A kognitív modellezés általános szerepe, különösen pedig a keretek szerepe a terminológiaelméletben és -gyakorlatban

WILLY MARTIN

Lexikológiai/Terminológiai Kutatócsoport

Vrije Universiteit Amsterdam

1. BEVEZETÉS ÉS ÁTTEKINTÉS

Ebben a tanulmányban a kognitív modellezés egy adott tárgykör vagy szakterület ismeretanyagának rendszerezett reprezentációjaként értendő. A modell itt olyan háttérként szolgál, amelyhez viszonyítva, illetve olyan rendszerként, amelynek segítségével az ismeretek rendszerezhetők. A TD-t (terminológiai adatbázist) többek között egy szakterület terminológia segítségével történő leírásának tekintjük. A terminológiai szótárat – a terminológiai adatbázissal ellentétben – az utóbbitól származtatott másodlagos eszköznek tekintjük; más szóval a szótárakat az alapul szolgáló adatbázisok származékainak (front-endjeinek) tekintjük.

Maga a tanulmány három részből áll. Először megkülönböztetjük és példákkal szemléltetjük a kognitív modellezés különböző szintjeit. Másodszor megvitatjuk az egyik szint, nevezetesen a terminusok/fogalmak szintjének keretalapú megközelítését. Harmadszor, végül pedig az ajánlott megközelítést fontos terminológiai kérdések egy csoportjával vetjük össze, hogy elhelyezzük és értékeljük.

2. A KOGNITÍV MODELLEZÉS SZINTJEI

Érvelésem szerint ahhoz, hogy megfelelően működjön (vagyis az ismeretek könnyen megszerezhetők és megfelelően felhasználhatók legyenek), a TD-t legalább három szinten kell rendszerezni, nevezetesen:

• a szakterület szintjén,

• az adatbázis szintjén, valamint

• a terminusok/fogalmak szintjén.

A következőkben ezért az alábbiakkal foglalkozom:

• a szakterület modellezésével (a magasabb, úgynevezett makrostrukturális szinten történő modellezéssel);

Terminologija | 2010 | 17 21

• adatmodellezés (modellezés köztes szinten, az adatbázisban szereplő entitások és kapcsolatok szintjén, az úgynevezett mezostrukturális szinten);

• terminus-/fogalommodellezés (modellezés a legalacsonyabb szinten, a terminusok és fogalmak szintjén, az úgynevezett mikrostrukturális szinten).

Annak tisztázására, hogy mit értünk ez alatt, a következő szakaszokban egyenként szemléltetem az egyes szinteket.

2.1. Doménmodellezés

Ha egy terminológiai adatbázis célja, hogy a tudással és annak kezelésével foglalkozzon, akkor olyan modellről kell gondoskodnia, amely reprezentálja azt, hogy miként szerveződik/strukturálódik az „(al)világ”, vagyis a domén. Így például az orvostudományban egy alapvető fogalom, nevezetesen a betegség fogalma (az 1. ábrán a nosológia) strukturálja az egész területet. Ez e „világ” központi szervezőelve. Ha itt testrészekről beszélünk, az azért van, mert ezek érintettek lehetnek; ugyanez érvényes az organizmusokra is; a terápiás eljárásoknak pedig csak akkor van értelmük, ha betegségekre vonatkoznak, ahogyan a tünetek (leletek), az okok (etiológia) stb. esetében is. Az orvostudomány világában minden közvetlenül vagy közvetve (más fogalmak révén) kapcsolódik a központi betegség fogalmához. A más fogalmakról közölt információ mennyiségét és részletezettségét ez a közvetlen vagy közvetett kapcsolat határozza meg. A doménmodellezés tehát sine qua non feltétel, amely nélkül lehetetlen terminológiai adatbázist létrehozni. Az 1. ábra az ilyen, az orvostudományra vonatkozó doménmodellezés egyszerűsített sematikus ábrázolását mutatja [további részletekért lásd Martin e.a. 1991].

Amint megfigyelhető, minden fő kategória centripetális módon kapcsolódik a betegséghez (nosológiához): az anatómia (MEMF) és az organizmusok az „érint” relációval, az etiológia az „okozza” relációval, a leletek a „tünetei” relációval, a terápiás eljárások pedig a „kezel” relációval stb. Az orvostudományi domén jellemzően jól körülhatárolt és központosított: egy központi/mag-kategóriával rendelkezik, amelyhez az összes többi kategória kapcsolódik. Magától értetődik, hogy ha ugyanazokat a tárgyakat egy másik doménbe helyezzük („gyógyszerek” az orvostudományban, szemben ugyanazzal a kategóriával a gyógyszerészetben), az megváltoztatja a terület szerkezetét, valamint a kifejezendő tudás mennyiségét és jellegét. Többek között ez az egyik oka annak, hogy a doménmodellezés kulcsfontosságú a terminológiai adatbázis létrehozásának megkezdésekor és a tudásreprezentáció kezelésekor.

22 W. Martin | The role of cognitive modelling in general and that of frames...

1. ábra: Egy „körülhatárolt”, központosított domén példája (orvostudomány)

Nem minden domén szerkezete azonos azonban. A 2. ábra például az oktatási rendszerek doménjére mutat be példát, amely beágyazott, hagymahéjszerű szerkezetű. Azt állíthatjuk, hogy az összes héj együtt alkotja az egészet (a hagymát), ezért nem szorítkozhatunk például a legbelső héjra, hanem valamennyi héjból (körből) választanunk kell, ha az oktatási rendszerek doménjét egészében akarjuk megérteni.

Amint az előző példák mutatják, a szakterületek/domének nem mindig rendeződnek hierarchikusan (az „az egy” vagy „része” relációk szerint), ahogyan azt a biológiai modellek szigorú taxonómiai rendje miatt első pillantásra várhatnánk. Ráadásul a domének olykor meglehetősen elmosódott határúak. Míg például a tárgyalt orvostudomány doménje viszonylag jól körülhatárolt, a üzleti élet doménje jóval kevésbé az, amint azt a 3. ábra szemlélteti.

Bár megfigyelhető, hogy az üzleti élet doménje magában foglalja a vállalat és mind külső partnerei, mind belső részlegei közötti kölcsönhatást (P = termelési részleg, F = pénzügyi részleg, S = értékesítési részleg, A = adminisztratív részleg), és bár mindkét kölcsönhatásban az értékesítés

Terminologija | 2010 | 17

2 3

2. ábra: Hagymahéjszerűen szerveződő domén példája (oktatási rendszerek)

3. ábra: Diffúz, centralizált domén példája (üzleti élet)

Az (üzleti) és (ipari) partnerek/egységek állnak az első helyen, a domén maga azonban továbbra is diffúz marad, jóllehet központilag szervezett.

Bármilyen is legyen a domén, a terület szuper- vagy makrostruktúrájának alapos ismerete szükséges feltétel mind a tárgyterület pontosabb körülhatárolásához, mind a tudásnak az adott területen belüli, TD segítségével történő megszervezéséhez/megjelenítéséhez.

24

W. Martin | The role of cognitive modelling in general and that of frames...

2.2. Adatmodellezés

Adatmodellezésen itt az adatok adatbázisbeli modellezését értem, ami magában foglalja

a modell entitásainak és kapcsolataiknak a meghatározását (pl. terminusok, fogalmak, kollokációk, valamint a közöttük fennálló viszonyok/kapcsolatok meghatározását), és

a különböző entitások adat-kategóriáinak meghatározását (mind az attribútumokét, mind az értékeik [tartományaiét]).

Valójában egy adatmodellben nemcsak azt kell világossá tenni, mit kívánunk tartalmi szempontból megjeleníteni (lásd fentebb a 2.1. pontot: a megjelenítendő világ/domén általános keretét vagy makrostruktúráját), hanem azt is, hogyan tesszük ezt: milyen formális objektumok, entitások és relációk segítségével.

A DOT nevű projektben (a holland Databank OverheidsTerminologie rövidítése: kormányzati terminológiai adatbázis; lásd Maks e.a. 2000 és Maks e.a. 2001) a rendszernek a következő entitásokra volt szüksége: fogalmakra, terminusokra, kollokációkra és kapcsolatokra, hogy megjelenítse a terminusokat, a terminusok kollokációkban való használatát, valamint a terminusok közötti olyan viszonyokat, mint a (közelítő) szinonímia, a (közelítő) ekvivalencia és hasonlók. A 4. ábra szemlélteti, mire gondolunk.

Mint látható, különböző grafikai jelöléseket használnak a következők megkülönböztetésére:

fogalmak (C),

terminusok (T) és

kollokációk (COLL).

Ezenkívül egyértelmű különbséget tesznek (lásd a vízszintes szaggatott vonalat) a terminusok és a fogalmak között, ami azt jelenti, hogy a fogalmi entitások olyan szemantikai egységeknek felelnek meg, amelyeket egy vagy több terminus fejez ki egy vagy több nyelven. A terminusentitások egy terminust reprezentálnak annak teljes nyelvészeti leírásával, a használatát is beleértve. A kollokációs entitások ugyanezt teszik a kollokációk esetében. A kapcsolatoknak is több fajtája van: explicit kapcsolatok (az ábrán folytonos vonalakkal jelölve) és implicit kapcsolatok (szaggatott vonalakkal jelölve). Explicit kapcsolat például az, amelyet a terminológusnak kifejezetten ki kell töltenie: ilyen a fogalom és egy terminus, illetve két fogalom közötti kapcsolat (olyan értékekkel, mint a NEARSYN, HYPER, HYPO, REL(ATED)). Az implicit kapcsolatok olyan kapcsolatok, amelyeket a rendszer automatikusan le tud vezetni: abból a tényből kiindulva, hogy a terminusok fogalmakhoz kapcsolódnak, és hogy a pragmatikai értékeket entitásonként adják meg

Terminologija | 2010 | 17

25

4. ábra: Entitások, kapcsolatok és relációk a DOT-ban (Maks e.a. 2000 alapján; további információkért lásd még Maks e.a. 2001)

a terminus esetében a terminusok közötti relációkat (mind a nyelven belüli, mind a nyelvek közötti relációkat) nem szükséges kifejezetten megemlíteni, hanem „kiszámíthatók”, ami teljes szinonímiához, teljes fordítási ekvivalenciához, korlátozott fordítási ekvivalenciához és közelítő fordítási ekvivalenciához vezet.

A fogalmi és a nyelvi (terminológiai) szint különválasztásának egyik előnye többek között az, hogy az egyik nyelvben szereplő terminus leírása nem befolyásolja az úgynevezett fordítási megfelelőjének leírását egy másik nyelvben. Más szóval, immár egynyelvű szócikkekkel dolgozhatunk: az egyik nyelv terminusai a másik nyelv terminusaitól függetlenül írhatók le, ugyanakkor a fogalmi szinten keresztül összekapcsolhatók.

Az 5. ábra sematikusan mutatja be az egynyelvű és a többnyelvű szócikkek közötti különbséget egy többnyelvű adatbázisban.

26 W. Martin | The role of cognitive modelling in general and that of frames...

5. ábra: Többnyelvű és egynyelvű szócikkek

Az egynyelvű szócikkek (egy nyelv szócikkei) összekapcsolhatók más egynyelvű szócikkekkel (egy vagy több nyelv szócikkeivel) anélkül, hogy az egyik nyelv torzítaná a másik leírását.

A többnyelvű szócikkekben egyetlen szócikk tartalmazza az összes nyelvre vonatkozó valamennyi információt. Ilyenkor az a probléma, hogy a fogalmi szintű különbségek elmosódnak, ha a különböző nyelvekből származó terminusokat fordítási megfelelőként kezelik anélkül, hogy teljesen egyenértékűek lennének.

A fentiek nemcsak azt teszik világossá, hogy nem lehet adatmodellt alkotni anélkül, hogy bármiféle fogalmunk lenne arról a szakterületről (és az azon előforduló terminusokról), amellyel foglalkozunk, hanem azt is, hogy nem szabad elvonatkoztatni az adatbankkal elvégezni kívánt feladatoktól (a DOT esetében például a jogrendszerek összehasonlításától és a „kormányzati” szövegek fordításától).

Az adatmodellezés nemcsak az entitások meghatározását foglalja magában, hanem azokat az adat-/információ-kategóriákat is, amelyek „díszítik” ezeket az entitásokat. A következő részben ezen entitások egyikével, nevezetesen a fogalmakkal foglalkozom.

2.3 Fogalommodellezés

Az előző részben már rámutattam a fogalmi megközelítés néhány előnyére. Az egyik itt felmerülő probléma az, hogyan ábrázoljuk a fogalmakat (amelyeket a tudás megszervezésére szolgáló mentális építőelemeknek tekintünk). Ha elfogadjuk, hogy egy terminus (fogalmi) jelentését rendszerint a definíciója ábrázolja, akkor a terminus által kifejezett jelentést/definíciót/fogalmat szemantikai hálózat segítségével is ábrázolhatjuk

Terminologija | 2010 | 17 27

as a model (see, for instance, Fraas 1998: 433 ss.). In Martin 1998 semantic networks are represented in the form of frames and, among others, used as definition models. In the next part I will further elaborate upon the role of frames and on that of a frame-based approach to terminology.

3. KERETALAPÚ MEGKÖZELÍTÉS A FOGALOMMODELLEZÉSBEN

A kereteket itt a szó mesterségesintelligencia-értelmében használom, a Minsky-féle hagyományt követve (lásd például Minsky 1975). Ebben az értelemben olyan struktúrák, amelyek a fogalmak és a jelentés megértéséhez szükséges háttér-, implicit, sztereotip tudást reprezentálják. A Minsky-féle MI-keretek slot–érték formátumúak. Ebből a szempontból a keret általános fogalmi kategóriák vagy relációk (slotok) halmaza, amelyeket specifikációk (értékek) követnek. A mondanivalóm tisztázása érdekében egy konkrét példát mutatok be.

A szemantikai keretek típushoz kötöttek, vagyis bizonyos fogalomtípusokhoz kapcsolódnak. A fogalomtípusokat a doménmodellezési szakaszban kell meghatározni (lásd fentebb a 2.1. szakaszt). Például a kormányzati terminológia doménjében előfordul egy olyan típus, mint a allowance. A allowance keretszerű ábrázolása a következő (lásd még Martin and Heid 2001: 58):

1. táblázat: Az allowance típus kerete

allowance SLOT A SLOT MEGFOGALMAZÁSA goal mire szolgál a allowance source ki fizeti a a. beneficiary ki kapja a a. reason miért fizetik a a. size mekkora a a. összege time mikor fizetik a a. periodicity hányszor fizetik a a. way milyen formában adják a a. condition milyen feltételek mellett adják a a.

A szociális szolgáltatások világában tehát a nyugdíj fogalmát az allowance típus egyik példányának tekintjük.

28 W. Martin | The role of cognitive modelling in general and that of frames...

Az ilyen típus mögöttes kerete a következő slotokból/elemekből áll:

• kedvezményezett ki kapja a juttatást?

• forrás ki adja a juttatást?

• cél mire adják a juttatást?

• ok/alap milyen alapon adják a juttatást?

• összeg mekkora a juttatás összege?

• gyakoriság hányszor adják a juttatást?

• időpont mikor adják a juttatást?

• mód milyen formában (pl. pénzben vagy más értékben) adják a juttatást?

• feltétel milyen feltételek mellett adják a juttatást?

Az e keretből levezetett definíció így szólhat:

A nyugdíj törvényben vagy (biztosítási) szerződésben meghatározott pénzösszeg, amelyet valaki más (egy [korábbi] munkáltató, egy végrehajtó szervezet) rendszeresen (pl. havonta) fizet valakinek (egy nyugdíjra jogosult személynek, vagy annak özvegyének vagy árváinak), hogy fedezze a megélhetési költségeket, miután az illető nyugdíjba vonult, akár azért, mert elérte az előírt nyugdíjkorhatárt, akár rokkantság miatt, feltéve, hogy hivatali ideje alatt járulékot fizettek utána.

Természetesen magának a definíciónak a konkrét formája és tartalma is nagymértékben attól a felhasználótól függ, akinek szánják. Ha azonban adottnak vesszük, hogy egy terminus fogalmi jelentését rendszerint a definíciója jeleníti meg, akkor az olyan kognitív modellek, mint a keretek, kétségkívül nagy segítséget nyújthatnak a definíciók rendszerezésében. A következő részben arra próbálok rámutatni, hogy a kognitív modellezés általában, és különösen a keretalapú megközelítés túlmutat ezen, és nemcsak a definíciók és fogalmak területére, hanem általában a terminológiaelméletre és a terminológiai gyakorlatra is hatással van.

4. VITA: A KOGNITÍV MODELLEZÉS HATÁSA A TERMINOLÓGIA ELMÉLETÉRE ÉS GYAKORLATÁRA

A tanulmányban előterjesztett alapvető állítás a következő:

Ha a terminológia a következőkkel foglalkozik:

• elsajátítás,

• reprezentáció és

• alkalmazás

Terminologija | 2010 | 17 29

a tudás egy adott szakterületen való alkalmazásával kapcsolatban, lehetőleg, de nem kizárólagosan, e terület szakértői által, akkor az elmélet (tervezés) és a gyakorlat (terminológiai adatbázisok előállítása és használata) jó vagy jobb eredményeinek elérése érdekében nagyobb figyelmet kell fordítani a kognitív modellezésre, amely magában foglalja a következőket:

doménmodellezés,

adatmodellezés és

fogalommodellezés.

Más szóval, azt állítjuk, hogy a kognitív modellezés általában, és különösen a keretalapú megközelítés, pozitív hatást gyakorol a terminológiai munka három fontos aspektusára. Az alábbi 6. ábra e három aspektust, azaz az elsajátítást, a reprezentációt és az alkalmazást szemlélteti.

6. ábra: A terminológiai munka három aspektusa

Elsewhere (Martin 1998) I have tried to make clear that a cognitive and, more in particular, a frame-based approach shows certain advantages over other approaches with regard to the three aspects mentioned. So, for instance, will a frame-based approach not only lead to a better access to knowledge, but also to a production/prediction of knowledge: on the basis of definitions, combinations can (in abstractor) be predicted. In the case of pension, for instance, one can, on the basis of the frame, expect combinations with get (beneficiary), give/pay (source), high/low (size) etc. This also could give rise to socio-linguistic investigations: depending on the context/communicative situations/social roles different fillers/values could be used for the same slots/attributes.

30 W. Martin | The role of cognitive modelling in general and that of frames...

Annak érdekében, hogy a kognitív modellezés hatását kézzelfoghatóbbá tegyem, most megvizsgálom, milyen válaszokat ad megközelítésünk az olyan kérdésekre/problémákra, mint amilyeneket R. Kocourek vetett fel a Terminológiai Műhelyben, a 17^th Nemzetközi Nyelvészkongresszuson (Prága, 2003. július; R. Kocourek: „A terminológia és a szaknyelv elmélete: kritériumok és választás”). Kiválasztottam egy tucatnyi kérdést, amelyek a terminológia elméletének és gyakorlatának „égető” kérdéseinek tekinthetők, és rövid válaszokat adtam rájuk, a kérdéseket a kognitív modellezés nézőpontjából közelítve meg. Az alábbiak tehát rövid kérdés-felelet párbeszédként olvashatók.

• Kérdés: Tanulmányoznunk kell-e a szakosított szövegekben előforduló nem terminusokat is? Válasz: A terminológusnak azt kell tanulmányoznia, ami kognitív szempontból releváns, vagyis ami érdekes az általa leírt szakterület számára; ebből a szempontból a nem terminusoknak is a vizsgálat tárgyát kell képezniük.

• K: Egy nyelv, két nyelv, kettőnél több nyelv csoportjai vagy valamennyi nyelv terminológiáját próbáljuk vizsgálni? V: Amint azt a 2.2. szakaszban kifejtettük, az egynyelvű szócikkek előnyben részesítendők a többnyelvűekkel szemben. Ez nem jelenti azt, hogy a terminológiának nem kell többnyelvűnek lennie, csupán azt, hogy a terminológiákat nem szabad úgy összekapcsolni, hogy az egyik nyelv elfogult előnyben részesítéséhez vezessen. Más szóval, az egyik nyelv terminológiája nem lehet elfogult, ugyanakkor összekapcsolhatónak kell lennie más nyelvek terminológiáival.

• K: Tartalmaznia kell-e a terminológiának tulajdonneveket [...] a szövegekben? V: A tulajdonnevek fontos adatok lehetnek a tudásterületeken, ezért nem szabad kizárni őket. Lásd még az NLP területén a megnevezett entitások és az NER (megnevezett entitások felismerése) iránt megújult érdeklődést.

• K: Ha figyelembe kell venni a terminológia denotatív jelentését (a dolgokat) és pragmatikai vonatkozásait (a felhasználókat), milyen módszereket kell alkalmazni? V: A terminológiát valóban egyaránt meghatározzák a fogalmi és a pragmatikai megfontolások. E tekintetben kiemelten fontos, hogy egy terminológiai adatbázis (TD) ne csak a szakterületi/adat- vagy fogalommodellezést vegye figyelembe. Ugyanilyen fontos úgynevezett felhasználói profilok megadása is, amelyek kijelölik a keresési útvonalakat és az információs

Terminologija | 2010 | 17

31

csomagokat, az egyes felhasználói csoportok igényeihez igazítva. E szakasz 6. ábráján az adatbázis és az alkalmazások között elhelyezkedő jobb oldali téglalapok ilyen felhasználói profilokat jelölnek.

• K: Annak ellenére, hogy nem gondolhatunk egy pszeudoszimbolikus formális nyelv megalkotására, be kell-e vezetnünk a rövidítések, [...] jelek és szimbólumok vagy hasonló eszközök rendszerét? Hogyan alakíthatnánk ki egy ilyen rendszert? V: A keretek rendszerint olyan reprezentációs nyelvet alkotnak, amely a formalizálás köztes fokán áll. Némi erőfeszítéssel rögzíteni és szabványosítani lehet egy (al)világ slotjait vagy relációit. Ami a kitöltő értékeket illeti, ha korlátozni lehetne őket (formailag és szemantikailag egyaránt), közelebb kerülhetnénk a formalizáláshoz. Első lépésként a kitöltő értékeket terminusokra lehetne korlátozni. Ebben az esetben valódi termnet jöhetne létre.

• K: Hogyan szerezzük be a terminusok leírásához és elemzéséhez szükséges elsődleges adatokat: szakosított szövegek korpuszaiból, a szaktudományok fogalmi rendszereiből vagy mindkettőből? V: A kettő között kölcsönhatásnak kell lennie, amint azt e szakasz 6. ábrája is mutatja. Az adatgyűjtési oldal (korpuszok, adatközlők) befolyásolja a reprezentációs rendszert, és fordítva. Más szóval, a szövegekben előforduló terminusok (részben) meghatározzák a reprezentációs modell kialakítását (adatgyűjtés → reprezentáció), míg a reprezentációs modell irányítja a terminusok kiválasztását és a rájuk vonatkozó információk gyűjtését (reprezentáció → adatgyűjtés).

• K: Hogyan különböztethetjük meg a terminusokat a szakosított szövegek nem terminusaitól? V: Mivel egy terminus három szinten működik – a fogalmi, a nyelvi és a szociolingvisztikai szinten –, meg kell felelnie az egyes szinteken meghatározott kritériumoknak. Más szóval, a terminusoknak olyan fogalmakat kell kifejezniük, amelyek egy adott (al)világban működnek, illetve ott honosodtak meg, és amelyeket a nyelvi rendszer és a szociolingvisztikai közösség elfogad.

• K: Hogyan különböztethetjük meg a többszavas terminusokat a terminusok kombinációitól és az összetett főnévi szerkezetektől? V: Lásd az előző kérdést és választ. A kognitív modellezés megmutatja, mi lehetséges, kiszámítható vagy kombinálható fogalmi szempontból a leírás alatt álló (al)világban; a nyelvi és szociolingvisztikai tényezők határozzák meg, hogy ami fogalmilag lehetséges, azt valóban használják-e és elfogadják-e.

32 W. Martin | The role of cognitive modelling in general and that of frames...

• K: Hogyan vizsgáljuk a terminológiai kollokációkat és frazeológiát? V: A keretalapú megközelítésben a slotok nemcsak a fogalom meghatározásában játszanak szerepet, hanem – mivel relációkat jelölnek – azt is megmutatják, milyen kombinációk (más fogalmakkal) fordulhatnak elő. Lásd például a pension esetét, amelyet (hollandul) a következő kitöltők egészíthetnek ki:

• hoog; laag, klein: a méret slotjához kapcsolódnak,

• betalen, uitkeren, toekennen, uitbetalen: a source slothoz kapcsolódnak,

• ontvangen, genieten, krijgen: a beneficiary slothoz kapcsolódnak.

Más szóval, a szemantikai keretekből és a keretalapú definíciókból elvont kollokációs mintázatok vezethetők le, amelyek érdekes perspektívákat nyitnak a kombinációk vizsgálatára (lásd ezzel kapcsolatban Martin 2003).

• K: Milyen módszereket alkalmazunk a terminusok szemantikai elemzéséhez (definíció, szinonímia, kétértelműség, fölérendeltség, alárendeltség, antonímia, metonímia és egyéb relációk stb.)? V: A keretalapú megközelítésben messze az „egyéb relációk” játszanak kiemelkedő szerepet. A túlnyomórészt strukturalista relációkat (szinonimák stb.) sem elegendőnek, sem kellően kifejezőnek nem tekintjük.

• K: A megközelítés szemaziológiai vagy onomaziológiai lesz? V: A definícióalkotás keretalapú megközelítése a fogalomtípusokból indul ki, és ilyen értelemben onomaziológiai.

• K: Milyen nyelvészeti kutatási módszereket alkalmazunk: strukturalistát, generativistát, posztstrukturalistát vagy más módszereket? V: Lásd a terminusok szemantikai elemzésére vonatkozó kérdést. Különösen a strukturalista megközelítést tartom túlságosan korlátozónak, ezért egy kognitív megközelítéssel váltottam fel.

5. ZÁRÓ MEGJEGYZÉS

Ebben a cikkben igyekeztem világossá tenni, hogy a kognitív modellezés ebben az értelemben a terminológia conditio sine qua nonja: megteremti azt a szükséges általános keretet, amely nélkül sem következetes munkát végezni, sem megkülönböztetni, hogy mi releváns és mi nem, nem lehetséges.

Terminologija | 2010 | 17

33

BIBLIOGRAPHY

Fraas C. 1998: Lexikalisch-semantische Eigenschaften von Fachsprachen. – Fachsprachen – Languages for Special Purposes; L. Hoffmann, H. Kalverkämper & H. E. Wiegand (Eds.), Berlin/New York: de Gruyter, Vol. 1, 228–238.

Maks I., Martin W. & Groesz I. 2000: The DOT Project: Data and Datastructures for a Bank of Governmental Terminology. – Proceedings of the Ninth EurAlex International Congress – Euralex 2000; U. Heid, S. Evert, E. Lehmann & C. Rohrer (Eds.), Stuttgart: IMS, 297–303.

Maks I., Martin W. & Groesz I. 2001: DOT Final Report (part 1). Amsterdam: Vrije Universiteit (Free University).

Martin W. 1998: Frames as Definition Models for Terms. – Proceedings of the International Conference on Professional Communication and Knowledge Transfer; A. Munteanu (Ed.), Vol. 2, Vienna: Termnet, 189–221.

Martin W. 2003: Definitions and Collocations in Dictionaries: the GWDS Compared to the Van Dale Groot Woordenboek der Nederlandse Taal. – Lexicographica, Series Maior, Vol. 113, Tübingen: Niemeyer, 3–23.

Martin W., Cremers C. & Vliet H. van der 1991: Over Atlex, Relset, Conceptor e.a. Amsterdam: Vrije Universiteit (Free University).

Martin W. & Heid U. 2001: Frame-based Definitions and the Selection of Multiword Term Candidates in DOT. – TIA 2001: actes des quatrièmes rencontres terminologie et intelligence artificielle, Vandoeuvre: INIST-CNRS, 55–65.

Martin W. & Vliet H. van der 2003: Design and Production of Terminological Dictionaries. – A Practical Guide to Lexicography; P. van Sterkenburg (Ed.), Amsterdam/Philadelphia: Benjamins, 333–349.

Minsky M. 1975: A Framework for Representing Knowledge. – The Psychology of Computer Vision; P. H. Winston (Ed.), New York: McGraw-Hill, 211–277.

KOGNITYVINIO MODELIAVIMO APSKRITAI IR FREIMŲ KONKREČIAI VAIDMUO TERMINOLOGIJOS TEORIJOJE IR PRAKTIKOJE

Šiame straipsnyje išskirti, apibrėžti ir pavaizduoti skirtingi kognityvinio modeliavimo lygmenys – srities modeliavimas (makrostruktūrinis lygmuo), duomenų modeliavimas (mediostruktūrinis lygmuo) ir termino ir (arba) sąvokos modeliavimas (mikrostruktūrinis lygmuo). Kalbant apie pastarąjį lygmenį pristatomas freimais besiremiantis sąvokų modeliavimo būdas. Pagrindinis šiame straipsnyje iškeltas principas – kognityvinis modeliavimas apskritai ir freimais besiremiantis požiūris konkrečiai turi teigiamos įtakos tam tikros srities žinių gavimui, pateikimui ir taikymui. Akivaizdžiai parodoma, kad kognityvinis modeliavimas yra terminologijos būtinybė, nes jis suteikia reikalingą struktūrą, be kurios neįmanoma nei nuosekliai dirbti, nei atskirti tai, kas svarbu, ir kas ne.

Gauta 2010-08-09

Willy Martin Faculteit der Letteren, Vrije Universiteit De Boelelaan 1105, NL-1081 HV Amsterdam, Nederland E-mail [email protected]

34

W. Martin | The role of cognitive modelling in general and that of frames...