Лингвисты НИУ ВШЭ выяснили, как билингвы используют конструкции с числительными в русском языке
Исследователи ВШЭ выделили более 4000 примеров устной русской речи билингвов из семи регионов России и выяснили: большинство нестандартных форм в конструкциях с числительными связано не только с их родным языком, но и с тем, как часто выражение встречается в повседневной речи. Например, фразы «два часа» или «пять километров» почти всегда совпадают с литературным вариантом, а вот менее привычные выражения, особенно с числительными от двух до четырех, а также с собирательными формами вроде «двое» или «трое», часто звучат иначе. Исследование опубликовано в журнале International Journal of Bilingualism.
Русские числительные сбивают с толку не только иностранцев, но и носителей языка. Сложности возникают и у билингвов — людей, которые свободно говорят на двух и более языках. Некоторые исследования показывают, что грамматика первого языка, например нанайского или ульчского, влияет на последующее освоение русского. Однако ученые считают, что влияние родного языка — лишь один из факторов.
Исследователи из Международной лаборатории языковой конвергенции НИУ ВШЭ проанализировали, как билингвы из разных регионов России используют числительные в устной речи на русском языке. Для этого они обработали семь коллекций интервью, записанных в Дагестане, Башкирии, Чувашии, Марий Эл, Карелии и других регионах. В выборку вошли рассказы более 180 человек, говорящих на 21 языке. В каждой коллекции были записи живых разговоров, в которых участники отвечали на вопросы исследователей и делились историями о себе, семье, жизни в деревне. Из более чем 7000 фраз с числительными исследователи отобрали около 4000 подходящих для анализа, исключив конструкции с порядковыми числительными и косвенными падежами.
Результаты показали, что не только родной язык влияет на частоту ошибок. Важны и другие факторы: уровень образования, возраст, но прежде всего то, насколько часто выражение встречается в речи. Чем привычнее словосочетание, например «два часа» или «пять километров», тем меньше вероятность встретить нестандартную форму. Это подтверждает гипотезу о том, что языковые конструкции усваиваются не через правила, а благодаря регулярному употреблению.
Кьяра Наккарато
«Нельзя сказать, что, когда билингвы используют русский язык, они просто проецируют на него грамматику родного языка. Даже если носитель вырос в среде, где числительные работают иначе, чем в русском, это еще не означает, что в своей русской речи он будет систематически копировать структуры родного языка», — поясняет один из авторов статьи, научный сотрудник Международной лаборатории языковой конвергенции, доцент факультета гуманитарных наук НИУ ВШЭ Кьяра Наккарато.
Особенно сложными для участников опросов оказались числительные от двух до четырех, а также собирательные формы вроде «двое», «трое» — они заметно чаще использовались в нестандартной форме.
Полученные данные важны не только для лингвистов, но и для преподавателей: они позволяют понять, какие области грамматики требуют большего внимания. В будущем авторы планируют изучить и другие области, в которых родной язык может (или не может) влиять на освоение русского.
Работа выполнена при поддержке Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ в рамках проекта «Центры превосходства».
Вам также может быть интересно:
Ученые ВШЭ рассказали, как определить важные для речевой функции области мозга при операциях
Сотрудники Центра языка и мозга НИУ ВШЭ провели школу по трактографии — методу, который позволяет «увидеть» важнейшие связи в мозге и помогает хирургам избежать повреждений критически важных для речевой функции областей во время операции. Участниками курса стали нейрохирурги и радиологи из Москвы и других регионов страны, интересующиеся методами предоперационного картирования речи.
«Огромное счастье — возможность обсудить свои научные идеи с заинтересованными людьми»
Созданная в нижегородском кампусе Вышки Международная лаборатория динамических систем и приложений ведет глубокие теоретические изыскания и прикладные исследования, среди которых изучение океанических волн, пересоединений солнечной короны, вулканических явлений и устойчивости судов. Ее ученые, за последние 5 лет выигравшие более 20 значимых научных грантов, активно сотрудничают с российскими и зарубежными коллегами из Китая, Испании, США, Великобритании, Бразилии и других стран. О работе лаборатории новостная служба «Вышка.Главное» побеседовала с ее заведующей, профессором Ольгой Починкой.
Первый цифровой тест для оценки навыков чтения у взрослых доступен на RuStore
Центр языка и мозга НИУ ВШЭ разработал первый стандартизированный инструмент для оценки навыков чтения на русском языке у взрослых — тест «ЛексиМетр-В». Теперь он доступен в цифровом формате на платформе RuStore. Это приложение позволяет быстро и эффективно диагностировать нарушения чтения, включая дислексию, у людей в возрасте от 18 лет и старше.
Двадцать против десяти: в НИУ ВШЭ проанализировали, как развивались числительные у лезгинских народов
Считается, что в лезгинских языках Дагестана и Азербайджана изначально использовалась двадцатеричная система счета, а десятичная появилась позже. Однако новый анализ числительных в разных диалектах показал, проведенный лингвистом из НИУ ВШЭ Максимом Меленченко, что могло быть и наоборот: изначально использовался десятичный счет, а двадцатеричный появился позже. Исследование опубликовано в журнале Folia Linguistica.
Сервисы должны быть гибкими: как использовать искусственный интеллект государству
Международная лаборатория цифровой трансформации в государственном управлении НИУ ВШЭ провела круглый стол «Искусственный интеллект в государственном управлении: современные тенденции». Какие сервисы улучшит ИИ и что важно учитывать, применяя новые технологии, рассказали российские и зарубежные ученые.
Искусственный интеллект помогает точнее прогнозировать риски сложных заболеваний
Разработанные в Центре искусственного интеллекта НИУ ВШЭ нейросетевые модели значительно улучшают прогнозирование риска ожирения, диабета первого типа, псориаза и других многофакторных заболеваний. Совместное исследование с компанией Genotek показало, что алгоритмы глубокого обучения эффективнее традиционных методов, особенно при сложных взаимодействиях генов (эпистазах). Результаты опубликованы в журнале Frontiers in Medicine.
Мозг детей с аутизмом иначе слышит мир
Международный коллектив исследователей при участии ученых из Центра языка и мозга НИУ ВШЭ впервые применил в одном эксперименте два метода — магнитоэнцефалографию и морфометрический анализ — для изучения детей с расстройствами аутического спектра. Оказалось, что мозг детей с аутизмом хуже справляется с фильтрацией и пониманием звуков, особенно в той части, которая обычно отвечает за речь. Исследование опубликовано в журнале Cerebral Cortex.
Искусственный интеллект может стать катализатором устойчивого развития
Искусственный интеллект трансформирует все сферы жизни, расширяя наши возможности и границы. В то же время технологии бросают человечеству новые вызовы, связанные с безопасностью, этикой и защитой окружающей среды. На сегодняшний день каждая нейросеть оставляет за собой большой углеродный след. Однако при грамотном управлении ИИ может принести пользу планете и стать залогом устойчивой экономики будущего. Об этом рассказал научный руководитель Лаборатории алгоритмов и технологий анализа сетевых структур НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде Панос Пардалос в рамках XXV Ясинской (Апрельской) международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества.
Ученые выявили особенности восприятия историй у дошкольников
Психолингвисты Центра языка и мозга ВШЭ совместно с коллегами из США и Германии впервые использовали регистрацию движений глаз во время проведения теста на определение нарративных навыков у дошкольников и взрослых. Исследователи обнаружили, что понимание историй зависит от их структуры, а вопросы про внутренние состояния персонажей вызывают трудности у детей 5-6 лет. Результаты исследования опубликованы в журнале Journal of Experimental Child Psychology.
Генетический прогноз рецидива рака: ученые проверили, можно ли доверять компьютерным моделям
В биомедицинских исследованиях алгоритмы машинного обучения часто используются для анализа данных, например для предсказания рецидива рака. Однако не всегда ясно, находят ли эти алгоритмы значимые закономерности или подстраиваются под случайные шумы в данных. Ученые из НИУ ВШЭ, ИБХ РАН и МГУ разработали тест, который позволяет определить эту разницу. Он может стать важным инструментом для проверки надежности алгоритмов в медицине и биологии. Исследование опубликовано в цифровом архиве arXiv.