Орфографическая глубина

В лингвистике орфографи́ческая глубина́ ― это характеристика, указывающая на степень отклонения письменного языка от простого однозначного соответствия «буква ― фонема»^[1]^[2]. Она зависит от того, насколько легко узнать произношение слова по его правописанию.

ПримерыПравить

В «неглубоких» орфографиях письменно-звуковое соответствие прямое: слова как пишутся, так и произносятся. Такая орфография называется фонематической. К языкам с низкой орфографической глубиной относятся испанский, финский, турецкий, латинский и итальянский^{[источник не указан 208 дней]}.

В «глубоких» орфографиях письменно-звуковые соответствия непрямые, то есть не имеется однозначного соответствия между фонемами и графемами. Орфография этих языков может отражать этимологию слов (в венгерском, фарерском, тайском или французском языках) или быть морфофонической (в корейском или английском языках)^[3].

Например, в корейском языке очень сложные фонологические правила, особенно в отношении согласных. Так, корейское слово '훗일', которое должно произноситься как [husil] (исходя из стандартного произношения составляющих графем), на самом деле произносится как [hunnil]^{[источник не указан 208 дней]}.

Исследования лингвистовПравить

Лингвист Ван ден Бош выделяет две составляющие орфографической глубины. Первая ― это сложность соответствий между графемами и фонемами, то есть насколько трудно правильно произнести написанное на данном языке. Вторая составляющая связана со сложностью определения графемных элементов слова при его произношении^[4].

Лингвист Ксавьер Марджо создал нейронную сеть для ранжирования 17 орфографий в соответствии с их уровнем глубины. Среди проверенных орфографических систем нейросеть назвала самыми «глубокими» английскую, китайскую и французскую^[5].

См. такжеПравить

Орфография

ПримечанияПравить

↑ Frost, R., Katz,L., & Bentin, S. (1987). Strategies for visual word recognition and orthographical depth: A multilingual comparison. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 13, 104—115.
↑ Katz, L. & Frost, R. (1992). The reading process is different for different orthographies: The orthographic depth hypothesis. In Frost, R. & Katz, L., (Eds.). Orthography, Phonology, Morphology, and Meaning, pp. 67-84. Amsterdam: Elsevier North Holland Press.
↑ Goswami, Usha (2005-09-06). «Chapter 28: Orthography, Phonology, and Reading Development: A Cross-Linguistic Perspective». in Malatesha, Joshi. Handbook of orthography and literacy. Lawrence Erlbaum Assoc Inc. pp. 463—464. ISBN 0-8058-4652-2.
↑ Antal van den Bosch, Alain Content, Walter Daelemansz, and Beatrice de Gelder. Analysing Orthographic Depth of Different Languages Using Data-Oriented Algorithms (англ.) // Proceedings of the 2nd International Conference on Quantitative Linguistics, Moscow, September 1994. — 1994. Архивировано 23 октября 2013 года.
↑ Xavier Marjou. OTEANN: Estimating the Transparency of Orthographies with an Artificial Neural Network // Proceedings of the Third Workshop on Computational Typology and Multilingual NLP. — 2021. — С. 1–9. — doi:10.18653/v1/2021.sigtyp-1.1.

[1] Frost, R., Katz,L., & Bentin, S. (1987). Strategies for visual word recognition and orthographical depth: A multilingual comparison. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 13, 104—115.

[2] Katz, L. & Frost, R. (1992). The reading process is different for different orthographies: The orthographic depth hypothesis. In Frost, R. & Katz, L., (Eds.). Orthography, Phonology, Morphology, and Meaning, pp. 67-84. Amsterdam: Elsevier North Holland Press.

[goswami-3] Goswami, Usha (2005-09-06). «Chapter 28: Orthography, Phonology, and Reading Development: A Cross-Linguistic Perspective». in Malatesha, Joshi. Handbook of orthography and literacy. Lawrence Erlbaum Assoc Inc. pp. 463—464. ISBN 0-8058-4652-2.

[4] Antal van den Bosch, Alain Content, Walter Daelemansz, and Beatrice de Gelder. Analysing Orthographic Depth of Different Languages Using Data-Oriented Algorithms (англ.) // Proceedings of the 2nd International Conference on Quantitative Linguistics, Moscow, September 1994. — 1994. Архивировано 23 октября 2013 года.

[5] Xavier Marjou. OTEANN: Estimating the Transparency of Orthographies with an Artificial Neural Network // Proceedings of the Third Workshop on Computational Typology and Multilingual NLP. — 2021. — С. 1–9. — doi:10.18653/v1/2021.sigtyp-1.1.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]