Диалог с компьютером
Шрифт:
Не в одной поэзии играет свою роль фоносемантика. Воздейственность речи важна для ораторского искусства, для публицистики, часто необходима и в специальных видах речи (например, в юридической практике), да и обычная разговорная речь имеет целью постоянное воздействие на слушателя. Но все же в поэзии все выразительные возможности языка проявляются особенно полно, поэтому поэтическая речь — лучший материал для анализа фоносемантической организации текста.
Разумеется, тот метод, который разработан для вычисления суммарных оценок фоносемантики отдельных слов, теперь уже не годится — и «слова» стали слишком длинные (целые тексты), и закономерности взаимодействия звуков в тексте несколько иные, чем в слове. Пришлось искать новую систему
Набор шкал, который использовался для характеристики фоносемантических ореолов слов, тоже не совсем подходит для описания звуковой содержательности поэтических текстов. Шкалы типа «гладкое — шершавое», «длинное — короткое» или «округлое — угловатое» слишком предметны, прозаичны. Более подходящи признаки экспрессивно-оценочного характера: «нежное — грубое», «радостное — печальное» и т. п. Отобранные шкалы для удобства можно расщепить на половинки, чтобы компьютер оперировал не парой антонимов, а отдельными признаками. Из стилистических соображений (все-таки анализируется поэзия!) некоторые из признаков можно заменить более «художественными» синонимами. Например, признак «красивое» заменить на синоним «прекрасное»; «величественное» на «возвышенное» и т. д.
В результате сформировался такой лексикон компьютера:
прекрасное бодрое печальное
светлое яркое темное
нежное сильное тоскливое
радостное стремительное угрюмое
возвышенное минорное устрашающее
Словарь машины, прямо скажем, небогат. Но следует учесть одно очень важное обстоятельство. В поэзии, как и вообще в языке, главными являются основные аспекты семантики — понятийный и качественно-признаковый. Фоносемантика, хотя и играет в поэтической речи очень существенную роль, все же остается подсобным семантическим аспектом и ни в какое сравнение не идет с богатством и разнообразием содержания, выражаемым основными аспектами языкового значения. Она создает лишь общий фоновый тон, поддерживающий, обогащающий основной художественный смысл текста. Так что 15 признаков компьютерного лексикона в их разнообразных сочетаниях вполне опишут общий фоносемантический тон текста.
Основную роль в создании фоносемантического рисунка стихотворения играет частота звуков (точнее, звукобукв) в данном тексте. Поэт подсознательно нагнетает в стихотворении те звуки, содержательность которых ему нужна, он усиливает, обогащает фоносемантикой образы, впечатления и чувства, выраженные основной семантикой текста. И напротив, он избегает звуков с неподходящей в данном случае содержательностью, снижает их частоту.
Несколько неожиданным оказалось то, что ударные звуки в новой системе расчетов не играют особенно существенной роли: увеличение их веса мало что прибавляет к полученным результатам. Пожалуй, это объяснимо — звуков стало больше, и ударные «потерялись» в общей сумме, да и основной фоносемантический рисунок стиха ведут согласные, а не гласные. Видимо, ударение особенно важно для выстраивания ритма, а не фоносемантики.
Против ожидания не понадобилось как-то выделять и звуки рифм. Во-первых, трудно решить, какие звуки в рифмах следует подчеркивать. Ведь не всегда же бывает, как в стихотворении Д. Минаева «В Финляндии»:
Область рифм — моя стихия, И легко пишу стихи я; Без раздумья, без отстрочки Я бегу к строке от строчки, Даже к финским скалам бурным Обращаясь с каламбуром.Ну, если «розы — морозы» или «бежать — лежать», то тут тоже все ясно. Но как быть, когда как у В. Маяковского:
Где найдешь, на какой тариф, рифмы, чтоб враз убивали,А сейчас в ходу вообще весьма вольная рифма, где возникает не точное эхо, а лишь некий отзвук. Например, у А. Вознесенского:
В аду в сковородки долдонят и вышлют к воротам патруль, когда на предельном спидометре ты куришь, отбросивши руль.Во-вторых, только представьте себе, как осложнится ввод текста в компьютер, сколько будет мороки. А выигрыш все равно невелик. Нет, пусть лучше какие-то несущественные нюансы фоносемантики будут потеряны, зато ввод текста сохранится в самом обычном печатном виде. Даже в более привычном, чем ввод слов: там нужно было ударение указывать, а здесь просто печатный текст. Когда у компьютеров будут хорошо работать читающие устройства, с которыми сейчас много экспериментируют, то вообще ничего не нужно будет вводить, компьютер сам прочитает любой печатный материал.
Анализируется текст по-прежнему в звукобуквенной форме, то есть компьютер сам определяет мягкость и твердость согласных, а в остальном ориентируется на буквы.
Как-то под влиянием критиков, считавших почему-то, что для стихов важно только звучание, а написание вообще ни при чем, мы затранскрибировали несколько стихотворений (то есть записали их не буквами, а значками, изображающими звучание), затем закодировали транскрипцию цифрами (ведь знаков фонетической транскрипции нет на клавиатуре компьютеров), переделали программу под новый ввод информации, переделали таблицы оценок и частот звуков и после стольких мучений просчитали тексты «по звучанию». Но наши труды и муки оказались напрасными — результаты практически не изменились. Единственное утешение: «нулевой» результат в данном случае можно рассматривать как доказательство того, что для стихотворения важно как звучание, так и написание.
Общая схема разработанной системы автоматического анализа фоносемантики текста сводится в основном к следующему.
В памяти компьютера имеются таблицы оценок звукобукв по 15 признакам лексикона и нормальных частотностей (частостей, вероятностей) звукобукв в обычной разговорной речи. Обе таблицы несколько отличаются от тех, которые использовались в работе со словами. Таблица оценок выполнена так, что в ней указаны не сами средние оценки звукобукв по шкалам, а отклонения оценок от центра шкал (от 3,0) в положительную (левую) и отрицательную (правую) стороны шкал. В таблице нормальных частотностей не выделяются ударные гласные.
Компьютер определяет мягкость согласных и вычисляет частотности всех звукобукв в данном тексте. Затем полученные частотности сравниваются с нормальными. Все существенные (статически значимые) отклонения частотностей от нормы фиксируются, и дальнейшая работа идет только с ними.
Это очень важная операция, поэтому она требует пояснений.
Фоносемантический рисунок текста создается именно теми звуками, частотность которых резко отклоняется от нормы. Пока звук встречается в тексте стихотворения не чаще, чем обычно, он не останавливает на себе внимания. Но резкое превышение частотности подчеркивает данный звук, делает его заметным, выделенным. Его фоносемантика как бы вспыхивает и окрашивает собой звуковую содержательность текста. Если же звук необычно редко попадается в анализируемом тексте, его содержательность гаснет, и тем самым еще более высвечивается фоносемантика высокочастотных звуков.