Концептуальное пространство художественного текста в аспекте теории нечетких множеств. Модель эстетического восприятия произведения искусства

Грибова Н. Н. 

КОНЦЕПТУАЛЬНОЕ ПРОСТРАНСТВО 
 ХУДОЖЕСТВЕННОГО ТЕКСТА  
В АСПЕКТЕ ТЕОРИИ  
НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ. 
МОДЕЛЬ ЭСТЕТИЧЕСКОГО  
ВОСПРИЯТИЯ ПРОИЗВЕДЕНИЯ ИСКУССТВА 

Москва 
Берлин 
2020 

УДК 82:1 
ББК 83.00 
   Г82 

Сведения об авторе:  
Грибова Наталья Николаевна, кандидат филологических наук, доцент факультета 
Лингвистики и педагогики ОЧУ ВО «Московской международной академии» 

Грибова Н. Н. 
Г82    Концептуальное пространство художественного текста 
   в аспекте теории нечетких множеств. Модель эстетического 
   восприятия произведения искусства / Н. Н. Грибова.  — 
   Москва ; Берлин : Директ-Медиа, 2020. — 149 с. 

ISBN 978-5-4499-0832-2 

Книга посвящена изучению концептуального и семантического про-
странств художественного произведения и анализу его эстетического восприя-
тия в рамках теории нечетких множеств. Концептуальное пространство 
литературного произведения позиционируется как сложная система с высокой 
степенью абстракции, для описания которой используются инструменты нечет-
кой логики. Показана связь теории нечетких множеств с теорией семантическо-
го 
поля 
через 
лингвистическую 
переменную 
и 
интерпретационные 
возможности фреймовой семантики. Лингвистическая переменная представлена 
как реализация языкового сознания (семантическое поле), а универсальное 
множество как семантическое пространство. 
Объектом практического изучения стали прецедентные тексты: (произ-
ведения писателей-синестетов М. А. Булгакова, Э. Т. А. Гофмана, П. Зюскинда), 
«Святые письма» и поэтические произведения (оды Дж. Китса).  
В книге описана модель эстетического восприятия на основе последова-
тельного концептуального анализа прецедентных текстов и представлены воз-
можности 
фреймовой 
семантики 
для 
интерпретации 
концептуального 
пространства произведений искусства. Отражены возможности использования 
фрейм-структур представления знаний в методике преподавания иностранного 
языка. 
Книга адресована лингвистам, культурологам, специалистам в области 
методики преподавания иностранных языков, а также читателям, интересую-
щимся применением теории нечетких множеств в сфере гуманитарного знания. 

УДК 82:1 
ББК 83.00 

ISBN 978-5-4499-0832-2
© Грибова Н. Н., текст, 2020
© Издательство «Директ-Медиа», макет, оформление, 2020

ОГЛАВЛЕНИЕ 
ВВЕДЕНИЕ ............................................................................................ 5 

ГЛАВА I. ПРИМЕНЕНИЕ ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ 
В ЛИНГВИСТИКЕ ................................................................................ 8 

1.1. 
Обзор исследований .............................................................. 8 

1.2. 
Семантическое поле и нечеткое множество ...................... 12 

ГЛАВА II. КОНЦЕПТУАЛЬНОЕ ПРОСТРАНСТВО 
И ЕГО СВЯЗЬ С ТЕОРИЕЙ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ ................. 17 

2.1. Теория концепта ....................................................................... 17 

2.2. Художественный концепт в идиостиле автора ...................... 32 

2.3. Реализация концепта «искусство» (практический аспект) ... 35 

2.4. Концептуальное пространство  
как подмножество нечеткого множества ...................................... 57 

ГЛАВА III. ФРЕЙМОВАЯ СЕМАНТИКА ....................................... 73 

3.1. Фрейм как форма ментальной репрезентации концепта ...... 73 

3.2. Метод фреймового анализа ..................................................... 78 

3.3. Одическая поэзия в аспекте фреймового анализа ................. 79 

ГЛАВА IV. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ФРЕЙМОВОЙ СЕМАНТИКИ 
В ПРЕПОДАВАНИИ ИНОСТРАННЫХ ЯЗЫКОВ ......................... 89 

4.1. Изучение языков через универсальные концепты. 
Формирование концептуальной картины мира ............................ 89 

4.2. Метод фреймового анализа в преподавании иностранного 
языка (практический аспект) ........................................................... 96 

ГЛАВА V. СИНЕСТЕЗИЯ 
КАК ПОДИМОДАЛЬНАЯ  ПЕРЦЕПЦИЯ ..................................... 109 

5.1. Синестезия в лингвистическом аспекте ............................... 109 

5.2. Синестезия как компонент эстетической коммуникации 
в образных контекстах, семантически связанных с музыкой.... 113 

3 

ГЛАВА VI. МОДЕЛЬ ЭСТЕТИЧЕСКОГО ВОСПРИЯТИЯ ......... 120 

6.1. Эстетическое восприятие в психологии. 
Восприятие объектов искусства ................................................... 120 

6.2. Эстетическое восприятие литературных произведений ..... 124 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ ................................................................................. 127 

ЛИТЕРАТУРА ................................................................................... 131 

ВВЕДЕНИЕ 

Обращение к общенаучному контексту и применение резуль-
татов исследований из различных областей предметных знаний 
позволяют расширить изучение природы языка с помощью конвен-
циональных моделей, схематизирующих культурно-обусловленные 
знания. 
Математический метод изучения лингвистической перемен-
ной, разработанный в теории нечетких множеств для представле-
ния 
семантической 
нечеткости 
человеческих 
слов — 
это 
уникальный метод с точки зрения предоставления возможностей 
для математической обработки субъективных данных. Из области 
математики и нечеткой логики теория нечетких множеств пришла в 
лингвистику, где она используется в различных областях автома-
тического перевода, распознавания изображений и речи, и интел-
лектуальных терминалов. 
Теория нечетких множеств — это способ формализации од-
ного из типов неопределенности, возникающей при моделировании 
реальных объектов. Неопределенность появляется каждый раз, при 
попытке описания некоторых объектов реального мира с использо-
ванием словаря коммуниканта.  
Аппарат для формализации осмысленных понятий, разрабо-
танный в рамках теории нечетких множеств, позволяет интерпре-
тировать 
модель 
эстетического 
восприятия 
литературного 
произведения или художественного объекта искусства. Кроме того, 
эта теория может быть использована при описании метода фреймо-
вой семантики и теории концептуализации, где концепт и фрейм-
структура представлены в виде нечетких множеств, с помощью 
которых авторы воссоздают чувственную сторону реального мира 
в своих произведениях. Понятие нечеткости коррелируется с эмо-
циональной полнотой высказывания, достигаемой выходом за рам-
ки строгих ограничений жанра и стиля произведения искусства 
(отклонение от нормы). Так, одним из авторов теории нечетких 
множеств, Рыжовым А.П., звуковысотная музыкальная интонация 
рассматривается как пример нечеткости в искусстве. [Рыжов 2003: 
16]. 
Нечеткость проявляется на сенсорно-ассоциативном уровне 
концепта, где смешиваются интермодальные ощущения как адек-
ватное отражение реальности. «… асистемные связи неизбежны 

5 

для любых сложных целостных систем, находящихся в поле дей-
ствия внешних и внутренних флюктуаций. А в отношении исследу-
емой системы они могут проявляться как отклонения от нормы 
применительно ко всем отмеченным типам системообразующих 
взаимодействий: и в синергии, и во взаимной сенсибилизации, и в 
синестезии, причем в двух противоположных исходах — как за-
предельное их усиление, либо ослабление. В первом случае пер-
цептивная система лишается свойств целостности, во втором — 
качественной разнородности структуры (в обоих случаях перестает 
выполнять функции как адекватное отражение действительности). 
[Галеев, 1987: 82–83] 
Концептосфера как ментальная структура, представленная 
нечеткими множествами (концептами), может быть описана мето-
дом фреймовой семантики. Обращение к понятию фрейма расши-
ряет сферу содержательного анализа языковых явлений и 
открывает новые аспекты взаимодействия лингвистики, когнитоло-
гии, психологии, математики, формальной логики и области искус-
ственного 
интеллекта. 
Концептуальное 
пространство 
литературного произведения (текстов) представляет собой слож-
ную систему с высокой степенью абстракции, основанную на се-
мантическом выводе его компонентов из набора языковых единиц. 
Описание этой системы нуждается в соответствующих моделях, 
которые можно позаимствовать из области нечеткой логики: се-
мантическое поле, лингвистическая переменная, нечеткость, под-
множество нечеткого множества. 
Книга посвящена изучению концептуального пространства, 
как части семантического пространства художественного произве-
дения с точки зрения теории нечетких множеств, описанию модели 
эстетического восприятия и применению результатов исследования 
в преподавании иностранных языков. 
Таким образом, актуальность данного исследования связана с 
необходимостью формализации таких сложных понятий, как се-
мантическое пространство, семантическое поле, концептосфера 
(концептуальное пространство) литературного произведения и 
нахождением приемлемой модели для интерпретации эстетическо-
го восприятия. 
Объектом исследования выступают стилистически значимые 
контексты, представленные вербальными интерпретациями произ-
ведений искусства, религиозными текстами, а также прозаически-

6 

ми и поэтическими произведениями авторов — синестетов 
(М. А. Булгакова, Э. Т. А. Гофмана, П. Зюскинда, Д. Китса). 
Предметом исследования является: использование инстру-
ментария теории нечетких множеств для формализации понятий 
концептуального и семантического пространства, метод фреймово-
го анализа в работе с аутентичными текстами, а также способы ор-
ганизации 
индивидуально-авторского 
мировоззрения 
в 
произведениях искусства и особенности индивидуального стиля 
автора.  
Целью исследования является описание применения нового 
метода изучения концептуального пространства текста в лингвистике, 
а также использование результатов исследования в практике 
преподавания иностранных языков для формирования коммуникативных 
и межкультурных компетенций. 

Книга посвящена профессору, д.ф.н. Борисовой Маре Борисовне. 

ГЛАВА I 
ПРИМЕНЕНИЕ ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ  
В ЛИНГВИСТИКЕ 

1.1. 
Обзор исследований 

Концепты, которые человек использует в различных областях 
знаний, очень сложны и многогранны по своей природе, чтобы 
описывать их только традиционными, точными, четко 
определенными моделями. Многие понятия, из-за субъективности 
человеческого мышления, приблизительного характера выводов и 
их лингвистических описаний, неоднородны по своей природе и 
требуют соответствующего аппарата для исследования. Создание 
такого аппарата связано с именем Л. А. Заде, который в 1965 году 
предложил теорию нечетких множеств, ставшую мощным инструментом 
для решения широкого круга проблем, где субъективные, 
трудно формализованные человеческие знания играют важную 
роль. 
Большое количество работ, связанных с теорией нечетких 
множеств и перенесенных из области математики в область логики; 
появляются во второй половине 20-го века. Наиболее значительными 
из них были исследования Л. Заде, Д. Дюбуа и А. Прада, связанные 
с развитием теории нечетких мер и мер возможности. 
Работы М. Сугено направлены на открытие теории нечетких интегралов 
и ее приложений, Д. Бездек создал распознавание образов с 
помощью алгоритмов нечеткой целевой функции, Р. Ягер исследовал 
вычислительный интеллект, принятие решений в условиях неопределенности 

и 
нечеткой 
логики. 
Б. Коско 
исследовал 
взаимосвязь между нечеткой логикой и теорией нейронных сетей, 
разработал нечеткие когнитивные модели, на которых основаны 
большинство современных систем динамического моделирования в 
области финансов, политики и бизнеса. 
Некоторые аспекты этих теорий могут быть применены в области 
психолингвистики: 
1. Нечеткая логика и нечеткая технология, которые позволяют 
анализировать системы со сложными взаимосвязями их внутренних 
компонентов (например, концептуальное пространство 
литературного произведения или в процессе реконструкции концептуальной 
картины мира). 

8 

2. Лингвистическая переменная, взятая из теории нечетких 
множеств Л. Заде для выражения качественных оценок и определения 
их роли в семантическом и концептуальном пространстве. 
3. Архитектура систем искусственного интеллекта, использующая 
семантическое пространство, концепцию и структуру 
фрейма для описания структурных взаимосвязей. Эти понятия могут 
реконструировать представления о человеческих знаниях. 
1. Теория нечетких когнитивных карт, то есть когнитивная 
карта, в рамках которой отношения между элементами (например, 
понятиями, событиями, ресурсами проекта) «ментального ландшафта» 
могут использоваться для вычисления «силы воздействия» 
этих элементов. Нечеткие когнитивные карты были введены Бартом 
Коско как технология, используемая для получения и представления 

причинно-следственных 
знаний, 
поддерживающая 
процесс обоснования причинно-следственных связей и относящаяся 
к нейро-нечеткой системе, предназначенной для решения проблем 
принятия решений и моделирования сложных систем. 
Нечеткие когнитивные карты (FCM) вызвали значительный исследовательский 
интерес благодаря их способности представлять 
структурированные знания и моделировать сложные системы в 
различных областях: бизнес, экономика, образование, медицина, 
инженерия, робототехника, управление проектами и компьютерные 
технологии. В сфере изучения иностранных языков возникли технологии 
майндмэппинга и структурных органайзеров. 
Нечеткие когнитивные карты были далее расширены 
Б. Коско до биполярных нечетких когнитивных карт, основанных 
на биполярных нечетких множествах и биполярном когнитивном 
отображении. Теория биполярных нечетких множеств как основанное 
на равновесии расширение нечетких множеств была признана 
Л. А. Заде. 
2. Способность человека предоставлять количественные и 
качественные 
характеристики 
информации 
была 
отмечена 
Л. А. Заде. Количественные определения более точны и понятны; 
качественные не позволяют дать точную характеристику объектов, 
измерить их скорость, определить размеры и т. д. Например, при 
определении роста человека мы используем такие качественные 
характеристики, как «высокий», «средний» и «низкий». Эти оценки 
называются информационными гранулами. Если трех гранул 
(«низкий», «средний», «высокий») недостаточно, точность оценки 

9 

высоты можно усилить, введя, например, 5 гранул — «очень низ-
кий», «низкий», «средний», «высокий», «очень высокий». Точность 
оценки, наоборот, может быть снижена, если используются только 
две гранулы — «низкий» и «высокий». Степень детализации ин-
формации будет определяться потребностью и интеллектуальными 
способностями человека, или это будет зависеть от контекста, в 
котором она используется. 
Информация, полученная от человека, обычно менее точная 
(более детальная), в то время как информация измерительных при-
боров более точная (менее детальная). Гранулярность информации 
может быть определена с использованием ширины гранулы (функ-
ция принадлежности), и, таким образом, «средняя» гранула может 
иметь различную ширину в зависимости от общего количества гра-
нул, используемых человеком. Уменьшение степени грануляции 
дает точку в пределе (гранулу бесконечно малой ширины), которая 
соответствует точно указанной информации — именно той, с кото-
рой работают традиционные математические методы. Наиболее 
важным направлением этой теории является нечеткая логика, ис-
пользуемая в нечетком моделировании и управлении. 
3. Три системы основных функций реализованы в системе 
искусственного интеллекта: 
I. Представление и обработка данных; 
II. Рассуждение; 
III. Общение с пользователем на естественном языке. 
Эти обобщенные функции реализуются, как правило, со сле-
дующим набором процедур: 
I. а) накопление знаний о предметной области; 
б) классификация знаний по критерию прагматической по-
лезности и последовательности; 
в) структурирование знаний в направлении их использова-
ния в определенной области; 
г) автоматическое ведение базы знаний при ее пополнении; 
e) Получение и обработка знаний от нескольких экспертов. 
II. а) инициализация процесса получения новых знаний; 
б) соотношение новых знаний со старыми; 
в) пополнение знаний логическим выводом, отражающим 
закономерности в предметной области и накопленные знания; 
г) обобщение знаний на основе более частных знаний; 
д) логическое планирование своей деятельности; 

10 

е) выполнение заключения на основе рассуждений по ана-
логии и т. д. 
III. а) общение на естественном языке (или подмножество 
профессионального языка); 
б) обучение; 
в) адаптация в процессе взаимодействия со специалистами 
различной квалификации; 
г) внедрение знаний о целях и возможностях пользователя, 
а также его собственных возможностях; 
д) формирование объяснений своей деятельности по запросу 
пользователя; 
е) документирование информации в форме, требуемой 
пользователем. 
Естественно, что вышеуказанные процедуры должны быть 
реализованы той или иной формой организации системы, то есть ее 
архитектурой. Организация системы включает в себя базу знаний, 
которая содержит различные понятия и семантическое пространство 
с метрикой в качестве его свойств. 
Все упомянутые выше теории представляют собой исследования 
в области анализа и моделирования сложных систем. «Сложные 

системы 
характеризуются 
высокой 
размерностью 
и 
неизвестной динамикой. Их анализ и моделирование — трудоемкая 
вычислительная задача с использованием только количественных 
методов. Разработка модели таких систем требует больших усилий 
и специальных знаний в конкретных областях деятельности. В то 
же время такие системы могут также характеризоваться суще-
ственной «нелинейностью» поведения, в результате чего построе-
ние количественных моделей может быть чрезвычайно трудной 
или даже невозможной задачей ». [Шмыров, 2019: 1] 
Концептуальное пространство литературного произведения 
(текстов) представляет собой сложную систему с высокой степе-
нью абстракции, основанную на семантическом выводе его компо-
нентов из набора языковых единиц. Описание этой системы 
нуждается в соответствующих моделях, которые можно позаим-
ствовать из области нечеткой логики с помощью инструментов, 
отраженных в вышеупомянутых теориях. 
 
 

11 

1.2. 
Семантическое поле и нечеткое множество 

Теория нечетких множеств представляет собой современный 
научный аппарат для формализации различных типов неопреде-
ленностей, возникающих в процессе моделирования самого широ-
кого класса объектов реальной природы. Эта теория является 
стратегическим инструментом для управления сложными система-
ми. На практике человеку постоянно приходится принимать реше-
ния в контексте неполной информации. Математический аппарат 
теории нечетких множеств позволяет моделировать человеческое 
мышление. И технологии и алгоритмы, разработанные в рамках 
этой теории, универсальны по применимости, и, следовательно, 
сфера применения этой теории необычайно широка и касается ре-
шения как технических, так и гуманитарных задач. Методы форма-
лизации, разработанные в рамках теории, позволяют применять ее 
даже в традиционно гуманитарных областях. 
Теория нечетких множеств имеет смысл для лингвистики 
аналогичным образом. Во-первых, это связано с теорией семанти-
ческого поля и формализует структуру поля языковых систем.  

Полем в лингвистике называют некоторое произвольное не-

пустое множество языковых элементов. В трактовке В. Г. Адмони 
поле характеризуется наличием инвентаря элементов, связанных 
системными отношениями. В. Г. Адмони усматривает в поле цен-
тральную часть — ядро, элементы которого обладают полным 
набором признаков, определяющих данную группировку, и пери-
ферию, элементы которой обладают не всеми, характерными для 
поля признаками, но могут иметь и признаки, присущие соседним 
полям. Таких соседних полей может быть несколько. Структура 
поля, таким образом, неоднородна. По мере удаления от ядра до-
минантные признаки ослабевают. Появляются признаки факульта-
тивные (Адмони, 1973). Понимание полевой структуры в работах 
В. Г. Адмони, И. П. Ивановой и Г. Г. Почепцова хорошо коррели-
рует с представлениями об адаптивных системах и нечетких мно-
жествах, хотя и развивались они совершенно независимо от них. 

Теория нечетких множеств может рассматриваться как мате-
матическое обоснование лингвистического понятия «поле». Нечет-
кие 
множества 
или 
множества 
с 
размытыми 
границами 
(первоначально они были метафорически названы «пушистыми» 
множествами) имеют периферийные элементы, которые являются 

12