Модель изучения языка, основанная на диффузии, и межъязыковая дистанция

Понимание процесса изучения языка и количественная оценка межъязыковых взаимосвязей представляют собой ключевые задачи лингвистики, когнитивной науки и языковой педагогики. В данной работе предлагается новая концептуальная модель, описывающая освоение второго языка как процесс диффузии в структурированном многомерном языковом пространстве. Мы вводим формальную метрику межъязыковой дистанции, основанную на лингвистических признаках, для количественного измерения структурных и функциональных различий между языками. Опираясь на нелинейные модели диффузии Баренблатта, мы концептуализируем процесс изучения языка как многоконтинуальную диффузию, где различные языковые компоненты (фонетика, грамматика, лексика и прагматика) рассматриваются в качестве взаимодействующих, но самостоятельных континуумов. Каждый континуум эволюционирует согласно собственной динамике диффузии, что позволяет отразить вариативную сложность и скорость освоения различных языковых подсистем. Взаимодействие между континуумами моделирует взаимовлияние языковых компетенций в реальном процессе обучения. Предложенная модель верифицируется на эмпирических данных о скорости освоения второго языка для различных языковых пар. Результаты демонстрируют корреляцию между диффузионными расстояниями в каждом континууме и наблюдаемыми трудностями освоения соответствующих языковых аспектов. Данный подход не только предлагает новую теоретическую перспективу для исследования языкового обучения, но и создает прогностическую основу для разработки учебных программ, моделирования учащихся и применения в многоязычных NLP- и ИИ-системах. 

1. Dörnyei Z. The Psychology of Second Language Acquisition. Oxford: Oxford University Press. 2009.

2. Ellis NC. Selective attention and transfer phenomena in SLA: Contingency, cue competition, salience, interference, overshadowing, blocking, and perceptual learning. Applied Linguistics. 2006;27(2):164-194. DOI: 10.1093/applin/aml015

3. Vabishchevich PN, Grigoriev AV. Numerical modeling of fluid flow in anisotropic fractured porous media. Numerical Analysis and Applications. 2016;9(1):45-56. DOI: 10.1134/S1995423916010055

4. Grigorev AV, Vabishchevich PN. Two-level approach for numerical modeling of blood flow in the liver lobule. Journal of Numerical Analysis, Industrial and Applied Mathematics. 2022;16(1-2):15-28.

5. Barenblatt GI, Zheltov IP, Kochina IN. Basic concepts in the theory of seepage of homogeneous liquids in fissured rocks. Journal of Applied Mathematics and Mechanics. 1960;24(5):1286-1303. DOI: 10.1016/0021-8928(60)90107-6

6. Rabinovich M, Ordan N, Wintner S. Found in translation: Reconstructing phylogenetic language trees from translated texts. Transactions of the Association for Computational Linguistics. 2017;5:169-182. DOI: 10.1162/tacl_a_00058

7. Devlin J, Chang MW, Lee K, Toutanova K. BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. Proceedings of NAACL-HLT. 2019;4171-4186. DOI: 10.18653/v1/N19-1423

8. Artetxe M, Schwenk H. Massively multilingual sentence embeddings for zero-shot cross-lingual transfer and beyond. Transactions of the Association for Computational Linguistics. 2019;7:597-610. DOI: 10.1162/tacl_a_00288

9. Conneau A, Khandelwal K, Goyal N, et al. Unsupervised cross-lingual representation learning at scale. Proceedings of ACL. 2020;8440-8451. DOI: 10.18653/v1/2020.acl-main.747

10. Lake BM, Baroni M. Generalization without systematicity: On the compositional skills of sequence-to-sequence recurrent networks. Proceedings of ICML. 2018;80:2873-2882. Available at: https://proceedings.mlr.press/v80/lake18a. html