Статистический метод количественной оценки понятности иностранных славянских языков для русскоязычного читателя

Клышинский Эдуард Станиславович
1. ИПМ им. М. В. Келдыша РАН
klyshinsky@mail.ru
Материал поступил в редколлегию 18.01.2021
Разбирается вопрос понимаемости иностранного текста на славянском языке для неподготовленного информанта. Целью статьи было выяснить, какую долю слов иностранного текста информанты смогут понять при условии, что они не знакомы с этим языком. Для определения понимаемости текста мы использовали параллельный текст с пропущенными словами. В русской версии текста пропускалась часть слов, задача информан-та – восстановить эти слова, используя в качестве подсказки параллельный текст на одном из славянских языков: украинском, белорусском, польском, чешском, словацком, сербском, словенском и болгарском. Часть информантов использовалась в качестве контрольной группы, и параллельный текст им не предъявлялся.
Мы высказали гипотезу о том, что понятность текста на иностранном языке может быть определена как увеличение доли корректно восстанавливаемых слов в группе, которой предъявляется параллельный текст на иностранном языке, над долей слов, корректно восстановленных контрольной группой. Результаты экспериментов подтвердили нашу гипотезу.
Также мы разделили все пары «пропущенное слово – перевод» на четыре группы: полные и частичные когнаты, генетические когнаты, не когнаты и ложные друзья. Корреляция средней понятности текста по всем информантам для данного языка с долей полных и частичных когнатов составила 0.7, тогда как для остальных групп была отрицательной. За счет этого можно утверждать, что понятность иностранного текста по большей части определяется долей полных когнатов, но при этом зависит от некоторых других параметров.
Результаты экспериментов и программное обеспечение для их анализа размещены по адресу https:// github.com/klyshinsky/mutual_intelligibility_Russian.  
Выходные данные: Э.С. Клышинский Статистический метод количественной оценки понятности иностранных славянских языков для русскоязычного читателя. Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. 2021 Т.19, №1. C. 61–79. DOI: DOI 10.25205/1818-7900-2021-19-1-61-79