Морфология

| Категория реферата: Рефераты по языковедению
| Теги реферата: капитанская дочка сочинение, план курсовой работы
| Добавил(а) на сайт: Янчевский.

— сопоставительной славянской аспектологии [Смирнов];

— образно-экспрессивного употребления грамматических категорий [Ши- рокова];

— словообразовательной интерференции в славянских языках
[Джамбазов];

— морфологической типологии слова в разноструктурных языках, в том числе в русском, английском, французском и испанском [Широкова,92];

— типологии грамматических категорий — в частности, категории лишитель- ности в славянских и балканских языках [Иванов и др.], категории наклонения в разных языках [Сабанеева];

— морфологические характеристики слов в “старославянском словаре”
[Кры- сько].

Как всегда, весьма разнообразны сопоставительные морфологические исследования по другим языкам: английскому [Биренбаум], малагасийскому
[Коршунов], тагальскому [Шкарбан], чешскому [Стешковская], эвенскому
[Роббек], лезгинскому [Керимов], эскимосскому [Вахтин], вепсскому [Иткин], догон [Плунгян, Plungian], дари [Островский].

Прикладные исследования по морфологии

Прикладная морфология, являясь составной частью компьютерной линг- вистики, традиционно считается в ней наиболее исследованной областью, в задачу которой входит:

— разработка морфологических процессоров — систем автоматического морфологического анализа и синтеза слов, а также систем лемматизации — сведе- ния словоформ к словарным словам;

— автоматизация морфологических исследований, предусматривающая про- ведение ряда лингвистических работ с помощью ЭВМ для решения основной за- дачи — разработки морфологических процессоров: использование СУБД для составления морфологических словарей, проведения типологических исследо- ваний, моделирования морфологических явлений и т.д.

Следует отметить, что в настоящее время используются самые разнообраз- ные автоматизированные системы обработки речи и текста, применяющие мор- фологические процессоры: системы машинного перевода, коррекции и редакти- рования текста, анализа и синтеза речи, информационного поиска (в особенности полнотекстовые системы), автоматического реферирования, автоматические словари, экспертные системы и обучающие лингвистические автоматы. В указанных системах морфологические процессоры являются наиболее надеж- ными и хорошо отработанными компонентами. В последних промышленных и коммерческих разработках хорошо зарекомендовали себя морфологические процессоры процедурного типа, работающие на базе словаря основ, — ср. сис-

темы автоматического морфологического анализа в СМП АСПЕРА [Королев,
91,95], MORSE [Пиотровский, 95], в автоматических корректорах WinОРФО
[Ашманов, 95], автоматического морфологического синтеза в СМП СПРИНТ-2
[Тихомиров, 92], лемматизации русских слов [QUALICO-94].

Модификация морфологических процессоров в основном идет за счет

использования блока анализа слов, не содержащихся в словаре (“новых слов”), которые традиционно анализируются на основе принципа морфологической аналогии, предполагающего сильную корреляционную зависимость между грамматическими характеристиками слов и буквенным составом их концов.
Этот принцип давно и успешно используется в морфологических процессорах, разработанных Г.Г.Белоноговым. В 80-е годы киевскими лингвистами (В.И.Пе- ребейнос, Т.А.Грязнухина, Н.П.Дарчук и др.) принцип аналогии был положен в основу морфологических анализаторов русского языка, работающих без ка- ких-либо словарей. Модификация этого подхода, также предполагающего ис- ключение словарей для целей морфологического анализа или использование их в минимальной степени, в последнее время была предпринята Г.Г.Белоно- говым для русского и некоторых других языков [Белоногов и др.,95], а также другими специалистами по вычислительной морфологии [Шереметьева и др., 96].

Широкое распространение персональных ЭВМ создает благоприятные условия для автоматизации морфологических исследований — автоматического формирования русского морфологического словаря по исходным массивам слов и словосочетаний [Большаков,93], использования специализированных словарных баз данных для анализа морфологии русского языка, автоматического типологи- ческого анализа морфологии семитских языков [QUALICO-94], автоматического формирования перечня структурных типов префиксов русских существительных
[Герд, 93], использования автоматизированной системы составления и ведения флективных классов русских существительных, прилагательных и глаголов, применяемых в морфологическом процессоре СМП АСПЕРА [Королев, 95], моделирования морфологического анализа русских слов, содержащих суффик- сы [Гельбух, 92].

В заключение напомним о том, что за последние несколько десятилетий морфология переживала свои периоды взлетов и падений. В 60-е годы нашего столетия определенный застой в морфологических исследованиях был вызван бурным распространением структурного синтаксиса, а затем и семантики. Одна- ко со временем развитие науки и требования жизни все расставили по своим ме-

стам, и в последние годы, как свидетельствует наш краткий обзор, теоретическая и прикладная морфология вновь являются важным полигоном для лингвистичес- кой теории и практики.