Приведу разбор на конкретном минимальном примере (стандартный вопрос «Wie geht’s?») и затем методы корпусного анализа.
Примеры форм (возможные реализа́ции)
- Баварский (Bairisch), письменная транскрипция: «Wia geht’s?» — фонетично примерно [vi̯a ɡeːts] или редуцированно [vi̯a ɡɛts].
- Алеманнский (Alemannisch, напр. швейц. диалект или швабский): «Wie gaht’s?» / «Wie geit’s?» — фонетично примерно [viː ˈɡaːts] или [viːˈɡeɪts].
1) Фонетические отличия (кратко, типовые явления)
- Гласные:
- Диптхонгизация/моноптфонгизация: баварск. «wie» → [vi̯a] (дифтонг) vs alem. → [viː] (монофтонг) или иной сдвиг; фиксируйте с помощью измерений F1/F2.
- Смещение/понижение гласного в корне глагола: стандартное /eː/ → в alem. часто [aː] («geht» → «gaht»).
- Согласные:
- Окончания и редукция: различия в финальном альвеолярном аффрикате/сибилянте ([ts] vs [s]) и редукции к слогу; возможна ослабленность/десоноризация.
- Палатализация/леминация и оглушение фонем зависят от диалекта.
- Просодия:
- Интонация вопроса, длина гласных и акцент будут различаться; измеряйте средний F0, наклон тона и длительность.
Что измерять акустически: среднее и стандартное отклонение F0, длительность слова/слогов, F1/F2 центроиды гласных, спектральные признаки (MFCC), инициальная/терминальная амплитуда.
2) Морфологические отличия
- Сведение/эллипсис элементов: в одном диалекте может опускаться личное местоимение или часть клады (например «Wia geht's?» без «dir») — различия в степени клитикизации.
- Формы местоимений и вежливости: альтернативы 2‑л. формам (du/dir, eich) и разные местные формы местоимений.
- Флексия глагола: возможны различия в сохранении/упрощении окончания (сокращённые формы глаголов).
Корпусно: фиксируйте леммы и морфологические теги, считать частоты форм и относительные доли опущенных элементов.
3) Синтаксические отличия
- Порядок слов: вопросная инверсия обычно сохраняется, но возможны дополнительные частицы вопроса или позиционные отличия клитик (напр., постпозитивные вопросительные частицы).
- Наличие/отсутствие дополнительные сегментов (например местный указатель «da»): «Wia geht's da?» vs «Wie gaht’s?» — разные частоты включения модификаторов.
- Клаузальная композиция: различия в использовании аналитических/синтетических конструкций.
4) Методы корпусного анализа для количественного описания различий
- Сбор и разметка корпуса:
- Сбалансированный корпус по спикерам: $N$ спикеров в каждой группе (рекомендация: $N\ge 30$ где возможно).
- Многоуровневая разметка: орфо‑нормализация, фонетическая транскрипция (IPA/SAMPA), морфологические теги, POS, синтаксический парсинг/зависимости.
- Фонетика / акустика:
- Форсированное выравнивание и фонетическая сегментация (HTK, Montreal Forced Aligner) для извлечения длительностей и формант.
- Извлечение F0, F1, F2, длительностей, MFCC; статистические сравнения средних/распределений (t‑test / Wilcoxon / permutation).
- Меры дистанции между фонетическими реализациями: нормализованный Левенштейновский редакционный расстояние
$$d_{norm}=\frac{LD(a,b)}{\max (|a|,|b|)}$$ и динамическое временное выравнивание (DTW) для акустических траекторий.
- Лексико‑морфологический анализ:
- Подсчёт частот форм и относительных частот $p(f)=\frac{\text{count}(f)}{\sum \text{counts}}$.
- Сравнение распределений форм с помощью Jensen–Shannon дивергенции / KL‑дивергенции:
$$D_{KL}(P\Vert Q)=\sum _{i}P(i)\log \frac{P(i)}{Q(i)},JS(P,Q)=\frac{1}{2}{D}_{KL}(P\Vert M)+\frac{1}{2}{D}_{KL}(Q\Vert M)$$ где $M=\frac{1}{2}(P+Q)$.
- Частотные контрастные таблицы и χ²‑тесты для значимости различий.
- Синтаксический анализ:
- Автоматический парсинг (адаптированные модели) или ручная аннотация; подсчёт частот конструкций (инверсия, частицы, опуски).
- Модели смешанных эффектов для учёта зависимости по спикеру:
$$\text{logit}(p)={\beta }_0+{\beta }_{1}X+(1|\text{speaker})$$ где $X$ — признак диалекта.
- Диалектометрия и кластеризация:
- Векторы признаков (фонетические / морфосинтаксические частоты) → косинусная схожесть или евклидово расстояние:
$$\cos (\theta )=\frac{p\cdot q}{\Vert p\Vert \Vert q\Vert }$$ - Иерархическая кластеризация, MDS/PCA для визуализации различий.
- Машинное обучение:
- Классификаторы (SVM, случайный лес, нейросети) для предсказания диалекта по акустическим/фонетическим/морфосинтаксическим признакам; важность признаков показывает, какие различия наиболее информативны.
- Дополнительно:
- Конкордансный анализ и коллокации для изучения распространённых формул (варианты приветствий в контексте).
- Корпусная нормализация и учёт социальных переменных (возраст, пол, стиль речи).
5) Практический рабочий план (коротко)
- Собрать балансированный корпус речи/текста, аннотировать по слоям.
- Сделать фонетическую транскрипцию и провести forced alignment.
- Извлечь акустические и сегментные признаки; измерить форманты, длины, F0.
- Провести статистические сравнения и построить модели (mixed models, кластеризация, классификация).
- Интерпретировать результаты: какие фонетические, морфологические и синтаксические маркеры наиболее дифференцируют баварский и алеманнский варианты.
Если нужно, могу привести конкретный пошаговый пайплайн с инструментами (MFA, Praat, R/Python-коды) или пример расчёта JS/LD на реальных формах.