Несловарная омонимия: фундаментальный и прикладной аспект тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 10.02.01, кандидат филологических наук Жиляева, Оксана Михайловна

• Жиляева, Оксана Михайловна
• кандидат филологических наук
• 2002

Оглавление диссертации кандидат филологических наук Жиляева, Оксана Михайловна

Введение

Глава 1. Омонимия как явление русского языка

§ 1. Дефиниции понятий «омонимия» и «омонимы» в лингвистических справочниках и словарях

§ 2. Изучение омонимии в отечественном языкознании

§ 3. Новые тенденции изучения феномена омонимии с точки зрения прагматики

Глава 2. Преодоление несловарной омонимии при компьютерной обработке текстов

§ 1. Автоматическая регистрация и разведение омонимов как проблема компьютерной обработки текста

§ 2. Алгоритмы автоматического разведения несловарных омонимов

Алгоритм 1 N(fl)- N(m2)

Алгоритм 2VInf - VImp

Алгоритм 3 V (f/m/n past, real) - N (fl /m 1 /п 1)

Алгоритм 4 N (f 1/m 1) - V (деепр.)

Алгоритм 5 Y Imp - N pi, VImp - Nsing

Алгоритм 6 N(sing, f, 3, 6)-Adj (comp)

Алгоритм 7 Y pi. past. real. - N (fpl. 1-6)

Глава 3. Устранение неразличения омоформии с помощью предметных областей

§ 1. Понятие предметной области

§ 2. Информационно-поисковые системы электронных библиотек

§ 3. Разведение омоформ по лексическому окружению на основе статистического анализа словоупотребления

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Несловарная омонимия: фундаментальный и прикладной аспект»

Явление омонимии привлекает внимание языковедов на протяжении всей истории изучения языка. Омонимы встречаются в английском, немецком, французском, китайском, японском и многих других языках мира. Но именно русский язык, с его ярко выраженным флективным строем и фонетической организацией, представляет собой наиболее благодатную почву для развития как словарной, так и несловарной омонимии.

Вопрос об описании несловарной омонимии (омоформии) В. В. Виноградов поставил еще в 1940 г.: "Проблеме омонимии придается очень большое значение в самых разнообразных лингвистических концепциях и в самых различных областях лингвистического исследования" (35, 6).

В 1957 г. статье "О подаче омонимов в словаре" (Абаев В. И.) (1, 15) рассматривались проблемы омонимии и полисемии. Состоялось дискуссионное обсуждение (В. И. Абаев, В. Н. Сидоров, Л. Л. Кутина, Ф. П. Филин, Ю. С. Сорокин, В. М. Жирмунский, И. Е. Аничков, К. А. Тимофеев, А. М. Бабкин, М. А. Бороздина, Б. Н. Головин, А. А. Реформатский) (1, 17; 72, 46). Научный интерес к омонимии спровоцировал мощный толчок к изучению отечественной лексикологии, лексикографии, теории знаковых систем, обогатил представления о системности лексики.

В лингвистической традиции существует множество классификаций омонимов: все известные лексикологи стремились представить свою трактовку этого сложного многогранного явления. Кроме омофонов, омографов, омоморфем практически все исследователи (Абаев В. И., Ахманова О. С., Белошапкова В. А., Будагов Р. А., Булаховский Л. А., Виноградов В. В., Галкина-Федорук Е. М., Гвоздев А. Н., Колесников Н. П., Малаховский Л. В, Новиков Л. А., Смирницкий А. И., Сусов И. П., Тышлер И. С., Шанский Н. М., Шмелев Д. Н. и др.) (1, 15; 11, 104; 16, 205; 26, 28; 30, 57; 10, 5; 40, 57; 176, 4;

178, 8; 129, 59; 138, 42; 143, 8; 157, 26; 177, 345) так или иначе выделяют омоформы. Однако до сих пор нет единого определения омоформии: морфологические омонимы (Р. А. Будагов, Л. А. Булаховский, Е. М. Галкина-Федорук) (26, 28; 30, 51; 40, 57); грамматические омонимы (Р. А. Будагов) (26, 29); омоформы (В. В. Виноградов, Н. М. Шанский, Л. А. Новиков, Д. Н. Шмелев, И. П. Сусов) (35, 6; 157, 26; 101, 29; 160, 4; 138, 42); лексико-грамматические омонимы (А. И. Смирницкий) (130, 12); частичные омонимы (И. С. Тышлер, Д. Н. Шмелев) (143, 9; 177, 345); омонимы, имеющие разное лексическое и грамматическое значение, но одинаковое написание (Н. П. Колесников, Л. В. Малаховский) (176, 7; 178, 9).

Разночтения терминологического плана, а также отсутствие фундаментальных работ по омоформии приводят к тому, что нет единой классификации, определяющей типологию неслованых омонимов.

Существование огромного количества омонимов в настоящее время, непрерывное увеличение их числа на протяжении последних пяти столетий, а также роль, которую они играют в речевом общении, опровергают мнение об омонимии как о болезни языка, которая нуждается в лечении (Жильерон, Бриджез, Хемкен, Гвоздев А. Н.) (188, 47).

В омонимических образованиях как лингвистических единицах, включая сюда все их разновидности, заложены большие изобразительно-выразительные возможности (Ульман С., Гвоздев А. Н., Галкина-Федорук Е. М., Новиков Л. А., Аксенова Е., ). Омонимы - одно из наиболее часто употребительных и сильных средств словесной игры, создания каламбуров, разнообразных стилистических эффектов.

Омонимы играют определенную роль в теории знака (Ш. Балли): связь между означаемым и означающим при омонимии относительно свободна, так как в отношения втянуты две или более лексем, что приводит к "ассиметрии сторон знака"; при определении жизненного цикла слова (Поликарпов А. А.): омонимия определяет многозначный характер слова, его вариативность в семантическом аспекте; в мнемотехнике (искусстве запоминания): омонимия создает ассоциации, влияющие на качественный и количественный уровень запоминания (182, 234).

Следствием разработки теоретических проблем всегда являлись практические новации. Рассматривать и изучать омонимию можно с разных позиций, но очевидно следующее. Омонимия существует независимо от нашего к ней отношения и оценки как объективная реальность. И как объективная реальность имеет место развитие всевозможных информационных путей передач и обработки данных, быстрый рост хранилищ информации, внедрение ЭВМ во все сферы жизни. Стал возможным переход к так называемой "безбумажной обработке информации". Это влечет за собой изменение стиля информационного общения.

Отличительной чертой ЭВМ нового поколения является их максимальная приближенность к пользователю, освобождение от программирования, решения задач. Функции программиста передаются ЭВМ. Сложность общения с машиной не должна превосходить сложность использования бытовых приборов. Для этого необходимо понять "интеллектуальный уровень ЭВМ", сделать ее способной к решению и выполнению творческих задач. В ЭВМ должна быть заложена большая сумма знаний о способах решения задач, специальные процедуры автоматического синтеза программ, а также средства общения с пользователем, максимально сближающим это общение с общением людей. Все эти задачи ставит и пытается решать одно из самых молодых научных направлений - "искусственный интеллект". Работы в этой области ведутся немногим более двадцати пяти лет. Данное направление включает исследования различных областей знаний: программирования, механики, математики, физики, химии, медицины, психологии, статистики, социологии, лингвистики с целью создания новых машин, понимающих естественный язык.

Однако естественный язык в системе машинного представления знаний наталкивается на определенные трудности, наиболее серьезными из которых являются омонимия и многозначность. Эти трудности необходимо преодолевать, так как неразличение омоформ, например, приводит к неоднозначному пониманию текста, коммуникативным неудачам. К сожалению, работ по данной теме практически нет, поскольку исследования на стыке наук ведутся в этой области совсем недавно. Но научный интерес к проблеме распознавания несловарных омонимов с помощью ЭВМ огромен. Определение омонимии как "помехе эффективной обработке текста" содержится в "Систематизированном толковом словаре по информатике" Воройского Ф. С. (170,70), справочниках "Искусственный интеллект" (62; 63) и других работах.

Предметом исследования являются омоформы или несловарные омонимы (синонимичные определения), т. е., слова, имеющие разное лексическое и грамматическое значение, но одинаковое написание (по Колесникову Н. П.) (176, 4).

Единицей исследования в работе является несловарный омоним (омоформа) в ее формальном понимании: набор буквосочетаний от пробела до пробела, входящий в базу данных ("Словарь омоформ русского языка (Материалы для словаря рифм и машинной обработки текстов)" С. В. Ильясовой, Г. Г. Хазагерова).

Основная цель диссертационного исследования состоит в том, чтобы разработать стратегии, с помощью которых возможно решение проблемы неразличения омоформ при машинной обработке текстов.

Достижению основной цели подчинены частные задачи:

• Дать определение несловарной омонимии, оценить место омоформ в существующих классификациях. Представить классификацию омонимов, отвечающую требованиям формального представления знаний.

• Создать базу данных для составления алгоритмов, расклассифицировав материал на основе структурного критерия. Описать каждую группу с помощью формул (см. глава 2), позволяющих наглядно представить грамматическую структуру пары слов, к которым восходит данная омоформа. Проанализировать наиболее частотные случаи употребления несловарных омонимов в определенных грамматических связях и на основе порядка слов в предложении с целью создания блок-схем. Представить алгоритмы, которые послужат основой к созданию программы для автоматического разведения омоформ. Составить списки омоформ, разводимых каждым конкретным алгоритмом.

• Поскольку идентификация омоформ не исчерпывается лишь разведением с помощью алгоритмов, представить, каким образом может происходить преодоление несловарной омонимии на основе предметных областей, используя существующий опыт информационно-поисковых систем. Выработать порядок формального описания предметных областей.

Актуальность работы и практическая ценность:

В прикладной лингвистике (направлении, применяющем методы и модели лингвистики к решению задач, возникающих при использовании естественного языка в различных системах) (174, 136) различают несколько видов автоматической обработки текста. Автомагической обработкой текста (АОТ) принято считать преобразования текста на искусственном или естественном языке с помощью ЭВМ (177, 17), например:

Программы автоматизированного редактирования призваны исправлять и дополнять текст, находящийся в памяти ЭВМ. Выполнять грамотную правку и предлагать варианты для замены лексической избыточности без идентификации машиной омоформ не представляется возможным.

В автоматическом лингвистическом анализе текст последовательно преобразуется в систему лексемно-морфологических, синтаксических и семантических представлений. Машина не в состоянии без подсказки пользователя определить, к примеру, родовую принадлежность словоформы банка (банк - м. р. и банка - ж. р.).

Кроме того, в издательской практике используются системы автоматического редактирования (текстовые редакторы) как средства подготовки и ввода в ЭВМ программ, программной документации и других данных. Для этих видов автоматической обработки текста особенно важна правильная идентификация омоформ.

При лексикографической обработке текст преобразуется в соответствующее представление, в котором каждому словоупотреблению соответствует определенная информация. Введенные в систему тексты и словари размещаются в базах данных и снабжаются разного рода индексами, позволяющими по слову или его характеристикам находить контекст или словарную статью, содержащую его описание. Результатом АОТ этой системы являются частотные словари, нонкордансы (словоуказатели с контекстами), автоматические моно- и многоязычные словари. При составлении автоматических частотных словарей также мешает неразличение омоформ, поскольку смысл текста недоступен пониманию машины и выборка происходит на основе буквосочетаний.

Наиболее полно функции АОТ развиты в системах автоматического перевода и человеко-машинного общения. Автоматическое разведение омоформ может быть полезным при осуществлении автоматического перевода, поскольку последовательность формальных операций, составляющих анализ и синтез текста, (184, 10) такова: ввод текста и поиск входных словоформ в словаре с сопутствующим морфологическим анализом; перевод идиом; определение основных грамматических признаков; разбор омографии (и в том числе омоформии); лексический анализ и перевод (в том числе и многозначных слов с учетом контекста); синтез выходных словоформ, предложений и текста в целом.

Очевидно, что при автоматической обработке текста во всех без исключения ее проявлениях представляется одной из первостепенных задач разрешение проблемы неразличения омоформ.

В руслах указанных проблем в Ростовском государственном университете на базе лаборатории прикладной лингвистики и средств массовых коммуникаций совместно с НИИ ПМ и М разрабатывается программа под названием "Автоматическое разведение несловарных омонимов". В рамках этой программы развивается настоящее исследование.

Уже на начальном этапе классификации материала (создания базы данных) стало очевидно, что стратегия при автоматической идентификации омоформ должна быть гибкой. На сегодняшний день намечены и разрабатываются два пути:

1) разведение омоформ с помощью алгоритмов (блок-схем);

2) разведение омоформ по отнесению всего текста к определенной предметной области.

Методы и приемы исследования обусловлены темой диссертации, включающей как традиционные методы, так и методы и приемы прикладной лингвистики. Использовался лингвистический метод описания с такими приемами, как наблюдение, сопоставление, обобщение, классификация. Метод математической статистики, методы алгебры, заключающиеся в составлении формул и уравнений, метод теории алгоритмов, определяемый исходным данным и получением результата, метод теории автоматов, связанный с экспериментами. Учитывался психолингвистический подход к материалу.

Положения, выносимые на защиту:

1. Несловарные омонимы (омоформы) как один из типов омонимов при автоматической обработке текста приводят к неоднозначному толкованию смысла.

2. Омоформы с большой дистанцией легче разводятся с опорой на формальные показатели в окружении, так как все несовпадающие признаки так или иначе взаимодействуют с грамматическими признаками других слов в предложении или даже влияют на позицию слов.

3. Преодоление несловарной омонимии при компьютерной обработке текстов можно осуществить, опираясь на признаки позиции (абзац, заглавная буква, знаки препинания, пробел), анализ предлогов и частиц, а также флексий окружающих слов (алгоритмы).

4. Не все омоформы можно идентифицировать с помощью алгоритмов, поскольку:

1) в отношения омформии могут быть втянуты более чем 2 слова, например, душа (1. от душить, 2. сантехническое приспособление, 3. внутренний мир человека;

2) критериев позиции, анализа предлогов и частиц не всегда бывает достаточно, например, предлоги косвенных падежей иногда совпадают (П. и В. и т. п.)

5. Разведение омоформ по лексическому окружению можно осуществить также с помощью предметных областей знания на основе статистического анализа словоупотребления.

Материалом для исследования послужили: "Словарь омоформ русского языка (Материалы для словаря рифм и машинной обработки текстов)" С. В. Ильясовой, Г. Г. Хазагерова; "Грамматический словарь русского языка" А. А. Зализняка; тексты разных стилей, содержащие омоформы; "Лексическая основа русского языка (Комплексный учебный словарь)" В. В. Морковкина, Н. О. Бёме, И. А. Дорогановой, Т. Ф. Ивановой, И. Д. Успенской.

Структура исследования подчинена последовательной реализации цели и задач. Оно состоит из введения, трех глав, заключения и двух приложений.

Заключение диссертации по теме «Русский язык», Жиляева, Оксана Михайловна

ВЫВОДЫ

1. Предпочтительное ограничение области исследования текстами исключительно принадлежащими к научному стилю оказалось нецелесообразным. Обращение к текстам разных стилей и жанров открывает новые возможности при анализе текста по лексическому окружению.

2. При попытке решать задачи в определенной области человеческих знаний, необходимо определить границы этой области и обладать предварительными знаниями, позволяющими автоматизировать процесс решения задач. Применительно к формальной модели предметной области омоформы, определяемой с целью ее идентификации по лексическому окружению, объектами предметной области представляются слова, введенные списком в базу данных ЭВМ.

3. Опираясь на существующий опыт информационно-поисковых систем, представляется, что для решения задачи автоматического анализа лексического окружения омоформы не требуется полный грамматический анализ фразы. Достаточно выделить наиболее информативные единицы текста - ключевые слова, словосочетания, фрагменты, причем в качестве критерия информативности хорошо работает частота повторения в тексте.

4. Границы лексического окружения омоформы могут быть определены двумя способами. Первоначально в качестве отрезка текста можно выделить абзац (формально, отрезок текста от знака "перевод строки" до знака "перевод строки"). В случае, если индексация не состоялась, может быть выделен фрагмент текста на основании количества печатных знаков.

5. Описание предметных областей знаний базируется на лексическом значении слов только на первом этапе сортировки материала для составления базы данных. Дальнейший порядок действий представляет собой формальное пошаговое сопоставлении, где семантика решительно не имеет значения.

Практические исследования показали, что в рамках предлагаемого метода разведения омоформ по лексическому окружению с помощью предметных областей на основе статистического анализа данных словоупотребления возможно различение омоформии.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Специфика человеческого мышления (в отличие от рассудочной деятельности животных) состоит в том, что человек вырабатывает и накапливает знания, храня их в своей памяти. Выработка схем внешних действий происходит не по принципу «стимул - реакция», а на основе знаний, получаемых дополнительно из среды, для поведения в которой вырабатывается схема действия.

Этот способ выработки схем внешних действий (а не просто действия по командам, пусть даже меняющимся как функции от времени или как однозначно определенные функции от результатов предшествующих шагов), на наш взгляд, является существенной характеристикой любого интеллекта. К системам искусственного интеллекта относятся те, которые, используя заложенные в них правила переработки информации, вырабатывают новые схемы целесообразных действий на основе анализа моделей среды, хранящихся в их памяти. Так, при идентификации несловарных омонимов важнейшим этапом исследования является анализ лексического окружения омоформы как с целью создания алгоритмов на основе формальных показателей, так и для разведения на основе предметных областей.

Орудия познания, формирующиеся в конечном счете на основе практической деятельности, необходимы для любой системы, выполняющей функции абстрактного мышления, независимо от ее конкретного материального субстрата и структуры. Поэтому, чтобы создать систему, выполняющую функции абстрактного мышления, т. е. в конечном счете формирующую адекватные схемы внешних действий в существенно меняющихся средах, необходимо наделить такую систему этими орудиями. В настоящем исследовании все необходимые параметры заданы изначально: списки омоформ, разводимые каждым конкретным алгоритмом, списки флексий окружающих слов, списки слов, входящих в предметные области. Алгоритмы представляют собой описание последовательных продуктивных шагов: если исследуемый отрезок текста отвечает описанным условиям, то исследуемая омоформа восходит к соответствующему слову. Например, если перед словоформой физика стоит флексия -ото/его (нашего физика, серьезного физика): то эта словоформа восходит к слову физик Р.п., ед. ч.

Воплощение в информационные массивы и программы систем искусственного интеллекта аналогов категорий находится пока в начальной стадии. Аналоги некоторых категорий (например, «целое - часть») используются в ряде систем представления знаний, в частности в качестве «базовых отношений», в той мере, в какой это необходимо для тех или иных конкретных предметных или проблемных областей, с которыми взаимодействуют системы. В качестве характеристики предметной области мы рассматриваем совокупность слов (множество), так или иначе характеризующих эту область, выделенных на основе критерия частотности словоупотребления.

Развитие информационной техники позволило компенсировать человеку психофизиологическую ограниченность своего организма в ряде направлений. «Внешняя нервная система», создаваемая и расширяемая человеком, уже дала ему возможность вырабатывать теории, открывать количественные закономерности, раздвигать пределы познания сложных систем. Искусственный интеллект и его совершенствование превращают границы сложности, доступные человеку, в систематически раздвигаемые. Это особенно важно в современную эпоху, когда общество не может успешно развиваться без рационального управления сложными и сверхсложными системами. Разработка проблем искусственного интеллекта является существенным вкладом в осознание человеком закономерностей внешнего и внутреннего мира, в их использование в интересах общества и тем самым в развитие свободы человека При современном уровне развития информационных технологий и компьютеризации всех областей знания значение автоматической обработки текстов все возрастает, и проблема разведения омоформ становится наиболее важной, так как неразличение омоформ, например, приводит к ошибкам понимания текста, коммуникативным неудачам.

Нами дано определение несловарной омонимии, оценено место омоформ в языке, представлена классификация омонимов, отвечающая требованиям формального отображения знаний.

Создана база данных № 1 для составления алгоритмов на основе структурного критерия. С помощью формул (см. глава 2) описаны группы омоформ. Проанализированы наиболее частотные случаи употребления несловарных омонимов в определенных грамматических связях и на основе порядка слов в предложении с целью создания блок-схем. Созданы алгоритмы, которые послужат основой к созданию программы для автоматического разведения омоформ.

В настоящем исследовании представлено, каким образом может происходить преодоление несловарной омонимии на основе предметных областей с использованием существующего опыта информационно-поисковых систем, применяемого в электронных библиотеках. Выработан порядок формального описания предметных областей. Создана база данных № 2 на основе идеографического критерия. Предлагается способ определения границ текстового отрезка с целью соотнесения со списками двух предметных областей. Разработан метод выделения наиболее частотных словоформ из ее окружения, соотнесение их с базой данных № 2.

В настоящее время шесть алгоритмов существуют в виде блок-схем, Алгоритм № 1 уже является частью программы. В перспективе все семь алгоритмов составят один из двух предполагаемых блоков программы.

Работа будет продолжена с учетом требований программиста, потому что при обкатке программы обнаруживаются новые неучтенные аспекты, поскольку предсказать порядок слов и их сочетаемость в языке с таким выраженным флективным строем, как русский, без привлечения большого количества текстов разных стилей и жанров представляется нам невозможным.

Необходимо на конкретном языковом материале уточнить и расширить перечень флексий разных частей речи, исключительно важный для продуктивной работы программы. Дополнительно подготовить списки слов разных частей речи: предлогов, местоимений, наречий. Программа должна пройти апробацию на материале текстов разных стилей и жанров, после чего следует составить подробную классификацию случаев, в которых автоматическое разведение невозможно. Непродуктивные случаи необходимо описать и определить с точки зрения частотности их появления в тех или иных текстах.

Следующим этапом исследований в данном направлении станет написание программы автоматического разграничения несловарных омонимов при автоматической обработке текстов, которая может быть использована в программах-редакторах, при автоматическом переводе, при составлении словоуказателей, частотных словарей, словарей языка одного писателя, информационно-поисковых тезаурусах, при моделировании искусственного интеллекта.

Список литературы диссертационного исследования кандидат филологических наук Жиляева, Оксана Михайловна, 2002 год

1. Абаев В.И. О подаче омонимов в словаре // Вопросы языкознания.- 1957. № 5.- С. 18-23.

2. Автоматическая подготовка словарей: Учебно-методическое пособие/ Под. ред. Н. В. Павлович М.: Изд-во Московского университета, 1988.- 170 с.

3. Азарова И.Р. и др. Разработка автоматических словоуказателей и конкордансов для художественных текстов // Структурная и прикладная лингвистика,- 1983.- Вып. 2. С. 12.

4. Андрющенко В. М. Автоматизация в лексикографии. Современное состояние и новые возможности // Советская лексикография М.: Русский язык, 1988.201 с.

5. Андрющенко В. М. Концепция и архитектура машинного фонда русского языка.- М.: Наука, 1989.- 200 с.

6. Андрющенко, В.М. Концепция машинного фонда русского языка- М.: Наука, 1987.- 216 с.

7. Апресян Ю. Д., Богуславский И. М., Иомдин Л. Л. и др. Лингвистическое обеспечение системы ЭТАП-2.-М., 1989.- 312 с.

8. Апресян Ю. Д. Интегральное описание и толковый словарь // Изв. АН СССР. Сер. лит. и яз.- М., 1986. № 3.- С. 4.

9. Апресян Ю. Д. Лексическая семантика-М.: Наука, 1974.

10. Аракин В.Д. Омонимы в английском языке // Иностранные языки в школе, 1958, № 4.- с. 26.

11. Ахматова О.С. Очерки по общей и русской лексикологии М., 1957.- 550 с.

12. Ахутина Т. В. Порождение речи. Нейро-лингвистический анализ синтаксиса М.: МГУ, 1989 - с. 215.

13. Базы данных России. Каталог.- НТЦ: Информрегистр, 1997.- . Вып. 4.

14. Базы знаний учебного назначения. Коваленко В. Е., Кольцова Н. Е., Лобанов Ю. И., Ремизова Е. А., Соловьев А. В.- М.: Наука, 1992,- 60 с.

15. Баранов А. Н. Категории искусственного интеллекта в лингвистической семантике. Фреймы и сценарии-М.: Наука, 1987.

16. Белошапкова В.А. Современный русский язык М.: Наука, 1990.- 880 с.

17. Белоногов Г.Г., Кузнецов, Б.А. Языковые средства автоматизированных информационных систем-М., 1983.

18. Бельчиков Ю.А. Панюшева М.С. Трудные случаи употребления однокоренных слов в русском языке. Изд. 2-е, М.: Сов. энц., 1969.

19. Бердичевская Ц. М. Предметные указатели к систематическим каталогам научных библиотек. Теория и методика.- Изд. 2-е —М., 1974.

20. Библиотечно-библиографическая классификация: Рабоч. табл. для мае. б-к. М.: Либерея, 1999. - 688 с.

21. Библиотечные компьютерные сети: Россия и Запад: Современные тенденции корпоративной работы библиотек в сетях передачи данных- М., 1998.

22. Блехман М. С., Войногв В. К. Методы построения локальных АСНТИ: Учебное пособие-Харьков: ХГУ, 1989.- 116 с.

23. Брагина Н. Н., Доброхотова Т. А. Функциональные асимметрии человека-М.: Медицина, 1981.-е. 287.

24. Блюменау Д.И. Проблемы свёртывания научной информации —Л., 1982.

25. Браславский П. А. Автоматическая классификация документов Internet по стилям: реализация макета: Доклад 5 рабочего совещания по электронным публикациям.- Новосибирск: Академгородок, ИВТ СО РАН, 1999. 54 с.

26. Будагов P.A. Очерки по языкознанию, М.: Изд-во АН СССР, 1953.

27. Будагов P.A. Введение в науку о языке М.,- 1965.

28. Булыгина Т. В. Грамматические и семантические категории и их связи // Аспекты семантических исследований М.,- 1980.

29. Бутенко И. А. Стандартизованные интервью и новые технологии / Социологические исследования-М.: Э11, 1997., С. 100 107.

30. Булаховский Л.А. Из жизни омонимов // Русская речь.- 1928.- Вып. 3. С. 57.

31. Варга Д., Методика подготовки информационных тезаурусов, пер. с венг., -М, 1970.

32. Васильев Л. М., Теория семантических полей // Вопросы языкознания.-1971.- №5.-С. 12.

33. Виноград Т. Программа, понимающая естественный язык М., 1976.- 208 с.

34. Виноград Т. Работа с естественными языками // Современный компьютер.-М., 1986.

35. Виноградов В.В. Об омонимии и смежных явлениях// Вопросы языкознания, i960.- № 5.- С. 16.

36. Вопросы анализа специального текста (Межвузовский тематический научный сборник).- Уфа, 1982. 166 с.

37. Воройский Ф. С. Систематизированный толковый словарь по информатике (Вводный курс по информатике и вычислительной технике в терминах).— М.: Либерея, 1998.-с. 376.

38. Галинская М. М. Некоторые явления грамматической омонимии в современном английском языке // Иностранные языки в школе.- 1956. №5.

39. Галкина Федорук Е. М. К вопросу об омонимах в современном русском литературном языке// Русский язык в школе.-1954. №3.

40. Галкина Федорук Е. М. Современный русский язык. ч. 1 / Под ред. проф. Е. М. Галкиной-Федорук,- М.: Наука, 1962.

41. Гвоздев А.Н. Очерки по стилистике русского языка М., 1952.

42. Герасимова Л. Н. Автоматизация процессов формирования.- М., 1988.

43. Головин Б. Н. Омонимы в современном русском языке // Вопросы преподавания современного русского языка в вузе. Горький, i960.- С. 42.

44. Герд A.C. Предмет и основные направления прикладной лингвистики // Прикладное языкознание. СПб., 1996.- С. 12.

45. Гончаренко В.В., Шингарева Е.А. Фреймы для распознавания смысла текста. Кишинёв, 1984.- 284 с.

46. Городецкий Б.Ю. О лингвистическом подходе к теории информационных языков // Исследования по структурной и прикладной лингвистике — М., 1975.

47. Городецкий Б. Ю. Семантические проблемы построения автоматизированных систем обработки текстовой информации // Вычислительная лингвистика-М.: Наука, 1976. С. 16.

48. Городецкий Б. Ю. К созданию Машинного фонда русского языка (определение, применения, актуальные проблемы) // Машинный фонд русского языка: идеи и суждения-М., 1986.- С. 68.

49. Городецкий Б. Ю. Компьютерная лингвистика: моделирование языкового общения // Новое в зарубежной лингвистике.- 1989.- Вып. 24.- С 17.

50. Городецкий Б. Ю. Актуальные проблемы прикладной лингвистики // НЗЛ. Вып. XII.-М, 1983.- С. 5-22.

51. Городецкий Б. Ю. К проблеме семантической типологии.- М., 1969.

52. Григорьев В.П. Обсуждение проблемы омонимии // Вопросы языкознания.-1959. №2.-С. 42.

53. Грязнухина Т. А. и др. Использование ЭВМ в лингвистических исследованиях. Киев, 1990.

54. Глезерман Т. Б. Психофизиологические основы нарушений мышления при афазии.- М.: Наука, 1986.- С. 230.

55. Ершов А.П. Методологические предпосылки продуктивного диалога с ЭВМ на естественном языке // ВФ.- 1981. № 8.- С 25.

56. Зализняк А. А. Русское именное словоизменение М., 1967.

57. Звегинцев В.А. Теоретическая и прикладная лингвистика.-М., 1968.

58. Звегинцев В.А. Язык как фактор компьютерной революции // НТИ. Сер. 2. 1985. №9.

59. Зейденберг В. К., Зумарев А. Н., Степанов А. М. Англо-русский словарь по вычислительной технике / Под ред. Масловского Е. К.,- М.: Рус. язык, 1987,- С. 567.

60. Златоустова JI.B. и др. Актуальные проблемы прикладной лингвистики // Вестник МГУ. Сер. 9. Филология. 1989, № 5.

61. Зубов А. В., Чапля А. И., Чапля С. В. Автоматическое выделение ключевых слов // Структурная и прикладная лингвистика. Вып. 1- Л., 1983.- С. 198.

62. Искусственный интеллект. Кн. 1-2-М., 1990.

63. Искусственный интеллект. Справочник. Кн. 3 М., 1990.

64. Информационно-поисковая система "БИТ". Киев: Наукова думка, 1968.

65. Информационно-поисковые системы и автоматизированная обработка научно-технической информации. Кн. 1-2.-М. 1967.

66. Казаков Е. Н. Использование рубрикатора и тезауруса при создании электронных библиотек. ВНТИЦ М. 2000.

67. Караулов Ю. Н., Молчанов В. И. и др. Анализ метаязыка словаря с помощью ЭВМ.-М.: Наука, 1982.- 94 с.

68. Караулов Ю. Н. Лингвистическое конструирование и тезаурус литературного языка М. Наука, 1981.- 366 с.

69. Караулов Ю. Н. Общая и русская идеография М., Наука, 1976, с. 356.

70. Караулов Ю. Н. Русский семантический словарь (Опыт автоматического построения тезауруса: от понятия к слову).-М., Наука, 1983,- 568 с.

71. Кибрик А. Е. Очерки по общим и прикладным вопросам языкознания М., 1992.

72. К обсуждению вопроса об омонимах // Вопросы языкознания.- 1959. № 2. С. 46.

73. Компьютеры в обучении языку: проблемы и решения / В. А Власов, Т. Ф. Юдина, О. Г. Авраменко, А. В. Шилов-М.: Русский язык, 1990.- 80 с.

74. Костомаров В. Г., Ахманова О. С. Словарь омонимов русского языка // Вопросы языкознания.- 1977. № 6.

75. Кочнева O.K. Омонимия наречий со словами других частей речи // Русский язык в школе.- 1967. № 6.- С. 11.

76. Кузнецова А. И, Понятие семантической системы языка и методы её исследования М., 1963.

77. Ланкастер Ф. Информационно-поисковые системы-М.: Мир, 1972.

78. Лекции Всесоюзной школы по основным проблемам искусственного интеллекта и интеллектуальным системам. ЧII. Минск, 1990.- С. 4.

79. Ленерт В., Дайер М. Г., Джонсон П. Н., Янг К. Дж., Харли С. BORIS -экспериментальная система глубинного понимания повествовательных текстов // НЗЛ. Вып. XXIV.- М., 1989.- С. 106.

80. Лингвистические вопросы алгоритмической обработки сообщений- М., Наука, 1983.- 109 с.

81. Лингвистические проблемы автоматизации редакционно- издательских процессов. Киев, 1986.

82. Лингвистическое обеспечение информационных систем.- М., 1989.

83. Маккьюин К. Дискурсивные стратегии для синтеза текста на естественном языке // Новое в зарубежной лингвистике. Вып. 24.- М., 1989.- С. 9.

84. Мамиконов А.Г., Кульба В.В., Шелков А.Б. Достоверность, защита и резервирование информации в АСУ. М.: Энергоатомиздат, 1986.

85. Мартынов В. В. Универсальный семантический код: УСК-3 / Под ред. А. Е

86. Михневича.-МН.: Наука и техника, 1984 132 с.

87. Маслов Ю.С. "О некоторых расхождениях в понимании термина "морфема" // Проблемы языкознания.- М.: Издательство Ленингр. ун-та, 1961.

88. Машинный перевод и прикладная лингвистика, ж. № 8, 1964.

89. Машинный фонд русского языка: Идеи и суждения М.: Наука, 1998.

90. Машинный фонд русского языка: Предпроектные исследования / Отв. ред. Ю. Н.Караулов —М.: 1988. •

91. Мельникова А.И. К вопросу о русских омографах // Русский язык в школе.-1974, №4.-С 21.

92. Мельчук И. А. Опыт разработки фрагмента системы понятий и терминов для морфологии (к формализации языка лингвистики) // Семиотика и информатика.- 1975.- Вып. 6.

93. Мельчук И. А. Опыт теории лингвистических моделей "Смысл Текст".-М.: Наука, 1974.

94. Мельчук И. А. Словообразование в лингвистических моделях типа "Смысл <=> Текст" (предварительные замечания) // Ме1;ос1у йзгта1пе \¥ ор1з1е .агукод¥ slowianskich. В1а1уз1ок, 1990.

95. Методы автоматического анализа и синтеза текста Минск: Высшая школа,1985.- 222 с.

96. Минский М. Фреймы для представления знаний // Психология машинного зрения-М., 1978.

97. Моделирование языковой деятельности в интеллектуальных системах.- М., 1987.

98. Морфологический анализ научного текста на ЭВМ.- Киев, 1989.

99. Москович В.А. Информационные языки.-М., 1971.

100. Мошкович Ж.Г. Автоматизированная лексикографическая система УНИЛЕКС-2.-М., 1989.

101. Нагао М., Катаяма Т., Уэмура С. Структуры и Базы Данных М.: Мир,1986.-214 с.

102. Нейропсихология. Тексты. / под ред. Е. Д. Хомской М: МГУ, 1984.

103. Никитина С. Е. Тезаурус по теоретической и прикладной лингвистике (автоматическая обработка текста).-М.: Наука, 1978.- 375 с.

104. Новиков Л. А. Об одном из способов разграничения полисемии и омонимии// Русский язык в школе.-1960. № 3.

105. Новое в зарубежной лингвистике: Вып. 9. Лингвистика: Пер. с англ., нем., франц.- М. Прогресс, 1979. 430 с.

106. Новое в зарубежной лингвистике.- 1983.- Вып. 12. Прикладная лингвистика.- С. 4.

107. Новое в зарубежной лингвистике.-1983.- Вып. 14. Проблемы и методы лексикографии.-С. 3.

108. Новое в зарубежной лингвистике.- 1988.- Вып. 23. Когнитивные аспекты языка-С. 19.

109. Новое в зарубежной лингвистике: Вып. 24. Компьютерная лингвистика: Пер. с англ./ Сост., ред. и вступ. ст. Б.Ю. Городецкого М.: Прогресс, 1989. -432 с.

110. Осипов Г. С. "Информационные технологии, основанные на знаниях" / Новости искусственного интеллекта-М.: Э1, 1993.- С. 7 41.

111. Пассек В.В. К омонимии словоизменительных суффиксов (окончаний) в английском языке // ВЯ.- I960.- № 5.- С. 59.

112. Першиков В. И., Савинков В. М. Толковый словарь по информатике.-2-е изд., доп.- М.: Финансы и статистика, 1995 544 с.

113. Пиотровский Р. Г. Инженерная лингвистика и теория языка. Л., 1979.

114. Пиотровский Р.Г., Бектаев К.Б., Пиотровская, A.A. Математическая лингвистика-М., 1977.

115. Поликарпов А. А. Проблемы и перспективы автоматизации лексикологического и лексикографического анализа с помощью ЭВМ // Использование ЭВМ в лингвистических исследованиях. Киев, 1989.- С. 167.

116. Попов Э.Ю., Фридман Г.Р. Алгоритмические основы интеллектуальных роботов и искусственного интеллекта М., 1976.

117. Прикладное языкознание / Под ред. A.C. Герда. СПб., 1986.

118. Проблемы и перспективы развития компьютерных обучающих систем// Знание языка и языкознание.- М.: Наука, 1991.

119. Пророкова В.М. Некоторые особенности омонимии в немецком языке // ВЯ.- 1960. № 5.- С. 9.

120. Психология. Словарь/Под. общ. ред. А.В.Петровского, М.Г. Ярошевского. 2-е изд., испр. и доп. - М.: Политиздат, 1990. - 494 с.

121. Пшеничная Jl. С. Тезаурус в документальной ИПС.- К.: Наукова думка, 1977.- 121 с.

122. Поликарпов, А. А. Теоретические проблемы прикладной лексикологии // Вестник МГУ. Сер. 9. Филология. 1989. № 5.

123. Ревзин И. И. Модели языка-М., 1963.

124. Ревзин И. И. Современная структурная лингвистика. Проблемы и методы М., 1977.

125. Реферирование в общественных науках. Теория и методика.-М., 1982.

126. Рождественский Ю. В., Марчук Ю. Н., Волков А. А. Введение в прикладную филологию.- М., 1998.

127. Севбо, И. П. Сквозной анализ как шаг к структурированию текстовых знаний // НТИ. Сер. 2. 1989. № 2.

128. Семантические проблемы автоматизации информационного поиска К.: Наукова думка. 1971.

129. Сепир Э. Избранные труды по языкознанию и культурологии: пер. с англ./ Общ. ред. А. Е. Кибрика М.: Издательская группа Прогресс, Универс, 1993.

130. Систематизация и систематический каталог: Сборник научных трудов.-М., 1987.- 139 с.

131. Скороходько Э. Ф. Лингвистические проблемы обработки текстов в автоматизированных ИПС // Вопросы информационной теории и практики.-1974. № 25.

132. Скороходько Э. Ф. Семантические сети и автоматическая обработка текста Киев: Наукова думка, 1983.- 220 с.

133. Скрэгг Г. Семантические сети как модели памяти // НЗЛ. Вып. XII М., 1983.

134. Смирницкий А. И. Лексикология английского языка- М., 1954.

135. Современное состояние теории и практики машинных переводов М., 1977.

136. Соссюр Ф. Курс общей лингвистики // Труды по языкознанию- М.: Прогресс, 1977.

137. Структурная и прикладная лингвистика. Вып. 1, JL: Изд. Ленингр. ун-та, 1978,- 270 с.

138. Стандартизация новых технологий и применение их в библиотеках. (Каталог электронный: электронная почта, библиотечные процессоры).- М., 1992.

139. Субботин М. М. Гипертекст. Новая форма письменной коммуникации. // Итоги науки и техники. Сер. Информатика. Т. 18-М., 1994.

140. Субботин М.М. Новая информационная технология: создание и обработка гипертекстов // НТИ. Сер. 2. 1988. № 5.

141. Сумбатян М.А., Хазагеров Г.Г. Принципы разведения омоформ // НТИ.-1997, № 5.- С. 16.

142. Сусов И. П. Введение в теоретическое языкознание.- М., 1999.

143. Теньер Л. Основы структурного синтаксиса-М., 1988.

144. Теоретические проблемы современного языкознания.- М.: Наука, 1964.

145. Ткач С. С. Об одном методе автоматического индексирования связного текста естественного языка / Информационный анализ и лингвистические проблемы информационных систем. Киев: Наукова думка, 1975.- С. 94.

146. Токарева В. С. Гипертекстовые технологии в обучении-М. 1994.- 40 с.

147. Тышлер И.С. К проблеме омонимии в современном английском языке, автореферат-М., 1956.

148. Тышлер И.С. К вопросу о судьбе омонимов// ВЯ.- 1960. №5. С. 9.

149. Уилкс Й. Анализ предложений английского языка (Части I и II) // НЗЛ. Вып. XII-М., 1983.

150. Уфимцева А. А., Опыт изучения лексики как системы М., 1962.

151. Фалькович М.М. К вопросу об омонимии и полисемии // ВЯ, 1960, №5.

152. Филлмор Ч. Основные проблемы лексической семантики // НЗЛ. Вып. XII.-М., 1983.

153. Фомина M. И. Современный русский язык. Лексикология М., 1978.

154. Фитиалов С.Я. О моделировании синтаксиса в структурной лингвистике // Проблемы структурной лингвистики М., 1962.

155. Фитиалов С. Я. Об эквивалентности грамматики НС и грамматики зависимостей // Проблемы структурной лингвистики-М., 1967.

156. Фор Р., Кофман А., Дени-Папен М. Современная математика М., 1966.

157. Хазагеров Т.Г., Рыжкин A.A., Хазагеров Г.Г. К составлению программ для словоуказателей на основе автоматической обработки текста // Вторая всесоюзная конференция по созданию машинного фонда русского языка (тезисы докладов).-М., 1987.

158. Хомский Н. Логические основы лингвистической тиеории // Новое в лингвистике. Вып. 4 М., 1965.

159. Чарняк Ю. Умозаключения и знания (Части I и II) // Новое в зарубежной лингвистике. Вып. 12-М., 1983.

160. Черный А. И., Общая методика построения тезаурусов, Научно-техническая информация. Сер. 2, 1968, №5.

161. Шанский Н.М. Лексикология современного русского языка-М., 1972.

162. Шемакин Ю.И. Начала компьютерной лингвистики — М., 1992.

163. Шенк Р. Обработка концептуальной информации М., 1980.

164. Шмелев Д.Н. Современный русский язык. Лексика.-М., 1977.

165. Шрайберг А. Яков Л. Автоматизированные библиотечно-информационные системы России: состояние, выбор, внедрение, развитие М. 1996.

166. Шрейдер Ю. А., Тезаурусы в информатике и теоретической семантике, Научно-техническая информация. Сер. 2.- 1971. № 3.

167. Шумилов Н.Ф. К вопросу о разграничении омонимии и полисемии// Русский язык в школе.- 1956.- №3.- С. 9.

168. Экспертные системы для персональных компьютеров: методы, средства, реализации-Минск, 1990.

169. Эман Э. Об омонимии в немецком языке// ВЯ.- 1960. №5.

170. Якобсон Р. Лингвистические типы афазии// В кн. Избранные работы М.: Прогресс, 1985.

171. Словари и справочная литература

172. Апресян Ю.Д. Объяснительный словарь синонимов русского языка М.: Наука, 1995.

173. Ахманова О.С. Словарь лингвистических терминов- М.: Сов. Энциклопедия, 1966.- 608 с.

174. Ахманова О.С. Словарь омонимов русского языка.- М., 1974.

175. Воройский Ф. С. Систематизированный толковый словарь по информатике (Вводный курс по информатике и вычислительной технике в терминах).- М.: Либерея, 1998-с. 376.

176. Денисов П. Н., Морковкин В. В., Сафьян Ю. А. Комплексный частотный словарь русской научной и технической лексики —М., 1978.

177. Зализняк А. А. Грамматический словарь русского языка: Словоизменение. Ок. 100 000 слов.-2 изд., стереотип.-М.: Рус. яз., 1980.- 880 с.

178. Ильясова С. В., Хазагеров Г. Г. Словарь омоформ русского языка (Материалы для словаря рифм и машинной обработки текстов)

179. Информатика: Энциклопедический словарь для начинающих / Сост. Поспелов Д.А. М.: Педагогика - Пресс, 1994. - 352 с.

180. Караулов Ю. Н. Русский семантический словарь (Опыт автоматического построения тезауруса: от понятия к слову).- М., Наука, 1983, с. 568.

181. Колесников Н.П. Словарь омонимов русского языка, Ростов-на-Дону, 1995.

182. Лингвистический энциклопедический словарь/ Гл. ред. В.Н. -Ярцева, М.: Сов. энциклопедия, 1990. - 685 с.

183. Малаховский Л.В. Словарь грамматических омонимов и омоформ,- М.: Наука, 1995.

184. Марузо. Ж. Словарь лингвистических терминов, пер. с фр. Н. Д. Андреева-М., 1960.

185. Першиков В. И., Савинков В. М. Толковый словарь по информатике.-2-е изд., доп.-М.: Финансы и статистика, 1995 544 с.

186. Поляков Г. П., Солганик Г. Я. Частотный словарь языка газеты М., 1971.

187. Розенталь Д. Э. и Теленкова М.А. Словарь справочник лингвистических терминов. Пособие для учителей, изд. 2-е, испр. и доп.- М., Просвещение, 1976.- 543 с.

188. Русский язык. Энциклопедия. Гл. ред. Ф.П.Филин. М. : Советская энциклопедия, 1979. - 432 с.

189. Русский язык. Энциклопедия / Гл. ред. Ю. Н. Караулов 2-е изд., прераб. и доп.- М.: Болып. Рос. Энциклопедия; Дрофа, 1998 - 703 с.

190. Словарь литературоведческих терминов. Ред.-сост.: JI. И. Тимофеев и С. В. Тураев М.: Просвещение, 1974.- 509 с.

191. Тышлер И.С. Словарь омонимов современного английского языка. 1963.

192. Тышлер И.С. Словарь лексических и лексико-грамматических омонимов, 1975.

193. Харакоз П. И. Частотный словарь современного русского языка. Фрунзе, 1971.

194. Частотный словарь русского языка / Под ред. Засориной JT. H. М., 1971.

195. Щтейнфельдт Э. А. Частотный словарь современного русского литературного языка Таллин, 1963.

196. Языкознание. Большой энциклопедический словарь / Гл. ред. В. Н. Ярцев-2-е изд.-М.: Большая Российская энциклопедия. 1998,- 685 е.: с ил.195. 2 380 слов, наиболее употребительных в русской разговорной речи.- М., 1968.

197. W. Skeat "Etimologikal Diktionary of the English language", Oxford, 1909

198. R. Bridges " On English Homophones" (S. P. E. Tracts, London Claredon Press, 1922)

199. H. Ogata, R. Inglott. (A. Dictionary of English Homonims, Pronouncing and Explinatory. Tokio, 1943).

200. Лексическая основа русского языка: Комплексный учебный словарь / В. В. Морковкин, Н. О. Бёме, И. А. Дороганова, Т. Ф. Иванова, И. Д. Успенская / Под ред. В. В. Морковкина-М.: Рус. яз., 1984 1 168 с.