Теорія репрезентації дискурсу - новітній напрям дослідження інформаційної структури речення в корпусах текстів

Abstract

У статті представлено сучасні концепції вивчення інформаційної структури (ІС) речення та можливість їх застосування під час дослідження електронних синхронійних і діахронійних корпусів текстів. Висвітлено методи й методики для розробки автоматичного алгоритму аналізу ієрархії типів інформації в дискурсі – даної й нової – з урахуванням декількох типів контекстів, а також аналізу речень з урахуванням альтернатив та істинності суджень. Доведено, що розмежування даної та нової інформації пов’язано з учасниками ситуації: адресантом та адресатом, а формування висловлень залежить від спільних знань учасників процесу комунікації та їхніх ставлень. Увагу приділено теорії репрезентації дискурсу, у якій представлені механізми, призначені для інтерпретації тексту та збереження його змісту. Розроблений інструмент пошуку інформації має містити окремий файл, у якому зберігаються записи про всіх індивідів, події тощо (дискурс-референтів), згаданих попередньо в тексті, а також запис того, що говориться про кожного з індивідів. Основною метою за аналізу даності є відстеження всіх дискурс-референтів (ДР). Так будується репрезентаційна структура (РС), яку ментально представляє адресант. Виявлено, що такий підхід вимагає врахування двох аспектів: сфери референтів і низки критеріїв побудови структури репрезентації, що сприяє декодуванню інформації. На підставі положень теорії репрезентації дискурсу відстежено такі основні типи контекстів: контекст дискурсу (той, у якому наявні попередньо згадані ДР), енциклопедичний (може містити слова ‘the king’, ‘God’ тощо), ситуативний контекст і контекст-сценарій (який випливає з узагальнень, як-от “All planes have pilots”). Ураховуючи окреслені типи контекстів, усю текстову інформацію можна визначати як дану (неспецифіковану), дану-активовану, дану-неактивовану, доступну, ситуативно доступну, передбачувану, загальну, нову (неконкретизовану). Описаний підхід, використаний для аналізу пам’яток, допомагає алгоритмізувати інформацію про елементи речення в різних корпусах текстів.