Роль когнитивного моделирования в целом и фреймов в частности в теории и практике терминологии

WILLY MARTIN

Исследовательская группа по лексикологии и терминологии

Vrije Universiteit Amsterdam

1. ВВЕДЕНИЕ И ОБЗОР

В настоящей статье под когнитивным моделированием будет пониматься систематическое представление знаний в рамках определённой предметной области или области знаний. Термин модель будет использоваться здесь для обозначения основы, на фоне которой или системы, посредством которой можно организовать знания. Терминологическая база данных (TD) будет, помимо прочего, рассматриваться как описание области знаний средствами терминологии. Терминологический словарь, в отличие от терминологической базы данных, будет считаться вторичным по отношению к последней; иными словами, словари будут рассматриваться как производные (интерфейсные средства) лежащих в их основе баз данных.

Статья состоит из трёх частей. Во-первых, будут разграничены и проиллюстрированы различные уровни когнитивного моделирования. Во-вторых, будет рассмотрен фреймовый подход к одному из уровней, а именно к уровню терминов/понятий. В-третьих, наконец, предлагаемый подход будет сопоставлен с рядом важных терминологических проблем, чтобы определить его место и оценить его.

2. УРОВНИ КОГНИТИВНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Я буду утверждать, что для эффективного функционирования (чтобы знания можно было [легко] приобретать и [надлежащим образом] использовать) терминологическую базу данных необходимо организовать как минимум на трёх уровнях, а именно:

• на уровне предметной области,

• на уровне базы данных и

• на уровне терминов/понятий.

Далее я рассмотрю

• моделирование предметной области (моделирование на более высоком уровне, так называемом макроструктурном уровне);

Terminologija | 2010 | 17 21

• моделирование данных (моделирование на промежуточном уровне — уровне сущностей и отношений в базе данных, так называемом медиоструктурном уровне);

• моделирование терминов/понятий (моделирование на самом низком уровне — уровне терминов и понятий, так называемом микроструктурном уровне).

Чтобы пояснить, что имеется в виду, в следующих разделах я последовательно проиллюстрирую соответствующие уровни.

2.1. Моделирование предметной области

Если предполагается, что терминологическая база данных должна работать со знаниями и управлять ими, то в ней должна быть предусмотрена модель, отражающая способ организации/структурирования «(под)мира» — предметной области. Так, например, в медицине одно базовое понятие, а именно болезнь (нозология на рисунке 1 ниже), структурирует всю область. Это центральный организующий принцип данного «мира». Если здесь говорят о частях тела, то потому, что они поражаются или могут быть поражены; то же относится к организмам; терапевтические процедуры имеют смысл лишь тогда, когда связаны с болезнями, а значит, с симптомами (проявлениями), причинами (этиологией) и т. д. Всё в медицинском мире прямо или косвенно (через другие понятия) связано с центральным понятием болезнь. Объём и степень детализации информации о других понятиях определяются этой прямой или косвенной связью. Следовательно, моделирование предметной области — необходимое условие, без которого невозможно создать терминологическую базу данных. На рисунке 1 представлена упрощённая схематическая модель предметной области медицины [подробнее см. Martin e.a. 1991].

Как видно, все основные категории центростремительно связаны с болезнью (нозологией): анатомия (MEMF) и организмы — отношением «поражает», этиология — отношением «вызвано», проявления — отношением «симптомы», терапевтические процедуры — отношением «лечит» и т. д. Таким образом, медицинская предметная область обычно чётко очерчена и централизована: в ней есть одна центральная/основная категория, с которой связаны все остальные категории. Само собой разумеется, что помещение одних и тех же объектов в другую предметную область («лекарственные препараты» в медицине и та же категория в фармации) изменяет структуру области, а также объём и характер знаний, которые следует выразить. Это, помимо прочего, одна из причин, по которым моделирование предметной области имеет решающее значение при создании терминологической базы данных и работе с представлением знаний.

22 W. Martin | The role of cognitive modelling in general and that of frames...

Рисунок 1. Пример «ограниченной» централизованной предметной области (медицина)

Однако не все предметные области имеют одинаковую структуру. Так, например, на рисунке 2 приведён пример предметной области систем образования, имеющей вложенную, подобную луковице структуру. Можно утверждать, что все слои вместе образуют целое (луковицу), поэтому нельзя ограничиться, например, лишь самым внутренним слоем: чтобы охватить предметную область систем образования в целом, необходимо отобрать элементы из всех слоёв (кругов).

Как показывают приведённые выше примеры, предметные области не всегда упорядочены иерархически (в соответствии с отношениями «является разновидностью» или «является частью»), как можно было бы ожидать с первого взгляда, исходя из биологических моделей с их строгой таксономической упорядоченностью. Кроме того, иногда границы предметных областей довольно размыты. Например, рассматриваемая предметная область медицины очерчена достаточно чётко, тогда как границы предметной области бизнеса значительно менее определённы, как показано на рисунке 3.

Хотя можно заметить, что предметная область бизнеса предполагает взаимодействие компании как с внешними партнёрами, так и с её внутренними подразделениями (P = производственный отдел, F = финансовый отдел, S = отдел продаж, A = административный отдел), и хотя в обоих случаях взаимодействия сбыт

Terminologija | 2010 | 17

2 3

Рисунок 2: Пример организованной по типу луковицы предметной области (образовательные системы)

Рисунок 3: Пример размытой централизованной предметной области (бизнес)

(бизнес-) и (промышленные) партнёры/части выходят на первый план, однако предметная область как таковая остаётся размытой, хотя и организована централизованно.

Какова бы ни была предметная область, хорошее понимание суперструктуры или макроструктуры этой области необходимо как для более точного очерчивания самой предметной области, так и для организации и представления знаний в её рамках с помощью терминологической базы данных (TD).

24

W. Martin | The role of cognitive modelling in general and that of frames...

2.2. Моделирование данных

Под моделированием данных я здесь понимаю моделирование данных в базе данных, предполагающее

определение сущностей модели и их взаимосвязей (например, терминов, понятий, коллокаций, а также существующих между ними отношений/связей) и

определение категорий данных для различных сущностей (как атрибутов, так и [доменов их] значений).

Действительно, в модели данных необходимо прояснить не только что требуется представить с содержательной точки зрения (см. выше, раздел 2.1: общую структуру или макроструктуру представляемого мира/предметной области), но и как это будет сделано: с помощью каких формальных объектов, сущностей и отношений.

В проекте под названием DOT (аббревиатура нидерландского названия Databank OverheidsTerminologie: база данных правительственной терминологии; см. Maks e.a. 2000 и Maks e.a. 2001) системе требовались следующие сущности: понятия, термины, коллокации и связи — для представления терминов, употребления терминов в коллокациях, а также отношений между терминами, таких как (почти) синонимия, (почти) эквивалентность и тому подобное. Рисунок 4 может дать представление о том, что имеется в виду.

Как можно заметить, для разграничения используются различные графические обозначения:

понятия (C),

термины (T) и

коллокации (COLL).

Кроме того, проводится чёткое разграничение (см. горизонтальную пунктирную линию) между терминами и понятиями: сущности-понятия соответствуют семантическим единицам, выраженным одним или несколькими терминами на одном или нескольких языках. Сущности-термины представляют отдельный термин вместе с полным лингвистическим описанием, включая сведения об употреблении. Сущности-коллокации выполняют ту же функцию для коллокаций. Существует также несколько видов связей: как явные (сплошные линии на схеме), так и неявные (пунктирные линии). Пример явной связи (которую терминолог должен заполнить вручную) — связь между понятием и термином или между понятием и понятием (со значениями, такими как NEARSYN, HYPER, HYPO, REL(ATED)). Неявные связи — это связи, которые система может вывести автоматически: благодаря тому, что термины связаны с понятиями и что прагматические значения задаются для каждого

Terminologija | 2010 | 17

25

Рисунок 4: Сущности, связи и отношения в DOT (по Maks e.a. 2000; см. также Maks e.a. 2001 для получения дополнительной информации)

термина, отношения между терминами (как внутри-, так и межъязыковые) не обязательно упоминать явно: их можно «вычислить», получив полную синонимию, полную переводную эквивалентность, ограниченную переводную эквивалентность и близкую переводную эквивалентность.

Преимущество разделения понятийного и языкового (терминологического) уровней состоит, помимо прочего, в том, что описание термина на одном языке не влияет на описание его так называемого переводного эквивалента на другом языке. Иными словами, теперь можно работать с одноязычными статьями: термины одного языка можно описывать независимо от терминов другого языка и при этом связывать их друг с другом через понятийный уровень.

На рисунке 5 схематически показано различие между одноязычными и многоязычными статьями в многоязычной базе данных.

26 W. Martin | The role of cognitive modelling in general and that of frames...

Рисунок 5: Многоязычные и одноязычные статьи

Одноязычные статьи (статьи на одном языке) можно связывать с другими одноязычными статьями (статьями на одном или нескольких языках), не допуская, чтобы описание одного языка влияло на описание другого.

В многоязычных статьях одна статья содержит всю информацию обо всех языках. В этом случае различия на понятийном уровне размываются, если термины из разных языков рассматриваются как переводные эквиваленты, хотя они не являются полностью эквивалентными.

Изложенное выше не только ясно показывает, что нельзя построить модель данных, не имея представления о предметной области (и встречающихся в ней терминах), но и свидетельствует о том, что при разработке не следует абстрагироваться от задач, для решения которых предназначена база данных (как в случае с DOT: сопоставление правовых систем и перевод «правительственных» текстов).

Моделирование данных включает не только определение сущностей, но и определение категорий данных/информации, которые «характеризуют» эти сущности. В следующем разделе я рассмотрю одну из этих сущностей, а именно понятия.

2.3 Моделирование понятий

В предыдущем разделе я уже указал на некоторые преимущества концептуального подхода. Одна из возникающих здесь проблем заключается в том, как представлять понятия (рассматриваемые как мысленные строительные блоки, с помощью которых организуется знание). Если принять, что (концептуальное) значение термина, как правило, представлено его определением, то значение/определение/понятие, выраженное термином, можно представить с помощью семантической сети

Terminologija | 2010 | 17 27

as a model (see, for instance, Fraas 1998: 433 ss.). In Martin 1998 semantic networks are represented in the form of frames and, among others, used as definition models. In the next part I will further elaborate upon the role of frames and on that of a frame-based approach to terminology.

3. ФРЕЙМОВЫЙ ПОДХОД К МОДЕЛИРОВАНИЮ ПОНЯТИЙ

Здесь фреймы рассматриваются в значении этого слова, принятом в искусственном интеллекте, в соответствии с традицией Минского (см., например, Minsky 1975). В этом смысле они представляют собой структуры, описывающие фоновые, имплицитные, стереотипные знания, необходимые для понимания понятий и значений. Фреймы ИИ в духе Минского имеют формат «слот — наполнитель». С этой точки зрения фрейм представляет собой набор общих понятийных категорий или отношений (слотов), за которыми следуют спецификации (наполнители). Чтобы пояснить, что имеется в виду, обратимся к конкретному примеру.

Семантические фреймы привязаны к типам, то есть соотносятся с определёнными типами понятий. Типы понятий должны быть установлены на этапе моделирования предметной области (см. раздел 2.1 выше). Например, в предметной области правительственной терминологии встречается такой тип, как пособие. Фреймовое представление понятия пособие выглядит следующим образом (см. также Martin and Heid 2001: 58):

Таблица 1: Фрейм для типа пособие

пособие СЛОТ ПАРАФРАЗ СЛОТА цель для чего предназначено пособие источник кто выплачивает a. бенефициар кто получает a. причина почему выплачивается a. размер какова сумма a. время когда выплачивается a. периодичность сколько раз выплачивается a. способ в какой форме предоставляется a. условие при каких условиях предоставляется a.

В мире социальных услуг понятие пенсия будет рассматриваться как экземпляр типа пособие.

28 W. Martin | The role of cognitive modelling in general and that of frames...

Базовый фрейм для этого типа будет состоять из следующих слотов/элементов:

• получатель кто получает пособие?

• источник кто выплачивает пособие?

• цель для чего выплачивается пособие?

• причина/основание на каком основании выплачивается пособие?

• размер каков размер пособия?

• периодичность сколько раз выплачивается пособие?

• время когда выплачивается пособие?

• способ в какой форме (например, деньгами или в ином виде) выплачивается пособие?

• условие при каких условиях выплачивается пособие?

Определение, выведенное из этого фрейма, могло бы выглядеть так:

Пенсия — это денежная сумма, установленная законом или договором (страхования), выплачиваемая одним лицом другому (имеющему право на пенсию, его вдове или сиротам) другим лицом ([бывшим] работодателем, исполнительной организацией) периодически (например, ежемесячно) для покрытия расходов на жизнь после выхода на пенсию — либо по достижении установленного пенсионного возраста, либо вследствие инвалидности, — если в период службы вносились взносы.

Разумеется, конкретная форма и содержание самого определения в значительной степени зависят от того, для какого пользователя оно предназначено. Однако если принять, что понятийное значение термина, как правило, представлено его определением, то когнитивные модели, такие как фреймы, несомненно, могут оказать большую помощь в систематизации определений. В следующем разделе я постараюсь показать, что когнитивное моделирование в целом и фреймовый подход в частности выходят за эти рамки и влияют не только на сферу определений и понятий, но и на терминологическую теорию и практику в целом.

4. ОБСУЖДЕНИЕ: ВЛИЯНИЕ КОГНИТИВНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ НА ТЕОРИЮ И ПРАКТИКУ ТЕРМИНОЛОГИИ

Основное утверждение, выдвинутое в этой статье, состоит в следующем:

Если речь идет о

• усвоении,

• представлении и

• применении

Terminologija | 2010 | 17 29

знаний в конкретной предметной области, предпочтительно, но не исключительно, экспертами в этой области, то для достижения более высоких результатов в теории (проектировании) и практике (создании и использовании терминологических баз данных), следует уделять больше внимания когнитивному моделированию, предполагающему

моделирование предметной области,

моделирование данных и

моделирование понятий.

Иными словами, утверждается, что когнитивное моделирование в целом и, в частности, фреймовый подход положительно влияют на три важнейших аспекта терминологической работы. На рисунке 6 ниже схематически представлены эти три аспекта, а именно усвоение, представление и применение.

Рисунок 6. Три аспекта терминологической работы

Elsewhere (Martin 1998) I have tried to make clear that a cognitive and, more in particular, a frame-based approach shows certain advantages over other approaches with regard to the three aspects mentioned. So, for instance, will a frame-based approach not only lead to a better access to knowledge, but also to a production/prediction of knowledge: on the basis of definitions, combinations can (in abstractor) be predicted. In the case of pension, for instance, one can, on the basis of the frame, expect combinations with get (beneficiary), give/pay (source), high/low (size) etc. This also could give rise to socio-linguistic investigations: depending on the context/communicative situations/social roles different fillers/values could be used for the same slots/attributes.

30 W. Martin | The role of cognitive modelling in general and that of frames...

Чтобы нагляднее показать влияние когнитивного моделирования, я теперь рассмотрю ответы, которые наш подход дает на такие вопросы и проблемы, какие были подняты в докладе Р. Коцоурека на семинаре по терминологии в рамках 17^th Международного конгресса лингвистов (Прага, июль 2003 г.; R. Kocourek ‘Theory of Terminology and Specialized Language: Criteria and Choice’). Я выбрал дюжину вопросов, которые можно считать «острыми» проблемами теории и практики терминологии, и дал на них краткие ответы, рассматривая вопросы с точки зрения когнитивного моделирования. Далее текст можно прочитать как краткий диалог в форме вопросов и ответов.

• Вопрос: Следует ли нам также изучать нетермины, встречающиеся в специальных текстах? Ответ: Терминолог должен изучать то, что релевантно с когнитивной точки зрения, то, что представляет интерес для описываемой им области знаний; в этом отношении объектом изучения должны быть также и нетермины.

• Вопрос: Следует ли нам изучать терминологию на одном языке, на двух языках, в группах более чем из двух языков или на всех языках? Ответ: Как мы разъяснили в разделе 2.2., одноязычные статьи предпочтительнее многоязычных. Это не означает, что терминология не должна быть многоязычной; это лишь подразумевает, что терминологии не следует связывать таким образом, чтобы они оказывались смещены в пользу одного языка. Иными словами, терминология на одном языке не должна быть смещенной и должна допускать связь с терминологиями на других языках.

• Вопрос: Следует ли включать в терминологию имена собственные [...] в текстах? Ответ: Имена собственные могут быть важными данными в областях знаний. Поэтому их не следует исключать. См. также возобновившийся интерес в области NLP к именованным сущностям и NER (распознаванию именованных сущностей).

• Вопрос: Если необходимо учитывать денотативное значение (вещи) и прагматические аспекты терминологии (пользователи), какие методы следует применять? Ответ: Действительно, терминология определяется как концептуальными, так и прагматическими соображениями. В этой связи первостепенно важно, чтобы TD учитывала не только моделирование предметной области/данных или понятий. Не менее важно предусмотреть так называемые профили пользователей, определяющие маршруты поиска и информационные

Terminologija | 2010 | 17

31

пакеты, адаптированные к конкретным группам пользователей. На рисунке 6 в этом разделе прямоугольники справа, расположенные между базой данных и приложениями, обозначают такие профили пользователей.

• Вопрос: Хотя мы и не можем представить себе создание псевдосимволического формального языка, следует ли ввести систему аббревиатур, [...] знаков и символов или подобных средств? Как можно построить такую систему? Ответ: Фреймы представляют собой язык репрезентации, занимающий промежуточное положение на пути к формализации. При определенных усилиях слоты или отношения для (под)мира можно зафиксировать и стандартизировать. Что касается заполнителей, формализация приблизилась бы, если бы их удалось ограничить (как формально, так и семантически). Первым шагом могло бы стать ограничение заполнителей терминами. В этом случае могла бы сформироваться настоящая termnet.

• Вопрос: Как получить исходные данные для описания и анализа терминов: из корпусов специальных текстов, из понятийных систем профильных дисциплин или из обоих источников? Ответ: Между ними должно существовать взаимодействие, как показано на рисунке 6 в этом разделе. Этап сбора данных (корпуса, информанты) влияет на систему репрезентации, и наоборот. Иными словами, термины в текстах (частично) определяют проектирование модели репрезентации (сбор данных → репрезентация), тогда как модель репрезентации направляет отбор терминов и сведений о них (репрезентация → сбор данных).

• Вопрос: Как отличить термины от нетерминов в специальных текстах? Ответ: Поскольку термин функционирует на трех уровнях — понятийном, лингвистическом и социолингвистическом, — он должен соответствовать критериям, установленным для каждого из них. Иными словами, термины должны выражать понятия, которые функционируют/закрепились в определенном (под)мире и приняты языковой системой и социолингвистическим сообществом.

• Вопрос: Как отличить многословные термины от сочетаний терминов и сложных именных групп? Ответ: См. предыдущий вопрос и ответ. В действительности когнитивное моделирование показывает, что концептуально возможно/вычислимо/комбинируемо в описываемом (под)мире; лингвистические и социолингвистические факторы определяют, используется ли и принимается ли то, что возможно на концептуальном уровне.

32 W. Martin | The role of cognitive modelling in general and that of frames...

• В: Как изучать терминологические коллокации и фразеологию? О: В фреймовом подходе слоты не только служат для определения понятия, но, поскольку они представляют собой отношения, также показывают, какие виды сочетаний (с другими понятиями) могут встречаться. См., например, случай pension, к которому (в нидерландском языке) могут относиться такие заполнители:

• hoog; laag, klein: связаны со слотом размера,

• betalen, uitkeren, toekennen, uitbetalen: связаны со слотом source,

• ontvangen, genieten, krijgen: связаны со слотом beneficiary.

Иными словами, на основе семантических фреймов и фреймовых определений можно вывести абстрактные коллокационные модели, открывающие интересные перспективы для изучения сочетаний (см. в этой связи Martin 2003).

• В: Какие методы будут применяться для семантического анализа терминов (определение, синонимия, неоднозначность, гиперонимия, гипонимия, антонимия, метонимия и другие отношения и т. д.)? О: Во фреймовом подходе ведущую роль играют именно «другие отношения». Преимущественно структуралистские отношения (синонимы и т. д.) считаются недостаточными и невыразительными.

• В: Будет ли подход семасиологическим или ономасиологическим? О: Фреймовый подход к определению начинается с типов понятий и в этом смысле является ономасиологическим.

• В: Какие методы лингвистического исследования мы используем: структуралистские, генеративистские, постструктуралистские или другие? О: См. вопрос о семантическом анализе терминов. Я считаю, что структуралистский подход, в частности, чрезмерно ограничен, и поэтому заменил его когнитивным подходом.

5. ЗАКЛЮЧИТЕЛЬНОЕ ЗАМЕЧАНИЕ

В этой статье я попытался показать, что когнитивное моделирование является conditio sine qua non для терминологии в том смысле, что оно создаёт необходимую общую основу, без которой невозможно ни последовательно работать, ни различать релевантное и нерелевантное.

Terminologija | 2010 | 17

33

BIBLIOGRAPHY

Fraas C. 1998: Lexikalisch-semantische Eigenschaften von Fachsprachen. – Fachsprachen – Languages for Special Purposes; L. Hoffmann, H. Kalverkämper & H. E. Wiegand (Eds.), Berlin/New York: de Gruyter, Vol. 1, 228–238.

Maks I., Martin W. & Groesz I. 2000: The DOT Project: Data and Datastructures for a Bank of Governmental Terminology. – Proceedings of the Ninth EurAlex International Congress – Euralex 2000; U. Heid, S. Evert, E. Lehmann & C. Rohrer (Eds.), Stuttgart: IMS, 297–303.

Maks I., Martin W. & Groesz I. 2001: DOT Final Report (part 1). Amsterdam: Vrije Universiteit (Free University).

Martin W. 1998: Frames as Definition Models for Terms. – Proceedings of the International Conference on Professional Communication and Knowledge Transfer; A. Munteanu (Ed.), Vol. 2, Vienna: Termnet, 189–221.

Martin W. 2003: Definitions and Collocations in Dictionaries: the GWDS Compared to the Van Dale Groot Woordenboek der Nederlandse Taal. – Lexicographica, Series Maior, Vol. 113, Tübingen: Niemeyer, 3–23.

Martin W., Cremers C. & Vliet H. van der 1991: Over Atlex, Relset, Conceptor e.a. Amsterdam: Vrije Universiteit (Free University).

Martin W. & Heid U. 2001: Frame-based Definitions and the Selection of Multiword Term Candidates in DOT. – TIA 2001: actes des quatrièmes rencontres terminologie et intelligence artificielle, Vandoeuvre: INIST-CNRS, 55–65.

Martin W. & Vliet H. van der 2003: Design and Production of Terminological Dictionaries. – A Practical Guide to Lexicography; P. van Sterkenburg (Ed.), Amsterdam/Philadelphia: Benjamins, 333–349.

Minsky M. 1975: A Framework for Representing Knowledge. – The Psychology of Computer Vision; P. H. Winston (Ed.), New York: McGraw-Hill, 211–277.

KOGNITYVINIO MODELIAVIMO APSKRITAI IR FREIMŲ KONKREČIAI VAIDMUO TERMINOLOGIJOS TEORIJOJE IR PRAKTIKOJE

Šiame straipsnyje išskirti, apibrėžti ir pavaizduoti skirtingi kognityvinio modeliavimo lygmenys – srities modeliavimas (makrostruktūrinis lygmuo), duomenų modeliavimas (mediostruktūrinis lygmuo) ir termino ir (arba) sąvokos modeliavimas (mikrostruktūrinis lygmuo). Kalbant apie pastarąjį lygmenį pristatomas freimais besiremiantis sąvokų modeliavimo būdas. Pagrindinis šiame straipsnyje iškeltas principas – kognityvinis modeliavimas apskritai ir freimais besiremiantis požiūris konkrečiai turi teigiamos įtakos tam tikros srities žinių gavimui, pateikimui ir taikymui. Akivaizdžiai parodoma, kad kognityvinis modeliavimas yra terminologijos būtinybė, nes jis suteikia reikalingą struktūrą, be kurios neįmanoma nei nuosekliai dirbti, nei atskirti tai, kas svarbu, ir kas ne.

Gauta 2010-08-09

Willy Martin Faculteit der Letteren, Vrije Universiteit De Boelelaan 1105, NL-1081 HV Amsterdam, Nederland E-mail [email protected]

34

W. Martin | The role of cognitive modelling in general and that of frames...