Кратко — история слова nice (ключевые этапы)

Этимология: от лат. nescius «не знающий» → старофр. nice/nisce со значениями «неразумный, глупый, неуместный».Среднеанглийский (≈13–15 вв.): «глупый, неразумный, легкомысленный, развратный» (sense: foolish/wanton).Раннее новое время (16–17 вв.): постепенный сдвиг через значения «застенчивый, робкий», «щепетильный, деликатный, изысканный», «придирчивый» (coy, dainty, precise, fastidious).18–19 вв.: дальнейшая «амелиорация» — от «изысканный/щепетильный» к «приятный, приятный на вкус/внешность».Современное: основной смысл «приятный, приятный, сознательно позитивная оценка»; есть стилистические оттенки (ironic use, mitigation, “too nice”).
Итого: типичный пример семантической амелиорации и смещения через ряд промежуточных значений.

План корпуса-ориентированного исследования (по шагам)

1) Цели и вопросы исследования

Описать хронологическую траекторию смыслов nice.Проверить гипотезы: амелиорация (negative → positive), роль частотного роста в семантическом «обесцвечивании», промежуточные смысловые стадии (dainty/fastidious) как мост, изменение синтаксических контекстов, развитие прагматических функций (смягчение, ирония).Количественно измерить момент(ы) сдвига и скорость изменений.

2) Корпуса (предпочтительно с временной меткой)
Ранние периоды

Corpus of Middle English (CME) / Middle English Dictionary corpus — для среднеанглийского.Helsinki Corpus of English Texts (частично).Early English Books Online — TCP (EEBO-TCP) — для раннего нового времени (1473–1700); требует нормализации.ECCO (Eighteenth Century Collections Online) — 18 век.
XIX–XX–XXI вв.Google Books Ngrams (для общих тенденций частоты; осторожно с полным текстовым контекстом).Corpus of Historical American English (COHA) — XIX–середина XX века.British National Corpus (BNC, 1990s), Corpus of Contemporary American English (COCA) — современность.GloWbE — для современного вариативного среза.
ДополнительноOED / MED как справочники для опорных словарных определений и датировок.Для синтаксического анализа: Penn-Helsinki Parsed Corpus of Early Modern English (если нужен парсинг ранних текстов).

3) Предобработка

Лемматизация и POS-тэггинг; в исторических корпусах использовать специализированные тэггеры (или нормализаторы) — VARD, Early English spelling normalizers, OCR-cleaning для EEBO.Нормализация орфографии для ранних эпох (чтобы свести варианты nice/nicee и т.п.).Разбиение по временным срезам: век/десятилетие в зависимости от объёма данных (для EEBO — 50-летние бины, для XIX–XX — по десятилетия).Фильтрация жанров или, напр., разделение художественные/речевые/религиозные тексты — жанровая балансировка.

4) Методы анализа и метрики
A. Частотные метрики

Частота встречаемости per million words по временным срезам.Тип/токен-отношение (если нужно).

B. Коллокационный анализ (контекстные слова)

Вытянуть ближайшие контекст-коллокации (±4 слова, syntactic dependents).Метрики: PMI, t-score, log-likelihood. Отслеживать динамику топ-коллокатов (rank change, Spearman correlation между списками соседей по соседним срезам).Конкретные коллокаты для отслеживания: слова, указывающие на «глупость» (fool, silly, ignorant), «изысканность/delicacy» (dainty, delicate, genteel), «приятность/pleasant» (pleasant, nice taste, agreeable), модификаторы/intensifiers (very, too, so), отрицания (not nice), предлоги/глаголы управления (to be nice to, nice of you).

C. Диахроничные векторные модели

Обучить SGNS (word2vec) / PPMI+SVD отдельно для каждого временного среза; выровнять векторы через Orthogonal Procrustes или применять Temporal Referencing/Aligned embeddings.Метрики: косинусное расстояние векторов между соседними срезами (semantic shift index), соседний overlap (percent of top-k neighbors preserved), local neighborhood change (mean cosine to top-k).Альтернативы: dynamic embeddings (e.g. Bamler & Mandt, 2017) или Hamilton et al. (2016) метод.

D. Методики выявления омонимии/полисемии (индукция смыслов)

Контекстные векторы (bag-of-words, dependency-based) для каждого вхождения nice; кластеризация (k-means, spectral, HDBSCAN) для выделения «смыслов» в каждом срезе.Оценки: число кластеров, их устойчивость через время, частоты кластеров.Валидация: ручная разметка случайной выборки по кластерам; расчёт Cohen’s kappa.

E. Контекстуализованные модели (опционально)

Использовать трансформеры (BERT) дообученные на исторических данных или ChronoBERT-подходы; извлечение CLS/average-token embeddings для каждого контекста и последующая кластеризация/анализ соседей.Ограничение: большие вычислительные затраты и необходимость дообучения на исторических корпусах.

F. Синтаксическое распределение

Распределение синтаксических паттернов: attributive (a nice man), predicative (he is nice), adverbial uses, управляемые конструкции (nice to smb), компаративы/superlatives.Изменение частоты паттернов по времени — сопоставить с семантическими сдвигами.

G. Семантическая окраска (sentiment / prosody)

Оценить семантическую полярность контекстов: sentiment scores для соседних слов/синтаксических окружений.Измерения: средняя валентность соседних слов, proportion positive vs negative collocates over time — чтобы подтвердить амелиорацию.

H. Количественные показатели полисемии/обобщения

Sense entropy (Shannon) по кластерному распределению — измеряет неоднозначность.Specificity metrics: average concreteness/abstractness of collocates (если словарь concreteness доступен) — интересно для «bleaching»/обессмысления.

5) Проверяемые гипотезы (конкретно)
H1: Амелиорация: доля позитивно окрашенных контекстов для nice увеличивается с течением времени; частоты негативных/стиргматизирующих коллокатов падают.

Тест: тренд тесты (linear regression / Mann-Kendall) на proportion positive collocates и на sentiment score.

H2: Послойный путь смены значений: negative (foolish) → shy/coy → dainty/fastidious → pleasant.

Тест: кластерная динамика: появление и преобладание кластеров со значениями «shy», «dainty» в промежуточные периоды; последовательность смены доминирующих кластеров по времени.

H3: Частотная гипотеза (Zipf/usage-driven): увеличение частоты слова коррелирует с семантическим праймингом/обесцвечиванием (bleaching) и переходом в более широкое, менее специфическое значение.

Тест: корреляция между частотой и показателями semantic displacement (cosine distance), а также correlation частоты с entropy (sense dispersion).

H4: Синтаксический коррелят: переход k использований (например, рост атрибутивного использования) предшествует/сопровождает семантический сдвиг.

Тест: временные лаги (Granger causality/lagged regression) между долей синтаксического паттерна и семантическим показателем.

H5: Прагматическая функционализация: nice начинает использоваться как смягчающее/политеcное выражение (mitigator) и/или ироническое — доля таких pragmatic uses увеличивается.

Тест: ручная аннотация sample для pragmatic functions; автоматическая проверка через коллокаты (politeness markers, modal verbs) и частота иронических маркеров.

6) Валидация и репрезентативность

Ручная разметка референтной выборки для каждого крупного периода (например, 100–200 вхождений) по назначенным sense-категориям (по OED/Oxford sense taxonomy).Оценка точности автоматических кластеризаций и векторных индикаторов.Контроль жанра: сравнить сдвиги в разных жанрах (проповеди vs. романы vs. газетная проза).

7) Визуализация результатов

Графики частоты по времени.Heatmap топ-коллокатов по срезам.Timeline смены доминирующих кластеров / sense proportions.Network graphs соседей в разных эпохах.TSNE/UMAP проекции векторов nice в каждом срезе.

8) Статистика и значимость

Для трендов: регрессии (GLM), тесты на автокорреляцию; bootstrap confidence intervals.Для изменений соседей: permutation tests на rank change.Для корреляций частота ↔ shift: корреляции Спирмена и регрессии с контролем жанра/корпусного размера.

9) Практические замечания и ограничения

Исторические корпуса требуют нормализации правописания и учёта жанровой и авторской неоднородности.Google Ngram дает только n-gram частоты (без контекста) — полезен для частотных трендов, но не для контекстного анализа.OCR-ошибки и репрезентативность ранних периодов — осторожная интерпретация.Контроль за полисемией других лексических единиц (параллельные сдвиги у синонимов/антонимов) может дать контекстуальную перспективу.

Краткая пошаговая реализация (пример проекта на 6–9 мес)

Сбор корпусов и предобработка (нормализация, тэггинг) — 1–2 мес.Частотный и коллокационный анализ + Google Ngrams — 1 мес.Построение diachronic embeddings и базовый shift-index; соседний анализ — 1–2 мес.Sense induction + ручная валидация выборок — 1–2 мес.Синтаксический и sentiment-анализ; проверка гипотез — 1 мес.Финализация, визуализация и написание отчёта — 1 мес.

Ресурсы и инструменты

word2vec/Gensim, fastText; PPMI + SVD (scikit-learn).Alignments: orthogonal_procrustes (NumPy/SciPy).Clustering: scikit-learn, HDBSCAN.Dependency parsing: UDPipe, spaCy (дообучение для исторических текстов при возможности).Sentiment lexica; manual annotation tools (WebAnno, INCEpTION).OED и MED для справочных значений.

Заключение
Предложенный план сочетает дескриптивную историческую лингвистику (OED, MED) с современными корпусными и векторными методами. Ключевой фокус — не только показать, что nice сместилось от «глупого» к «приятному», но количественно установить временные точки и механизмы (амелиорация, роль частоты, синтаксическая реанотация, прагматическое переосмысление). Если хотите, могу подготовить детальный рабочий протокол (скрипты/команды) для выбранных корпусов (например, EEBO-TCP + COHA + BNC) и шаблон аннотационной схемы для ручной валидации.