/
Результат поиска


Ляшевская О. Н., Буйлова Н. Н. Лексико-синтаксические маркеры малых литературных жанров // Вестник ПСТГУ. Серия III: Филология. 2021. Вып. 66. С. 11-23. DOI: 10.15382/sturIII202166.11-23
Статья представляет корпусное исследование конструкций поверхностного синтаксиса глаголов русского языка сквозь призму их употребления в различных жанрах массовой литературы. В центре внимания — глагольное управление и конструкции с сирконстантами, лексические ограничения на заполнение слотов конструкций. Было проанализировано пять типов связей — подлежащее, прямое и косвенное дополнение, инфинитивная клауза, а также обстоятельственная клауза. Рассмотрены расширения и усечения конструкций относительно прототипической конструкции глагольного управления, изменения конструкции в результате эллипсиса в подчиненной группе, актантные деривации, мотивированные специализацией значения глагола в том или ином жанре. Для выделения конструкций-маркеров для каждого жанра была использована метрика важности лексико-синтаксических признаков классификации текстов, рассчитанная на основе модели Случайный Лес (random forest). Составлены конструкционные портреты четырех микрожанров: детективов, любовных романов, фэнтези и научной фантастики. Показано, что тематика произведений, структура повествования, следование массовым штампам влияют не только на выбор лексики, но и на конструкционный потенциал глагола. В целом исследование представляет отправную точку для изучения взаимодействия лексики, семантики и синтаксиса на уровне микрожанра массовой литературы, а полученные данные могут быть использованы в моделях автоматической классификации текстов для электронных библиотек.
грамматика конструкций, глагольные конструкции, поверхностный синтаксис, лексико-синтаксические маркеры, автоматическое определение жанра, массовая литература, русский язык
  1. Бахтин М. М. Эстетика словесного творчества. М.: Искусство, 1986.
  2. Вайнштейн О. Розовый роман как машина желаний // Новое литературное обозрение. 1997. № 22. С. 303–331.
  3. Веретенников И. С., Карташев Е. А., Царегородцев А. Л. Оценка качества классификации текстовых материалов с использованием алгоритма машинного обучения «Случайный лес» // Известия Алтайского государственного университета. 2017. № 4 (96). C. 78–83.
  4. Ляшевская О. Н., Кашкин Е. В. Типы информации о лексических конструкциях в системе ФреймБанк // Труды Института русского языка им. В. В. Виноградова. 2015. № 6. С. 464–555.
  5. Мангалова Е. С., Агафонов Е. Д. О проблеме выделения информативных признаков в задаче классификации текстовых документов // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2013. № 1 (22). С. 96–103.
  6. Плунгян В. А. Залог и актантная деривация // Плунгян В. А. Общая морфология: Введение в проблематику: учеб. пособ. 2-е изд,, испр. М.: Едиториал УРСС, 2003. С. 191–224.
  7. Русская грамматика: в 2 т. М.: Наука, 1980.
  8. Тестелец Я. Г. Диатеза, залог, актантная деривация // Тестелец Я. Г. Введение в общий синтаксис. М.: РГГУ, 2001. С. 411–436.
  9. Храковский В. С. Диатеза // Лингвистический энциклопедический словарь. М., 1990.
  10. Byjlova N. Amateur Prose on the Web: Verb Construction as a Feature of Genre Classification // ARANEA 2018: Web Corpora as a Language Training Tool: Proceedings / A. Butašová, V. Benko, Z. Puchovská, eds. Bratislava: Univerzita Komenského v Bratislave, 2018.
  11. Ho T. K. Random Decision Forests // Proceedings of the 3rd International Conference on Document Analysis and Recognition. Los Alamitos (Calif.), 1995. Vol. 1. P. 278–282.
  12. Kessler B., Nunberg G., Schutze H. Automatic Detection of Text Genre // 35th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and 8th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics: Proceedings. Morristown (N.J.), 1997. P. 32–38.
  13. Langacker R. W. Grammar and conceptualization. Berlin; New York: Walter de Gruyter, 2010. (Cognitive Linguistics Research; 14.)
  14. Nivre J. et. al. Universal dependencies v1: A multilingual treebank collection // Proceedings of the Tenth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC’16). Aachen, 2016. P. 1659–1666.
  15. Straka M., Hajic J., Strakova J. UDPipe: trainable pipeline for processing CoNLL-U files performing tokenization, morphological analysis, POS tagging and parsing // Proceedings of the Tenth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC’16). Aachen, 2016. P. 4290–4297.
Ляшевская Ольга Николаевна
Ученая степень: кандидат филологических наук;
Место работы: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»; Российская Федерация, 101000, г. Москва, Мясницкая ул., д. 20;
Должность: профессор;
ORCID: 0000-0001-8374-423X;
Электронный адрес: olesar@yandex.ru.
Буйлова Надежда Николаевна
Место работы: НИУ ВШЭ; Российская Федерация, 101000, г. Москва, Мясницкая ул., д. 20;
Должность: преподаватель;
ORCID: 0000-0002-0604-6603;
Электронный адрес: byjlovs@yandex.ru.