г, С, р) р +, – (р) (знак  обозначает «существует», знак  «включает»), которая прочитывается следующим образом «Существует некоторое положение дел в мире, в котором говорящий своим речевым действием сообщает слушающему о своем отношении (позитивном, негативном) к сложившемуся к моменту речи событию».

Весь набор эмоционально-оценочных оттенков значения реплики с междометием как вербального отражения эмоциональных процессов говорящей личности не может вместиться в конкретный речевой акт в форме междометного высказывания. Оценочная амбивалентность этих эмотивных знаков снимается контекстом, как в представленном ниже диалоге:

^ Яблоков. Наташа горда, как бес! Вот причина. Ее нужно разжечь, чтобы в воду или тебе на шею.

Бабин. Но как же так с незнакомой женщиной... кутить... Комедь ломать... Мне противно...

^ Яблоков. Велик труд нашел с актрисой шампанское пить. Эх ты – тетеря. (А.Толстой)

Междометная реплика с негативной оценкой «Эх ты – тетеря» маркирует расхождения в оценке тематического содержания инициирующей реплики в типовом ФСП «Упрек  Порицание» и становится причиной коммуникативного сбоя  рассогласования иллокутивно-тематической реализации репликовых шагов (в соответствии с типологией коммуникативных рассогласований А.А. Романова (1988)).

Реплика с междометием эх может использоваться в контекстах интенсивного выражения мнения со значением раздумья, досады, тоски, сожаления об отсутствии чего-либо (желаемого). Например, в русском языке: «Эх, дороги, пыль да туман, холода, тревоги да степной бурьян!» или также в немецком языке:– Ist sie vorgestern weggefahren? Echt? ...Tja, nun ist es zu spät. Такие междометные реплики, с точки зрения законов логики, соответствуют сложным суждениям конъюнктивного типа «Эх р1, р2, р3, р, где р1, р2, р3, рn – оцениваемые фрагменты внелингвистической реальности. Семантическую характеристику этих междометных реплик можно представить в виде семантической конфигурации: «Я (здесь, сейчас) чувствую, что {Х} отсутствует; считаю, что {Х} – хорошо», где {Х} – некоторое положение дел в мире. Прагматическая функция подобных реплик представлена в виде конфигурации с модализированным перформативным глаголом «хотеть»: «Я (здесь, сейчас) хотел бы, чтобы {Х} было другим, изменилось».

Тематическое содержание составляет единство с целевой переменной высказывания с междометием. В тех случаях, когда тематическое содержание междометной реплики расплывчато, доминирующей становится характеристика речевой единицы на иллокутивном уровне ФСП типового фрейма. Вопрос о том, какая часть является базисной, а какая второстепенной, не может решиться однозначно, так как содержание речевого действия в виде междометной реплики слито в нераздельное единство с прагматическим значением.

В процессе актуализации МВ с этим междометием в ФСП типового иллокутивного фрейма возможно объединение нескольких иллокутивных функций одного или разнородных коммуникативно-прагматических типов. В пределах, задаваемых тем или иным иллокутивным фреймом типового общения (сатисфактивный, суггестивный), МВ с междометиями эх, ах, ох представляет собой полиинтенциональное речевое действие с несколькими целевыми переменными: упрек, сожаление, порицание, осуждение, критика, обвинение, совет, предложение, рекомендация и т.д.


За последнее десятилетие лингвисты, занимающиеся проблемой междометий, пытались выработать типологию деления всего корпуса междометий на классы и разряды (Вежбицка (1999), Романов (1990), Ameka (1992), Rasoloson (1994), Wilkins (1992)), которые в большинстве своем опираются на представление о междометии как языковом средстве выражения эмоций человека.

Представляется, что принципом деления междометий на разряды, наиболее соответствующим сигнальной природе междометных знаковых образований, мог бы стать подход фреймовой организации речевой интеракции. За основу для разработки такой типологии можно взять принцип деления междометий на дескриптивный и иллокутивный разряды А.А. Романова (1990). Корпус семантико-прагматических инвариантных структур диалогических реплик с междометиями являл бы в таком случае базу для выделения функциональных классов междометий.

Так, например, междометия, описывающие речевые действия, сами акты говорения (ср. возможность описания реплик с междометием эйhey с помощью глаголов «звать», «окликать», «начинать общение»), мы относим к разряду дескриптивных. Междометия дескриптивного разряда сами не являются целью общения, они предваряют, вводят информативную речь. К этому же разряду мы относим междометие гмhm.

Трудность определения функциональных особенностей дескриптивных междометий как самостоятельного речевого шага состоит в том, что эти междометия зачастую не несут информационного вклада в речевом шаге говорящего индивида. Но, с другой стороны, эти слова могут играть существенную роль в организации речевого взаимодействия людей. Так, функциональное назначение дескриптивного междометия – эй – заключается в установлении речевого контакта и создании необходимого условия успешного осуществления процесса речевого воздействия коммуникантов друг на друга с помощью диалогических шагов и реализации коммуникативного намерения в рамках типового ФСП иллокутивного фрейма. Например: «Эй, вы там, наверху! Не топочите, как слоны!» (Из песни) и ср. «Я (здесь, сейчас) зову откликнуться тех, кто там наверху, каузирую отреагировать».

В отличие от дескриптивных междометий междометия иллокутивного разряда затрагивают не только организационные моменты, но и содержательную сторону эффективной речевой коммуникации. Выделение типов междометий иллокутивного разряда (т.е. междометий, которые маркируют определенные иллокутивные действия говорящего коммуниканта) сталкивается со многими проблемами.

Во-первых, междометия и междометные комбинации функционируют в двух различных областях. Одна область функционирования служит выражению эмоциональных реакций на окружающий говорящего индивида мир. Характерной особенностью междометных образований в этой сфере является зависимость их экспрессивной окраски от ситуации их речевого использования. Вторая область функционирования междометных речевых произведений связана с особенностями их «действия», проявления с точки зрения интенции говорящего, его коммуникативного намерения. В ходе анализа функционально-семантической специфики МВ в диалоговом процессе мы показали, что междометия и междометные комбинации как речевые произведения обладают определенной иллокутивной силой, т.е. конкретно соотносят речевое действие с коммуникативной целью в границах иллокутивного фрейма.

Во-вторых, в ФСП (т.е. функционально-семантическом представлении – термин А.А. Романова) иллокутивного фрейма речевого общения оказалось возможным объединение в МВ нескольких действий с различной степенью выраженности иллокутивной силы.

В-третьих, основываясь на семантическую типологию перформативных глаголов и вводных предикатов А.А. Романова (1988: 117-133), можно считать, что междометия в структуре реплики способны выполнять роль действий, которые: а) отражают эмоциональное, эстетическое или утилитарное восприятие предметов и событий; б) сопровождают когнитивную деятельность участников речевого общения; в) экстраполируют способ воздействия одного коммуниканта на другого в процессе речевой интеракции. Область эмоционально-оценочных реакций на окружающий мир и способ воздействия на него тесно взаимосвязаны, что затрудняет выделение тех или иных междометий в «чистый» эмотивный, волитивный или когнитивный тип (в соответствии с предикатным ядром семантико-прагматической конфигурации МВ).

В-четвертых, междометные реплики обладают двойной семантической структурой: собственно семантикой (индивидуальное значение междометия в каждом конкретном случае может возвышаться над всей пропозицией высказывания) и «семантическим довеском» (Вежбицка (1978: 407)) имплицитного называния конкретного речевого акта, представленного в семантико-прагматическом инварианте МВ в виде перформативного глагола или вводного предиката (см. о примитиве «говорить»: Вежбицка (1978), Wierzbicka (1996), в ряде работ этот глагол исключен из разряда перформативов: Романов (1982), Романова (1997). Это означает, что междометия и междометные комбинации дублируют на коммуникативном уровне действия, которые равны самому акту произнесения, т.е. реплика с междометием может констатировать несколько фактов. Например:

^ А жизнь, которую я прожил, – как она утомительна! Ах, как утомительна! (А.П. Чехов) и формулу с предикатом говорения: «Я (здесь, сейчас) (со)жалею: я прожил утомительную жизнь» (знак «:» обозначает «включает») или:

^ Аннушка. И какое бесподобное платье вышло!

Отрадина. Ну уж и бесподобное...! (А.Н. Островский) и «Я (здесь, сейчас) возражаю / сомневаюсь: платье бесподобное». Ср. также междометную реплику в немецком языке:

«...Du solltest ihr ein wenig den Hof machen, Harry. Sie ist sehr hübsch und tanzt so gut, und verliеbt bist du ja auch schon in sie. Ich glaube, du wirst Erfolg haben.»

«Ach, das ist nicht mein Ehrgeiz.» (H. Hesse) и парафразу с глаголом «возражать»: «Ich (hier, jetzt) erwidere: das ist nicht mein Еhrgeiz».

Следует все же учитывать, что разграничение дескриптивных и иллокутивных междометий четким быть не может, так как проявление их семантических значений и прагматических свойств диффузно и зависит от характера и типа ситуативного употребления в процессе речевой коммуникации. Принимая, однако, во внимание результаты анализа содержательной характеристики МВ в динамической модели диалога, можно дать более четкое деление междометий иллокутивного разряда. Так, междометие гм / hm мы относим к когнитивному типу, а высказываниям с этим междометием приписываем предикативное ядро «думать». Междометие эй / hey придает высказыванию каузативный характер, поэтому относится к волитивному типу (семантическое ядро междометной реплики с эйhey образует предикат «каузировать»). Междометия эх, ах, ох в процессе речевого взаимодействия коммуникантов в зависимости от условий их реализации в том или ином фрейме речевого общения эксплицируют различные значения от оценочно-эмоционального до каузирующего, поэтому их мы причисляем комплексному иллокутивному типу (семантико-прагматическая сущность реплик с этими междометиями может быть описана с помощью предикатов «считать кого-то кем-то», «каузировать», «чувствовать»).

Способность выражать эмоциональное состояние говорящего и отражать оценку какого-либо аспекта речевой ситуации присуща всем рассматриваемым междометиям. Выделение эмотивности или каузативности в доминирующий признак зачастую невозможно вследствие их комплексного воплощения в содержательной характеристике МВ.

Наличие дескриптивного разряда междометий и трех типов иллокутивного разряда: когнитивного, волитивного, эмотивного – скорее тенденция к специализации коммуникативного назначения междометий в интерактивном процессе, нежели строгое их подразделение.


МВ обладает кумулятивными способностями передавать блок иллокутивных функций, различающихся функциональной направленностью, и выступает как (полиинтенциональный) речевой акт-событие, направленный на обеспечение программной реализации намеченных коммуникативных задач и целей. Междометные реплики с гм / hm в процессе обмена репликовыми шагами выполняют роль маркеров, сопровождающих понятийную деятельность партнеров. Реплики с междометием эй / hey выполняют функцию усиления при дублировании вокатива, а также каузации слушающего откликнуться или отреагировать в соответствии с ситуацией. Междометия эх, ах, ох в высказывании говорящего индивида способны репрезентировать его позитивную или негативную оценку фрагмента объективной реальности и играют роль элементов, служащих для модификации содержания реплики, а именно интенсификации и экспрессивно-логического выделения конкретного предмета, явления, события.

Вариативный характер представления смыслов и модификация прагматической функции междометной реплики в процессе диалогической коммуникации зависит от условий контекстной реализации речевых произведений с этими междометиями. Так, высказывание с междометием эх не только оформляет эмоциональную связь с внешним миром, т.е. отражает эмоциональные реакции говорящего, но и маркирует когнитивную деятельность коммуниканта и иллокутивную направленность его речевого шага. Заключенная в высказывании с междометием эх эмоционально-оценочная составляющая коррелирует с целевой переменной или с комплексом иллокутивных функций типового акта взаимодействия в ФСП. Вопрос о том, какая часть является базисной, а какая второстепенной, не может решиться однозначно.

Выделение эмотивности или каузативности в доминирующий признак семантической инвариантной структуры междометной реплики зачастую невозможно вследствие их комплексного воплощения в диалогическом процессе взаимодействия говорящего со слушающим. Отметим, что возникновение в сознании человека устойчивых схем речевого поведения в виде индивидуальных функционально-семантических представлений, базирующихся на фреймах речевого поведения коммуникантов, и формирование представлений о наборе оценок и отношений, характерных для того или иного коммуникативно-прагматического типа общения происходит, очевидно, одинаковым способом. Повторяющийся опыт фреймового взаимодействия людей приводит к повторению опыта эмоциональных переживаний каждого индивида в различных типах фреймового общения. Эмоциональные процессы не происходят изолированно от когнитивных процессов (функционально-семантическое представление в последних – конечный результат овладения, преобразования и поиска информации о речевом поведении в конкретной ситуации общения), поскольку для формирования отношений и оценок в процессе речевой деятельности важен тип стимула, который в общем виде предстал бы в качестве целостной фреймовой структуры с заданными параметрами ее реализации или в более узком варианте как один из элементов фреймовой структуры, значимый для появления эмоции и отражения ее в речевых произведениях говорящей личности.

Мы полагаем, что проявление в эмоциях отношения к действительности, к объекту эмоции, т.е. к элементам внешнего опыта, (в отличие от отражений в эмоциях внутреннего опыта человека, состояния субъекта, исследовать которые задача когнитивной лингвистики и когнитивной психологии) имеет ряд общих элементов со сферой представления знаний о речевых ситуациях и речевой деятельности в целом. Поэтому целью коммуникативной лингвистики могла бы быть типизация ситуаций, возбуждающих те или иные эмоции. Описание эмоциональных концептов в значении языковых высказываний можно провести с точки зрения иллокутивной функции вербальных форм как ядра, формирующего типовой иллокутивный фрейм диалогической интеракции. В этом смысле формулы с перформативным глаголом или высказывательным предикатом могут служить также средством доступа к исследованию состояний говорящего субъекта, т.е. внутренних элементов эмоциональных единиц, и в конечном счете разрешению проблем интерпретации поведенческих и вербальных коррелятов эмоций.

В ходе анализа были выделены два семантико-прагматических разряда междометий: дескриптивный разряд (междометия эйhey, гмhm) и иллокутивный разряд. Иллокутивный разряд междометий представлен тремя типами: когнитивным (междометие гм hm), волитивным (междометие эй hey), комплексным (междометия эх, ах, ох в контекстах интенсивного выражения оценочного отношения говорящего к экстралингвистической реальности). Наличие этих трех типов иллокутивного разряда междометий – скорее тенденция к спецификации коммуникативного назначения диалогических реплик с рассмотренными междометиями в процессе речевого взаимодействия, нежели строгое их подразделение.

C позиций интегрального (прагматический, социолингвистический, психо-лингвистический, когнитологический) подхода актуальным является анализ регулятивной функции междометной реплики – в равной мере как для специалистов в области теоретического языкознания, так и для тех, кто занимается практической реализацией риторических программ, ориентированных на эффективную коммуникацию с учетом социальных, психологических и экстралингвистических факторов, оказывающих влияние на формирование личностных установок говорящих субъектов.


  1. Вежбицка А. (1978). Метатекст в тексте. В Новое в зарубежной лингвистике. М.: Прогресс, 1978. – Вып. 8. – С. 402-421.

  2. Вежбицка А. (1999). Семантика междометия. В Вежбицка А. Семантические универсалии и описание языков. М.: Язык русской культуры, 1999. – С. 611-649.

  3. Карцевский С.О. (1984). Введение в изучение междометий. В Вопросы языкознания. – 1984, № 6. – С. 127-137.

  4. Романов А.А. (1982). Коммуникативно-прагматические и семантические свойства немецких высказываний-просьб. Дис. ... канд. филол. наук. Калинин, 1982.

  5. Романов А.А. (1988). Системный анализ регулятивных средств диалогического общения. М.: ИЯ АН СССР, КСХИ, 1988.

  6. Романов А.А. (1990). Роль междометий в экспликации диалогических регулятивов. В Мышление и коммуникация. М., 1990. – С. 115-125.

  7. Романова Е.Г. (1997). Функционально-семантические свойства перформативных единиц в ритуальной коммуникации. Дис. ... канд. филол. наук. Тверь, 1997.

  8. Частотный словарь русского языка (1977). Частотный словарь русского языка. Под ред. Л.Н. Засориной. М.: Русский язык, 1977.

  9. Шаховский В.И. (1984). Значение и эмотивная валентность единиц языка и речи. В Вопросы языкознания. – 1984, № 6. – С. 97-103.

  10. Ameka F. (1992). The meaning of phatic and conative interjections. In Journal of Pragmatics. – 1992, № 18. – p. 245-271.

  11. Rasoloson J.N. (1994). Interjektionen im Kontrast. Am Beispiel der deutschen, madagassischen, englischen und franzosischen Sprache. Frankfurt / M.: Peter Lang, 1994.

  12. Wierzbicka A. (1996). Semantic primitives across languages. In Goddard C., Wierzbicka F. (Ed.) Semantic and lexical universals: theory and empirical findings. Amsterdam, Philadelphia: John Benjamins Publishing Company, 1996. – Vol 8. – p.453-521.

  13. Wilkins D.P. (1992). Interjektions as deictics. In Journal of Pragmatics. – 1992, № 18. – p. 119-158.


Svetlana Noskova 45


The problem of the description functional-semantic properties of utterances in each phase of interaction was reduced to the complex description of their structural models, semantic-pragmatical characteristics, their intentional orientation. Our paper will treat theoretical questions about the dynamic model of dialogue, which is developed by the researchers of the Tver school of the dynamic model of dialogue by Prof. А.А. Romanov. The dynamic model of dialogue puts by the purpose on the basis of the system linguistic approach to investigate mechanisms of speech influence on speaker’s personal sphere in process of dialogue interaction. Interjections which are important semantic and pragmatic elements in the utterance structure are the object of our investigation.


Interjection, pragmalinguistics, communication, illocutionary force, frame.

Download 4.71 Mb.
leave a comment
Date conversion12.12.2012
Size4.71 Mb.
TypeДокументы, Educational materials
Add document to your blog or website

страницы: 1   ...   5   6   7   8   9   10   11   12   ...   25
Be the first user to rate this..
Your rate:
Place this button on your site:

The database is protected by copyright ©exdat 2000-2017
При копировании материала укажите ссылку
send message