В течение нескольких лет вел кропотливую работу над составлением «Словаря языка Пушкина» коллектив сотрудников Института русского языка Академии наук СССР. Четверть века вели свою работу над частотным словарем английского языка Торндайк и Лордж…

В наши дни составление этих словарей поручено электронным вычислительным машинам. Именно они являются соавторами всех больших частотных словарей, появившихся в последние годы, включая «Частотный словарь русского языка».

С помощью ЭВМ в наши дни осуществляется издание монументального, в пятнадцати томах, словаря французского языка. Он охватывает почти шестьсот произведений авторов XVIII–XX столетий, общим объемом в семьдесят миллионов (!) слов. Каждому из семидесяти тысяч слов, вошедших в словарь, дается толкование, приводится общая частота его употребления, а также частоты, с которыми оно употреблялось в том или ином веке. Нет сомнения в том, что и для других языков появятся столь же нужные словари. Конечно, без машины составление их вряд ли было бы возможно: вспомните Кединга и его тысячу помощников.

ЭВМ помогают и в составлении частотных словарей отдельных «подъязыков», охватывающих ту или иную область науки и техники: электронику, терапию, строительные материалы, автомобилестроение, геологию нефти и газа и т. п. В нашей стране составлено более десятка таких словарей для английского, немецкого, французского и других языков. Осуществляет это важное и жизненно необходимое для практики дело группа «Статистика речи».

Правда, объем текстов, взятых для словаря, сравнительно невелик: выборка состоит, как правило, из двухсот тысяч слов. Но на это есть свои причины. Вы помните, что львиная доля текста покрывается самыми частыми словами, первой их тысячью. Вторая тысяча частых слов даст незначительный прирост, третья — еще меньший и т. д. Чем больший объем текста мы возьмем, тем больше разных слов в нем будет, но прирост этот будет замедляться. Вот что показывают расчеты. В словаре английского языка, составленном Г. Кучерой на основе машинной обработки миллиона слов, встретилось около пятидесяти тысяч различных слов. Если увеличить выборку в десять раз, то есть до десяти миллионов, число разных слов возросло бы не в десять, а примерно в два с половиной раза. Если довести выборку до ста миллионов слов, число разных слов увеличилось бы не в сто, а лишь в четыре раза.

Еще меньший прирост дают тексты по отдельным подъязыкам и областям знания. Вот какая картина рисуется нам, если мы попробуем применить ЭВМ для составления полного частотного словаря английских текстов по электронике. Двести тысяч слов, обработанных на машине, дали около десяти тысяч различных слов. Если увеличить выборку в пять раз, до миллиона слов, то число разных слов даже не удвоится. Увеличь мы выборку в пятьдесят раз, число разных слов возрастет только в три раза; увеличение в пятьсот раз, до ста миллионов слов, даст прирост в четыре раза. И если мы доведем выборку до фантастической величины в десять миллиардов, то есть в пятьдесят тысяч раз, то число разных слов возрастет лишь шестикратно. Наш словарь охватит лишь шестьдесят тысяч разных слов, между тем терминология электроники гораздо богаче, эти слова ее не исчерпывают, хотя мы обработали бы на ЭВМ около тридцати миллионов страниц текстов!

Вот почему ученые находят более рациональное применение вычислительной технике. С помощью машин выявляются не все слова в той или иной области науки и техники (где употребляются сотни тысяч различных терминов), а наиболее употребительные, а также самые частые словосочетания. Ведь они, например, в отраслевых англо-русских словарях, занимают почти три четверти объема словаря. Выявить же эти сочетания, одновременно подсчитывая их частоту вручную, практически невозможно: лишь ЭВМ способна проделать столь утомительную и однообразную работу.

Но не только электронные вычислительные машины оказывают помощь лингвистике. В свою очередь, помощь современного языкознания оказалась крайне необходимой для вычислительной техники. С рождением кибернетики появляется и проблема «разговора» человека и робота. ЭВМ понимают только строго формализованный, однозначный язык чисел и логических команд. Можно ли перевести на него наш обычный человеческий язык?

Машинный перевод с одного языка на другой, машинный перевод устной речи в письменную и письменной в устную, наконец, разговор с машиною «по-человечески», то есть ввод и вывод информации в машину посредством устной речи — все эти задачи несколько десятков лет назад относились к области научной фантастики. А ныне они стали реальными и важными проблемами практики. И решать эти проблемы можно лишь в тесном содружестве математиков, техников и языковедов.

Инженерная лингвистика — так называют это направление в научной литературе. И речь здесь идет не о том, чтобы инженер обучился основам языкознания, а лингвист — математике и электронике. Инженерная лингвистика в наши дни превратилась в отрасль исследований, имеющих свои конкретные задачи, свою методику и свои объекты изучения. Причем, как отмечает руководитель группы «Статистика речи» Р. Г. Пиотровский, решая собственные задачи, инженерная лингвистика стимулирует появление новых идей не только в области языкознания и смежных наук, но и в таких, казалось бы, далеких от нее дисциплинах, как методика преподавания языков, структурное литературоведение, радиолокация, психиатрия. Но особое значение для инженерной лингвистики имеет ее связь с кибернетикой и электронными вычислительными машинами.

Каждая идея и разработка инженерной лингвистики должна быть реализована на ЭВМ. Без машины, без робота теряется сама суть, смысл этого направления. Первые попытки машинного перевода состояли в том, чтобы передать машине поиск слов в словаре. Задолго до наступления эры кибернетики, в 1933 году, советскому инженеру П. П. Троянскому было выдано авторское свидетельство на изобретение «машины для подбора и печатания слов при переводе с одного языка на другой или несколько других одновременно». Но чем дальше шли работы в области машинного перевода, или, как говорят специалисты, МП, тем яснее становилось, что осуществить этот перевод можно лишь тогда, когда мы сумеем заставить машину переводить по-человечески, не по форме, а по смыслу…

Так у инженерной лингвистики появилась стержневая проблема: автоматическое распознавание смыслового образа. И проблема эта связана с другими проблемами распознавания образа машиной — зрительного для читающих автоматов, звукового для автоматов, действующих по приказу, который дает человеческий голос.

Тут от, казалось бы, сугубо технических проблем инженерная лингвистика переходит к проблемам, стоящим на повестке дня авангарда современной науки: моделированию мышления, работы человеческого мозга…