Казахские фольклорные и детские тексты: прагматические и семантические трансформации нарратива в дидактической практике

Авторы:
Аннотация:

В статье рассматривается, каким образом структурно-семантические трансформации реорганизуют когезию, каузальные отношения, последовательность событий и нарративные функции в казахских фольклорно-дидактических и детских нарративах. Хотя уровневая модификация текста обычно описывается с точки зрения лексического, синтаксического и количественного упрощения, значительно меньше внимания уделяется тому, как отдельные трансформации влияют на референциальную непрерывность, восстановимость причинно-следственных связей, жанровое оформление, характеризацию персонажей и общий прагматический эффект нарратива. В связи с этим цель исследования состоит в определении того, как изменяются данные текстовые отношения и функции при двух степенях трансформации, представленных версиями уровней A1 и A2, а также какие компоненты сохраняют инвариантность в когерентных трансформированных нарративах. Корпус исследования включал восемь исходных казахских нарративов и шестнадцать специально созданных версий уровней A1 и A2, организованных в восемь выровненных последовательностей «оригинал-A1-A2». В общей сложности было проанализировано 612 трансформационных сегментов с использованием двухуровневой модели кодирования, в которой шесть основных операций — структурная компрессия, синтаксическое упрощение, лексическая замена, семантическая редукция, каузальная экспликация и нейтрализация образности — рассматривались отдельно от их последствий для текстовой организации. Сохранение функционального нарративного ядра рассматривалось как контрольная категория функциональной непрерывности. Результаты показывают, что трансформация на уровне A1 в большей степени связана с компрессией, синтаксическим перераспределением, повторной номинацией и линейной организацией событий, тогда как версии A2 сохраняют более плотную сеть отношений исходного текста и чаще эксплицируют причинные связи. Синтаксическое расщепление переносит когезивные отношения из внутрипредложенческих структур на уровень межфразовой связи, тогда как каузальная экспликация компенсирует ослабление контекстуальных связей, вызванное компрессией. Жанровое оформление, характеризация персонажей и представление конфликта могут редуцироваться или перестраиваться без нарушения центральной событийной структуры. Макроуровневая когерентность зависит от восстановимости функциональной цепочки, связывающей главного участника, ключевое событие, мотив или причинную связь, сюжетную развязку и общий прагматический эффект нарратива. Предложенная модель позволяет соотнести формальные операции с их последствиями для когезии, каузальных отношений, последовательности событий и нарративной функции и тем самым уточняет лингвистическое описание структурно-семантической трансформации нарративного текста.

  • Список литературы

    1. Alva-Manchego F., Scarton C., Specia L. Data-Driven Sentence Simplification: Survey and Ben-chmark, Computational Linguistics, 46 (1) (2020) 135–187. DOI: 10.1162/coli_a_00370

    2. Cripwell L., Legrand J., Gardent C. Document-Level Planning for Text Simplification, Proce-edings of the 17th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguis-tics (EACL 2023), (2023) 993–1006. DOI: 10.18653/v1/2023.eacl-main.70

    3. Agrawal S., Carpuat M. Do Text Simplification Systems Preserve Meaning? A Human Evaluation via Reading Comprehension, Transactions of the Association for Computational Linguistics, 12 (2024) 432–448. DOI: 10.1162/tacl_a_00653

    4. Scholman M.C.J., Demberg V., Sanders T.J.M. Descriptively Adequate and Cognitively Plausi-ble? Validating Distinctions between Types of Coherence Relations, Discours, 30 (2022) 1–33. DOI: 10.4000/discours.12075

    5. Mulder G., Sanders T.J.M. Causal coherence relations and levels of discourse representation, Discourse Processes, 49 (6) (2012) 501–522. DOI: 10.1080/0163853X.2012.692655

    6. Cevasco J., Acosta Buralli K. Construction of coherence in the comprehension of narratives: Studies on the importance of the establishment of causal connections, gaps in current research and future directions, Psychologist Papers, 44 (1) (2023) 45–54. DOI: 10.23923/pap.psicol.3010

    7. North K., Ranasinghe T., Shardlow M., Zampieri M. Deep learning approaches to lexical simpli-fication: A survey, Journal of Intelligent Information Systems, 63 (1) (2025) 111–134. DOI: 10.1007/s10844-024-00882-9

    8. Tyshchenko O., Figedyová M. The image base of fairy-tale formula in the structure of folklore text (based on Russian, Slovak, and Czech fairy tales and their translations), Slavistica Vilnensis, 68 (2) (2023) 115–127. DOI: 10.15388/SlavViln.2023.68(2).9

    9. Council of Europe, Common European Framework of Reference for Languages: Learning, Teaching, Assessment – Companion Volume, Strasbourg: Council of Europe Publishing, 2020. 280 p.

    10. Iskakova Z., Demessinova L., Zinedina A., Yesbossyn L., Ospanova D., Zhumabay M., Yerbatyrova Z. The significance of the lexical-grammatical minimum in teaching Kazakh at the A2 level, Theory and Practice in Language Studies, 15 (10) (2025) 3477–3488. DOI: 10.17507/tpls.1510.36

    11. Cardon R., Bibal A. On operations in automatic text simplification, Proceedings of the Second Workshop on Text Simplification, Accessibility and Readability, (2023) 116–130.

    12. Vásquez-Rodríguez L., Shardlow M., Przybyła P., Ananiadou S. Document-level text simplifica-tion with coherence evaluation, Proceedings of the Second Workshop on Text Simplification, Accessi-bility and Readability, (2023) 85–101.

    13. Grubišić A., Žitko B., Gašpar A., Vasić D., Dodaj A. Evaluation of split-and-rephrase output of the knowledge extraction tool in the intelligent tutoring system, Expert Systems with Applications, 187 (2022) 115900. DOI: 10.1016/j.eswa.2021.115900

    14. Schomacker T., Dönicke T., Tropmann-Frick M. Exploring automatic text simplification of Ger-man narrative documents, Proceedings of the 19th Conference on Natural Language Processing (KONVENS 2023), (2023) 139–148. DOI: 10.48550/arXiv.2312.09907

    15. Farajidizaji A., Raina V., Gales M. Is it possible to modify text to a target readability level? An ini-tial investigation using zero-shot large language models, Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024), (2024) 9325–9339. DOI: 10.48550/arXiv.2309.12551

    16. Бурмакина Н.Г. Дигитальная симплификация текстов в сфере инклюзивной социальной адресации // Terra Linguistica. 2024. Т. 15. № 3. С. 7–14. DOI: 10.18721/JHSS.15301

    17. Díaz-Negrillo A., Espinola Rosillo M.C. Mode of production and (referential) cohesion: An L2 English corpus-based study of syntactic coordination, System, 121 (2024) 103247. DOI: 10.1016/j.system.2024.103247

    18. Truică C.-O., Stan A.-I., Apostol E.-S. SimpLex: a lexical text simplification architecture, Neu-ral Computing and Applications, 35 (8) (2023) 6265–6280. DOI: 10.1007/s00521-022-07905-y

    19. Graichen E., Jönsson A. Context-aware Swedish lexical simplification, Proceedings of the Second Workshop on Text Simplification, Accessibility and Readability, (2023) 11–20.

    20. Ortiz-Zambrano J.A., Espín-Riofrío C.H., Montejo-Ráez A. Deep encodings vs. linguistic featu-res in lexical complexity prediction, Neural Computing and Applications, 37 (2025) 1171–1187. DOI: 10.1007/s00521-024-10662-9

    21. Токпаева Л.С., Кузембаева Г.А., Спулбер Д.П. Сравнительный анализ лексических средств казахского, русского и английского детского фольклора // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Теория языка. Семиотика. Семантика. 2024. Т. 15. № 1. С. 107–125. DOI: 10.22363/2313-2299-2024-15-1-107-125

    22. Тилеубай Г.К., Джолдасбекова Б.У., Таттимбетова К.О. Семиотика предметов в современном казахстанском рассказе // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Теория языка. Семиотика. Семантика. 2024. Т. 15. № 4. С. 1389–1402. DOI: 10.22363/2313-2299-2024-15-4-1389-1402

    23. Zwaan R.A. Comprehension: from clause to conspiracy narrative, Discourse Processes, 61 (4–5) (2024) 166–179. DOI: 10.1080/0163853X.2024.2327271

    24. Espinosa-Zaragoza I., Abreu-Salas J., Lloret E., Moreda P., Palomar M. A review of research-based automatic text simplification tools, Proceedings of the 14th International Conference on Recent Advances in Natural Language Processing, (2023) 321–330.

    25. Veitsman Y., Hartmann M. Recent advancements and challenges of Turkic Central Asian langu-age processing, Proceedings of the First Workshop on Language Models for Low-Resource Languages, (2025) 309–324.

    26. Karagöz E. Closing formulae in tales: The case of Idel-Ural (Tatar) tales, Motif Academy Journal of Folklore, 14 (36) (2021) 1207–1226. DOI: 10.12981/mahder.1016619

    27. Bakker J., Kamps J. Beyond sentence-level text simplification: Reproducibility study of context-aware document simplification, Proceedings of the Workshop on DeTermIt! Evaluating Text Dif-ficulty in a Multilingual Context @ LREC-COLING 2024, (2024) 27–38.

    28. Cripwell L., Legrand J., Gardent C. Evaluating document simplification: On the importance of separately assessing simplicity and meaning preservation, Proceedings of the 3rd Workshop on Tools and Resources for People with REAding DIfficulties (READI) @ LREC-COLING 2024, (2024) 1–14.

    29. Maddela M., Alva-Manchego F. Adapting sentence-level automatic metrics for document-level simplification evaluation, Proceedings of the 2025 Conference of the Nations of the Americas Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, 1 (2025) 6444–6459. DOI: 10.18653/v1/2025.naacl-long.327

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License
Предыдущая статьяСледующая статья