Uticaj polisemije na obradu izolovanih reči srpskog jezika

Abstract

Istraživanja izvedena na engleskom jeziku pokazala su da postojanje nepovezanih značenja reči (homonimija, npr. "osa" - insekt i "osa" - koordinata) usporava obradu, dok postojanje povezanih značenja reči (polisemija, npr. "glava" - deo tela i "glava" - poglavlje) ubrzava obradu (Rodd, Gaskell & Marslen-Wilson, 2002; Klepousniotou, 2002). Cilj ovog istraživanja je ispitivanje uticaja polisemije na obradu reči srpskog jezika. Rezultati tri eksperimenta sa zadatkom leksičke odluke pokazali su da se polisemične reči obrađuju brže. Pored toga, pokazano je da ne postoji interakcija između frekvencije leme i broja značenja. Konačno, predložena je nova mera višeznačnosti, zasnovana na ideji primene "informacionog reziduala" kao mere morfološke kompleksnosti reči (Moscoso del Prado Martin, Kostic & Baayen, 2004). U našem istraživanju informacioni rezidual predstavlja razliku između količine informacije izvedene iz frekvencije leme (log p) i entropije distribucije značenja reči. S obzirom na to da u ovom trenutku ne raspolažemo verovatnoćama značenja reči srpskog jezika, entropija je aproksimirana maksimalnom entropijom (log N). Kombinovanje frekvencije leme i broja značenja u jedinstvenu probabilističku meru rešava problem kolinearnosti dve varijable. Pored toga, mogućnost primene informacionog reziduala na slučaj polisemije ukazuje na mogućnost da je kognitivni sistem osetljiv na entropiju distribucije verovatnoća značenja reči.

It has been shown that while multiple unrelated meanings of a word (e.g. bank) increase processing latency, polysemy, that is multiple related word senses (e.g. paper) produce faster responses (Rodd, Gaskell & Marslen-Wilson, 2002; Klepousniotou, 2002). The goal of this study was to explore the effect of polysemy on word processing in Serbian. The outcomes of three lexical decision experiments have shown that polysemous words are processed faster. In addition, lemma frequency and number of related senses did not interact. Finally, a measure that combines lemma frequency and number of related senses into a single metric is proposed. This measure is information residual, initially applied on derivational morphology (Moscoso del Prado Martìn, Kostic & Baayen, 2004). In this study the information residual is a difference between the amount of information (bit) derived from lemma frequency and the entropy of a polysemic cluster. Since relative frequencies of different word senses of a given word in Serbian are currently not available, maximum entropy (log N) was used as an approximation. The outcome of this study indicates that cognitive system is sensitive not only to the entropy of derivational clusters, but polysemic clusters as well.