Может быть многое за то, что деривативы получили такое распространение, в финансовой сфере общественного производства, как раз, в то самое время, когда деривативы стали входить в массовое производство, в виду контроллеров. Так, что омонимия, тех и других терминов стала, в известном смысле очевидной. Финансовый дериватив и Proportional-Integral-Derivative, это явно омонимы. И все же, и то и другое, это деривативы. То, что семантическое расстояние между одним и другим термином может быть явно меньше, чем между классическими теперь омонимами, вида: береговая коса и девичья коса, не делает ситуацию языкового употребления иной. Это скорее всего омонимы.
И все же, в виду семантического пространства, что научились считать математическими векторами и тензорами, расстояние между двумя видами деривативов может быть явно меньше, чем в виду иных омонимов. И для констатации этого достаточно просто спросить ИИ об этом. И его ответ совпадёт с языковой интуицией читателя, как и автора. Будучи, тем не менее, результатом расчёта, в векторном и тензорном пространстве цифрового семантического поля. Если признать, что омонимы, это слова, схожие по написанию и звучанию, но разные по значению, то это так. И это может быть само по себе удивительно, коль скоро, у цифровых, алгоритмических машин, ведь нет никакой интуиции, в том числе, и языковой.
======================================================
В какой мере омонимия между терминами прибрежная коса и девичья коса больше чем омонимия между терминами финансовый дериватив и Proportional-Integral-Derivative?
============================================================================================================
Коротко: омонимия в паре «(при)прибрежная коса — девичья коса» заметно сильнее, чем в паре «финансовый дериватив — Proportional‑Integral‑Derivative». Ниже — почему.
Пояснения и критерии сравнения
• Что такое омонимия: одна и та же лексическая форма (звук/написание) обозначает разные, независимо возникшие значения. Родственная ситуация — полисемия: одно слово с рядом связанных значений.
• Важные признаки «ступени» омонимии/полисемии: совпадение формы, семантическая удалённость значений, происхождение значений (общий корень/история или независимое развитие), степень практической неоднозначности в контексте.
Анализ пары «(при)прибрежная коса — девичья коса»
• В обоих словосочетаниях ключевое слово — русская лексема «коса».
• Значения «коса» различны и в ряде случаев независимы:
• «коса» = заповедный/геоморфологический объект (песчаная отмель, полоса суши — spit).
• «коса» = причёска (заплетённые волосы — braid). (Ещё есть «коса» = орудие (коса для сенокоса) — дополнительно увеличивает омонимию.)
• Семантическая удалённость высокая: земляной мыс ←→ волос/инструмент.
• Практическая неоднозначность реальна: фраза «девичья коса» вне контекста может быть названием географического объекта (например, «Девичья коса» как топоним) или означать причёску. Итог: сильная омонимия (одна форма, несколько явно разнородных значений).
Анализ пары «финансовый дериватив — Proportional‑Integral‑Derivative»
• Общий лексический корень «derivative» присутствует, но контекст (финансы vs автоматическое управление/математика) сильно различает употребление.
• Семантическая связь есть: «derivative» в обоих случаях связано с идеей «производного/производной» или «полученного от чего‑то», но конкретные значения и концепты различны (контракт, чья стоимость «производна» от базы vs математическая операция/действие в регуляторе).
• Кроме того, в русской технической речи финансовый инструмент чаще называется «дериватив», математическая/инженерная часть для PID обычно называется «дифференциальное звено»/«производная составляющая», поэтому в реальной практике пересечения форм и путаницы мало.
• Практическая неоднозначность невысока: наличием уточняющего маркера («финансовый», «Proportional‑Integral/производная составляющая в ПИД») легко устраняется неоднозначность. Итог: слабее выраженная омонимия (скорее полисемия/разные технические специализации одного корня, но контекст сильно десамбигуирует).
Вывод (сравнительно)
• Омонимия «коса» (прибрежная vs девичья) — выше: одна и та же русская форма, несколько далеко разнесённых значений, реальная вероятность двусмысленности.
• «Derivative» в парах финансовый vs PID — ниже: значения технически разняться, но семантическая связь сильнее, и контекст/коллокации почти всегда снимают неоднозначность".
============================================================================================================
Чем можно измерить это "заметно сильнее"?
==================================================================================================================================================================
GPT5.2
Коротко: «заметно сильнее» можно формализовать и измерить разными метриками — корпусными, семантическими, этимологическими и психологическими. Ниже — набор конкретных показателей, как их считать, какие данные нужны и как интерпретировать результат. В конце — простая формула‑агрегат, если нужно единственное число.
1. Какие показатели и что они означают
• Частота многозначности (ambiguity rate)
• Что: доля вхождений лексемы в корпусе, которые имеют более чем одно значение.
• Как: собрать все предложения с целевым словом, вручную или автоматически аннотировать смысл; ambiguity rate = (число полисемичных/омонимичных случаев) / (общее число вхождений).
• Интерпретация: выше — больше реальной неоднозначности.
• Энтропия распределения смыслов (Sense entropy)
• Что: H = −Σ p_i log2 p_i, где p_i — доля i‑го смысла в корпусе.
• Как: по размеченным данным.
• Интерпретация: 0 = монозначно; чем выше — тем более «распределённо» употребления (больше равновероятных смыслов).
• Нормализованная энтропия
• Н = H / log2(S), где S — число выделенных смыслов; даёт 0…1 для сравнения слов с разным числом смыслов.
• Семантическое (векторное) расстояние между смыслами
• Что: измеряет, насколько далеко друг от друга лежат смыслы в семантическом пространстве.
• Как: получить вектор‑представления контекстов (или sense embeddings), средний вектор для каждого смысла; расстояние = 1 − cosine(вектор_i, вектор_j). Можно брать среднее по всем парам смыслов.
• Интерпретация: чем больше — тем семантически «разнороднее» значения (более истинная омонимия, а не полисемия).
• Коллокативная неоднозначность / контекстная энтропия
• Что: энтропия распределения слов‑соседей (коллокатов). Если разные смыслы имеют разные коллокаты, общая энтропия выше.
• Как: собрать биграммы/контексты, рассчитывать MI и распределения; можно оценивать overlap коллокатов между смыслами.
• Этимологическая независимость (qualitative → score)
• Что: насколько значения имеют разное происхождение (разные корни/источники).
• Как: лексикографический/этимологический анализ; кодировать 0 (общее происхождение) — 1 (полностью независимое).
• Интерпретация: омонимия обычно сопровождается высокой этимологической независимостью.
• Практическая неоднозначность (WSD‑сложность / confusion)
• Что: точность автоматического разграничения смыслов (WSD) по контексту или доля случаев, где без подсказки нельзя однозначно определить смысл.
• Как: обучить классификатор или провести эксперименты с людьми; measure = 1 − accuracy (поразрядная ошибка).
• Интерпретация: чем выше — тем более «реальная» омонимия.
• Психолингвистические показатели
• Реакционное время (lexical decision, naming), частота реклассификаций в чтении (eye‑tracking), частота запросов разъяснения в диалогах.
• Интерпретация: значимая задержка/неоднозначность при обработке — свидетельство сильной омонимии.
2. Практическая процедура для сравнения двух пар терминов Шаги:
1. Собрать корпусные данные:
• для «коса» — все вхождения «коса», «косы», устойчивые сочетания («девичья коса», «прибрежная коса», «коса моря» и т.д.) из РНК, веб‑корпусов;
• для «derivative/дериватив/ПИД» — в английских/русских технических и финансовых корпусах.
2. Аннотировать смыслы (ручная разметка или по WordNet/RuWordNet, словарным дефинициям).
3. Посчитать: частоты смыслов, entropy, normalized entropy, среднее семантическое расстояние между sense embeddings, WSD‑accuracy (обучить базовый классификатор).
4. Оценить этимологию (словарь, этимологические источники).
5. Получить психолингвистические данные по необходимости (лабораторный эксперимент или существующие исследования).
3. Пример метрик и интерпретация (псевдочисленные)
• «коса»
• S = 3 (береговая, причёска, инструмент)
• p = [0.4, 0.45, 0.15] → H ≈ 1.56 бит, normalized H ≈ 1.56/log2 3 ≈ 0.98
• mean semantic distance ≈ 0.75 (высокая)
• WSD accuracy (baseline) ≈ 70% → practical confusion 30% => высокая омонимия
• «derivative»
• S = 2 (финансовый дериватив, математическое/ПИД значение)
• p = [0.85, 0.15] → H ≈ 0.6 бит, normalized H ≈ 0.6/log2 2 = 0.6
• mean semantic distance ≈ 0.35 (умеренная по вектору)
• WSD accuracy ≈ 95% → practical confusion 5% => низкая/умеренная омонимия, контекст легко различает
4. Агрегатный индекс (простой пример)
• Homonymy Strength Index (HSI) = normalized_entropy * mean_semantic_distance * (1 + practical_confusion)
• Всё нормализуется в 0…1; HSI ближе к 1 = сильная омонимия.
• Пример: для «коса» HSI ≈ 0.98 * 0.75 * (1+0.30) ≈ 0.96 для «derivative» HSI ≈ 0.6 * 0.35 * (1+0.05) ≈ 0.22
5. Ресурсы и инструменты
• Корпуса: Русский Национальный Корпус, OpenWebText, Wikipedia, технические/финансовые корпуса.
• Словари/базы: RuWordNet, ABBYY Lingvo, Этимологические словари.
• Инструменты: word2vec/fastText/RuBERT для эмбеддингов, sklearn/PyTorch для WSD, информационно‑статистические метрики.
6. Что я могу сделать дальше
• Провести корпусную оценку для ваших пар (собрать примеры из РНК/Википедии и посчитать entropy и векторные расстояния) — если вы разрешите доступ к корпусу/укажете, хотите ли автоматическую разметку.
• Подготовить небольшой протокол эксперимента (WSD/реакционные времена), если интересует психолингвистическая валидация.
============================================================================================================
Более того, может быть многое за то, что не будь производственных контроллеров, не было бы и финансовых деривативов. И это отчасти может помочь сориентироваться в том, как же быть в этом разнообразии разнородного. Пусть бы, условно говоря, между первыми и вторыми, производственными контроллерами и финансовыми деривативами, могла бы быть и была огромная система общественных отношений и, прежде всего, юридического гражданского права. Если пробывать ответить односложно на вопрос, кто или что, причина появления деривативов в финансовой сфере, в таком масштабе, в каком они оказались развернуты? Подобно тому как отвечают, так же односложно, на вопрос о том, кто или что, причина "Перестройки"? - Горбачев. То ответ может быть прост, хотя бы и не был бы простым,- Рейган. Пусть бы и, этот человек, явно не имел прямого отношения, ни к тем, ни к другим деривативам. Не был разработчиком производственных контроллеров, не был и финансистом, в прямом смысле слова.
В чем же сходство? Дело видимо в том, что таким же образом, как контроллеры являются и метафорой и важнейшей единицей технологической связности, так и производные финансовые инструменты, в той или иной форме, являются единицами технологической связности финансовых инструментов в финансовой сфере. Таким же образом, как, если и есть какое то будущее у нынешней технологической связности, то это благодаря контроллерам и их совершенствованию, так и финансовая сфера, известного способа производства капитала, видимо, не имеет будущего без совершенствования финансовых деривативов. Капитал, это все на продажу, деривативы позволяют продавать даже то, что не может быть продано, в виду отсутствия контр агента.
Что же такого необходимого в контроллере? Он труднее всего для копирования. Можно заполучить товар и копировать его, можно относительно легко копировать производственную линию по созданию такого товара, но труднее всего копировать в такой линии именно контроллер. Словно и те контролеры, что обеспечивают автономность любых машин и роботов. Санкции против РФ и Китая выявили это. Можно производить передовые чипы, но если не знать, каким образом их встраивать в контролеры и создавать такие, это, едва ли ни бесполезное дело для большинства автоматизированных и роботизированных производств, производственных линий.
То же, в известном смысле и с деривативами, без них невозможно вычислить цену, едва ли ни любого финансового инструмента, и таким образом делать деньги. То есть, заниматься производством капитала, основным для финансовой сферы экономики.
"СТЛА"
Караваев В.Г.