Метафори емоцій: на шляху до формалізації, що базується на мовних даних
DOI:
https://doi.org/10.32589/2311-0821.1.2021.236030Ключові слова:
теорія штучного інтелекту, когнітивна лінгвістика, формалізація метафор, емоції, інтенсіональне визначення, онтологія, схемаАнотація
У статті представлено результати практичної розвідки, виконаної на перетині теорії штучного інтелекту та когнітивної лінгвістики – дисциплін у складі когнітивної науки, чия методологічна комплементарність, хоча й проголошується, досі має недостатнє унаочнення в практичних дослідженнях. Ця робота присвячена питанню створення формальної моделі метафори. Обчислення метафор протягом тривалого часу залишається однією з невирішених проблем у царині штучного інтелекту й низки суміжних дисциплін. Перешкодою до подолання зазначеної проблеми є семантична невизначеність метафор, що її неможливо вивірити за допомогою формул та алгоритмів. Мета статті полягає в демонстрації того, як за використання методологічного інструментарію когнітивної лінгвістики, а саме доробку семантики лінгвальних мереж, метафоричне значення може бути репрезентоване в такий спосіб, який постане придатним для обчислення в системах штучного інтелекту. Матеріалом дослідження послугували метафоричні вирази, які маніфестують у сучасному англомовному дискурсі концепти емоцій страху, смутку, щастя та безтурботності. Емоції як кваліа є особистим досвідом, що його можливо словесно описати переважно за допомогою метафор. Це дає багатий матеріал та підкреслює практичну значущість дослідження, адже емоції, як і метафора, є складними для математичного моделювання сутностями.
За точку відліку в статті взято алгебраїчну теорію метафори, керовану евристичним пошуком. Саме ця теорія спрямувала дослідження на послідовне розв’язання двох практичних завдань. По-перше, у статті у вигляді інтенсіональних дефініцій визначено та впорядковано за ступенем промінантності парадигматичні властивості концептів FEAR, SADNESS, HAPPINESS та RELAXATION/SERENITY. По-друге, ці властивості для кожного концепту організовано у вигляді онтології – моделі репрезентації знань, що її можна обчислити математично та описати за допомогою спеціалізованих мов програмування. Онтології експлікують метафоризовані властивості концептів емоцій у їхньому взаємозв’язку з урахуванням ступеня промінантності.
Посилання
Жаботинська, С. (2019). Семантика лінгвальних мереж у навчальному комбінаторному тезаурусі. Studia Philologica, 13, 17-27. doi: 10.28925/2311-2425.2019.13.3
Никитин, М. В. (2007). Курс лингвистической семантики. Санкт Петербург: РГПУ им. А. И. Герцена.
Besold, T. R., Kühnberger, K.-U., & Plaza, E. (2017). Towards a computational- and algorithmic-level account of concept blending using analogies and amalgams. Connection Science, 29(4), 387-413. doi: 10.1080/09540091.2017.1326463
Eppe, M., Maclean, E., Confalonieri, R., Kutz, O., Schorlemmer, M., Plaza, E., & Kühnberger, K.-U. (2018). Acomputational framework for conceptual blending. Artificial Intelligence, 256, 105-129. doi: 10.1016/j.artint.2017.11.005
Gentner, D., & Forbus, K.D. (2011). Computational models of analogy. Cognitive Science, 2(3), 266-276.
Gust, H., Kühnberger, K.-U., & Schmid, U. (2004). Ontological aspects of computing analogies. In Proceedings of the Sixth International Conference on Cognitive Modeling (pp. 350-351). Mahwah, NJ: Lawrence Earlbaum.
Gust, H., Kühnberger, K.-U., & Schmid, U. (2006). Metaphors and heuristic-driven theory projection (HDTP). Theoretical Computer Science, 354(1), 98-117.
Gust, H., Kühnberger, K.-U., & Schmid, U. (2007). Ontologies as a cue for the metaphorical meaning of technical concepts. InA. Schalley and D. Khlentzos (Eds.), Mental States: Evolution, Function, Nature (pp. 191-212). Amsterdam/Philadelphia: Benjamins.
Kemmer, S. (2003). Schemas and lexical blends. In H. Cuyckens, T. Berg, R. Dirven † and Klaus- Uwe Panther (Eds.), Motivation in Language: Studies in Honour of Gunter Radden (pp. 69-97). John Benjamins Publishing Company. doi: 10.1075/cilt.243.08kem
Kövecses, Z. (2017). Levels of metaphor. Cognitive Linguistics, 28(2), 321-347.
Peters, S., & Shrobe, H. E. (2003). Using semantic networks for knowledge representation in an intelligent environment. IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom’03), 1, 323-337. doi: 10.1109/PERCOM.2003.1192756
Scherer, K. R. (2005). What are emotions? And how can they be measured? Social Science Information, 44(4), 695-729.
Schmid, U., Gust, H., Kühnberger, K.-U., & Burghardt, J. (2003). An algebraic framework for solving proportional and predictive analogies. The European Cognitive Science Conference. [eBook edition]. doi: 10.4324/9781315782362-59.
Vakhovska, O. (2017a). A cognitive linguistic perspective on first-person verbal report on emotion experience. Вісник Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна. Серія: Іноземна філологія. Методика викладання іноземних мов, 85, 72-80.
Vakhovska, O. (2017b). Metaphor in the light of conceptual metaphor theory: A literature review. Cognition, Communication, Discourse, 15, 84-103. doi: 10.26565/2218-2926-2017-15-06.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
1. Дослідження, що публікуються у збірнику наукових праць, повинні бути виконані відповідно до чинного законодавства України та етичних норм. Основний обов’язок автора полягає в тому, щоб виконати таке дослідження, яке заслуговує на об’єктивне обговорення науковою спільнотою його значущості.
2. Автори повинні формулювати свої наукові спостереження у такий спосіб, щоб їхні результати могли бути підтверджені іншими вченими, без підробки отриманих висновків або маніпуляції ними.
3. Автори статей несуть відповідальність за зміст статей і за сам факт їх публікації.
4. Автор повинен цитувати ті публікації, які вплинули на сутність роботи, а також ті, які можуть швидко познайомити читача з попередніми роботами, важливими для розуміння цього дослідження. За винятком оглядів, слід мінімізувати цитування робіт, які не мають безпосереднього відношення до змісту дослідження. Автор зобов’язаний провести джерельний пошук, щоб знайти і процитувати оригінальні публікації, тісно пов’язані з цим матеріалом. Необхідно також коректно вказувати на джерела принципово важливих матеріалів, використаних у цій роботі, якщо вони не були отримані самим автором.
5. Автори повинні дотримуватися усіх чинних вимог щодо публікацій рукописів. Неприпустимим є плагіат та його удавання за оригінальну розвідку, а також подання до редакції раніше опублікованої статті. У випадках виявлення плагіату відповідальність несуть автори поданих матеріалів.
6. Експериментальне або теоретичне дослідження може іноді слугувати основою для науково коректної і об’єктивної критики роботи іншого дослідника. Опубліковані статті в окремих випадках можуть містити подібну критику. Персональна суб’єктивна критика не є доречною за жодних обставин.
7. Співавторами статті мають бути ті особи, науковий внесок яких є вагомим у її зміст та які розділяють відповідальність за здобуті результати. Автор, який подає рукопис до друку, відповідає за те, щоб до списку співавторів були включені всі ті й лише ті особи, які відповідають критеріям авторства. У статті, написаної декількома авторами, той з авторів, хто подає до редакції контактні відомості, документи і листується з редакторами, бере на себе відповідальність за згоду інших авторів статті на її публікацію у збірнику.
8. Автори повинні повідомити редактора про будь-який потенційний конфлікт інтересів, на які могла б вплинути публікація результатів, що містяться у рукописі.
9. Автори повинні чітко вказати джерела всієї процитованої інформації, оформити посилання на наукові джерела відповідно до вимог ДСТУ ГОСТ 7.1:2006.
10. Редколегія має право відмовити у публікації статті за умов недотримання зазначених вимог.
11. Автор може висловити побажання не залучати деяких рецензентів до розгляду рукопису. Проте головний редактор може прийняти рішення залучити одного або декількох із цих рецензентів, якщо переконаний, що їх думки є важливими для неупередженого розгляду рукопису. Таке рішення може бути прийняте, наприклад, у тому випадку, коли є серйозні суперечності між цим рукописом і попередньою роботою потенційного рецензента.
12. Запобігання псевдонауковим публікаціям є відповідальністю кожного автора, головного редактора, рецензента, видавця й організації.
