Уэндел Джонсон - Люди в затруднениях

таблицы поправок; пригодность такой таблицы следует проверить. Исследование, которое провёл Дж. У. Клотос,⁵ проливает некоторый свет на эту проблему.

Средний посегментный ТЗС. ТЗСы образцов разных величин удастся привести к сравнимости, разделив каждый образец на сегменты подобного размера, например, по 100 слов каждый, и подсчитав ТЗС каждого сегмента, после чего вывести среднее значение посегментного ТЗС каждого образца. Мы можем позволить себе предположить, что такие посегментные ТЗС получится сравнить напрямую, если они представляют сегменты равного размера; это также означает, что мы можем напрямую сравнивать средства таких посегментных ТЗС. Результаты, полученные при использовании сегментов разных величин – сегменты по 100 слов, по 500 слов и т. д. – следует сравнивать, чтобы определиться с размером сегментов, дающих наиболее надёжный и разборчивый средний посегментный ТЗС. Эту проблему рассматривает Клотос в вышеупомянутом исследовании.

Кривая накопительного ТЗС. Кривую накопительного ТЗС по данному языковому образцу мы можем построить, высчитав последовательные ТЗСы приращениями к образцу. Например, накопительный ТЗС образца на 1000 слов мы построим следующим образом: значения ТЗС мы представим на оси ординат, а количество слов оси абсцисс. За значения на оси абсцисс мы можем взять единицы в одно слово, 10 слов, 100 слов и т. д., по желанию. Если взять за единицу одно слово, ТЗС на 1000 мы высчитаем построением накопительной кривой образца на 1000 слов; если единица составляет 10 слов, мы высчитаем ТЗС на 100; если единица составляет 100 слов, мы высчитаем ТЗС на 10 и т. д. Соответственно, если мы взяли за единицу 10 слов, то первое значение представляет ТЗС первых 10 слов образца, второе представляет ТЗС первых 20 слов, третье – первых 30 и т. д. Уравнение для полученной кривой составил Клотос. В базовом виде, в этой проблеме мы имеем дело с отношением между D (количеством разных слов, или типов) и N (количеством слов, знаков) в данном образце. Этой проблеме уделили внимание Зипф,⁶ Кэрол⁷ и Скиннер.⁸ Релевантные данные, представленные Клотосом, позволяют заключить степень, в которой отношение D к N обещает средства прогнозирования словаря в том смысле, что значение D для данного N даёт основание прогнозировать D указанного N большей величины.

Убывающая кривая ТЗС. Предположим, что мы делим образец в 1000 слов на сегменты по 100 слов. Мы высчитываем ТЗС первого сегмента. Затем мы находим число разных слов во втором сегменте, которые не встречались в первом сегменте – иными словами, число новых типов, задействованных впервые во втором сегменте. Потом мы высчитываем ТЗС делением этого числа – не числа типов, а числа новых типов – на 100 – числа знаков во втором сегменте. Таким же образом, ТЗС третьего, четвёртого и каждого из остальных сегментов мы можем высчитать разделением количества знаков – в каждом случае 100 – на число новых типов, появившихся в образце впервые в рассматриваемых сегментах. Мы можем ожидать, что полученная кривая этих последовательных посегментных ТЗСов покажет более пологое понижение в сравнении с накопительной кривой ТЗС. Мера, представляющая это понижение интересует нас особенно. Она представляет темп снижения употребления новых типов – темп, с которым индивидуум «исчерпывает» свой словарь в ходе создания языкового образца. Убывающее ТЗС представляет прямым количественным способом один аспект языкового развития по применению к языковым образцам, собранных последовательно у одних и тех же детей. Убывающее ТЗС представляет собой первую производную накопительной кривой ТЗС, поэтому нам не придётся подгонять кривую к убывающим данным ТЗС, если мы уже высчитали накопительную кривую ТЗС.

Частоты типов. Под простой, объективной языковой мерой мы подразумеваем такую, какой выражаем частоту употребления каждого отличного слова, или типа. Такие частоты, данные о которых привели Торндайк,⁹ Хорн¹⁰ и другие, применяются, в основном в составлении школьных книг для чтения, сборников упражнений по правописанию и т. д. Эти данные удаётся применять иными очевидными способами. Мы можем рассматривать частоты типов, основанные на языковых образцах, используемых в настоящей программе, как представители норм языкового поведения. В прошлых исследованиях целью, по-видимому, ставили просто

--">