Настоящая работа представляет новый инструмент для исследований по лексической типологии — Типологическую Базу данных адъективной лексики. База включает в себя информацию о лексикализации в различных языках ряда признаковых полей (‘острый’ — ‘тупой’, ‘пустой’ — ‘полный’, ‘твердый’ — ‘мягкий’, ‘ровный’, ‘гладкий’, ‘шершавый’ и др.). В статье обсуждаются вопросы, касающиеся структуры БД (в частности, выбор единицы информации, которая обеспечила бы сопоставимые описания лексем разных языков). Особое внимание уделяется представлению в БД переносных значений признаковых слов. Описываются основные прикладные и теоретические задачи, которые призвана решать БД. К первым относится возможность применения Базы в качестве мультиязычного словаря, ко вторым – разнообразные типологические исследования в области семантики признаковой лексики, в том числе изучение моделей полисемии.

В работе обсуждается фреймовая методика лексико-типологического исследования, разработанная Московской лексико-типологической группой MLexT. Рассматривается проблема, которая возникает в процессе анализа практически любой семантической зоны в любом языке: определение границ исследуемого поля. В качестве иллюстрации используются поля признаков ‘толстый’ и ‘тонкий’ в русском, английском, французском, китайском и хантыйском языках.

В статье обсуждается методология типологического анализа лексики и, в первую очередь, его начальный этап: определение выборки языков, которые послужат материалом для работы. Утверждается, что типологическое исследование лексики не только приемлемо, но иногда даже желательно начинать с анализа данных близкородственных языков. В качестве иллюстрации приводятся фрагменты сравнительного анализа русских и сербских качественных прилагательных со значениями ‘острый’ и ‘тяжёлый’.

Настоящий доклад посвящён русским прилагательным тяжёлый и лёгкий, рассмотренным на типологическом фоне в целях подготовки материала для типологической базы данных по многозначным качественным прилагательным и наречиям. Рассматриваемые лексемы устроены неожиданно симметрично, но имеется и ряд существенных отличий: прилагательное тяжёлый чаще используется в прямом значении, чем прилагательное лёгкий; у прилагательного лёгкий, напротив, лучше развита система переносных значений. Материал сербского, английского, французского и китайского языков дополняет русский и позволяет выделить в семантической структуре прилагательного ‘легкий’ два случая неполной энантиосемии: оно может приобретать такие компоненты значений как «быстрый» и «медленный», а также развивать как положительные, так и отрицательные коннотации. Прилагательное же ‘тяжелый’, в русском языке исходно антропоцентричное и склонное к обозначению только низкой скорости и только отрицательной оценки, может развивать в других языках положительные переносные значения, в случае если его исходным значением является ‘(объективно) имеющий большой вес’.

В статье анализируется взаимодействие глагольных локативных показателей с семантикой основы в кубанском диалекте кабардино-черкесского языка. На примере семантической зоны глаголов падения выявляются разные модели выражения пространственных отношений между траектором и ориентиром. Различия в морфологическом поведении объясняются особенностью лексической семантики основ, а также свидетельствуют о постепенной лексикализации локативных показателей.

В статье представлена лексическая система глаголов падения в кубанском диалекте кабардино-черкесского языка, а также проанализированы модели оформления пространственных отношений между падающим объектом и начальной и конечной точкой его движения в рассматриваемом идиоме.

In this paper we present a novel application of compositional distributional semantic models (CDSMs): prediction of lexical typology. The paper introduces the notion of typological closeness, which is a novel rigorous formalization of semantic similarity based on comparison of multilingual data. Starting from the Moscow Database of Qualitative Features for adjective typology, we create four datasets of typological closeness, on which we test a range of distributional semantic models. We show that, on the one hand, vector representations of phrases based on data from one language can be used to predict how words within the phrase translate into different languages, and, on the other hand, that typological data can serve as a semantic benchmark for distributional models. We find that compositional distributional models, especially parametric ones, perform way above non-compositional alternatives on the task.

В настоящей главе рассматриваются глаголы звуков животных в одном из диалектов адыгейского языка. Показано, что в адыгейском языке эта зона покрывается небольшим количеством лексем, что позволяет проследить закономерности объединения разных видов животных и разных типов издаваемых ими звуков в рамках одного глагола.

В настоящей главе рассматриваются различные типы семантических переносов, характерные для глаголов звуков животных в языках мира.

Статья посвящена русским прилагательным тяжёлый и лёгкий, рассмотренным на типологическом фоне в целях подготовки материала для типологической базы данных по многозначным качественным прилагательным и наречиям. Рассматриваемые лексемы устроены неожиданно симметрично, но имеется и ряд существенных отличий: прилагательное тяжёлый чаще используется в прямом значении, чем прилагательное лёгкий; у прилагательного лёгкий, напротив, лучше развита система переносных значений. Материал сербского, английского, французского и китайского языков дополняет русский и позволяет выделить в семантической структуре прилагательного ‘легкий’ два случая неполной энантиосемии: оно может приобретать такие компоненты значений как «быстрый» и «медленный», а также развивать как положительные, так и отрицательные коннотации. Прилагательное же ‘тяжелый’, в русском языке исходно антропоцентричное и склонное к обозначению только низкой скорости и только отрицательной оценки, может развивать в других языках положительные переносные значения, в случае если его исходным значением является ‘(объективно) имеющий большой вес’.

Настоящее исследование посвящено глаголам позиции  в бесленеевском диалекте кабардино-черкесского языка (абхазо-адыгская семья). Представленный в работе материал собран авторами в ходе летней лингвистической экспедиции в аул Уляп (республика Адыгея), состоявшейся в июле 2013 года.

Настоящее исследование посвящено особому типу пространственных конструкций: локативной предикации вида X V Y, где X — объект, местоположение которого описывается (фигура), V — стативный локативный предикат, Y — ориентир, относительно которого определяется положение объекта (фон), ср. предложение Чашка стоит на столе, где чашка — фигура, стол — фон, а стоит (на) — предикат. Во многих языках переменную предиката в таких конструкциях заполняют глаголы позиции человека (‘сидеть’, ‘стоять’ и ‘лежать’). Такие системы и находятся в фокусе нашего исследования.