Субъективная оценка частоты слова и ее категоризация: онтолингвистический аспект

• Автор: Угланова, Инна Алексеевна
• Шифр специальности: 10.02.19
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Пермь
• Количество страниц: 194 с.

ГЛАВА 1. Теоретические проблемы исследования механизма вероятностного прогнозирования
1.1. Вероятностный потенциал языковой системы
1.2. Вероятностное прогнозирование в речевой деятельности
1.2.1. Вероятностное прогнозирование и процессы порождения речи
1.2.2. Вероятностное прогнозирование и процессы
восприятия речи
1.3. Категоризация: единицы и внутренняя структура
ГЛАВА
Методологические основания исследования механизма вероятностного прогнозирования
2.1. Методологические установки
2.1.1. Косвенные и прямые, объективные и субъективные оценки частот слов
2.1.2. Субъективная частота как величина измерения
2.2. Методика исследования .и обработки данных
2.2.1. Эксперимент на оценку субъективной частоты слова
2.2.2. Ассоциативный эксперимент
ГЛАВА
Оценки субъективных частот слов младшими школьниками
3.1. Оценки субъективных частот слов младшими школьниками (на материале немецкого языка)
3.1.1. Количественный анализ частотных групп
3.1.2. Качественный анализ частотных групп

3.2. Оценки субъективных частот младшими школьниками (на материале русского языка)
3.2.1. Количественный анализ частотных групп
3.2.2. Качественный анализ частотных групп
3.3. Субъективная частота слова и ассоциативное поле: анализ взаимосвязи переменных
3.3.1. Взаимосвязь переменных «субъективная частота» и «тип ассоциативной реакции»
3.3.2. Взаимосвязь переменных «субъективная частота» и «время ассоциативной реакции»
3.3.3. Выводы
Заключение
Список использованной литературы
Приложение

Одним из концептуальных оснований современной науки является признание того факта, что многие используемые нами понятия нечетки и размыты, что сама «когнитивная архитектура» человека является нечеткой по своей природе, вероятностной, поскольку и среда, в которой существует человек, вероятностна, «где ничто не может быть предсказано с абсолютной точностью» (Алексеев 2001: 22). В соответствии с этим представлением и когнитивные процессы строго не могут определяться и точно копироваться. «Им свойственна скорее случайная или стохастическая составляющая. Последняя, по всей видимости, вызвана какими-то случайными ^ микропроцессами вследствие случайной биохимической или электрической
активности (а, быть может, даже квантово-механическими явлениями). Моделирование этой активности с помощью строго детерминированных правил может привести лишь к весьма бедным предсказаниям, поскольку при этом полностью игнорируется стохастическая в своей основе природа глубинных механизмов. Больше того, детерминистские, “всё-или-ничего” модели не могут объяснить постепенность в обучении и овладении мастерством» (Фодор, Пылишин 1996:1 292). Когнитивные способности Ф человека «характеризуются целым спектром непрерывностей», в числе
которых «постоянная вариация степени применимости разных принципов, или степени релевантности разных ограничений, “правил” или процедур» (там же: 291). В связи с переосмыслением природы человека и его среды на новых основаниях разрабатываются новые поколения интеллектуальных систем, разрабатывается новый концептуальный аппарат, вариантами которого являются нетрадиционные логико-семиотические И нейроинтеллектуальные модели, так называемые «мягкие вычисления», Ф нечеткие, множества и т.д. Методология современных исследований
переключается с описания в терминах таксономий на описание в терминах

1. Говоря о прототипах вообще, мы просто обращаемся к удобному грамматическому контексту (grammatical fiction); здесь реальны лишь суждения о степени прототипности (...).
2. Прототипы нельзя рассматривать как особую модель обработки категорий. (...) -модели обработки должны согласовываться с известными эффектами прототипности. Например, модель должна предсказывать различное время верификации для хороших и плохих примеров категорий и допускать эвристический поиск элементов категории.
3. Прототипы нельзя рассматривать как теорию репрезентации категорий (...). Прототипы могут представляться и в виде системы пропозиций, и в виде системы изображений (...). Как и в случае с моделями обработки, факты о прототипах могут только ограничивать, но не детерминировать модели репрезентации.
4. Хотя прототипы усваиваются путем обучения, они не образуют отдельной теории обучения категориям» (Rosch 1978: 40-41).
Термин «прототип» является в модифицированной теории Э
просто сокращенным способом для обозначения суждений испытуемых о степени репрезентативности объекта. Чем больше типичных черт обнаруживает объект, тем больше его степень прототипичности, и тем центральней его положение внутри категории (Barenfanger 2002).
Другими важными положениями, разрабатываемыми в рамках новой теории категоризации, являются представления о градуальности категорий и особой функциональной значимости так называемого базового уровня в структуре категории.
Многочисленные эксперименты по изучению прототипного эффекта показали, что некоторые категории не имеют четких границ.
Принадлежность членов в такой категории выражается не абсолютно, а градуально (Rosch, Mervis 1975). Градуированные категории - такие