Керт, Г. М. Информационные технологии в исследовании топонимии / Г. М. Керт, В. Т. Вдовицын. - Электрон. дан. (1 файл: 20,9 МБ) 23 с. // Вопросы языкознания. - 2005. - N 3. - С. 102-124.

(объект=‘ОСТРОВ’, район.= ‘КЕМСКИЙ’) ===> (семантическая формула - ‘В121-Вселенная. Человек. Прилагательные’) с = 6.24%, s = 2.21%; (объект=‘ОСТРОВ’, район=‘КЕМСКИЙ’) ===> (семантическая формула = ‘АЗ 11-Вселенная. Растительная жизнь вообще’) с = 5.20%, s = 1.84; (объект= ‘ОСТРОВ’, район=‘КЕМСКИЙ’) = ==> (семантическая формула = ‘А431 -Вселенная. Рыбы. ) с = 2.60%, s = 0.92%; (объект='ОСТРОВ’, район=‘КЕМСКИЙ’) ===> (семантическая формула = ‘АЗ52-Вселенная. Цвета’) с = 1.56%, s = 0.55%; (объект=‘ОСТРОВ’, район= ‘КЕМСКИЙ’) ==-> (семантическая формула = ‘А321-Вселенная. Деревья, общие сведения’) с = 1.56%, s - 0.55%; (объект= ‘ ОСТРОВ’, р а й о н - 1КЕМСКИЙ’) -==> (семантическая формула = ‘А211-Вселенная. Воды, моря и реки’) с = 1.56%, s = 0.55%. На основе полученных данных можно сделать вывод о том, что наибольшее число компонентов (16.14%), входящих в названия объектов ‘ОСТРОВ’, относятся к семан­ тическому классу - ‘А221-Вселенная. Ландшафт и полезные ископаемые’. При этом, степень поддержки правила s = 5.71% показывает долю этих компонентов в общем массиве исследуемых в данном вычислительном эксперименте топонимов. Третий блок ассоциативных правил описывает распределение компонент топони­ мов, входящих в названия объектов ‘О ЗЕРО ’ в Кемском районе Карелии, по семанти­ ческим классам: (объе кт -1ОЗЕРО’, район=‘КЕМСКИЙ’) = ==> (семантическая формула = ‘А211-Вселенная. Воды, моря и р е к и ) с = 33.75%, s = 4.98%; (объект=‘ОЗЕРО’, район=‘КЕМСКИЙ’) == = > (семантическая формула = ‘В121-Человек. Прилагательные’) с = 13.75%, s = 2.02%; (объект=‘ОЗЕРО ’, район=‘КЕМСКИЙ ’) = = = > (семантическая формула = ‘0000-Неэтимолдгизируемые (происхождение не известно)’) с = 6.25%, s = 0.92%; (объект=‘ОЗЕРО’, район=‘КЕМСКИЙ’) ===> (семантическая формула = ‘А221-Вселенная. Ландшафт и полезные ископаемые’) с - 3.75%, s = 0.55%; (об ъ е кт -1ОЗЕРО’, район=‘КЕМСКИЙ’) ===> (семантическая формула = ‘АЗ 11 -Вселенная. Растительная жизнь вообще’) с = 3.75%, s = 0.55%. Аналогичным образом могут быть представлены блоки ассоциативных правил, опи­ сывающие распределения компонентов топонимов по семантическим классам и для других объектов из исследуемого массива топонимов. Следует отметить, что здесь приведена лишь незначительная часть результатов проведенных вычислительных экспериментов. Выбирая из базы данных другие массивы топонимов, задавая анализи­ руемые характеристики и степень поддержки правил - s (0% < s < 100%) с помощью разработанной нами системы DMiner можно автоматически сгенерировать соответст­ вующие ассоциативные правила, описывающие наиболее значимые связи между ха­ рактеристиками исследуемого массива топонимов. Таким образом, разработанная программная система DMiner может служить инст­ рументом для ученого-топонимиста, с помощью которого можно находить новые за­ кономерности и осуществлять проверку гипотез и предположений, связанных с реше­ нием задач в области топонимики. При этом достоверность выводов, получаемых на основании вычислительных расчетов, будет увеличиваться с ростом числа топонимов в БД информационной системы и качества их описания по предложенной структуре базы данных. 122