Частотный словарь русского языка. Определение термина "частотный словарь"

Анализ повести «Княжна Мери». 1 урок. Запись от 11 мая. Действие начинается с описания прекрасного пейзажа, который передает чувства, мысли, да и духовный мир героя, и этим автор как бы нагнетает события. Мы видим героя вполне жизнерадостного, тонко чувствующего красоту природы. Место действия – Пятигорск. Экзотический пейзажа. Печорин - рассказчик Дневник Печорина демонстрирует его умение рассказать об увиденном и прочувствованном. Печорин чувствует красоту природы, умеет видеть е краски, слышать е звуки, любоваться ею, замечать совершающиеся изменения. Он вслушивается в ропот волн, любуется жизнью моря. Кроме того, он рассказывает о природе языком художника, раскрываясь, таким образом, перед читателями как талантливый человек. Слово Печорина точно, выразительно, лирично: «моя комната наполнилась запахом цветов, растущих в скромном палисаднике»… «Водяное общество» Общество съехавшихся для лечения на водах. Семейства помещиков и военные. Княгиня Лиговская с дочерью Юнкер Грушницкий Вера и ее муж Драгунский капитан Каков смысл жизни представителей «водяного общества»? Какое место занимает Печорин среди них? Так ли он далек от этого общества? Отношение Печорина к «водяному обществу» Скептик - тот, кто во всем сомневается, ко всему относится скептически, недоверчиво. Циник - человек, имеющий дeмoнстрaтивнo прeнeбрeжительное отношение к oпрeдeлнным нрaвствeнным традициям и этичeским ритуaлaм, кaк мeшaющим или избытoчным для рeшeния прaктичeских зaдaч. «Водяное общество» пошлость, грязные интриги. ничтожные интересы, мелочный эгоизм. корыстные расчеты Печорин благородный, страдающий от своих недостатков человек. Печорин уже настроен скептически, он подмечает все мелочи одеяния прохожих и сразу дает точную характеристику встречным. Он видит несколько «печальных групп», также принадлежащих «водяному обществу», которые с негодованием отвернулась от него, едва увидев армейские эполеты. Печорин встречает еще группу мужчин, но уже составляющих другой класс (класс военных), которые мечтают о столичных гостиных. Печорин не относит себя к этому классу, он символически обгоняет их, хотя по сути в нем есть что - то и от них, но он не ставит перед собой таких низких целей, он стремится к лучшему, он считает себя выше всех. Печорин довольно кратко описал первую встречу с «водяным обществом», однако очень содержательно и достаточно, чтобы понять его отношение; хотя черты общества изложены им очень доказательно, но все же полностью согласится с ним - значит быть «оглушенным» его красноречивой речью и полностью не осмыслить, что же представляет собой «водяное общество», каков смысл жизни его представителей, какое место занимает Печорин среди них, и, вообще, так ли он далек от этого общества, как нам кажется. Мы узнаем, что «водяное общество» составляют в основном семейства помещиков и военные. Они ведут обычный образ жизни, немного скучный, однообразный, расплывчатый и невыразительный, потому и назвал герой это общество водяным, из - за схожести свойств. Грушницкий. Печорин встречает Грушницкого - старого его знакомого и сразу дает ему точный портрет, слегка иронично, а потом и вовсе готов раскрыть все его пошлые черты. Грушницкий. Юнкер. Пародия на разочарованность Франт. Проблема современного поколения. ФРАНТ 1. Нарядно одетый человек, щеголь, модник. Ходит франтом: сапоги рантом. Поговорка. В своей одежде был педант и то, что мы назвали франт. Пушкин. Столичный франт со стеклышком в глазу. Некрасов. Здесь кажут франты записные свое нахальство, свой жилет. Пушкин. 2. О незаслуживающем уважения, одобрения человеке (пренебр.). Этот франт - приятель отъявлен мотом, сорванцом. Грибоедов. Иной франт, мало ему одной точки, возьмет и натыкает их целый ряд. Чехов. «На узкой дороге…» Печорин Грушницкий Желает произвести эффект своими речами Произносит готовые пышные фразы Способен на искренность Не способен на «возвышенное, глубоко действующее на чувства и воображение слово» Сложный человек, характер которого остается неясным даже после прочтения романа. Это обыкновенный юноша, которого нетрудно понять. В конце концов в нем побеждают злоба и ненависть. Отношение Печорина к Грушницкому. Печорин уже знает его будущее, он знает все «слабые струны» людей и умело ими пользуется, что все больше подчеркивает его индивидуализм и эгоизм. Трагедия Грушницкого. Грушницкий хоть и не идеален, но он привлекателен и симпатичен нам пока носит солдатскую шинель, пока им еще не совсем овладело самолюбие. Он верит в свое счастье с Мери, тем самым он все больше походит на романтика, но средства, которыми он собирается добиться цели, лишь унижают его, и он становится ничтожным. Его производят в офицеры, и он сливается с толпой, толпой поклонников княжны, так по капельке общество все больше разрастается и все больше притягивает к себе других, но не этот факт ужасен, а тот, что это «безликое» общество просто и бесцельно существует. На Грушницком новый мундир, новые эполеты и это делает его высокомерным. Грушницкий ведет с героем вполне толковый диалог, что задевает самолюбие Печорина: Грушницкий говорит почти его словами, тогда Печорин с легкостью входит в свою «роль» (конечно эта роль не суть его жизни, но как часто приходится к ней прибегать из зависти или презрения) и усмехается над ним, дразнит его, описывая княжну Мери, и тут же передразнивает Грушницкого, подделываясь под его тон. Но и этого ему мало, он не доволен собой, для него это редкий случай унять свою скуку. Своими поступками он попросту растрачивает свои силы, и приносит страдания другим людям. Но мы знаем, что он и сам глубоко страдает. Печорин очень самокритично относится к себе, что возвышает его в глазах читателя. Характер героя не столько сложен, сколько противоречив и неоднозначен: печальное ему смешно, смешное - грустно. Печорин не хочет тревожить себя воспоминаниями, он не желает жить прошлым, он живет настоящим, однако когда узнает о прибытии Веры, перед нами появляется второй Печорин. Его чувства борются с рассудком (этому свидетельствует внутренний монолог, который ведет герой, чувствуя ужасную грусть), но это всего лишь душевный порыв. И все - таки, попадая в очередные условия существования, Печорин ведет свою игру, участниками которой становятся: Грушницкий, Мери, княгиня Лиговская, Вера и ее муж Семен Васильевич - те самые представители «водяного общества», ставшие «жертвами» Печорина. Княжна Мери Мери - неглупая, молодая, хороша собой, она, конечно, не расчетлива и не особо разбирается в людях, но это не делает е менее романтичной и привлекательной. Она испытывает чувство сострадания ко всем несчастным и видит свое счастье в счастье своего возлюбленного. Она способна на «глубокое» чувство и это выделяет ее среди других, Она лишь дитя «водяного общества». Достигнув своей цели, она тот час же сольется с этим обществом. Игра Печорина с Мери. Злит Мери. Интригует. Совершает благородный поступок. Ухаживает. Берет власть над Мери, использует в своих целях. Печорин тоже несчастлив и об этом он лично говорит в исповеди к Мери: «Все читали на моем лице признаки дурных свойств - и они родились. Я был скромен - меня обвиняли в лукавстве: я стал скрытен. Я глубоко чувствовал добро и зло; никто меня не ласкал, все оскорбляли: я чувствовал себя выше их, - меня ставили ниже. Я сделался завистлив. Я был готов любить весь мир, молодость протекла в борьбе с собой и светом… Я сделался нравственным калекой: одна половина души моей не существовала, она высохла, испортилась, умерла, я ее отрезал и бросил…другая жила к услугам каждого ». Печорин берет власть над Мери, использует ее просто в виде орудия против Грушницкого, но этим он преследует и еще одну цель - ему нужна Вера, которую он все - таки любит. Печорин видит пищу в страданиях других, по - другому он не может жить, он не способен приносить себя в жертву, он не намерен преклонятся перед кем - либо, его жизненная энергия не находит применения в этой жизни, среди этого общества, и он причиняет боль окружающим. В дуэли с ним погибает Грушницкий. Для Печорина это всего лишь эксперимент, при этом он совершенно равнодушен к своей жизни… Надежды Мери о любви терпят крах: Печорин довольно холодно объясняется с ней и уезжает, а трагедия Мери - это такая же трагедия и для княгини. Печорин вмешивается в жизнь Веры и, может быть, разрушил бы е, если бы она не уехала. Он распоряжается судьбами людей, он переступает границы добра и зла. Автор не дает своей оценки ни Печорину, ни «водяному обществу». «Болезнь указана, а как ее излечить – это уж бог знает», - скажет Лермонтов в предисловии, которое было написано после всего романа. И что же если Печорин - «это портрет, составленный из пороков нашего поколения», то, может, «водяное общество» - это портрет, составленный из наших представлений о счастливой жизни? Тогда нам нужно изменить свои взгляды на жизнь; «многие упорны в отношении раз избранного пути, немногие - в отношении цели». Так Печорин всегда в действии, он ищет смысл жизни, его энергия не находит применения, его переполняют идеи, а «тот в чьей голове родилось больше идей, тот больше других действует…». А «водяное общество» - оно бездействует. Почему Печорин ведет дневник? Для Печорина при его одиночестве дневник, «журнал», - единственный «достойный собеседник», с которыми он может быть в полнее искренним. И еще одна ценность журнала: Это – душевная память Печорина. Жизнь его, кажется, разменивается на пустяки, и поэтому ему особенно важно увидеть смысл происходящих событий, сохранить их след, чтобы не оказаться в положении человека, состояние которого передана в стихотворении «И скучно, и грустно…».

053-Ljashevskaja-SharovSA:_Layout 1 13.05.2008 22:07 Page 345 Труды международной конференции «Диалог 2008» ЧАСТОТНЫЙ СЛОВАРЬ НАЦИОНАЛЬНОГО КОРПУСА РУССКОГО ЯЗЫКА: КОНЦЕПЦИЯ И ТЕХНОЛОГИЯ СОЗДАНИЯ FREQUENCY DICTIONARY OF THE RUSSIAN NATIONAL CORPUS: PRINCIPLES AND TECHNOLOGY Ляшевская О.Н. ([email protected]), Институт русского языка им. В.В. Виноградова РАН Шаров С.А. ([email protected]), Университет Лидса, Великобритания Словарь содержит представительный базовый словник современного русского языка (2- я половина XX – начало XXI вв.), снабженный информацией о частотности употребления, статистическом распределении по текстам и жанрам, по времени создания текстов. Словарь основан на текстах Национального корпуса русского языка объемом 100 млн. словоупотреб- лении. 1. Введение Для русского языка было разработано несколько частотных словарей. Пионером был словарь Г. Йоссельсона, изданный в 1953 году в Детройте на материале языка по преимуществу дореволюционной России. Словари Э.А. Штейнфельд (1963), Л.Н. Засориной (1977), Л. Леннгрена (1993) и др. были созданы на основе относительно небольших коллекций текстов (400 тысяч - 1 миллион слов) и в большой степени отражают специфику русского языка советского периода: частоты слов товарищ и партия в них сопоставимы со служеб- ными словами, а слово расческа отсутствует. Существуют также специализированные словари, в частности, сло- варь Е.М. Степановой (1976), посвященный общенаучной лексике. Отдельную отрасль статистических словарей составляют словари языка Пушкина, Достоевского, Грибоедова, Цветаевой (Виноградов 1956-1961, Шайкевич и др. 2003, Поляков 1999, Белякова и др. 1996), которые полностью описывают язык данного писателя. Новый частотный словарь – универсальный. Несмотря на то, что последний его прямой предшественник был выпущен 15 лет назад (Леннгрен 1993), очевидно, что за это время изменилось многое – как сам язык, так и технология подготовки частотных словарей. Наш словарь призван представить статистическую картину совре- менного словоупотребления (1950-2005 г.), заполнив, в частности, лакуну последних двух десятилетий, а также показать изменения, произошедшие в языке с 1950 года. Словарь базируется на 100-миллионном корпусе, в то время как предыдущие словари опирались на мате- риал объемом от 400 тыс. до 1 млн. словоупотреблений. Национальный корпус (www.ruscorpora.ru, НКРЯ 2005) более представителен по охвату материала, так как содержит сбалансированную коллекцию текстов разных типов, жанров и стилей, в том числе и тексты русского зарубежья. Распределение текстов в подкорпусе совре- менного русского языка (с 1950 года) по функциональным стилям показано в таблице 1. Тексты нехудожествен- ной литературы относятся к более чем 50 предметным областям (экономика и финансы, право, путешествия и др.), а их типология варьируется от законов и научных статей до интервью, инструкций и объявлений (всего более 100 типов). Художественные тексты включают романы, повести, рассказы, очерки, пьесы, сказки, эссе, литературные письма и др. Художественная литература 36% Публицистика 42% Прочая нехудожественная литература 17% Устная литература 5% Таблица 1. Функциональные стили подкорпуса современного русского языка Большой размер и стилистическая сбалансированность корпуса являются предпосылкой того, что он будет давать надежные статистические результаты для наиболее частотных слов: так, состав первых 20 000 элементов не будет существенно меняться, если, сохранив пропорцию, заменить данные тексты другими или сравнить несколько подвыборок корпуса. Это показывает опыт составления частотных словарей других 100-миллионных 345 053-Ljashevskaja-SharovSA:_Layout 1 13.05.2008 22:07 Page 346 Ляшевская О.Н., Шаров С.А. национальных корпусов, таких как британский, чешский (Leech et al. 2001, Čermák & Křen 2004), а также корпу- са испанского языка (Davies 2005). Естественно, что частотный словарь НКРЯ во многом, и в технологических вопросах, и содержательно, ориентируется на эти образцы. 2. Размер корпуса и надежность выборки Существующие частотные словари для русского языка были построены на сравнительно небольших кор- пусах: ЭВМ первых поколений не могли работать с корпусами большего размера. Интересно, что теоретические рекомендации, выработанные в 1970-е годы (Пиотровский и др. 1972), также доказывали, что для достоверного описания 1600-1700 наиболее частотных слов достаточно использовать корпус размером 400 тыс. словоупотреб- лений. Эта аргументация строилась на понятии доверительного интервала, который широко используется в ста- тистике и социологии: если мы знаем размер выборки и экспериментальную вероятность события в этой выбор- ке (т.е. частоту слова нашем корпусе), то мы можем вычислить доверительный интервал вероятности этого собы- тия на всей популяции (т.е. частоту употребления того же слова во всем пространстве языка). В таблице 2 приводятся примеры частоты отдельных слов в словарях Леннгрена, Засориной и Штейнфельд в сравнении с частотами НКРЯ и 150-миллионного корпуса русского языка, собранного из Интернета (о последнем см. Sharoff 2006). Несмотря на то, что слова думать, задача, любить безусловно отно- сятся к ядру языка (входят в число 200-500 самых частотных лемм), в небольших корпусах даже их частота раз- личается весьма существенно. Частота сравнительно менее частотных слов (загрязнение, изучение, милый) варьи- руется в еще больших пределах. Хотя состав Интернет-корпуса довольно существенно отличается от НКРЯ (большим количеством технических текстов и форумов и меньшим количеством художественной литературы), различия в частоте этих единиц между ними не столь велики. Лемма Леннгрен Засорина Штейнф. НКРЯ Интернет власть 202 364 138 422 428 думать 609 1094 1058 865 818 загрязнение 69 1 0 9 11 задача 499 421 250 228 292 изучение 193 110 0 63 78 любить 415 632 595 549 650 милый 58 242 135 129 110 Таблица 2. Сравнение частоты отдельных слов (среднее на миллион словоупотреблений). Как видим, теоретические рекомендации относительно достаточного размера корпуса в данном случае оказываются не слишком достоверными. Причина этого кроется в исходных допущениях на нормальное Гауссово распределение частоты слов, в соответствии с которым каждое слово встречается с одинаковой часто- той во всех текстах. Если слово встретилось в тексте один раз, то при нормальном распределении это не влияет на вероятность его употребления там во второй раз. Но в реальности это не так. Каждый текст имеет некоторую собственную тему, слова которой в этом тексте будут употребляться намного чаще среднего. В тексте про хоб- битов слово хоббит будет употребляться так же часто, как и многие служебные слова, что существенно повысит его частоту в корпусе, который будет включать хотя бы один такой текст1. В результате частотный список, построенный на основе корпуса, отражает специфику тех текстов, которые попали в него при его составлении. Таблица 2 показывает несовершенство частотных словарей, построенных на относительно небольших корпусах, но простое увеличение размера корпуса также не гарантирует стабильности результатов. При интер- претации списков частотного словаря надо помнить, что любой корпус, каким бы большим он ни был, является конечным подмножеством потенциально бесконечного множества текстов на данном языке. Любая другая выборка этого подмножества породит несколько другой список, который будет отличаться в своих менее частот- ных элементах. Корпус большего размера, отражающий большее количество тем и функциональных стилей (кор- 1 Кеннет Черч называл эту ситуацию проблемой Норьеги (Church 2000), Адам Килгаррифф - whelk problem, от сравнительно редкого английского слова, обозначающего вид моллюска (Kilgarriff 1997). 346 053-Ljashevskaja-SharovSA:_Layout 1 13.05.2008 22:07 Page 347 Частотный словарь Национального корпуса русского языка пус типа BNC или НКРЯ), обеспечивает хорошую надежность для наиболее частотных элементов. Тем не менее, дальнейшее увеличение объема текстов в ущерб их разнообразию (см., например, проекты создания Гига-корпу- сов английского и китайского языков, содержащих более миллиарда словоупотреблений новостных текстов, Cieri & Liberman 2002), может приводить к меньшей надежности частотного списка на таких корпусах за счет сдвига их словаря в сторону новостной лексики. Поскольку задачей частотного словаря является не просто ранжировать слова по их частоте в отдельном корпусе, но и определить лексическое ядро языка, необходимо отделить слова, часто встречающиеся во многих текстах, от тех, чье лексическое поведение подобно словам Норьега или хоббит, и которые случайно оказались в той или иной позиции частотного списка. Так в Чешском национальном корпусе используется понятие средней уменьшенной частоты (ARF, Average Reduced Frequency), в котором частота слова взвешивается по расстоянию между отдельными словоупотреблениями (Čermak & Křen 2005). Во многих частотных словарях (Леннгрена, Британского национального корпуса, словаря французской лексики в области бизнеса) используется коэффици- ент D, введенный А. Жуйаном (Juilland et al. 1970), который принимает во внимание как число документов, в которых встречается слово, так и его относительную частоту в этих документах: где µ – средняя частота слова по всему корпусу, σ – среднее квадратичное отклонение этой частоты на отдельных документах, n – число документов, в которых встречается это слово. Значение D у слов, встречающихся в большинстве документов, близко к 100, а у слов, часто встречаю- щихся лишь в небольшом числе документов, близко к 0. Частотный список словаря Леннгрена даже отсортиро- ван по значению произведения этого коэффициента на среднюю частоту слова. В связи с тем, что теоретический статус этого произведения неясен, мы не считали целесообразным сортировать наш словарь по нему. Однако его указание для каждого слова дает возможность оценить, насколько оно специфично для отдельных предметных областей. Например, слова жуткий, специфический и сырье имеют примерно равную частоту (21 употребление на миллион слов), но при этом коэффициент D у специфический - 66, сырье - 18, а у жуткий - 78, что означает, что последнее слово значимо для большего числа предметных областей и (при прочих равных условиях) имеет большие шансы на место в неспециализированном словаре. 3. Структура словаря Концепция словаря предполагает издание «бумажной» версии с сопутствующим ей электронным вариан- том, представляющим частотный словарь в более полном объеме. Словарная часть содержит следующие разде- лы: I. Общая лексика ● алфавитный список лемм ● частотный список лемм ● распределение лемм по функциональным стилям: частотный словарь художественной литературы, словарь значимой лексики художественной литературы частотный словарь публицистики, словарь значимой газетно-новостной лексики частотный словарь другой нехудожественной литературы, словарь значимой лексики частотный словарь живой устной речи, словарь значимой лексики живой устной речи ● алфавитный список словоформ II. Части речи ● частотный список имен существительных ● частотный список глаголов ● частотный список имен прилагательных ● частотный список наречий и предикативов ● частотный список местоимений (местоимения-существительные, прилагательные, наречия, предикати- вы) ● частотный список лемм служебных частей речи III. Вспомогательные таблицы 347 053-Ljashevskaja-SharovSA:_Layout 1 13.05.2008 22:07 Page 348 Ляшевская О.Н., Шаров С.А. ● данные о частотности частеречных классов и другая статистическая информация IV. Имена собственные и аббревиатуры ● алфавитный список лемм В алфавитном списке лемм приводится имя леммы, часть речи, общая частота леммы, число документов, в которых она встретилась и коэффициент вариации D. Общая частота характеризует число употреблений на миллион слов корпуса, или ipm (instances per million words). Это делается для того, чтобы упростить сравнение частоты слова в разных корпусах, которые могут довольно сильно отличаться по своим размерам. Например, если слово власть встречается 55 раз в корпусе размером 400 тыс. слов, 364 раза в миллионном корпусе и 40598 раз в 100-миллионном корпусе современного русского языка и 55673 раза в большом 135-миллионном корпусе НКРЯ, то его частота в ipm составит 137.5, 364.0, 372.06 и 412.39, соответственно. Алфавитный список электро- нного издания включает 60 000 наиболее частотных лемм. В списке лемм, упорядоченном по частотности, указываются имя леммы, часть речи, общая частота леммы, число документов, коэффициент D и распределение частотности по десятилетиям. Частотный список включает 20 000 самых частотных лемм. Частотные словари функциональных стилей составлены на основе подкорпусов художественной литера- туры, публицистики, другой нехудожественной литературы и устной речи. В список включены 5 000 самых частотных лемм этих подкорпусов. Список наиболее типичных лемм для каждого типа текстов был выделен на основе сравнения частоты лемм в таких текстах и в остальном корпусе. В качестве метрики сравнения был использован критерий отношения правдоподобия (log-likelihood), вычисляемый на основе следующей матрицы: Подкорпус Другие тексты Весь корпус Частота а b а+b Размер с d c+d На основе этой матрицы значение отношения правдоподобия G2 можно вычислить по следующей форму- ле (Rayson & Garside 2000): Словари значимой лексики для разных функциональных стилей включают по 500 лемм. Алфавитный список словоформ включает все словоформы корпуса с частотой выше 0.1 ipm (всего около 15 тыс.); приводится общая частота словоформы. Омонимичные словоформы помечаются знаком *. В разделе «Части речи» частотный список лемм разбит на шесть подсписков: имена существительные, гла- голы, имена прилагательные, наречия и предикативы, местоимения и служебные части речи. Для каждой леммы указана ее общая частота и ранг (порядковый номер) в общем списке. Каждый список содержит по 1 тысяче наи- более частотных лемм. Вспомогательные таблицы включают в себя данные о частотности частеречных классов, других грамма- тических категорий, а также информацию о покрытии текста лексемами, средней длине слова, словоформы и предложения. Завершает словарь алфавитный список имен собственных и аббревиатур. Имена собственные отделены от основной части словника, так как образуют значительно менее стабильную в статистическом отношении группу, а их частотность в большой степени зависит от выбора текстов в корпусе и их хронотопа. В Леннгрен 1993 выска- зано мнение, что включение имен собственных в частотный словарь на общих основаниях неизбежно приводит к его преждевременному устареванию. Для получения списка имен собственных и аббревиатур из конкорданса корпуса были выделены имена существительные и сокращения, написание которых в текстах с большой буквы превышало 95-процентный порог, ср. Россия, Смирнов, ГРЭС, МИД, КЗоТ.2 В словарь включена ядерная часть этого списка, насчитывающая 3 000 наиболее частотных единиц. По традиции, сложившейся для изданий такого рода, на страницах словаря представлена рубрика «Интересные факты»: публикуются списки самых популярных слов различных лексических групп (дни недели, погодные явления, цвета, глаголы движения и т.д.), а также самые длинные словоформы и частотный список зна- ков пунктуации. 2 Особо отметим, что прилагательные типа Христов, Петин, Костромской/костромской относятся к общей лексике. 348 053-Ljashevskaja-SharovSA:_Layout 1 13.05.2008 22:07 Page 349 Частотный словарь Национального корпуса русского языка 6429 костюм 2288 плащ 4890 сапог 2179 юбка 3696 пальто 1904 шинель 3696 рубашка 1894 наряд* 3410 куртка 1822 туфля 3396 шапка 1668 рубаха 3126 ботинок 1633 джинсы 3041 платок 1585 перчатка 2962 пиджак 1522 шуба 2955 брюки 1356 мундир 2840 штаны 1251 фуражка 2686 шляпа 1235 свитер 2617 берет 1134 валенок Таблица 3. Частотный список обозначений одежды и обуви. В качестве примера в таблице 3 мы приводим частоты имен существительных, обозначающих одежду и обувь. Как можно ожидать, список отражает, с одной стороны, «типичность» элементов гардероба (валенки зани- мают только 26 место в списке), а с другой стороны, их «значимость» при описании внешности человека в тек- стах (костюм – более перцептивно выделенная вещь, чем ботинки). 4. Подготовка словарного материала Базовые списки частотного словаря были получены в автоматическом режиме, при этом использовалась метатекстовая и лексико-грамматическая разметка корпуса. На основе метатекстовой информации были построе- ны и сравнивались между собой частотные списки на отдельных выборках корпуса (по функциональным стилям, по времени создания текста). Другой вид разметки, лексико-грамматическая, позволяет установить исходную форму слова (лемму), ее часть речи и такие грамматические характеристики, как падеж, число, время и т. д.3 Это дало возможность собрать данные о частотности не только отдельных словоформ, но и лексем, а также об упо- требительности тех или иных грамматических категорий. При создании настоящего словаря был использован вариант лексико-грамматической разметки корпуса с автоматическим разрешением морфологической омонимии. Русский язык как язык с богатым словоизменением создает дополнительные трудности для составителей частотного словаря, так как многие словоформы в текстах омонимичны (ср. словоформу стали как форму глаго- ла стать и существительного сталь, словоформу банка, представляющую леммы банк и банка, слова типа вера и Вера). Тем не менее, в частотном словаре исходная форма слова, или лемма, должна быть приписана любой словоформе однозначно. В словарях предшествующего поколения (Засорина 1977, Леннгрен 1993) омонимия разрешалась вруч- ную, так как объем обрабатываемого корпуса был незначителен. Очевидно, что для 100-миллионного корпуса такое решение не подходит. При составлении настоящего словаря был учтен опыт чешских коллег, которым при- шлось дорабатывать морфологический анализатор, пополнять словарь и проводить ручную редактуру. Первоначально корпус НКРЯ был размечен морфологическим анализатором Mystem (Сегалович, Маслов 1998). Неоднозначность в лексико-грамматической разметке была разрешена с помощью программы А.В. Сокирко, использующей модель триграмм и тренировочный подкорпус со снятой вручную омонимией (Сокирко, Толдова 2005). Существенную проблему для лемматизации представляют также несловарные слова (Ляшевская и др. 2007). Если слово отсутствует в грамматической словаре морфологического парсера, то ему приписываются одна или несколько гипотез об исходной форме слова и его грамматических характеристиках. В результате в частот- 3 Принципы лемматизации и состав частей речи определяются морфологическим стандартом корпуса (НКРЯ 2005), который в общем и целом соответствует принципам Грамматического словаря русского языка (Зализняк 1977). Некоторые особенно- сти лемматизации связаны с тем, что сбор данных происходит по преимуществу в автоматическом режиме. Отметим, что учи- тывается только пословная разметка: устойчивые обороты, составные предлоги и другие неоднословные лексические едини- цы (ср. Новый год, в течение, тем не менее, друг друга) не включаются в словарь. 349 053-Ljashevskaja-SharovSA:_Layout 1 13.05.2008 22:07 Page 350 Ляшевская О.Н., Шаров С.А. ный словарь попадают такие «леммы», как благодарностий (ср. словоформу благодарностию), Янсный (ср. Янсен), Барклаивать (ср. Барклай). Между тем, доля несловарных словоформ в НКРЯ составляет 3% всех сло- воупотреблений и 45% списка словоформ корпуса. Для частотных несловарных словоформ использовались про- граммы пост-обработки морфологической разметки НКРЯ, составленные Б.П. Кобрицовым и Г.К. Бронниковым, а также результаты валидации работы этих программ, полученные О.Н. Ляшевской и Д.К. Бронниковой (Ляшевская 2007, Бронникова 2007). Наиболее эффективными оказались два подхода к лемматизации несловар- ных слов: кластеризация гипотез о лемме и типе парадигмы (наиболее вероятным для словоформы считается тот разбор, который встречается и у других несловарных словоформ, таким образом, словоформы «ищут» себе сосе- дей по словоизменительной парадигме) и выделение наиболее продуктивных приставок. Поскольку автоматическое разрешение омонимии и интерпретация несловарных форм допускают опреде- ленную, хотя и незначительную, погрешность, омонимы, входящие в первые 20 тысяч частотных слов, подверг- лись дополнительной ручной проверке. *** Авторы выражают благодарность В.А. Плунгяну, А.Я. Шайкевичу, а также Е.А. Гришиной, Б.П. Кобрицову, Е.В. Рахилиной, Д.В. Сичинаве и другим участникам семинара НКРЯ, принимавшим участие в обсуждении принципов создания словаря. Мы благодарим О. Урюпину, Д. и Г. Бронниковых, Б. Кобрицова, сотрудников ООО «Яндекс» А. Аброскина, Н. Григорьева, А. Сокирко за помощь в сборе и обработке материала. Список литературы 1. Бронникова Д.К. Сравнение алгоритмов лемматизации на материале Национального корпуса русского языка. Дипломная работа. М.: РГГУ, 2007. 2. Белякова И.Ю., Оловянникова И.П., Ревзина О.Г. (сост.). Словарь поэтического языка Марины Цветаевой. В 4-х томах. М: Дом-музей Марины Цветаевой, 1996. 3. Виноградов В.В. (отв. ред.). Словарь языка Пушкина. Т. I – IV. М., 1956-1961. 4. Зализняк А.А. Грамматический словарь русского языка: Словоизменение. М., 1977; 4-е изд.: М.: Русские словари, 2003. 5. Засорина Л.Н. (ред.). Частотный словарь русского языка. Москва: Русский язык, 1977. 6. Лённгрен Л. (ред.). Частотный словарь современного русского языка . Uppsala, 1993. 7. Ляшевская О.Н.. К проблеме лемматизации несловарных слов // Компьютерная лингвистика и интеллекту- альные технологии: Труды международной конференции «Диалог 2007». М, 2007. 8. Ляшевская О.Н., Кобрицов Б.П., Сичинава Д.В. Автоматизация построения словаря на материале массива несловарных словоформ // Интернет-математика 2007. Екатеринбург, 2007. 9. НКРЯ: Национальный корпус русского языка 2003-2005: Результаты и перспективы. М.: Индрик, 2005. 10. Пиотровский Р.Г., Бектаев К.Б., Пиотровская А.А.. Математическая лингвистика. М.: Высшая школа, 1972. 11. Поляков А.Е.. Электронный словарь языка писателя (на примере языка А.С. Грибоедова) // Труды Международного семинара Диалог-99 по компьютерной лигвистике и ее приложениям. Таруса, 1999. М., 1999. Т. 2. С. 230-236. 12. Сегалович И., Маслов М.. Русский морфологический анализ и синтез с генерацией моделей словоизмене- ния для не описанных в словаре слов // Труды международной семинара Диалог’98 по компьютерной лингви- стике и ее приложениям. Казань, 1998. Т.2. С. 547–552. 13. Сокирко А.В., Толдова С.Ю. Сравнение эффективности двух методик снятия лексической и морфологи- ческой неоднозначности для русского языка // Международная конференция «Корпусная лингвистика 2004». С.- Пб., 2004. 14. Степанова Е.М. Частотный словарь общенаучной лексики. М., 1976. 15. Шайкевич А.Я., Андрющенко В.М., Ребецкая Н.А. Статистический словарь языка Достоевского. М.: Языки славянской культуры, 2003. 16. Штейнфельд Э.А. Частотный словарь современного русского литературного языка. Таллин, 1963. 17. Čermák F., Křen M. (eds.). Frekvenční slovník češtiny (Frequency dictionary of Czech). Praha: NLN, 2004. 18. Čermák F., Křen M. New generation corpus-based frequency dictionaries: The case of Czech // International Journal of Corpus Linguistics, 10, 2005. P. 453-467. 19. Church K.W. Empirical estimates of adaptation: the chance of two Noriegas is closer to p/2 than p2 // Proceedings of the 18th Сonference on Computational Linguistics (COLING). Saarbrücken, Germany, 2000. Vol. 1. P. 180-186. 20. Cieri Ch., Liberman M. Language resources creation and distribution at the Linguistic Data Consortium // Proceedings of LREC 02. Las Palmas, Spain, 2002. C. 1327-1333. 350 053-Ljashevskaja-SharovSA:_Layout 1 13.05.2008 22:07 Page 351 Частотный словарь Национального корпуса русского языка 21. Davies M. A Frequency Dictionary of Spanish: Core Vocabulary for Learners. London – N.Y.: Routledge, 2005. 22. Josselson H.H. The Russian Word Count and Frequency Analysis of Grammatical Categories of Standard Literary Russian. Detroit: Wayne University Press, 1953. 23. Juilland A., Brodin D., Davidovitch C. Frequency Dictionary of French Words. The Hague-Paris: Mouton, 1970. 24. Kilgarriff A. Putting frequencies in the dictionary // International Journal of Lexicography, 10 (2), 1997. P. 135- 155. 25. Leech G., Rayson P., Wilson A. Word Frequencies in Written and Spoken English: based on the British National Corpus. London: Longman, 2001. 26. Rayson P., Garside R. Comparing corpora using frequency profiling // Proceedings of the Comparing Corpora Workshop at ACL 2000. Hong Kong, 2000. P. 1-6. 27. Sharoff S. Creating general-purpose corpora using automated search engine queries // Baroni M., Bernardini S. (eds.), WaCky! Working papers on the Web as Corpus. Bologna: Gedit, 2006. http://wackybook.sslmit.unibo.it. 351

Вторая версия частотного списка

На этой странице Вы можете получить списки наиболее частотных слов русского языка. До настоящего времени Частотный словарь русского языка под ред. Л.Н.Засориной (1977) чаще всего использовался в качестве источника информации о частоте русских слов. Однако корпус, на основе которого была подсчитана частота слов в этом словаре, по современным стандартам очень мал (около миллиона слов). Кроме того, список существенно устарел: он соответствует частоте использования слов в период с 20-х до 60-х годов. В результате корпус включает большое число идеологических источников, например, произведения Ленина и Калинина, Материалы 22 и 23 съездов КПСС, советские газеты. Слова советский и товарищ входят в первую сотню русских слов, наряду со служебными словами (они встречаются чаще слов где, здесь, ваш ), слова партия, революция, коммунистический встречаются чаще чем назад, около, лучше и т.д. Наконец, список слов из словаря Засориной не существует в электронном виде.

Список слов, доступный с этой страницы, содержит примерно 35000 слов с частотой большей 1 ipm (вхождений на миллион слов, instances per million words). Имеется также более короткий список из 5000 наиболее частотных русских слов. Списки используют кодировку кириллицы utf8 и упакованы утилитой WinZip (пользователи Linux или Mac могут использовать StuffIt для распаковки).

Структура списков соответствует формату лемматизированных списков из British National Corpus (BNC) , созданных Адамом Килгарифом, а именно:
порядковый номер, частота (ipm), лемма, часть речи (классификация BNC).

Слова с частотой больше 1 ipm

• - словоформы, отсортированные по частоте

Список 5000 наиболее частых слов

• - леммы, отсортированные в алфавитном порядке
• - леммы, отсортированные по частоте

Некоторые статистические данные об использовании русских слов

• Средняя длина слова 5.28 символа.
• Средняя длина предложения 10.38 слов.
• 1000 наиболее частотных лемм покрывает 64.0708% текста.
• 2000 наиболее частотных лемм покрывают 71.9521% текста.
• 3000 наиболее частотных лемм покрывают 76.5104% текста.
• 5000 наиболее частотных лемм покрывают 82.0604% текста.

Более полная информация о соответствии между частотой слова и покрытием корпуса находится .

Список построен на основе представительного корпуса современного русского языка. Он включает в себя подборку современной прозы, политических мемуаров, современных газет и научно-популярной литературы (около 40 миллионов слов, проза составляет примерно чуть больше половины объема). Все тексты корпуса были написаны на русском в промежутке между 1970 и 2002; большинство между 1980 и 1995, газетный корпус 1997-1999 (корпус основан на текстах из Библиотеки Мошкова и корпуса современной публицистики А.В.Баранова).

Хорошо известно, что большие тексты представляют проблему для составления частотных списков, поскольке относительно длинный текст может содержать большое количество вхождений некоторого редкого слова, что существенно увеличит его частоту в итоговом списке. Например, корпус, использованный для составления данного списка, содержит вариацию на тему Толкиеновского "Повелителя Колец" (автор Ник Перумов). Несмотря на то, что длина этого романа составляет 250 тыс.слов, менее одного процента всего корпуса, частота использования слова хоббит в этом романе ставит его в первую тысячу русских слов, если частоту считать по всем текстам без ограничений на их длину. По этой причине частотные списки были составлены при условии, что выборка из больших текстов ограничена 10 тыс. слов, и выборка из текстов одного автора составляет менее 100 тыс. слов. В результате подмножество полного корпуса, использованное при подсчете частоты, составляет около 16 миллионов слов.

Распределение слов в текстах далеко от равномерного. Некоторые слова (например, предлоги) встречаются во многих текстах с вполне предсказуемой частотой. Частота других (например, местоимений или ментальных глаголов) существенно зависит от автора или жанра текста, в то время как многие слова относятся к "заразным": если это слово (например, имя собственное, обозначение человека по званию или должности или технический термин) встретилось в тексте один раз, весьма вероятно, что оно повторится там еще много раз, таким образом, существенно повышая его частоту в документе. Сушествуют разные способы измерения такой вариации (Church, K. and Gale, W. (1995) Poisson Mixtures, Journal of Natural Language Engineering , 1:2). Простейший способ для оценки поведения слова: посчитать коэффициент вариации, который вычисляется как среднеквадратичное отклонение, поделенное на среднее значение. Среднеквадратичное отклонение дает абсолютное значение вариации набора данных (оно увеличивается для слов с большей средней частотой), в то время как коэффициент вариации позволяет сравнить распределение слов с неравной средней частотой. Значения отклонений для 5000 наиболее частотных слов можно посмотреть . Структура файла:
лемма, средняя частота (ipm), число текстов, в которых это слово встречается, среднеквадратичное отклонение частоты по все текстам, коэффициент вариации, дисперсия.

Корпус, средства для работы с ним, а также параллельный англо-русский корпус (выравнение на основе предложения) описаны, в частности, в следующей публикации автора:

Sharoff, Serge, (2002). Meaning as use: exploitation of aligned corpora for the contrastive study of lexical semantics. Proc. of Language Resources and Evaluation Conference (LREC02). May, 2002, Las Palmas, Spain.

Также отдельные частотные списки есть для следующих классов слов:

Создание корпуса, разработка соответствующих программных средств и частотных списков были поддержаны грантом, предоставленным автору Фондом имени Гумбольдта, Германия. Лемматизация для анализа словоформ в корпусе была проведена с помощью морфологического анализатора Диалинг. Поскольку многие словоформы неоднозначны (например, дорогой, были, стали, для, три, уже ), частота некоторых слов не вполне достоверна, например, для рассматривалось как глагол, только если за ним не следует существительное, прилагательное или местоимение, стали всегда рассматривалось как существительное, для супруги всегда выбиралось супруга при возможных супруг и супруги (мн.ч). Критериями для выбора словоформы служили:

1. частота соответствующей леммы (забрал, стану, подать в качестве существительного крайне маловероятно, поэтому в этих случаях выбирается глагол);
2. сравнительная частота конкретной формы (обе леммы для стали достаточно частотны, но существительное в отличие от глагола очень часто употребляется именно в этой форме; форму пора приходится считать в предикативном употреблении, в то время как существительное выступает во всех своих остальных формах).

ЧАСТОТНЫЙ СЛОВАРЬ
НАЦИОНАЛЬНОГО КОРПУСА РУССКОГО ЯЗЫКА: КОНЦЕПЦИЯ И ТЕХНОЛОГИЯ СОЗДАНИЯ

FREQUENCY DICTIONARY OF THE RUSSIAN NATIONAL CORPUS: PRINCIPLES AND TECHNOLOGY

Ляшевская О.Н. ([email protected] ) , Институт русского языка им. В.В.Виноградова, Москва
Шаров С.А. ([email protected] ), Университет Лидса, Великобритания

Словарь содержит представительный базовый словник современного русского языка (2-я половина XX – начало XXI вв.), снабженный информацией о частотности употребления, статистическом распределении по текстам и жанрам, по времени создания текстов. Словарь основан на текстах Национального корпуса русского языка объемом 100 млн. словоупотреблении.

1. Введение

Для русского языка было разработано несколько частотных словарей. Пионером был словарь Г. Йоссельсона, изданный в 1953 году в Детройте на материале языка по преимуществу дореволюционной России. Словари Э.А. Штейнфельд (1963), Л.Н. Засориной (1977), Л. Леннгрена (1993) и др. были созданы на основе относительно небольших коллекций текстов (400 тысяч - 1 миллион слов) и в большой степени отражают специфику русского языка советского периода: частоты слов товарищ и партия в них сопоставимы со служебными словами, а слово расческа отсутствует. Существуют также специализированные словари, в частности, словарь Е.М. Степановой (1976), посвященный общенаучной лексике. Отдельную отрасль статистических словарей составляют словари языка Пушкина, Достоевского, Грибоедова, Цветаевой (Виноградов 1956-1961, Шайкевич и др. 2003, Поляков 1999, Белякова и др. 1996), которые полностью описывают язык данного писателя.

Новый частотный словарь – универсальный. Несмотря на то, что последний его прямой предшественник был выпущен 15 лет назад (Леннгрен 1993), очевидно, что за это время изменилось многое – как сам язык, так и технология подготовки частотных словарей. Наш словарь призван представить статистическую картину современного словоупотребления (1950-2005 г.), заполнив, в частности, лакуну последних двух десятилетий, а также показать изменения, произошедшие в языке с 1950 года.

Словарь базируется на 100-миллионном корпусе, в то время как предыдущие словари опирались на материал объемом от 400 тыс. до 1 млн. словоупотреблений. Национальный корпус (www.ruscorpora.ru , НКРЯ 2005) более представителен по охвату материала, так как содержит сбалансированную коллекцию текстов разных типов, жанров и стилей, в том числе и тексты русского зарубежья. Распределение текстов в подкорпусе современного русского языка (с 1950 года) по функциональным стилям показано в таблице 1. Тексты нехудожественной литературы относятся к более чем 50 предметным областям (экономика и финансы, право, путешествия и др.), а их типология варьируется от законов и научных статей до интервью, инструкций и объявлений (всего более 100 типов). Художественные тексты включают романы, повести, рассказы, очерки, пьесы, сказки, эссе, литературные письма и др.

Табл. 1. Функциональные стили подкорпуса современного русского языка

Большой размер и стилистическая сбалансированность корпуса являются предпосылкой того, что он будет давать надежные статистические результаты для наиболее частотных слов: так, состав первых 20 000 элементов не будет существенно меняться, если, сохранив пропорцию, заменить данные тексты другими или сравнить несколько подвыборок корпуса. Это показывает опыт составления частотных словарей других 100-миллионных национальных корпусов, таких как британский , чешский (Leech et al. 2001, Čermák & Křen 2004) , а также корпуса испанского языка (Davies 2005) . Естественно, что частотный словарь НКРЯ во многом, и в технологических вопросах, и содержательно, ориентируется на эти образцы.

2. Размер корпуса и надежность выборки

Существующие частотные словари для русского языка были построены на сравнительно небольших корпусах: ЭВМ первых поколений не могли работать с корпусами большего размера. Интересно, что теоретические рекомендации, выработанные в 1970-е годы (Пиотровский и др. 1972), также доказывали, что для достоверного описания 1600-1700 наиболее частотных слов достаточно использовать корпус размером 400 тыс. словоупотреблений. Эта аргументация строилась на понятии доверительного интервала, который широко используется в статистике и социологии: если мы знаем размер выборки и экспериментальную вероятность события в этой выборке (т.е. частоту слова нашем корпусе), то мы можем вычислить доверительный интервал вероятности этого события на всей популяции (т.е. частоту употребления того же слова во всем пространстве языка).

В таблице 2 приводятся примеры частоты отдельных слов в словарях Леннгрена, Засориной и Штейнфельд в сравнении с частотами НКРЯ и 150-миллионного корпуса русского языка, собранного из Интернета (о последнем см. Sharoff 2006). Несмотря на то, что слова думать, задача, любить безусловно относятся к ядру языка (входят в число 200-500 самых частотных лемм), в небольших корпусах даже их частота различается весьма существенно. Частота сравнительно менее частотных слов (загрязнение, изучение, милый ) варьируется в еще больших пределах. Хотя состав Интернет-корпуса довольно существенно отличается от НКРЯ (большим количеством технических текстов и форумов и меньшим количеством художественной литературы), различия в частоте этих единиц между ними не столь велики.

Табл. 2: Сравнение частоты отдельных слов (среднее на миллион словоупотреблений).

Как видим, теоретические рекомендации относительно достаточного размера корпуса в данном случае оказываются не слишком достоверными. Причина этого кроется в исходных допущениях на нормальное Гауссово распределение частоты слов, в соответствии с которым каждое слово встречается с одинаковой частотой во всех текстах. Если слово встретилось в тексте один раз, то при нормальном распределении это не влияет на вероятность его употребления там во второй раз. Но в реальности это не так. Каждый текст имеет некоторую собственную тему, слова которой в этом тексте будут употребляться намного чаще среднего. В тексте про хоббитов слово хоббит будет употребляться так же часто, как и многие служебные слова, что существенно повысит его частоту в корпусе, который будет включать хотя бы один такой текст .В результате частотный список, построенный на основе корпуса, отражает специфику тех текстов, которые попали в него при его составлении.

Таблица 2 показывает несовершенство частотных словарей, построенных на относительно небольших корпусах, но простое увеличение размера корпуса также не гарантирует стабильности результатов. При интерпретации списков частотного словаря надо помнить, что любой корпус, каким бы большим он ни был, является конечным подмножеством потенциально бесконечного множества текстов на данном языке. Любая другая выборка этого подмножества породит несколько другой список, который будет отличаться в своих менее частотных элементах. Корпус большего размера, отражающий большее количество тем и функциональных стилей (корпус типа BNC или НКРЯ), обеспечивает хорошую надежность для наиболее частотных элементов. Тем не менее, дальнейшее увеличение объема текстов в ущерб их разнообразию (см., например, проекты создания Гига-корпусов английского и китайского языков, содержащих более миллиарда словоупотреблений новостных текстов, Cieri & Liberman 2002), может приводить к меньшей надежности частотного списка на таких корпусах за счет сдвига их словаря в сторону новостной лексики.

Поскольку задачей частотного словаря является не просто ранжировать слова по их частоте в отдельном корпусе, но и определить лексическое ядро языка, необходимо отделить слова, часто встречающиеся во многих текстах, от тех, чье лексическое поведение подобно словам Норьега или хоббит , и которые случайно оказались в той или иной позиции частотного списка. Так в Чешском национальном корпусе используется понятие средней уменьшенной частоты (ARF, Average Reduced Frequency), в котором частота слова взвешивается по расстоянию между отдельными словоупотреблениями (Čermak & Křen 2005). Во многих частотных словарях (Леннгрена, Британского национального корпуса, словаря французской лексики в области бизнеса) используется коэффициент D, введенный А. Жуйаном (Juilland et al. 1970), который принимает во внимание как число документов, в которых встречается слово, так и его относительную частоту в этих документах: