Анализ параметров семантической связности с помощью дистрибутивных семантических моделей (на материале русского языка) тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 10.02.21, кандидат наук Паничева Полина Вадимовна

• Паничева Полина Вадимовна
• кандидат наук
• 2019

Оглавление диссертации кандидат наук Паничева Полина Вадимовна

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. СОЧЕТАЕМОСТЬ И ЛЕКСИЧЕСКОЕ ЗНАЧЕНИЕ. МЕТАФОРА КАК НАРУШЕНИЕ СОЧЕТАЕМОСТИ

1.1. Парадигматика и синтагматика в учении Р. О. Якобсона

1.2. Представление о синтагмеме в исследованиях В. Г. Гака

1.3. Семантическая структура слова, синтагматика и парадигматика в трудах

Д. Н. Шмелева

1.4. Синтагматическое взаимодействие значений в семантической теории

Ю. Д. Апресяна

1.5. Шкала образности в исследовании языковой метафоры Г. Н. Скляревской

1.6. Теория концептуальной метафоры Дж. Лакоффа

1.7. Принцип концептуальной плотности и предпочтений сочетаемости

Й. Уилкса

1.8. Выводы по Главе

ГЛАВА 2. МОДЕЛИ И ИНСТРУМЕНТЫ ДИСТРИБУТИВНОЙ СЕМАНТИКИ В ИССЛЕДОВАНИЯХ СОЧЕТАЕМОСТИ

2.1. Современные подходы к исследованию параметров семантической сочетаемости

2.2. Анализ моделей и инструментов дистрибутивной семантики для разработки параметров семантической связности

2.3. Выводы по Главе

ГЛАВА 3. ПАРАМЕТРЫ СЕМАНТИЧЕСКОЙ СВЯЗНОСТИ В АВТОМАТИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ГЛАГОЛЬНОЙ МЕТАФОРЫ

3.1. Цель и задачи эксперимента

3.2. Данные метафорической разметки глаголов для оценки алгоритма автоматической идентификации метафоры

3.3. Параметры семантической связности на основе дистрибутивно-семантических моделей

3.4. Оценка работы алгоритма анализа параметров семантической связности в автоматической идентификации метафоры

3.5. Анализ ошибок автоматической идентификации метафоры

3.6. Анализ влияния дистрибутивно-семантических моделей на результаты идентификации метафоры

3.7. Выводы по Главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ. ПРИМЕР РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ АЛГОРИТМА ДЛЯ ГЛАГОЛА ПИЛИТЬ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Анализ параметров семантической связности с помощью дистрибутивных семантических моделей (на материале русского языка)»

ВВЕДЕНИЕ

В последние десятилетия много внимания уделяется дистрибутивному подходу в компьютерной семантике. Дистрибутивно-семантические модели применяются прежде всего для моделирования сочетаемости слов на материале английского языка, что отражено в работах М. Барони [79], А. Ленчи [105], Т. Миколова [108, 109], Т. Ландауэра и С. Дюма [104], Дж. Митчелла и М. Лапата [112], М. Сальгрена [128], П. Тёрни и П. Пантела [145], Д. Уиддоуза [149], Х. Шютце [132]. Дистрибутивно-семантические модели также используются для автоматической идентификации таких явлений как ошибки сочетаемости и лингвистическая метафора (работы А. Эрбло [90], Е. Шутовой [139]). На материале русского языка дистрибутивно-семантические модели находят свое применение в первую очередь для оценки парадигматических отношений в лексике, что отразилось в результатах работы двух мастерских по оценке семантических явлений RUSSE1 (Russian Semantic Evaluation) в 2015 и 2018 гг., которые были посвящены соответственно автоматической оценке семантического сходства и отношения, а также автоматическому разрешению лексической неоднозначности [117, 118]. Новейшие разработки в области дистрибутивно-семантического моделирования, реализованные по данным русскоязычных корпусов текстов, представлены в работах А. Кутузова [98, 99, 100], Э. С. Клышинского [2, 24, 34], Н. В. Лукашевич [41], А. Панченко [116, 117, 118]. Однако дистрибутивно-семантические модели не были описаны как универсальный инструмент для формальной оценки типичности явлений сочетаемости с точки зрения лексико-синтаксической и линейной семантической связности на материале русского языка. В настоящем исследовании впервые описываются дистрибутивно-семантические модели в синтагматике, а именно, параметры семантической связности, являющиеся основой автоматической идентификации метафоры на материале русского языка.

1 URL: https://russe.nlpub.org/.

Актуальность работы обуславливается, с одной стороны, широким применением дистрибутивно-семантических моделей для оценки парадигматических отношений в лексике, с другой стороны, необходимостью исследования возможностей дистрибутивных моделей для оценки синтагматических связей. В настоящей работе на основе дистрибутивно-семантических моделей впервые определяется диапазон семантической связности: от типовой, наиболее частотной и предсказуемой сочетаемости до так называемой аномальной (маргинальной) сочетаемости. Специально разработанными программными средствами оценивается качество формального разграничения типовой и аномальной сочетаемости на материале метафорических и прямых словоупотреблений русских глаголов. Метафорические употребления являются показательными с точки зрения семантической связности, так как в работах Н. Д. Арутюновой [7], Г. Н. Скляревской [53] и других исследователей семантики метафоры она получила статус «интерпретируемой аномалии», возникающей вследствие намеренного нарушения семантической сочетаемости.

В связи с тем, что в последние годы такими авторами как Б. Эльвеваг [85], Е. Шутова [139], А. Эрбло [90], Д. Ньюмен [114], Дж. Беди [80] применяются различные алгоритмы анализа сочетаемости с целью выявления нарушений сочетаемости на материале английского языка, особенно актуальными являются разработка алгоритмов анализа ряда параметров семантической связности и их применение на материале русского языка. Автоматическая идентификация метафоры в русском языке впервые используется для оценки алгоритма анализа параметров семантической связности, что открывает возможности применения алгоритма в целом ряде междисциплинарных задач, таких как анализ лексических ошибок и нарушений речи в клинической лингвистике.

Новизна исследования заключается в применении принципов дистрибутивной семантики для моделирования диапазона семантической сочетаемости в синтагматической цепочке. На основе этих принципов разработаны алгоритмы анализа параметров семантической связности в неразмеченном тексте,

охватывающие как семантическую связность на основе синтаксических зависимостей, так и линейный контекст. Параметры семантической связности представляют собой количественную оценку степени типичности сочетаемости. На их основе строится диапазон семантической связности - шкала типичности сочетаемости, на которой располагаются явления сочетаемости, упорядоченные по степени типичности от более типичных к менее типичным, аномальным или маргинальным. Явления сочетаемости упорядочиваются в диапазоне семантической связности по степени типичности на основе значений параметров семантической связности. Метафорические употребления русских глаголов проанализированы с помощью параметров семантической связности и, таким образом, соотносятся с отдельной зоной в диапазоне семантической связности. Показано, что метафора занимает особое место в диапазоне семантической связности и обладает соответствующими дистрибутивно-семантическими характеристиками сочетаемости. Таким образом, доказана применимость параметров семантической связности для автоматической идентификации метафорических употреблений русских глаголов.

Объектом исследования являются сочетаемостные особенности контекстов прямого и метафорического употребления русского глагола.

Предметом исследования являются параметры семантической связности для автоматической идентификации метафорических употреблений глаголов на материале русского языка.

Целью исследования является разработка и применение алгоритмов анализа параметров семантической связности на основе дистрибутивно-семантических моделей на материале русского языка.

Для достижения этой цели в диссертации решаются следующие задачи: 1) теоретическое осмысление параметров семантической сочетаемости, а также понятия концептуальной метафоры и ее языковых проявлений в виде нарушений сочетаемости;

2) анализ практических достижений современных исследований семантической связности в прикладных задачах лингвистики и смежных областей;

3) анализ и выбор современных доступных программных средств для создания дистрибутивно-семантических моделей;

4) компиляция наборов данных для реализации и оценки работы алгоритма анализа параметров семантической связности в автоматической идентификации метафоры;

5) разработка и реализация алгоритмов анализа параметров семантической связности в неразмеченном тексте на основе векторных операций над дистрибутивно-семантическими моделями;

6) количественная оценка работы алгоритмов анализа параметров семантической связности на основе эксперимента по автоматическому разграничению метафорических и прямых словоупотреблений глаголов на материале русского языка;

7) анализ результатов работы алгоритмов анализа параметров семантической связности в эксперименте по автоматической идентификации метафоры.

Материалом исследования являются выборки контекстов метафорических и прямых употреблений девяти русских глаголов: бомбардировать, взвесить, взорвать, выкраивать, зажигать, очертить, пилить, разбавлять, распылять. Выбор глаголов в качестве материала исследования обусловлен тем, что хотя формальные методы ранее использовались для исследования семантики русского глагола и структуры его многозначности И. В. Азаровой [1], Ю. Д. Апресяном [5], Е. В. Падучевой [49], Е. В. Рахилиной [50], С. Ю. Толдовой и О. Н. Ляшевской [60], отсутствует опыт применения дистрибутивно-семантических моделей для идентификации метафорических словоупотреблений слов данной части речи. Для экспериментов были отобраны девять частотных глаголов, в структуре значения которых четко противопоставлены основное и метафорическое значения и для которых доступны контекстные выборки с форматом метафорической разметки, который соответствует требованиям экспериментов по машинному обучению.

Контекстные выборки для глаголов были случайным образом отобраны из интернет-корпуса RuTenTen (корпус русского языка, содержащий 18 млрд токенов, доступный для работы с помощью инструмента SketchEngine2). Было отобрано 990 контекстов, от 96 до 133, для девяти глаголов, в среднем по 110 контекстов для каждого. Разметка, предоставленная Ю. Г. Бадрызловой и коллегами [77], доступна для скачивания в сети интернет3. Эта информация используется в качестве источника лингвистических данных для настройки, статистического обучения и тестирования разрабатываемых алгоритмов анализа параметров семантической связности. Также материалом исследования послужили дистрибутивно-семантические модели, предоставленные А. Кутузовым и соавторами [98] в свободном доступе в сети интернет в рамках проекта RusVectбrës4.

В исследовании применяются количественные, корпусные, векторные, статистические методы лингвистического анализа, а также следующие инструменты:

1) алгоритмы дистрибутивно-семантического моделирования служат для обработки и применения дистибутивно-семантических моделей на основе корпусов текстов (на основе программной библиотеки gensim5);

2) алгоритмы автоматической токенизации, морфо-синтаксического анализа русского языка (TreeTagger, Ма№а^ег6) применяются для предварительной обработки текстов при создании и тестировании моделей: токенизации, лемматизации, морфологического и синтаксического разбора;

2 URL: http://www.sketchengine.co.uk.

3 URL: http://web-corpora.net/~badryzlova/VERB_DATASET/.

4 URL: http://rusvectores.org/ru/models/.

5 URL: https://radimrehurek.com/gensim/. Здесь и далее используются программные библиотеки для языка Python, если не указано иное.

6 TreeTagger и MaltParser запускались в виде приложения из командной строки, URL: http: // corpus. leeds.ac. uk/mocky/.

3) векторные операции в дистрибутивно-семантических моделях применяются для формализации понятия семантической связности (библиотеки gensim, numpy, scipy7);

4) инструменты описательной и предсказательной статистики, машинного обучения используются для корреляционного анализа, группировки данных, обучения и тестирования статистических алгоритмов, количественной оценки качества работы предложенных алгоритмов (библиотеки scikit-learn, pandas, statsmodels8).

Теоретическую и методологическую основу диссертации составляют труды отечественных и зарубежных ученых, посвященные:

• соотношению парадигматики и синтагматики (Р. О. Якобсон, Ю. Д. Апресян, В. Г. Гак, Г. Н. Скляревская, Д. Н. Шмелев);

• теории метафоры (М. Джонсон, Дж. Лакофф);

• семантическому анализу (Й. Уилкс);

• автоматической идентификации метафоры (Дж. Аартс, Д. Барнер, Д. Блэк, Р. Габбард, Е. Гутиеррез, Дж. Калберт, У. Кинтч, Б.-Б. Клебанов, Ч. Леонг, С. Рассел, М. Сривастава, А. Уцуми, М. Флор, М. Фридман, И. Хайнц, Е. Шутова);

• тематическому анализу (К. В. Воронцов, А. А. Потапенко);

• тематической связности (Н. Алетрас, Т. Болдуин, К. Гризер, Дж. Лау, Д. Ньюмен, М. Стивенсон);

• измерению семантической сочетаемости (Дж. Беди, Д. Вайнбергер, Т. Голдберг, Ф. Каррилло, Дж. Кеччи, Ч. Коркоран, А. Эрбло, Н. Мота, М. Сигман, Д. Слезак, П. Фольтц, Б. Эльвеваг);

7 URL: http://www.numpy.org/, https://www.scipy.org/scipylib/index.html.

8 URL: http:// scikit-learn. org/ stable/index. html, https://pandas.pydata.org/, https://www.statsmodels.org/stable/index.html.

• сочетаемости в свете психо- и нейролингвистических данных (К. Биман, М. Д. Балтайс, И. А. Горбунов, К. Лашо, Я. А. Ледовая, К. С. Михальченко, Е. И. Риехакайнен, А. Синопальникова, М. Хофманн);

• дистрибутивным семантическим моделям (М. Барони, Е. Веччи, Р. Зампарелли, А. Кутузов, М. Лапата, Н. В. Лукашевич, Т. Миколов, О. А. Митрофанова, Дж. Митчелл, А. Панченко, Дж. Солтон, Г. Сидоров, Д. Уиддоуз).

В результате исследования сформулированы и выносятся на защиту следующие положения.

1. Семантическая сочетаемость рассматривается как лингвистическое явление, допускающее шкалирование. Параметры семантической связности представляют собой численную оценку степени семантической сочетаемости на основе семантического сходства слова и его контекстного окружения.

2. Параметры семантической связности вычисляются с помощью векторных операций над дистрибутивно-семантическими моделями, полученными на основе корпусов текстов. Дистрибутивно-семантические модели могут использоваться в качестве основы при разработке критериев оценки типичности словосочетаний.

3. Диапазон семантической связности определяется как шкала типичности сочетаемости, на которой существуют зоны типовой сочетаемости и зоны аномальной сочетаемости. В пределах диапазона семантической связности явления сочетаемости упорядочиваются в соответствии со значениями параметров семантической связности.

4. В диапазоне семантической связности локализуются такие явления как прямые употребления, метафорический перенос, лексические ошибки и нарушения связности текста. Каждое из этих явлений обладает характерным набором значений параметров семантической связности.

5. Метафора соответствует зоне аномалий сочетаемости в диапазоне семантической связности. Глагольная метафора в русском языке может быть эффективно идентифицирована формальными средствами с помощью параметров

семантической связности. Основой для идентификации метафоры в данном случае является зона нетипичной семантической сочетаемости.

6. Характеристики дистрибутивно-семантической модели, на основе которой разработаны параметры семантической связности, оказывают влияние на качество идентификации метафоры. Определяющими факторами являются объем представления глагола в дистрибутивно-семантической модели и преобладание представления его прямого значения над представлением метафорического значения.

Теоретическая значимость исследования заключается в обосновании и реализации алгоритмов анализа параметров семантической связности, в разработке метода идентификации метафоры на основе этих параметров. С одной стороны, в настоящей работе расширено представление о дистрибутивно-семантических моделях как характеризующих степень типичности синтагматических связей. С другой стороны, углублено понимание языковой метафоры: показано, что в диапазоне семантической связности метафорические употребления находятся в зоне аномальной сочетаемости, тогда как употребления глаголов в прямом значении располагаются в зоне типичной, регулярной сочетаемости.

Практическая значимость исследования заключается в реализации алгоритмов оценки диапазона семантической связности на основе векторных операций в дистрибутивно-семантических моделях и их применении в задаче идентификации метафоры. В работе доказана принципиальная возможность применения алгоритмов на основе дистрибутивно-семантических моделей для оценки типичности синтагматических связей, что способствует решению широкого круга междисциплинарных задач, включающих как идентификацию метафоры, так и выявление лексических ошибок, диагностику нарушений связности речи в психологическом профилировании и клинической лингвистике.

Достоверность результатов обусловлена применением статистической процедуры трехкратной кросс-валидации в эксперименте по машинному обучению алгоритма идентификации метафоры. Экспертная разметка для обучения и оценки

результатов проводилась в полном соответствии с процедурой Metaphor Identification Procedure Vrije Universiteit te Amsterdam (MIPVU), показавшей высокую степень согласованности экспертов для русского языка (Каппа Флейса составляет 0.9). Кроме того, результаты автоматической идентификации метафоры согласуются с результатами, полученными в сходной задаче на материале английского языка в исследовании Е. Шутовой [139].

Рекомендации по использованию результатов исследования. Полученные результаты могут найти применение как в лингвистических задачах при идентификации метафоры, выявлении лексических ошибок, распознавании некомпозиционных конструкций на материале русского языка; так и в граничащих с лингвистикой областях, в частности, в клинической лингвистике при анализе нарушений семантической связности речи. Результаты также будут полезны в учебных курсах по лексической семантике, компьютерному моделированию семантики, автоматической обработке естественного языка.

Апробация работы. Теоретические положения и экспериментальные результаты, описанные в работе, были апробированы в ходе докладов на международных конференциях:

1) 5th International Conference on Analysis of Images, Social Networks, and Texts (AIST 2016), 5 - 7 апреля 2016 г., Екатеринбург, Россия;

2) 7th Tutorial and Research Workshop on Experimental Linguistics (ExLing 2016), 27 июня - 2 июля 2016 г., Санкт-Петербург, Россия;

3) 13th Conference on Natural Language Processing (KONVENS), 19 - 21 сентября 2016 г., Бохум, Германия;

4) Russian Summer School in Information Retrieval (RUSSIR), 22 - 26 августа 2016 г., Саратов, Россия;

5) 22-я и 23-я Международная конференция по компьютерной лингвистике и интеллектуальным технологиям «Диалог», 1 - 4 июня 2016 г., 31 мая - 3 июня 2017 г., Москва, Россия;

6) Artificial Intelligence and Natural Language: 6th/7th International Conference, AINL 2017/2018, 20 - 23 сентября 2017 г., 17 - 19 октября 2018 г., Санкт-Петербург, Россия.

По результатам исследования было издано 7 печатных работ, из которых 5 опубликованы в ведущих рецензируемых изданиях, входящих в перечень ВАК и проиндексированных в международной наукометрической базе Scopus.

Объем и структура диссертации. Работа состоит из 3 глав, введения, заключения, списка использованной литературы и приложения. Глава 1 посвящена теоретическим вопросам: соотношению лексического значения и сочетаемости, а также понятию метафоры в когнитивной лингвистике. В Главе 2 описаны состояние проблемы и известные подходы исследователей к оценке параметров семантической сочетаемости, а также представлены практические основания для разработки алгоритмов анализа параметров семантической связности. Глава 3 посвящена экспериментальному исследованию, а именно, разработке алгоритмов анализа параметров семантической связности и их применению в автоматической идентификации глагольной метафоры. Приложение содержит примеры результатов работы алгоритма идентификации метафоры. Общий объем работы составляет 145 страниц, основное содержание изложено на 116 страницах, текст содержит 5 таблиц и 1 рисунок, приложение занимает 14 страниц. Список литературы состоит из 152 позиций, включающих 80 наименований на иностранных языках.

ГЛАВА 1.

СОЧЕТАЕМОСТЬ И ЛЕКСИЧЕСКОЕ ЗНАЧЕНИЕ.

МЕТАФОРА КАК НАРУШЕНИЕ СОЧЕТАЕМОСТИ

Разграничение на отношения синтагматики и ассоциации в языке было предложено Ф. де Соссюром [55]; вместе с тем, сходные идеи о противопоставлении различных видов отношений единиц в языке высказывались И. А. Бодуэном де Куртенэ [17], Н. В. Крушевским [36]. На протяжении истории мировой лингвистики это разграничение дополняется положением о взаимном влиянии парадигматических и синтагматических отношений [19, 86, 88]. Таким образом, в семантических исследованиях обсуждается необходимость учета информации о сочетаемости слова в его лексическом значении [47, 63, 4].

Задолго до становления и широкого распространения компьютерных методов обработки и моделирования языка представители структурной лингвистики разрабатывают вопрос соотношения парадигматики и синтагматики [27]. С одной стороны, взаимное дополнение селекции и комбинации, в терминах Р. О. Якобсона [72], особенно ярко высвечивается в явлениях, представляющих нарушение одного из этих процессов при обработке языка человеком. Так, в основополагающих работах по соотношению парадгматики и синтагматики особую роль играют данные о речевом онтогенезе и о неврологических нарушениях при обработке языка [12, 39; 43]. Взаимная обусловленность парадигматики и синтагматики выходит на первый план в исследованиях, посвященных законам сочетаемости лексических единиц на основе их лексического значения, а также процессам, происходящим с семантической структурой слов в синтагматике. Эти вопросы напрямую затрагиваются в работах Д. Н. Шмелева [68, 69], В. Г. Гака [21, 22], Ю. Д. Апресяна [4, 6].

Особое место в теории семантической сочетаемости занимает явление метафоризации. Метафоризация является контекстно-обусловленной актуализацией скрытых, коннотативных сем слова [58, 48, 7, 16, 62].

Г. Н. Скляревская предлагает поместить метафору на «шкалу образности», которая характеризуется различными процессами, происходящими с семной структурой слова [53]. В соответствии с теорией диапазона синтагматической и парадигматической обусловленности Д. Н. Шмелева [69], явления на «шкале образности», в которых происходит актуализация сем различного уровня общности, будут характеризоваться различным вкладом сочетаемости в семантику слова. Таким образом, именно метафора отличается более высокой контекстной обусловленностью, по сравнению с прямым значением слова, и обладает минимальным значением семантической связности с контекстным окружением.

Особое место метафоры с точки зрения степени семантической связности в настоящем исследовании позволяет выдвинуть предположение о том, что метафорическое значение может быть идентифицировано на основе формальных признаков семантической связности. Таким образом, на основе дистрибутивно-семантического описания сочетаемости в лексиконе, метафорическое значение может быть выделено как явление нечастотной, аномальной или маргинальной сочетаемости.

1.1. Парадигматика и синтагматика в учении Р. О. Якобсона

В структурной лингвистике долгое время обсуждаются вопросы нормы и аномалии, в частности, закономерностей лексической сочетаемости и их нарушений. Отечественные лингвисты отталкиваются от основополагающего разграничения между парадигматикой и синтагматикой, сделанного Ф. де Соссюром [55], и описывают взаимное влияние парадигматических и синтагматических связей в языке, а также способности человека к этим двум видам обработки информации. Уже в работах Р. О. Якобсона [72] затрагивается влияние нарушения одного из этих процессов на языковую способность индивида, причем каждому из двух процессов сопоставляются определенные неврологические механизмы. Понятия метафоры и метонимии рассматриваются в клиническом контексте, описывается явление «квазиметафоры», которая по своей природе является неврологически обусловленной аномалией сочетаемости.

Р. О. Якобсон [72] пересматривает некоторые положения Ф. де Соссюра [55] - в частности, положение о чисто синхроническом изучении системы языка, которое противоречит лингвистическому исследованию языковых изменений, индивидуальных и исторических. Более того, отказавшись от традиционного психологизма в языкознании, он в своих работах затрагивает вопросы, относящиеся к области психолингвистики, тем не менее, сохранив строгость метода структурной лингвистики. Именно применение методологии структурной лингвистики открывает новые возможности исследования на пересечении с лингвистикой таких областей как психология, психиатрия, педиатрия, педагогика.

С обоснования структурного подхода к клиническим нарушениям речи Р. О. Якобсон начинает статью «Два аспекта языка и два типа афатических нарушений»: «Для адекватного исследования любого нарушения коммуникации мы должны прежде всего понять природу и структуру того конкретного блока коммуникации, который прекратил функционировать» [72, с. 110]. Автор предлагает исследование проявлений афазии с лингвистической точки зрения, цель

которого лежит не в клинической области, а в новом понимании языковых фактов в их нормальном и аномальном функционировании: «Применение чисто лингвистических критериев к интерпретации и классификации фактов афазии может внести существенный вклад в науку о языке и языковых отклонениях, если лингвисты сохранят при обращении с психологическими и неврологическими данными всю точность и осторожность, присущие им в их традиционной области» [72]. Он рассматривает два основных вида операций над языковыми единицами, из которых складывается система языка и на которые опирается речевая деятельность: комбинация и селекция (синтагматика и парадигматика по Л. Ельмслеву [27], синтагматика и ассоциация по Ф. де Соссюру [55]). В симптомах афазии особенно ярко представлены нарушения именно этих двух операций, чему Р. О. Якобсон приводит многочисленные клинические примеры. Но часто при нарушении одной из операций другая остается сохранной. Таким образом, он различает « ... два основных типа афазии в зависимости от того, касается ли основное расстройство селекции и субституции (при относительной стабильности комбинации и контекстной композиции) или же, наоборот, нарушены в основном комбинация и контекстная композиция при относительной сохранности норм селекции и субституции» [72, с. 116]. Многочисленные речевые симптомы афазии логическим образом выводятся из одного из указанных типов нарушений.

Так, например, первый тип афазии связан с дефектом селекции или нарушением отношения сходства. Это сенсорная афазия Вернике [42]. При таком нарушении контекст, обработка которого остается незатронутой, играет ведущую роль при порождении речи. Дело в том, что, во-первых, таким больным особенно трудно дается начало высказывания, так как оно характеризуется отсутствием явного контекста. И наоборот, таким больным без труда дается завершение начатой фразы или предложения. Во-вторых, речь сокращается до связующих ее элементов, таких как местоимения, местоименные наречия, соединительные и вспомогательные слова (ср. [11]). При данной патологии больной испытывает сложности с наименованием предмета, на который ему указывают, так как такое

наименование основано исключительно на парадигматически закрепленном значении слова в отсутствии синтагматических, контекстных ключей. Наконец, один из симптомов такого нарушения - невозможность сохранять в памяти структуру значений многозначного слова, когда каждое значение воспринимается как полностью контекстно-обусловленное, и вместо одного слова употребляются его контекстные замены, например: карандашный точильщик, очиститель яблока, хлебный нож, или нож-вилка вместо слова нож в разных контекстах.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Паничева Полина Вадимовна, 2019 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Азарова И. В. Принципы построения WordNet-тезауруса RussNet / И. В. Азарова, А. А. Синопальникова, М. В. Яворская // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной Международной конференции «Диалог». Вып. 3 (10). - 2004. - С. 542-547.

2. Антонова А. Ю. Определение стилевых и жанровых характеристик коллекций текстов на основе частеречной сочетаемости / А. Ю. Антонова, Э. С. Клышинский, Е. В. Ягунова // Открытые системы. - 2011. - Т. 3. - С. 6.

3. Апресян Ю. Д. Значение и оттенок значения / Ю. Д. Апресян // Известия АН СССР. Отделение литературы и языка. - 1974. - Т. 32. - №. 4. - С. 320330.

4. Апресян Ю. Д. Избранные труды. В 2 т. Т. I. Лексическая семантика: (синонимические средства языка) / Ю. Д. Апресян. - М.: Языки славянских культур, 1995. - 472 с.

5. Апресян Ю. Д. Экспериментальное исследование семантики русского глагола / Ю. Д. Апресян. - М.: Наука, 1967. - 256 с.

6. Апресян Ю. Д. Правила взаимодействия значений и словарь / Ю. Д. Апресян // Русский язык в научном освещении. - 2005. - №. 9. - С. 7-45.

7. Арутюнова Н. Д. Метафора и дискурс / Н. Д. Арутюнова // Теория метафоры. М.: Прогресс, 1990. - С. 5-32.

8. Арутюнова Н. Д. Функциональные типы языковой метафоры / Н. Д. Арутюнова // Известия Российской академии наук. Серия литературы и языка.

- 1978. - Т. 37. - №. 4. - С. 333-343.

9. Арутюнова Н. Д. Язык и мир человека / Н. Д. Арутюнова. — М.: Школа «Языки русской культуры», 1999. — 896 с.

10. Ахманова О. С. Словарь лингвистических терминов / О. С. Ахманова.

- М.: Советская энциклопедия, 1969. - 608 с.

11. Ахутина Т. В. Нейролингвистический анализ динамической афазии. О механизмах построения высказывания. [Электронный ресурс] / Т. В. Ахутина. - 3 изд. (эл.) - М.: Теревинф, 2012. - 144 с.

12. Ахутина Т. В. Нейролингвистический анализ лексики, семантики, прагматики / Т. В. Ахутина. - М.: Языки славянской культуры, 2014. - 424 с.

13. Бадрызлова Ю. Г. Правила применения процедуры лингвистической идентификации метафоры (MIPVU) в русскоязычном корпусе: лингвокогнитивный опыт (уточнения и дополнения) / Ю. Г. Бадрызлова, Е. В. Исаева, Р. Д. Керимов, Н. Г. Шехтман // Гуманитарный вектор. Серия: Филология, востоковедение. - 2013. - №. 4 (36). - С. 19-29.

14. Балли Ш. Общая лингвистика и вопросы французского языка / Ш. Балли. - М.: Изд-во иностранной литературы, 1955. - 416 с.

15. Балтайс М. Д. Предлоги, управляющие двумя и более падежами в русском языке: опыт корпусного исследования / М. Д. Балтайс, Е. И. Риехакайнен // Труды международной конференции «Корпусная лингвистика-2015». - СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2015. - С. 93-101.

16. Бирдсли М. Метафорическое сплетение / М. Бирдсли // Теория метафоры. М.: Прогресс, 1990. - С. 201-218.

17. Бодуэн де Куртенэ И. А. Лекции по введению в языковедение / И. А. Бодуэн де Куртенэ. - М.: Едиториал УРСС, 2004. - 342 с.

18. Виноградов В. В. Основные типы лексических значений слова / В. В. Виноградов // Виноградов В. В. Избранные труды. Лексикология и лексикография. - М., 1977. - С. 162-189.

19. Витгенштейн Л. Логико-философский трактат // Л. Витгенштейн. Философские работы / Пер. с нем. М. С. Козловой и Ю. А. Асеева. Ч. I. — М.: Гнозис, 1994. - 612 с.

20. Воронцов К. В. Модификации ЕМ-алгоритма для вероятностного тематического моделирования / К. В. Воронцов, А. А. Потапенко // Машинное обучение и анализ данных. - 2013. - Т. 1. - №. 6. - С. 657-686.

21. Гак В. Г. К проблеме общих семантических законов / В. Г. Гак // Общее и романское языкознание. - М.: Изд-во Моск. ун-та, 1972. - 249 с. - С. 144.

22. Гак В. Г. К проблеме семантической синтагматики / В. Г. Гак // Языковые преобразования. - М.: Яз. рус. культуры, 1998. - С. 272-297.

23. Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебное пособие для вузов / В. Е. Гмурман- М.: Высшая школа, 2004. - 479 с.

24. Гращенко Л. А. Концептуальная модель системы русско-таджикского машинного перевода / Л. А. Гращенко, Э. С. Клышинский, С. Р. Тумковский, З. Д. Усманов // Докл. АН Респ. Таджикистан. - 2011. - Т.54. - №. 3 - С. 279-285.

25. Греймас А.-Ж. Структурная семантика. Поиск метода / А.-Ж. Греймас.

- М.: Акад. Проект, 2004. - 368 с.

26. Елисеева М. Б. Процессы генерализации и дифференциации при усвоении лексики ребенком раннего возраста / М. Б. Елисеева // Психолингвистика и проблемы детской речи 2000: материалы рос. науч. конф. - Череповец: ЧГУ, 2000.

- С. 5-26.

27. Ельмслев Л. Пролегомены к теории языка / Л. Ельмслев // Новое в зарубежной лингвистике. Вып. 1. - М.: Прогресс, 1960. - С. 264-389.

28. Жолковский А. К. О принципиальном использовании смысла при машинном переводе / А. К. Жолковский, Н. Н. Леонтьева, Ю. С. Мартемьянов // Мартемьянов Ю. С. Логика ситуаций. Строение текста. Терминологичность слов. -М.: Языки славянской культуры, 2004. - С. 84-99.

29. Залевская А. А. Психолингвистические исследования. Слово. Текст: избр. тр. / А. А. Залевская. - М.: Гнозис, 2005. - 543 с.

30. Звегинцев В. А. Семасиология / В. А. Звегинцев. - М.: Изд-во Моск. унта, 1957. - 320 с.

31. Иорданская Л. Н. Смысл и сочетаемость в словаре / Л. Н. Иорданская, И. А. Мельчук. М.: Языки славянских культур, 2007. - 672 с.

32. Катц Д. Семантическая теория / Д. Катц // Новое в зарубежной лингвистике. - М.: Прогресс, 1981. - №. 10. - С. 33-49.

33. Кацнельсон С. Д. Содержание слова, значение и обозначение / С. Д. Кацнельсон. Под общ. ред. В. М. Жирмунского, М. М. Гухман, С. Д. Кацнельсона. Изд. 3-е. М.: Едиториал УРСС, 2011. — 112 с.

34. Клышинский Э. С. Формирование модели сочетаемости слов русского языка и исследование ее свойств / Э. С. Клышинский, Н. А. Кочеткова, О. Ю. Мансурова, Е. В. Ягунова, В. Ю. Максимов, О. В. Карпик // Препринты ИПМ им. МВ Келдыша РАН. - 2013. - № 41. - 23 с.

35. Колшанский Г. В. Контекстная семантика / Г. В. Колшанский. - М.: Наука, 1980. - 150 с.

36. Крушевский Н. В. Очерк науки о языке / Н. В. Крушевский // Изв. и учен. зап. Имп. Казан. ун-та. - Казань, 1883. - Т. 11. - 148 с.

37. Курилович Е. Заметки о значении слова / Е. Курилович // Курилович Е. Очерки по лингвистике. - М: Издательство иностранной литературы, 1962. - с. 237-250.

38. Лакофф Д. Метафоры, которыми мы живем / Д. Лакофф, М. Джонсон. -М.: Едиториал УРСС, 2004. - 256 с.

39. Леонтьев А. А. Язык. Речь. Речевая деятельность / А. А. Леонтьев. - М.: Просвещение, 1969. - 214 с.

40. Леонтьева Н. Н. К теории автоматического понимания текстов. Часть 1. Моделирование системы «мягкого понимания» текста: информационно-лингвистическая модель / Н. Н. Леонтьева. - М.: Изд-во Моск. ун-та, 2000. - 43 с.

41. Лукашевич Н. В. Тезаурусы в задачах информационного поиска / Н. В. Лукашевич. - М.: Изд-во Моск. ун-та, 2011. - 512 с.

42. Лурия А. Р. Высшие корковые функции человека и их нарушения при локальных поражениях мозга / А. Р. Лурия. - 2-е изд. - М.: Изд-во Моск. ун-та, 1969. - 504 с.

43. Лурия А. Р. Язык и сознание / А. Р. Лурия. - М.: Изд-во Моск. ун-та, 1998. - 336 с.

44. Мартыненко Г. Я. Основы стилеметрии / Г. Я. Мартыненко. - Л.: Изд-во ЛГУ, 1988. - 176 с.

45. Михальченко К. С. Особенности функционального состояния мозга в процессе понимания метафор разных типов / К. С. Михальченко, Я. А. Ледовая, И. А. Горбунов // Научные исследования выпускников факультета психологии СПбГУ. - 2016. - т. 4. - С. 132-141.

46. Морозова Ю. И. Методика извлечения пословных переводных соответствий из параллельных текстов с применением моделей дистрибутивной семантики / Ю. И. Морозова, Е. Б. Козеренко, М. М. Шарнин // Системы и средства информатики. - 2014. - Т. 24. - №. 2. - С. 131-142.

47. Никитин М. В. Лексическое значение в слове и словосочетании / М. В. Никитин. - Владимир: ВГПИ, 1974. - 222 с.

48. Опарина Е. О. Концептуальная метафора / Е. О. Опарина // Метафора в языке и тексте. - М.: Наука, 1988. - С. 65-77.

49. Падучева Е. В. Глаголы действия: толкование и сочетаемость / Е. В. Падучева // Логический анализ языка. Модели действия. - М.: Наука, 1992. -С. 69 - 76.

50. Рахилина Е. В. О лексико-семантической типологии / Е. В. Рахилина, В. А. Плунгян // Т.А. Майсак, Е.В. Рахилина. Глаголы движения в воде: лексическая типология. - М.: Индрик, 2007. - С. 9-26.

51. Рикер П. Метафорический процесс как познание, воображение и ощущение / П. Рикер // Теория метафоры. М.: Прогресс, 1990. - С. 416-434.

52. Русский ассоциативный словарь: в 2 ч., 6 кн. Ч. II. Кн. 3. Прямой словарь: от стимула к реакции. Ассоциативный тезаурус современного русского языка / Ю. Н. Караулов, Ю. А. Сорокин, Е. Ф. Тарасов, Н. В. Уфимцева, Г. А. Черкасова. - М.: ИРЯ РАН, 1996. - 212 с.

53. Скляревская, Г. Н. Метафора в системе языка / Г. Н. Скляревская. -СПб: Наука, 1993. - 152 с.

54. Словарь русского языка. В 4 т. / под ред. А. П. Евгеньевой, Г. А. Разумниковой. - М.: Русский язык, 1984. - 797 с.

55. Соссюр Ф. де. Курс общей лингвистики / Ф. де Соссюр. - М.: Логос, 1998. - 296 с.

56. Стернин И. А. Лексическое значение слова в речи / И. А. Стернин. -Воронеж: Изд-во Воронежского унив-та, 1985. - 112 с.

57. Телия В. Н. Вторичная номинация и ее виды / В. Н. Телия // Языковая номинация. Виды наименований. - М.: Наука, 1977. - С. 129-221.

58. Телия В. Н. Метафора как модель смыслопроизводства и ее экспрессивно-оценочная функция / В. Н. Телия // Метафора в языке и тексте. - М.: Наука, 1988. - с. 26-51.

59. Телия В. Н. Типы языковых значений: Связанное значение слова в языке / В. Н. Телия. - М.: Наука, 1981. - 269 с.

60. Толдова С. Ю. Семантические фильтры для разрешения многозначности в национальном корпусе русского языка: глаголы / С. Ю. Толдова, Г. И. Кустова, О. Н. Ляшевская // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной Международной конференции «Диалог». Вып. 7 (14). - 2008. - С. 522-529.

61. Тулдава Ю. А. Проблемы и методы квантитативно-системного исследования лексики / Ю. А. Тулдава // Квантитативная лингвистика и автоматический анализ текста. - 1989. - С. 143-151.

62. Уилрайт Ф. Метафора и реальность / Ф. Уилрайт // Теория метафоры. -М.: Прогресс, 1990. - С. 82-109.

63. Уфимцева А. А. Лексическое значение / А. А. Уфимцева. - М.: Наука, 1986. - 240 с.

64. Фреге Г. Смысл и значение / Г. Фреге // Фреге Г. Избранные работы. -М.: Дом интеллектуальной книги. - 1997. - С. 26-43.

65. Фреге Г. Основоположения арифметики / Г. Фреге. - Томск: Водолей, 2000. - 64 с.

66. Цейтлин С. Н. Язык и ребенок: Лингвистика детской речи. Учебное пособие / С. Н. Цейтлин. - М.: Владос, 2000. - 240 с.

67. Шахнарович А. М. К проблеме понимания метафоры / А. М. Шахнарович, Н. М. Юрьева // Метафора в языке и тексте. - М.: Наука, 1988.

- С. 65-77. - С. 108-118.

68. Шмелев Д. Н. Очерки по семасиологии русского языка / Д. Н. Шмелев.

- М.: Просвещение, 1964. - 244 с.

69. Шмелев Д. Н. Проблемы семантического анализа лексики / Д. Н. Шмелев. - М.: Наука, 2017. - 280 с.

70. Шмелев Д. Н. Современный русский язык: Лексика: учеб. пособие / Д. Н. Шмелев. - М.: Просвещение, 1977. - 335 с.

71. Щерба Л. В. Языковая система и речевая деятельность / Л. В. Щерба. -Л.: Наука, 1974. - 428 с.

72. Якобсон Р. Два аспекта языка и два типа афатических нарушений / Р. Якобсон // Теория метафоры. - М.: Прогресс, 1990. - С. 110-132.

73. Aarts, J. M. G. Metaphor and non-metaphor: the semantics of adjective-noun combinations / J. M. G. Aarts, J. P. Calbert. - Tuebingen: Niemeyer, 1979. - 252 p.

74. Agirre E. Word sense disambiguation using conceptual density / E. Agirre, G. Rigau // Proceedings of the 16th conference on Computational linguistics. - 1996. -Vol. 1. - P. 16-22.

75. Aletras N. Evaluating Topic Coherence Using Distributional Semantics / N. Aletras, M. Stevenson // Proceedings of the 10th International Conference on Computational Semantics (IWCS 2013). - 2013. - P. 13-22.

76. Azarova I. Russnet: Building a lexical database for the Russian language / I. Azarova, O. Mitrofanova, A. Sinopalnikova, M. Yavorskaya, I. Oparin // Proceedings of Workshop on Wordnet Structures and Standardisation and How these affect Wordnet Applications and Evaluation. - 2002. - P. 60-64.

77. Badryzlova Y. Annotating a Russian corpus of conceptual metaphor: a bottom-up approach / Y. Badryzlova, N. Shekhtman, Y. Isaeva, R. Kerimov // Proceedings of the First Workshop on Metaphor in NLP. - 2013. - P. 77-86.

78. Badryzlova Y. A Multi-Feature Classifier for Verbal Metaphor Identification in Russian Texts / Y. Badryzlova, P. Panicheva // Proceedings of AINL 2018. - 2018. -P. 23-34.

79. Baroni M. Frege in space: A program for compositional distributional semantics / M. Baroni, R. Bernardi, R. Zamparelli // Linguistic Issues in language technology. - 2014. - Vol. 9. - P. 241-346.

80. Bedi G. Automated analysis of free speech predicts psychosis onset in high-risk youths / G. Bedi, F. Carrillo, G. A. Cecchi, D. F. Slezak, M. Sigman, N. B. Mota, S. Ribeiro, D. C. Javitt, M. Copelli, C. M. Corcoran // NPJ Schizophrenia. - 2015. - Vol. 1. - № 15030.

81. Benko V. Very large Russian corpora: new opportunities and new challenges / V. Benko, V. P. Zakharov // Computational Linguistics and Intellectual Technologies: Proceedings of the Annual International Conference "Dialogue". - 2016. - Vol. 15. - P. 83-98.

82. Bukia G. T. Estimating Syntagmatic Association Strength Using Distributional Word Representations / G. T. Bukia, E. V. Protopopova, P. V. Panicheva, O. A. Mitrofanova // Computational Linguistics and Intellectual Technologies: Proceedings of the Annual International Conference "Dialogue" (2016). - 2016. - Vol. 15. - P. 112-122.

83. Bulat L. Speaking, Seeing, Understanding: Correlating semantic models with conceptual representation in the brain / L. Bulat, S. Clark, E. Shutova // Proceedings of the 2017 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. - 2017. - P. 1081-1091.

84. Carletta J. Assessing agreement on classification tasks: the kappa statistic / J. Carletta // Computational linguistics. - 1996. - Vol. 22. - Issue 2. - P. 249-254.

85. Elvevag B. Quantifying incoherence in speech: An automated methodology and novel application to schizophrenia / B. Elvevag, P. W. Foltz, D. R. Weinberger, T. E. Goldberg // Schizophrenia research. - 2007. - Vol. 93. - P. 304-316.

86. Firth J.R. A synopsis of linguistic theory 1930-1955 / J. R. Firth // Studies in Linguistic Analysis. - Oxford: Blackwell, 1957. - P. 1-32.

87. Günther F. Predicting lexical priming effects from distributional semantic similarities: A replication with extension / F. Günther, C. Dudschig, B. Kaup // Frontiers in psychology. - 2016. - Vol. 7. - № 1646.

88. Harris Z. S. Distributional structure / Z. S. Harris // Papers in structural and transformational linguistics. - 1970. - P. 775-794.

89. Heintz I. Automatic extraction of linguistic metaphor with LDA topic modeling / I. Heintz, R. Gabbard, M. Srivastava, D. Barner, D. Black, M. Friedman, R. Weischedel // Proceedings of the First Workshop on Metaphor in NLP. - 2013. - P. 5866.

90. Herbelot A. 'Calling on the classical phone': a distributional model of adjective-noun errors in learners' English / A. Herbelot, E. Kochmar // Proceedings of COLING 2016, the 26th International Conference on Computational Linguistics: Technical Papers. - 2016. - P. 976-986.

91. Hofmann M. J. Benchmarking n-grams, topic models and recurrent neural networks by cloze completions, EEGs and eye movements / M. J. Hofmann, C. Biemann, S. Remus // Cognitive Approach to Natural Language Processing. - 2017. - P. 197-215.

92. Jakubicek M. The tenten corpus family / M. Jakubicek, A. Kilgarriff, V. Kovar, P. Rychly, V. Suchomel // 7th International Corpus Linguistics Conference CL.

- 2013. - P. 125-127.

93. Jones M. N. High-dimensional semantic space accounts of priming / M. N. Jones, W. Kintsch, D. J. K. Mewhort // Journal of memory and language. - 2006.

- T. 55. - №. 4. - C. 534-552.

94. Kintsch W. Metaphor comprehension: A computational theory / W. Kintsch // Psychonomic Bulletin & Review. - 2000. - Vol. 7. - P. 257-266.

95. Kintsch W. Predication / W. Kintsch // Cognitive science. - 2001. - Vol. 25.

- P. 173-202.

96. Klebanov B. B. Proceedings of the Fourth Workshop on Metaphor in NLP / B.-B. Klebanov, E. Shutova, P. Lichtenstein. - San Diego: ACL, 2016.

97. Klebanov B. B. Semantic classifications for detection of verb metaphors / B.-B. Klebanov, C. W. Leong, E. D. Gutierrez, E. Shutova, M. Flor // Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers). - 2016. - Vol. 2. - P. 101-106.

98. Kutuzov A. Texts in, meaning out: neural language models in semantic similarity task for Russian [Online publication] / A. Kutuzov, I. Andreev // arXiv preprint.

- 2015. - Accessed at: https://arxiv.org/abs/1504.08183 .

99. Kutuzov A. WebVectors: a toolkit for building web interfaces for vector semantic models / A. Kutuzov, E. Kuzmenko // International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts. - 2016. - P. 155-161.

100. Kutuzov A. Russian word sense induction by clustering averaged word embeddings [Online publication] / A. Kutuzov // arXiv preprint. - 2018. - Accessed at: https://arxiv.org/abs/1805.02258.

101. Lachaud C. M. Conceptual metaphors and embodied cognition: EEG coherence reveals brain activity differences between primary and complex conceptual metaphors during comprehension / C. M. Lachaud // Cognitive Systems Research. -2013. - Vol. 22. - P. 12-26.

102. Lakoff G. A. Master metaphor list / G. Lakoff, J. Espenson, A. Schwarts. -2nd edition. - Berkeley: University of California, Cognitive Linguistics Group, 1991.

103. Lakoff G. The contemporary theory of metaphor / G. Lakoff // Metaphor and Thought. - Cambridge: Cambridge University Press. - 1993. - P. 202-251.

104. Landauer T. K. A solution to Plato's problem: The latent semantic analysis theory of acquisition, induction, and representation of knowledge / T. K. Landauer, S. T. Dumais // Psychological review. - 1997. - Vol. 104. - №. 2. - P. 211.

105. Lenci A. Distributional semantics in linguistic and cognitive research /

A. Lenci // Italian journal of linguistics. - 2008. - Vol. 20. - №. 1. - P. 1-31.

106. Masterman M. The Thesaurus in Syntax and Semantics / M. Masterman // Mechanical Translation. - 1957. - Vol. 4. - № 1-2. - P. 35-43.

107. Melcuk I. A. Phrasemes in Language and Phraseology in Linguistics / I. A. Melcuk // Idioms: Structural and Psychological Perspectives. - Hillsdale: Erlbaum, 1995. - P. 167-232.

108. Mikolov T. Distributed representations of words and phrases and their compositionality / T. Mikolov, I. Sutskever, K. Chen, G. S. Corrado, J. Dean // Advances in neural information processing systems. - 2013. - P. 3111-3119.

109. Mikolov T. Linguistic regularities in continuous space word representations / T. Mikolov, W. Yih, G. Zweig // Proceedings of the 2013 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics. - 2013. - P. 746751.

110. Minsky M. A Framework for Representing Knowledge / M. Minsky // The psychology of computer vision. - New York: McGraw-Hill, 1995. - P. 211-277.

111. Mitchell T. M. Predicting human brain activity associated with the meanings of nouns / T. M. Mitchell, S. V. Shinkareva, A. Carlson, K.-M. Chang, V. L. Malave, R. A. Mason, M. A. Jus // Science. - 2008. - Vol. 320. - №. 5880. - P. 1191-1195.

112. Mitchell J. Composition in distributional models of semantics / J. Mitchell, M. Lapata // Cognitive science. - 2010. - Vol. 34. - P. 1388-1429.

113. Murphy B. Selecting corpus-semantic models for neurolinguistic decoding /

B. Murphy, P. Talukdar, T. Mitchell // Proceedings of the First Joint Conference on Lexical and Computational Semantics. - 2012. - P. 114-123.

114. Newman D. Automatic evaluation of topic coherence / D. Newman, J. H. Lau, K. Grieser, T. Baldwin // The 2010 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics. - 2010. - P. 100-108.

115. Osgood C. E. The Measurement of Meaning / C. E. Osgood, G. Suci, P. Tannenbaum. - Urbana: University of Illinois Press, 1957. - 342 p.

116. Panchenko A. Human and Machine Judgements for Russian Semantic Relatedness / A. Panchenko, D. Ustalov, N. Arefyev, D. Paperno, N. Konstantinova, N. Loukachevitch, C. Biemann // International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts. - 2016. - P. 303-317.

117. Panchenko A. RUSSE'2018: A Shared Task on Word Sense Induction and Disambiguation for the Russian Language / A. Panchenko, A. Lopukhina, D. Ustalov, K. Lopukhin, N. Arefyev, A. Leontyev, N. Loukachevitch // Computational Linguistics and Intellectual Technologies: Proceedings of the Annual International Conference "Dialogue" (2018). - 2018. - Vol. 17. - P. 547-564.

118. Panchenko A. RUSSE: the first workshop on Russian semantic similarity [Online publication] / A. Panchenko, N. Loukachevitch, D. Ustalov, D. Paperno, C. Meyer, N. Konstantinova // arXiv preprint. - 2018. - Accessed at: https://arxiv.org/abs/1803.05820.

119. Panicheva P. Distributional analysis of Russian lexical errors / P. Panicheva // Proceedings of 7th Tutorial and Research Workshop on Experimental Linguistics, ExLing 2016. - Saint Petersburg: International Speech Communication Association,

2016. - P. 123-127.

120. Panicheva P. Distributional semantic features in Russian verbal metaphor identification / P. Panicheva, Y. Badryzlova // Computational Linguistics and Intellectual Technologies: Proceedings of the Annual International Conference "Dialogue" (2017). -

2017. - Vol. 16. - P. 179-190.

121. Panicheva P. Semantic Feature Aggregation for Gender Identification in Russian Facebook / P. Panicheva, A. Mirzagitova, Y. Ledovaya // Conference on Artificial Intelligence and Natural Language. - 2017. - P. 3-15.

122. Panicheva P. Developing a Toolkit for Distributional Analysis of Abnormal Collocations in Russian / P. Panicheva, O. Mitrofanova // Proceedings of the 13th Conference on Natural Language Processing (KONVENS). - 2016. - P. 203-208.

123. Panicheva P. Evaluating Distributional Semantic Models with Russian Noun-Adjective Compositions / P. Panicheva, E. Protopopova, G. Bukia, O. Mitrofanova

// International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts. - 2016. -P. 236-247.

124. Pedregoza F. Scikit-learn: Machine learning in Python / F. Pedregosa,

G. Varoquaux, A. Gramfort, V. Michel, B. Thirion, O. Grisel, M. Blondel, P. Prettenhofer, R. Weiss, V. Dubourg, J. Vanderplas, A. Passos, D. Cournapeau, M. Brucher, M. Perrot, E. Duchesnay // Journal of machine learning research. - 2011. -Vol. 12. - P. 2825-2830.

125. Rapp R. The CogALex-IV shared task on the lexical access problem / R. Rapp, M. Zock // Proceedings of the 4th Workshop on Cognitive Aspects of the Lexicon (CogALex). - 2014. - P. 1-14.

126. Rehurek R. Software framework for topic modelling with large corpora / R. Rehurek, P. Sojka // Proceedings of the LREC 2010 Workshop on New Challenges for NLP Frameworks. - 2010. - P. 46-50.

127. Russell S.W. Metaphoric coherence: Distinguishing verbal metaphor from "anomaly" / S. W. Russell // Computational Intelligence. - 1992. - Vol. 8. - P. 553-574.

128. Sahlgren M. The Word-Space Model: Using distributional analysis to represent syntagmatic and paradigmatic relations between words in high-dimensional vector spaces / M. Sahlgren. Diss. - 2006.

129. Salton G. A vector space model for automatic indexing / G. Salton, A. Wong, C. S. Yang // Communications of the ACM. - 1975. - Vol. 18. - №. 11. - P. 613-620.

130. Scheible C. An Evaluation of Predicate Argument Clustering using Pseudo-Disambiguation / C. Scheible // Proceedings of the Seventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'10). - 2010. - P. 1187-1194.

131. Schutze H. Foundations of statistical natural language processing /

H. Schutze, C. D. Manning. - Cambridge: Massachusetts Institute of Technology Press, 1999. - 704 p.

132. Schütze H. Dimensions of meaning / H. Schütze // Proceedings of the 1992 ACM/IEEE conference on Supercomputing. - 1992. - P. 787-796.

133. Schütze H. Introduction to information retrieval / H. Schütze, C. D. Manning, P. Raghavan. - New York: Cambridge University Press, 2008. - 504 p.

134. Schütze H. A cooccurrence-based thesaurus and two applications to information retrieval / H. Schütze, J. O. Pedersen // Information Processing & Management. - 1997. - Vol. 33. - №. 3. - P. 307-318.

135. Schmid H. Probabilistic part-of-speech tagging using decision trees / H. Schmid // New methods in language processing. - 2013. - P. 154.

136. Seabold S. Statsmodels: Econometric and statistical modeling with Python / S. Seabold, J. Perktold // Proceedings of the 9th Python in Science Conference. - 2010. -Vol. 57. - P. 57-61.

137. Sharoff S. Designing and Evaluating a Russian Tagset / S. Sharoff, M. Kopotev, T. Erjavec, A. Feldman, D. Divjak // Proceedings of the Sixth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'08). - 2008. - P. 279-285.

138. Sharoff S. The proper place of men and machines in language technology: Processing Russian without any linguistic knowledge / S. Sharoff, J. Nivre // Computational Linguistics and Intellectual Technologies: Proceedings of the Annual International Conference "Dialogue" (2011). - 2011. - Vol. 10. - P. 591-604.

139. Shutova E. Black holes and white rabbits: Metaphor identification with visual features / E. Shutova, D. Kiela, J. Maillard // Proceedings of the 2016 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics. - 2016. - P. 160-170.

140. Sidorov G. Soft similarity and soft cosine measure: Similarity of features in vector space model / G. Sidorov, A. Gelbukh, H. Gómez-Adorno, D. Pinto // Computación y Sistemas. - 2014. - Vol. 18. - №. 3. - P. 491-504.

141. Sinopalnikova A. Word association thesaurus as a resource for building WordNet / A. Sinopalnikova // GWC 2004: second international WordNet conference: Proceedings. - 2004. - P. 199-205.

142. Electronic Statistics Textbook [Electronic Version]. - Tulsa, OK: StatSoft. -URL: http://www.statsoft.com/textbook/.

143. Steen G. J. A method for linguistic metaphor identification: From MIP to MIPVU / G. J. Steen, A. G. Dorst, J. B. Herrmann, A. Kaal, T. Krennmayr, T. Pasma // Converging evidence in language and communication research. - Amsterdam: John Benjamins, 2010. - Vol. 14. - 232 p.

144. Tsvetkov Y. Metaphor detection with cross-lingual model transfer / Y. Tsvetkov, L. Boytsov, A. Gershman, E. Nyberg, C. Dyer // Proceedings of the 52nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. - 2014. - P. 248-258.

145. Turney P. D. From frequency to meaning: Vector space models of semantics / P. D. Turney, P. Pantel // Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR). - 2010. -№ 37. - P. 141-188.

146. Utsumi A. Computational exploration of metaphor comprehension processes using a semantic space model / A. Utsumi // Cognitive science. - 2011. - Vol. 35. - P. 251-296.

147. Veale T. Metaphor: A computational perspective / T. Veale, E. Shutova, B.B. Klebanov // Synthesis Lectures on Human Language Technologies. - San Rafael: Morgan & Claypool, 2016. - Vol. 9. - № 1. - 160 p.

148. Vecchi E. M. (Linear) maps of the impossible: capturing semantic anomalies in distributional space / E. M. Vecchi, M. Baroni, R. Zamparelli // Proceedings of the Workshop on Distributional Semantics and Compositionality. - 2011. - P. 1-9.

149. Widdows D. A mathematical model for context and word-meaning / D. Widdows // International and Interdisciplinary Conference on Modeling and Using Context. - 2003. - P. 369-382.

150. Wilks Y. A preferential, pattern-seeking, semantics for natural language inference / Y. Wilks // Artificial Intelligence. - Vol. 6(1). - 2007. - P. 53-74.

151. Zwillinger D. CRC Standard Probability and Statistics Tables and Formulae / D. Zwillinger, S. Kokoska. - Chapman & Hall: New York, 2000. - 537 p.

152. Pottier, B. La définition sémantique dans les dictionnaires // Travaux de Linguistique et de Littérature. Vol. 3 - 1965. - P. 33-39.

ПРИЛОЖЕНИЕ. Пример результатов работы алгоритма для глагола пилить

В таблице приведены результаты работы алгоритма для глагола пилить:

• идентификационный номер контекста;

• субъект и объект глагола, как они были идентифицированы алгоритмом морфо-синтаксического анализа;

• степень семантического сходства глагола с субъектом и объектом;

• разметка контекста: метафорический или не-метафорический;

• результат автоматической классификации контекста;

• текст.

В случаях, когда субъект и/или объект не идентифицирован, в соответствующих полях указано "nan".

№ Суб Объект Сх-во с Сх-во с Разметка Классиф Текст

конте ъект субъекто объекто икация

кста м м

Верная классификация

doc#1 01698 43 кто москва nan -0.057 MET MET Ю. Лужков так же отметил , что тех , кто сегодня пилит Москву очень легко вычислить .

doc#1 03771 48 жен а журден 0.065 -0.03 MET MET Его друг-дворянин Дорант водит Журдена за нос , чтобы самому жениться на Доримене , служанка смеётся Журдену в лицо , жена беспрестанно пилит Журдена за несообразное поведение , а дочь Люсиль влюблена в простого парня Клеонта и никак не желает выходить замуж за особу из высшего сословия ,

чтобы приблизить отца к

его мечте.

doc#1 пап земля пап 0.01 МЕТ МЕТ Просто пилят землю ,

09228 разгоняя недовольных

37 судами .

doc#1 кана плечо 0.134 0.023 МЕТ МЕТ Канат , словно ножовка ,

11159 т пилит плечо и шею .

50

doc#1 я кварти пап -0.0 МЕТ МЕТ Вопрос : У меня такая

15983 ра история , живу с

89 супругом уже 3 год , есть ребенок , первый год жили вроде хорошо и деньги были и я не пилила и квартиру купили вроде все есть живи да радуйся !!!

doc#1 депа они 0.044 пап МЕТ МЕТ Департамент их пилит

30307 ртам Но это вся власть делает .

3 ент

doc#1 пап пап пап пап ШЯМЕ ШЯМЕ Если же все таки

30497 Т Т решились на это произведение архитектурного искусства в отдельно взятой квартире , то настоятельно рекомендую - дождитесь ниши , потом пилите стены !

doc#1 злод нас -0.015 пап МЕТ МЕТ Главный Злодей : В

36897 ей настоящее время наса

9 пилит бабло как раз по теме " возвращение на луну " ( в рамках программы " Созвездие " ( ключевое слово для гугля / рукипедии )) .

doc#1 пап деньги пап -0.021 МЕТ МЕТ Слишком много товаров ,

51037 проектов , филиалов , а на

6 конкурентном рынке нужно « пилить » деньги меньшими затратами . ( ИА - нужно своевременно обрезать отжившие ветки ) .

doc#1 мы доска пап 0.181 ШЯМЕ ШЯМЕ Мы яростно пилили

58691 8 Т Т доски .

doc#1 70269 5 nan nan nan nan NONME T NONME T При продольном распиле заготовка достаточно должна выступать за верстак - так легче пилить.

doc#1 86613 1 nan nan nan nan NONME T NONME T И по 1000 кубов в сутки пилят.

doc#1 93949 9 nan nan nan nan NONME T NONME T Есть еще один большой плюс дисковых пилорам - то , что при прохождение , небольшого курса обучения на ней сможет пилить практически любой человек , а это снижает человеческий фактор на производстве до минимума .

doc#2 04494 8 nan nan nan nan NONME T NONME T Легко пилить и комбинировать , придумывать различные варианты планировки

doc#2 05954 7 nan разгреб ать nan 0.217 NONME T NONME T За дровами в лес на салазках ездили по два раза , утром до школы и после школы , снегу в лесу - в мамин рост , а пилили под корень , чтобы пней не видно было , поэтому снег разгребали у дерева до земли .

doc#2 09892 7 nan шифер nan 0.106 NONME T NONME T Шифер можно пилить и сверлить обычными плотничными инструментами .

doc#2 11218 7 nan дерево nan 0.166 NONME T NONME T У нас дерева навалом и его НАДО пилить -оно мешает . 2 .

doc#2 26571 лес nan 0.228 nan NONME T NONME T < Пилили> лес вручную огромными пилами .

doc#2 35062 6 nan nan nan nan NONME T NONME T Месяц , не покладая рук , работали старухи под руководством деда : таскали брёвна , пилили , стучали .

doc#2 72938 6 nan он nan nan NONME T NONME T Если зазорчик есть , все равно желательно перебрать его , значит его

пилили непосредственно на месте и между ламинатинами есть пыль , опилки от среза они и скрипят!

doc#2 91299 3 пап пап пап пап ШЯМЕ Т ШЯМЕ Т Сейчас пилить умеют многие , женщины в том числе- это умение слишком сильно не надо рекламировать- а вот показать процесс-изготовления стула и рамки . ключницы и т.п. -это очень интересно . то есть я бы убрала 2,3 связанные с пилением , насчала бы со стула- это из всего- самый выигрышный момент . далее в ролике мелькает " водопроводная конструкция .

doc#2 96763 9 пап ветка пап 0.119 ШЯМЕ Т NONME Т Как , например , если пилишь ветку , на которой сидишь , то обязательно грохнешься .

doc#3 02534 3 пап пап пап пап ШЯМЕ Т NONME Т Они пели , а вокруг что-то красили и пилили .

doc#3 22456 6 пап употре блять пап 0.113 NONME Т ШЯМЕ Т ... под рукой , то берут панданус , пилят его и употребляют опил ки , или его толкут и берут толченое дерево и размачи вают несколько дней с половинным количеством сандала в перегнанном уксусе или в чистом соке ... 19.05 .2011

doc#3 35442 7 пап друг пап 0.017 МЕТ МЕТ Тогда возникает борьба , тогда возникает тысяча и один способ пилить друг друга , разрушать друг друга.

doc#3 42716 7 пап дрова пап 0.436 NONME Т NONME Т В походах они учатся пилить дрова , жечь костры , готовить еду ... Для детдомовских это отдушина , а городские

начинают стремиться к более высоким ориентирам .

doc#3 48155 9 nan nan nan nan NONME T NONME T <Пилить , резать , таскать на протяжении нескольких часов ..

doc#3 51248 4 nan nan nan nan NONME T NONME T Freezer согласитесь , что в городе , всё-таки , мало жителей имеют дело со столярным и плотницким инструментом чем покупать инструмент и самому пилить \ строгать ГОРАЗДО проще в магазине нужную досочку купить ( или заказать )

doc#3 52004 9 nan nan nan nan NONME T NONME T В эксплуатационных лесах разрешено , НО : 1 ) Вы должны проводить регулярную очистку участка ( где пилите ) и прилегающих опушек леса от отходов леспиления , так как захламление этими отходами участка и прилегающих лесов запрещено ( это пункты №№ 7 и 8 Приказ от 10 мая 2007 г. № 123 « Об утверждении правил исп лесов ... » ) 2 ) Внести ваши объекты лесоперерабатывающей инфраструктуры в ПОЛ .

doc#3 56189 nan доска nan 0.181 NONME T NONME T Лег спать в 4 утра , так как долго пилил доску на тонкие реечки , а потом еще более долго их строгал и шкурил , подгоняя друг к другу .

doc#3 71394 nan получи ться nan nan NONME T NONME T Если нужно быстро используем большой шаг зубьев ( в пилках BOSCH это модель 144 D ) , но на фанере точно будут задиры , без задиров-берем пилку без развода и например не для дерева

а для металла . ( есть и такие ) но пилить получиться достаточно медленно ( для чистого реза по дереву например BOSCH 101 B ) .

doc#3 71455 4 муж чина дерево 0.032 0.166 NONME T NONME T Мужчины пилили деревья , и для жилья строили бараки .

doc#4 03290 1 nan дрова nan 0.436 NONME T NONME T Чтобы провести лодки , пришлось пилить дрова

doc#4 07200 2 nan nan nan nan NONME T NONME T Ну , она же объемная , объемная ! ( Здравомыслящий чуть не плачет ) Ну вот я ее пилю !

doc#4 40799 9 nan ноготь nan 0.08 NONME T NONME T Как пилить правильно ногти ? Вот на какой вопрос мы с вами сейчас будем отвечать.

doc#4 52277 1 nan мужчи на nan 0.032 MET MET А тогда она начинает пилить мужчину , надеясь вернуть его на путь истинный .

doc#4 57521 3 виде о nan -0.054 nan NONME T NONME T На этом видео пилорама пилит бревно диаметром 800 мм на необрезную доску .

doc#4 58304 3 nan nan nan nan NONME T NONME T <Пилю дрова , долготье , чистим лес под постройки вокруг строящейся железной дороги .

doc#4 58955 9 стро галь nan 0.163 nan NONME T NONME T Когда-то они росли в лесу , их рубили , пилили , строгали и склеивали , превращали в вещи для людей , в стулья и кровати ; но каждой весной , в ночь , когда все наливается жизненными соками , в них что-то бродит , они пробуждаются , ширятся , они перестают существовать как утварь , как стулья , как вещи , — они снова в потоке жизни

, в них дышит вечно живая природа .

doc#4 65789 nan nan nan nan NONME T NONME T Я строгал и пилил целую неделю .

doc#4 66269 8 nan деньги nan -0.021 MET MET Принцип был тот же , что и сегодня : надо , чтобы подрядчик смог бы " пилить " казенные деньги и делиться ( " откатывать " ) царской бюрократии .

doc#5 08370 2 лобз ик древес ина 0.214 0.198 NONME T NONME T Лобзик пилит древесину и древесные материалы ( например ДСП ) , пластмассу и металлы .

doc#5 26110 6 он дерево nan 0.166 NONME T NONME T Все 18 деревьев он пилил сам .

doc#5 27557 0 nan nan nan nan NONME T NONME T Леонид Тимофеевич и Толя Соколов облюбовали себе одно дерево и , присев на корточки , начали пилить

doc#5 67299 0 nan много nan nan NONME T NONME T Там очень много леса пилят , все это на очень таком лапидарном уровне , ничего сложного из этого не производят , поэтому эти горы опилок видны , когда на поезде подъезжаешь в регион .

doc#5 73564 7 nan nan nan nan NONME T NONME T Затем , пенобетон удобен для монтажной обработки , так что блоки можно легко сверлить и пилить.

doc#5 96292 nan nan nan nan NONME T NONME T И последнее - если станете пилить сами -дома жить точно не будете.

doc#6 00692 6 nan казна nan 0.039 MET MET ребята если вы не забыли Шрейдер был правой рукой Полежаева он же его к этой власти и привел и пака пилили казну па братски все было ровно но ктото начил тянуть одеяло на себя и все мер карупцеонер а

губернатор весь свитой . скажите сколько проектов ЛКП запустил кучу и автобусы строили и автомобильные коробки делали и на метро в 2008 гаду поехали а в области с кока всяких нау хау и во все это зарыты конкретные деньги где они ? Леню не кто не возьмет за одно место потам что у него друг всем известный Рома Абрамович с которым они нефти завод раздербанели а потом типа добровольно отдали все не магу больше об это писать

doc#6 07763 7 пап их пап пап ШЯМЕ Т NONME Т Подставка с V образными упоров предназначена для резки цилиндрических и профильных деталей . В этом упоре детали надежно заблокированы . Их легко пилить и обрабатывать .

doc#6 22548 0 пап миллиа рд пап -0.011 МЕТ МЕТ А тут люди совсем ничего не стесняются , пилят " семьей " 7 млрд бюджета вуза в год .

doc#6 40480 2 пап бревно пап 0.341 NONME Т ШЯМЕ Т зимой пилит так же качественно и легко , как и летом — без « волны » и « щетины » .

doc#6 47137 9 жен а муж 0.065 0.029 МЕТ МЕТ Жена , вместо того , чтобы метнуться за огнетушителем ( или новой порцией выпивки ) , пилит мужа за то , что не успела прочитать в газете телефон пластического хирурга.

doc#6 47371 3 пап пап пап пап ШЯМЕ Т NONME Т Сносите эти лачуги , пилите деревья , нам нужны поликлинники и аквапарки !

doc#6 50877 5 куб пап 0.119 пап ШКМЕ Т NONME Т П.С. в смене 3 человека , пилят в среднем 5 - 6 куб . обрезной .

doc#6 54900 1 лес пап 0.228 пап ШКМЕ Т NONME Т Пилит лес китайская компания .

doc#6 57033 4 пап муж пап 0.029 МЕТ MET Все на собрании выступают с обвинительными речами в адрес мужика , пьющего уже просто от безысходности , от того что жена стерва и гонятется за тряпками , и постоянно пилит мужа , почему у него зарплата маленькая ...

doc#6 59178 0 пил омат ериа л пап 0.141 пап NONME Т NONME Т Печально когда пиломатериалы , за которые за границей платят бешеные деньги пилят на дрова .

doc#6 63810 4 пап дрова пап 0.436 ШКМЕ Т NONME Т Вот в этом весь менталитет наш , щас сезон давай дрова пилить раз берут , к зиме там видно будет , а дачникам и так пойдет , а как же авторитет ?

doc#6 63917 3 пап пап пап пап NONME Т NONME Т С огородом справился , дрова покол и сложил . Теперь нужно еще , пилить и колоть , и складывать .

doc#6 65144 4 он доска пап 0.181 NONME Т NONME Т Вот сейчас какие доски он пилит и продаёт ?

doc#7 11287 пап пап пап пап ШКМЕ Т NONME Т Пилы с зубьями употребляли только для очень мягких пород , более же твердые породы пилили пилами без зубьев .

Ошибочная классификация

doc#1 00951 40 пап пап пап пап МЕТ NONME Т Впрочем , далеко не все уверены , что государство и в самом деле заинтересовано в создании нефтегазового

монстра . « Государству нужно не столько юридическое объединение , сколько объединенные финансовые потоки , чтобы было что пилить .

doc#1 02776 70 пап пап пап пап MET NONME T До 150 -летия были и другие юбилеи города ( 50,100 , .... ,120 , ... ,145 ) , праздновали , веселились , талантов хватало , а теперь что ?! А то : либо местные таланты не хотят знаться с нынешней властью ... либо власть не желает слышать о местных дарованиях ( с чужаками бабки пилить куда сподручней ) ...

doc#1 03491 57 пап бабка пап 0.101 MET NONME T С такой страстью пилить бабки - так только ... и хватит на лампочки в коридорах « серого дома » .

doc#1 08536 37 пап она пап пап MET NONME T Золушка возвратится к своим тыквам , и всю дорогу , не превышая сорока километров в час , отец будет ее пилить : « Видишь , чем кончаются эти дурацкие игры в принцесс !

doc#1 13929 98 пап пап пап пап MET NONME T Да потому что слаба Россия , не до этого было - может и нефтяное бабло пилили.

doc#1 19320 8 никт о ничто -0.075 -0.096 NONME T MET Скорее всего , никто ничего не пилил .

doc#1 41288 6 пап пап пап пап MET NONME T Не та сумма , чтобы по крупному , как теперь принято говорить , « пилить бабло » .

doc#1 97593 пап зуб пап 0.03 NONME T MET А то иные пишут на форуме такое , что можно подумать , что Муаммар их лично сам пытал и

пилил зубы напильником

doc#2 04339 9 nan зуб nan 0.03 NONME T MET Соседние зубы пилить под коронки можно , если они и сами к коронкам морально готовы , а если нет ?

doc#2 22402 7 геор гий её 0.051 nan NONME T MET Ножка была у корня такая толстая , что Георгий Владимирович пилил её , пилил .

doc#2 77606 4 они « nan nan MET NONME T Они только пилят « бабки » .

doc#2 84518 2 nan nan nan nan MET NONME T До венгерской таможни еще полчаса на электричке пилить , а их погранцам это глубоко фиолетово ...

doc#2 95045 узни к решетк а 0.012 0.047 NONME T MET Так узник пилит решетку проклятой тюрьмы .

doc#2 98617 7 nan бабка nan 0.101 MET NONME T а в рекламную паузу пилили бабки .

doc#3 03457 2 « » nan nan MET NONME T Но если тот же ре-портажник снимает пять минут , а « пилит » по полям , лесам и буеракам двое суток без передышки , то альтернативы фоторюкзаку нет .

doc#3 41763 7 nan nan nan nan MET NONME T Не пилил , не сверлил , не просил и не умолял .

doc#3 48656 2 nan nan nan nan MET NONME T Оттуда надо будет пилить до Краби на автобусе или такси .

doc#3 60688 1 кто они nan nan MET NONME T что если истребовать деньги с тех , кто их пилил ?

doc#3 73683 8 клау да nan nan nan MET NONME T Остальные персонажи тоже порадуют своим появлением : Тифа , которая правда , на мой взгляд , слишком сильно " пилит " Клауда своими претензиями , Марлин , рассуждающая совсем как взрослая , Дензель ,

стойко переносящий

свою болезнь , Винсент ,

всегда приходящий на

помощь , Баррет , Сид ,

Юффи , Ред , Кайт Сит -

все они преданно

помогают Клауду .

doc#3 пап пап пап пап MET NONME Я еду по 7 - 8 километров

97741 Т и дожидаюсь Шамиля ,

0 мы вместе отдыхаем и пилим дальше .

doc#5 ком пап -0.005 пап MET NONME Пилит та самая команда ,

57298 анда Т о которой я писал чуть выше .

doc#5 пап пап пап пап MET NONME В случае если ваш

59111 8 Т коллега по работе постоянно подрывает ваш авторитет , или ваша супруга пилит и критикует вас , то нужно изменить их мнение о себе .

doc#5 жен я 0.065 пап MET NONME И жена , теперь пилит

65412 а Т меня из-за того , что не

9 взял ее на концерт .

doc#5 пап пап пап пап MET NONME Поезд подошел и

66955 Т оказалось , что до нашего вагона еще пилить и пилить.

doc#6 пап пап пап пап MET NONME Вот по этому рот-то ты

12171 8 Т там и не откроешь , дружок , молчать будешь , когда брызгающий слюной придурок умеющий только лизать тем кто повыше , топтать тех кто пониже , пилить бабло и сваливать вину на других , будет матом крыть и тебя , и твою маму , и всех твоих родственников .

doc#6 пап она пап пап MET NONME Если раньше думали , что

30333 Т предприниматель - это

0 парень , который с помощью Чубайса успел украсть нефтяную скважину и теперь " пилит " ее , сейчас мы

имеем дело с явлением

новой природы .

doc#6 она пап пап пап МЕТ NONME И когда она пилит , а он

91440 T пытается прикрутить , оба думают : « Ну ничего , оно быстро пройдет .

doc#7 nan он пап пап МЕТ NONME Его сразу же начала

73036 T пилить жена : " Подумай

3 о будущем своих детей !

doc#7 nan пап пап пап МЕТ NONME Возможно , фразу "

83733 T Прекрати меня пилить ! "

2 вы не раз произносили сами в адрес мамы или бабушки .

doc#7 трое пап пап пап МЕТ NONME Один слабенький

85903 шни к T троешник ( Чуб ) пилит бабло , другой троечник тоже пилит бабло , третий .... Откуда только бабло берется ?

doc#8 nan пап пап пап МЕТ NONME За бумажной справочкой

78957 T с последнего места работы в поселке Голозадово чтобы стать на учет в Службе занятости местности , в которой ты сейчас проживаешь по-прежнему необходимо будет пилить на попутках 2000 ( ! ) км на другой конец страны за свой счет ( ! );

doc#8 nan они пап пап МЕТ NONME Если они есть - пилите их

88971 T сюда , передадим

0 руководству АС ( пусть там решают ) , может и в городе санкции какие для профилактики .

doc#9 nan пап пап пап МЕТ NONME Между прочим , я его "

02249 T пилю " его за низкую

6 зарплату , понимаю , он в этом не виноват , хотя он ждет этой пилежки все 17 лет , ждал даже в те времена , когда я сидела с детьми и вообще была иждивенцем .

doc#9 nan нога пап 0.01 ШКМЕ MET И никому из вас не

05727 Т расскажу я , где в океане

находится остров с Алмазным Столпом хоть режьте мне руку , хоть пилите мне ногу , хоть кусайте за причинное место , хоть щекочите колокольчики , хоть целуйте в седалище !

doc#9 09628 6 пап их пап пап MET NONME Т Никто не любит , когда их пилят.

doc#9 33791 8 пап пап пап пап MET NONME Т Как дальше пилить станет нельзя - объявят о том , что линукс в школах нихрена не нужен и продолжат свое дело по-старинке , на закупках венды .

doc#9 81132 8 пап пап пап пап MET NONME Т Стучат чего-то , пилят на гитарах .

doc#9 83958 6 пап пап пап пап MET NONME Т То есть заранее расчистить себе путь невозможно , отчего большинство заданий выглядит примерно так : полчаса езды до цели с постоянными перестрелками , пять минут на саму работу и тем же маршрутом , где уже заботливо поджидает новая охрана , " пилим " назад за новой миссией .