<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">discourse</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Дискурс</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Discourse</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">2412-8562</issn><issn pub-type="epub">2658-7777</issn><publisher><publisher-name>СПбГЭТУ «ЛЭТИ»</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.32603/2412-8562-2020-6-2-107-114</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">discourse-321</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ЯЗЫКОЗНАНИЕ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>LINGUISTICS</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Лингвистическая модель данных для естественных языков и искусственного интеллекта. Часть 4. Язык</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Linguistic Data Model for Natural Languages and Artificial Intelligence. Part 4. Language</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Поляков</surname><given-names>О. М.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Polyakov</surname><given-names>O. M.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Поляков Олег Маратович – кандидат технических наук (1982), доцент кафедры информационных технологий предпринимательства. Автор более 33 научных публикаций. Сфера научных интересов: лингвистика, искусственных интеллект, математика, теория проектирования баз данных, философия.</p><p>ул. Большая Морская, д. 67, лит. А, СанктПетербург, 190000</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Polyakov Oleg Maratovich – Can. Sci. (Engineering) (1982), Associate Professor at the Department of Information Technology of Entrepreneurship. The author of 33 scientific publications. Areas of expertise: linguistics, artificial intelligence, mathematics, database design theory, philosophy.</p><p>67 lit. A Bol'shaya Morskaya str., St Petersburg 190000, Russia</p></bio><email xlink:type="simple">road.dust.spb@gmail.com</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения</institution></aff><aff xml:lang="en"><institution>Sait-Petersburg State University of Aerospace Instrumentation</institution></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2020</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>18</day><month>05</month><year>2020</year></pub-date><volume>6</volume><issue>2</issue><fpage>107</fpage><lpage>114</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Поляков О.М., 2020</copyright-statement><copyright-year>2020</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Поляков О.М.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Polyakov O.M.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://discourse.elpub.ru/jour/article/view/321">https://discourse.elpub.ru/jour/article/view/321</self-uri><abstract><sec><title>Введение</title><p>Введение. Статья продолжает серию публикаций по лингвистике отношений (далее R–лингвистика) и посвящена вопросам формирования языка из лингвистической модели мира. При этом язык рассматривается в самом общем виде без учета грамматической составляющей. Это позволяет сосредоточиться на общих проблемах формирования языков. А именно показать, почему язык адекватно отражает модель мира и в чем особенности перехода от модели к языку. Это новый подход является актуальным в связи с формированием понимания общего ядра во всех естественных языках, а также в связи с потребностями формирования для искусственного интеллекта подсистем взаимодействия с человеком.</p></sec><sec><title>Методология и источники</title><p>Методология и источники. Методы исследования заключаются в формулировке и доказательстве теорем о языковых пространствах и их свойствах. Материалы статьи и приведенные доказательства базируются на изложенных ранее представлениях о лингвистических пространствах и их разложениях в признаки.</p></sec><sec><title>Результаты и обсуждение</title><p>Результаты и обсуждение. Показано, как в самом общем виде происходит формирование языковых структур. А именно, почему язык адекватно отражает лингвистическую модель, и в чем отличие языковых и лингвистических пространств. Сформулированы понятия открытой и закрытой форм языка (приведены примеры), а также закон формы. Продемонстрировано, что формирование языка позволяет компенсировать недостаток в окружающем мире реальных признаков с сохранением прогностических свойств модели.</p></sec><sec><title>Заключение</title><p>Заключение. Любой естественный язык является отражением модели мира человека. При этом все естественные языки схожи в части принципов формирования ядра языка (языкового пространства). Языковые пространства стандартизуют модели мира тем, что уравнивают реальные и вымышленные признаки категорий. Кроме того, переход к языку упрощает некоторые проблемы распознавания образов и открывает дорогу к логике естественного языка.</p></sec></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><sec><title>Introduction</title><p>Introduction. The paper continues a series of publications on linguistics of relations (hereinafter R–linguistics) and is devoted to questions of the formation of a language from a linguistic model of the world. Moreover, the language is considered in its most general form, without taking into account the grammatical component. This allows you to focus on the general problems of language formation. Namely, this allows us to show why language adequately reflects the model of the world and what are the features of the transition from model to language. This new approach to language is relevant in connection with the formation of an understanding of the common core in all natural languages, as well as in connection with the needs for the formation of artificial intelligence subsystems of interaction with humans.</p></sec><sec><title>Methodology and sources</title><p>Methodology and sources. Research methods consist in the formulation and proof of theorems about language spaces and their properties. The materials of the paper and the given proofs are based on the previously stated ideas about linguistic spaces and their decompositions into signs.</p></sec><sec><title>Results and discussion</title><p>Results and discussion. The paper shows how, in the most general form, the formation of language structures takes place. Namely, why does language adequately reflect the linguistic model, and what is the difference between linguistic and language spaces? The concepts of an open and closed form of the language are formulated, as well as the law of form. Examples of open and closed forms of the language are shown. It is shown that the formation of the language allows you to compensate for the lack of real signs in the surrounding world while maintaining the prognostic properties of the model.</p></sec><sec><title>Conclusion</title><p>Conclusion. Any natural language is a reflection of the human world model. Moreover, all natural languages are similar in terms of the principles of forming the core of the language (language space). Language spaces standardize the models of the world by equalizing real and fictional signs of categories. In addition, the transition to language simplifies some of the problems of pattern recognition and opens the way to the logic of natural language.</p></sec></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>R-лингвистика</kwd><kwd>язык</kwd><kwd>открытая форма</kwd><kwd>закрытая форма</kwd><kwd>образующие</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>R-linguistics</kwd><kwd>language</kwd><kwd>open form</kwd><kwd>closed form</kwd><kwd>generators</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Polyakov O. M. Linguistic data model for natural languages and artificial intelligence. Part 2. Identification // DISCOURSE. 2019. Vol. 5, № 5. P. 99-113. DOI: 10.32603/2412-8562-2019-5-5-99-113.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Polyakov, O.M. (2019), "Linguistic Data Model for Natural Languages and Artificial Intelligence. Part 2. Identification", DISCOURSE, vol. 5, no. 5, pp. 99-113. DOI: https://doi.org/10.32603/2412-8562-2019-5-5-99-113.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Polyakov О. M. Linguistic data model for natural languages and artificial intelligence. Part 1. Categorization // DISCOURSE. 2019. Vol. 5, № 4. P. 102-114. DOI: 10.32603/2412-8562-2019-5-4-102-114.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Polyakov, O.M. (2019), "Linguistic Data Model for Natural Languages and Artificial Intelligence. Part 1.	Categorization", DISCOURSE, vol. 5, no. 4, pp. 102-114. DOI: 10.32603/2412-8562-2019-5-4-102-114.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Polyakov O. M. Linguistic Data Model for Natural Languages and Artificial Intelligence. Part 3. Recognition // DISCOURSE. 2019. Vol. 5, № 6. P. 132-143. DOI: https://doi.org/10.32603/2412-8562-2019-5-6-132-143.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Polyakov, O.M. (2019), "Linguistic Data Model for Natural Languages and Artificial Intelligence. Part 3. Recognition", DISCOURSE, vol. 5, no. 6, pp. 132-143. DOI: https://doi.org/10.32603/2412-8562-2019-5-6-132-143.</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
