2. РАЗРАБОТКА АССОЦИАТИВНОГО СЛОВАРЯ

2.1. Описание эксперимента

Состав списка слов-стимулов

Список слов-стимулов ассоциативного эксперимента был получен следующим образом.

Сначала был определен корпус текстов, представляющий предметную область "Информатика и вычислительная техника". Этот корпус текстов составили статьи различных авторов, опубликованные в журнале "Computer Week" в 1995 году. После обработки этих текстов был составлен частотный словник, который представляет собой список слов текста, расположенных в порядке убывания их частоты проявления. При построении частотного словника все словоформы текста были приведены к основной грамматической форме (например, существительные — именительный падеж, единственное число; глаголы — инфинитив т.д.). Из общего списка слов были удалены слова общеупотребительной лексики, имена персоналий, наименования конкретных товаров, торговые марки и пр. Так были выделены самые употребляемые слова данной предметной области, например прилагательные — "системный", "двоичный", глаголы — "отлаживать", "эмулировать" и существительные — "дисковод", "маршрутизация".

Далее были сформированы два списка слов-стимулов для двух ассоциативных экспериментов. Первый список предназначен для испытуемых, имеющих более высокий уровень знания о предметной области, для студентов компьютерных специальностей ("технарей" — специалистов). Второй список предназначен для студентов, хуже знакомых с предметной областью "Информатика и вычислительная техника", для студентов гуманитарных специальностей ("гуманитариев" — неспециалистов).

Оба списка использовались для опроса русскоязычных респондентов ("русский ассоциативный эксперимент"). Второй список после перевода на французский язык использовался для опроса франкоязычных респондентов ("французский ассоциативный эксперимент").

Оба русских списка и французский перевод второго приведены в приложении.

Респонденты

В эксперименте в качестве испытуемых принимали участие студенты трех высших учебных заведений: Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана — МГТУ, Московского государственного университета печати — МГУП, Ecole Centrale de Lyon (Высшей инженерной школы г. Лион, Франция) — ECL.

Количественные характеристики экспериментов

Русский ассоциативный эксперимент на основе первого списка слов-стимулов (для специалистов):

Количество стимулов	253
Количество стимулов в анкете	100
Количество заполненных анкет	126
Общая частота предложения стимула	от 43 до 53
Количество разных ассоциативных пар	7331
Количество разных реакций	4057

Распределение респондентов по специальностям:

ВУЗ	Направление и специальность	Количество
МГТУ	Направление: “ …” — 46. Специальность “Автоматизированные системы обработки информации и управления” — 220200 (студенты кафедры “Системы обработки информации и управления” — ИУ5)	91
МГТУ	Направление: “….” — …. Специальность: Инженерный бизнес и менеджмент (студенты кафедры ….. — ИБМ5)	14
МГУП	Автоматизация издательства (студенты кафедры “Информационные технологии”, группа АМ45)	19
МГУП	Другие специальности	2

Русский ассоциативный эксперимент на основе второго списка слов-стимулов:

Количество стимулов	128
Количество стимулов по анкете	100
Количество заполненных анкет	111
Общая частота проявления стимула	от 122 до 141
Количество разных ассоциативных пар	5328
Количество разных реакций	3318

Распределение респондентов по специальностям:

ВУЗ	Направление, специальность	Количество
МГУП	редакторы (...)	39
МГУП	экономисты (Э5)	28
МГУП	другие	44

Французский ассоциативный эксперимент на основе перевода с русского языка на французский большинства слов-стимулов второго списка:

Стимулов	118
Стимулов по анкете	60
Заполненных анкет	113
Общая частота проявления стимула	от 62 до 74
Разных ассоциативных пар	3906
Разных реакций	2459

Распределение французских респондентов по курсу:

Курс:	1	2	3
Количество:	64	61	8

2.2. Описание функционирования программ

Программа генерации анкет: AnkGen

Требования к программе

Требования к результатам работы программы "генерации анкет" следующие:

1. выбор стимулов должен осуществляться случайным образом;

2. в каждой анкете любое слово-стимул должно появляться не более чем один раз;

3. суммарные частоты проявления слов-стимулов должны быть близкими по значению, иными словами, распределение стимулов в массиве анкет должно стремиться к равномерному.

Основные идеи

Следующая идея положена в основу функционирования программы генерации анкет: можно удовлетворить требованиям (1) – (3), формируя так называемые "матрицы" — набор всех слов-стимулов, расположенных в случайном порядке, который затем для получения анкет "разрезается" на части размера m (m = количество стимулов, содержащееся в одной анкете).

Этот подход, прежде всего, обеспечивает выполнение условия (2). Более того, в идеальном случае, когда остаток деления N (общего количества слов-стимулов, или размера матриц) на m (размер анкеты) равен нулю, суммарные частоты проявления стимулов в массиве анкет одинаковы, т.е. выполняется требование (3).

Под "одинаковыми" здесь понимаются такие значения частот проявления слов-стимулов, о которых можно сказать, что они "равны с допускаемой погрешностью [+0,+1]". Абсолютную равномерность распределения получить нельзя, кроме тех случаев, когда, уже находясь в выше названном "идеальном" случае, все анкеты из последней генерируемой матрицы оказываются нужными, т.е. когда

Res ( N/m ) = Res ( m´ n/N ) = 0,

где n — количество генерируемых анкет.

Теоретически реализация рассмотренного подхода представляется весьма простой, но на самом деле при произвольных значениях параметров N, m и n в большинстве случаев достаточно сложно получить результат, удовлетворяющий требованию (3). Как это достигается, рассматривается далее, но сначала следует рассмотреть алгоритм генерации самих матриц.

Генерация матриц

Матрица представляет собой список всех слов-стимулов, перемешанных в случайном порядке, в ней каждый стимул встречается точно один раз.

Можно было бы создать матрицы следующим образом:

шаг 1 — получить число z от генератора случайных чисел в диапазоне [1..N];

шаг 2 — проверить, что z ранее не получалось, и в случае если — да, то перейти к шагу 1, если нет — к шагу 3;

шаг 3 — записать z как очередной элемент матрицы и перейти к шагу 1, чтобы выбрать следующий элемент.

При использовании такого алгоритма создания матрицы время ее генерации не огранивается, оно практически может оказаться очень долгим. А если учесть, что требуемое число матриц может быть немалым, то такой алгоритм оказывается неприемлемым.

Для создания матрицы выбран следующий подход. Сначала создаётся таблица допускаемых, но пока невыбранных стимулов — t, содержащая все номера слов-стимулов. Переменная width ("ширина" таблицы t, её текущий объём) загружается значением N. Далее в каждом цикле: 1) получается от генератора случайных чисел значение переменной z, лежащее в диапазоне [1..width]; 2) переменной x, которая является очередным создаваемым элементом матрицы, присваивается значение z-го элемента таблицы t; 3) из таблицы t удаляется z-й элемент (он равен значению переменной x) и из переменной width вычитается единица.

На самом деле алгоритм выглядит иначе, он немного усложнен для того, чтобы программа его реализации функционировала быстро. В программе описан класс "offset_table", имеющий таблицу t и снабженный методами clear() — очистить, pick() — получить x, предоставив z.

 
 
 
//класс offset_table
// предназначен для управления таблицей table, содержащей 'offsets'
// номеров слов, которые ещё не были взяты.
// Элементы таблицы table называются 'offsets' ('переместителями'),
// потому что, если i в диапазоне [head,tail], то x = i+table[i] -
// это номер 'свободного слова'.
class offset_table
{
protected:
int head; //индекс начала полезной (действующей) зоны таблицы
int tail; //индекс конца полезной зоны таблицы
int middle; //индекс середины полезной зоны таблицы
int nbr_stimuli; //первоначальный размер таблицы
int *table; //таблица, содержащая оффсеты
 public:
int pick(const int); //аргумент: z, результат: x
 //удалить из таблицы z-й элемент
 //и выдать через х его значение
int zap(const int); //аргумент: x, результат: z
  //вызвать pick с аргументом, равным позиции
 //z-го номера слова х в таблице.
int pop(const int); //аргумент: х, результат: 0
 //восстановить номер слова х
void clear(void); //убрать таблицу
void display(void); //показать информацию о таблице на экране
void display(FILE *); //записать информацию о таблице в файле
int get_head(void); //читать числовое значение head
int get_tail(void); //tail (индекс конца действующей зоны)
int get_middle(void); //middle
int get_width(void); //tail-head+1 ('ширина' действ. зоны)
int getsize(void); //nbr_stimuli
offset_table(const int);
~offset_table(void); 
};

Также описан класс "xfilter", предназначенный для вывода последовательности значений x через метод feed() к файлу "ag_out.txt", и сохранению её для того, чтобы потом подсчитать указатели распределения.

 
 
//класс xfilter
// предназначен для вывода номеров слов.
// Его название указывает на понятие 'вывод' (x: eXit) и на слово
// 'фильтр', потому что он выводит лишь нужное количество номеров
// слова, так как самые последние, генерируемые главной программой,
// являются лишними. 
// Дополнительно к функциям фильтра и вывода, xfilter предостав-
// ляет возможность рассчитать и выдать указатели распределения
// слов.
class xfilter
{
protected:
 int nmax; //нужное количество слов
 int n; //счётчик выведенных номеров слова (НС)
 FILE *fh; //file handler
 int *xx; //таблица для хранения последовательности НС
  // (для расчётов процедуры report() ).
 public:
 int feed(int ); //предоставить один НС
 // объекту xfilter ('кормить').
 int report(FILE *,int ,int ,int ); //записать в (отдельном) файле
 // информацию о распределении НС.
 xfilter(const int ,FILE *); 
 ~xfilter();
};
 

Если output типа xfilter и T типа offset_table, то одна матрица генерируется в результате работы следующей группы инструкций:

 
while ( (width=T.get_width()) > 0 ) //пока матрица не исчерпана...
{
z = random(width); //получение случайного индекса z
x = T.pick(z); //извлечение z-го элемента матрицы: x
output.feed(x); //вывод x
};
 

Функционирование программы

Допустим, что ненулевыми являются остатки деления N на m и m*n на N (общий случай).

Сначала генерируются анкеты А1 и А2. На этом генерация матрицы М1 заканчивается, но номера слова, которые присутствуют в той части анкеты А3, которая принадлежит М1, не только записываются как остатки в файле ag_sequ.txt, но и сохраняются в специальной таблице x_ostatka[].

До начала генерации М2 с помощью метода zap() инициируют таблицу допустимых стимулов, являющуюся членом объекта типа offset_table, тем самым удаляют номера таблицы x_ostatka[] для того, чтобы во второй части А3 не оказались стимулы, уже присутствующие в первой части.

Генерация М2 начинается с генерацией второй части А3. Когда она завершена, посредством функции pop() восстанавливаются ранее удаленные номера слова, хранящиеся в x_ostatka[] (они не могли появиться во второй половине А3, но должны быть где-нибудь в остатке матрицы М2).

Результаты работы программы

Программа сохраняет все коды. По завершении генерации рассчитываются статистические величины, характеризующие распределение слов-стимулов в массиве генерируемых анкет, которые потом предоставляются пользователю в виде отдельного файла. Речь идет о списке частот проявления каждого стимула и о средней частоте. Другой файл содержит саму последовательность кодов слов-стимулов, которая затем импортируется базой данных.

Программа проверки и преобразования файлов, содержащих ассоциации, для применения 2-й технологии ввода данных

Формат исходного файла

Оператор ввода данных ассоциативного эксперимента набирает на клавиатуре всю информацию, относящуюся к конкретной анкете, а именно: номер анкеты, возраст респондента, его пол, родной язык, специальность, дату опроса, время начала и конца заполнения анкеты, а затем пары "код стимула — слово-реакция". Набранные данные записываются в текстовый файл.

При вводе данных оператор должен соблюдать следующие ограничения:

· номер анкеты имеет следующую структуру: <код группы>—<номер анкеты>, при этом в программе можно указать допустимые значения кода группы и номеров анкеты;

· пол принимает значение "ж" — женский или "м" —мужской;

· возраст должен быть целым числом и отражать полное число лет, прожитых респондентом, это число должно находиться в заранее указанных пределах;

· дата и время начала и конца заполнения анкеты должны быть введены обязательно;

· код стимула должен быть в диапазоне [KODSLOVA_MIN, KODSLOVA_MAX] — эти значения задаются программе в качестве параметров;

· слово-реакция записывается после кода стимула;

· каждое из всех вышеупомянутых сведений должно быть указано в отдельной строке файла;

· если испытуемый не ответил на какой-то вопрос или стимул, т.е. в анкете отсутствуют соответствующие сведения, то вводится знак отсутствия ответа: "–" — "минус";

· после ввода последней реакции (т.е. после 100-й реакции) нужно ввести маркер конца текущей анкеты (разделитель анкет) — "***".

Формально-логический контроль выполнения перечисленных требований осуществляется программой проверки и преобразования исходного файла — preobraz.

Обнаружение разделителей анкет и чтение заголовочных данных

Исходный файл целиком загружается в оперативную память. Первая часть программы preobraz ищет разделители анкет "***" и читает заголовочные данные (возраст, пол и т.д.). Эти данные сразу записываются в файл po_ank.txt. Для каждой анкеты адрес начала области памяти, где находятся ассоциации, сохраняется в специальном объекте типа assoc_zone.

После завершения работы первой части программы в файле сообщений po_info.txt записывается найденное количество анкет.

Чтение ассоциаций

Дальше работает вторая часть программы, которая выполняет чтение и преобразование ассоциаций, а также обнаружение ошибок в них. Для каждой анкеты программа начинает чтение ассоциаций с места, которое было сохранено в объекте assoc_zone. Ожидается последовательность пар строк "код стимула, слово–реакция". Если обнаружен ненормальный код стимула или досрочное появление разделителя анкет, то соответствующее сообщение записывается в файл po_info.txt.

2.3. Описание базы данных

Структура БД

База данных исследования состоит из следующих основных таблиц:

Таблица groupe (группа) предназначена для работы с различными списками слов-стимулов. В нее входят следующие поля: код_группы* (символ "*" показывает, что данное поле ключевое), наименование.

Таблица stimulus (стимул) содержит список слов-стимулов. В нее входят поля: код_стимула*, слово_стимул.

Таблица groupe_stimulus (группа_стимул) связывает слово-стимул со своей группой. В нее входят поля: код_стимула, код_группы.

Таблица questionnaire (анкета) содержит анкетные данные. Ее полями являются: номер_анкеты, возраст, пол, язык, дата, время_начала, время_конца.

Таблица association (ассоциация) предназначена для хранения распределения слов-стимулов по анкетам и соответствующих слов-реакций (ассоциаций).

В ее составе следующие поля: код_ассоциации*, номер_анкеты, код_стимула, слово-реакция.

Логическая схема базы данных исследования представлена на рис. 3.

Инициализация

Содержание таблиц "группа", "стимул" и "группа_стимул" вводится пользователем.

Для инициализации таблиц "анкета" и "ассоциации" импортируется результат программы генерации анкет, т.е. последовательность код-стимулов, во вспомогательную временную таблицу AG_OUT. Запросы "иниц_анкеты" и "иниц_ассоц" обрабатывают ее, распределяя блоки стимулов по анкетам и вставляя соответствующие строки в таблицы "анкета" и "ассоциации". После этой операции таблица AG_OUT может быть удалена.

Инструменты ввода и проверки введенных данных

Ввод данных в таблицы "анкета" и "ассоциация" осуществляется с помощью функции СУБД Access "Маска ввода данных".

Технология ввода данных на основе текстовых файлов анкет допускает много различных видов ошибок. Ошибки, относящиеся к определенным классам, обнаруживаются программой preobraz. К недопустимым ошибкам, которые значительно влияют на результаты обработки данных эксперимента, относятся, прежде всего, ошибки набора кодов слов-стимулов. Опишем функционирование средства устранения этих ошибок, схема представлена на рис. 4.

Для обнаружения и исправления ошибок набора кодов слов-стимулов сформированный текстовый файл анкетных данных предварительно импортируется в служебную таблицу Po_assoc. Перед тем как ее содержание будет переписано в таблицу association, в ней необходимо устранить все ошибки.

Обнаружение ошибок осуществляется путем сопоставления списка введенных кодов слов-стимулов (далее "введенный список" — ВС) и списка кодов, присутствующего в БД (далее "исходный список" — ИС). Сначала находятся коды в ВС, которые отсутствуют в ИС (ошибка типа О1), и наоборот (код имеется в ИС, но его нет в ВС — О2), затем проверяется по ВС выполнение требования о запрещении повтора кода слова-стимула в анкете (О3). Необнаруженными остаются ошибки, которые соответствуют следующей ситуации: оператор ввел код2 вместо код1, и далее, когда встретился код2, снова ошибся и набрал код1. В результате обнаружения ошибок оператору ввода данных предъявляются три таблицы, содержащие найденные ошибки каждого типа. Эти таблицы называются troubleshooter1, troubleshooter2, troubleshooter3 (на схеме, TS1, TS2, TS3).

Таблицы troubleshooter1 (присутствие "чужих" кодов) и troubleshooter2 (отсутствие кодов) создаются после сравнения содержания таблиц cse и cst. Таблица tcse содержит ВС, а tcst — ИС. Заметим, что cse показывает, где находится "чужой" код слова-стимула на анкете (колонка №X, строка №Y), что делает проверку весьма удобной. Позиции (X,Y) каждого кода на анкете рассчитывает запрос po_assoc_smart.

Запрос cse извлекает список кодов стимулов и их позиции из Po_assoc_smart и из самой Po_assoc:

 
cse
SELECT
 [po_assoc].[jnr_quest] & "-" & [po_assoc].[jcode_stim] AS cse,
 po_assoc_smart.position,
 po_assoc_smart.Код
INTO
 tcse
FROM
 po_assoc_smart,
 po_assoc
WHERE
 (((po_assoc_smart.Код)=[po_assoc].[Код]))
ORDER BY
 [po_assoc].[jnr_quest] & "-" & [po_assoc].[jcode_stim];

Запрос cst выводит список кодов, который служил источником для создания анкет, в Po_assoc ожидаются именно эти коды:

 
cst
SELECT
 association.nr_association,
 association.nr_questionnaire & "-" & association.code_stimulus AS cst
INTO
 tcst
FROM
 association
WHERE ((
 (association.nr_questionnaire)
 In
 (SELECT DISTINCTROW
 po_assoc.jnr_quest
 FROM
 po_assoc
 GROUP BY
 po_assoc.jnr_quest )))
ORDER BY
 association.nr_questionnaire & "-" & association.code_stimulus;

Запросы troubleshooter1 и 2 аналогичны:

 
troubleshooter1
SELECT
 tcse.position AS Выражение1,
 tcse.cse AS Выражение2,
 tcse.Код
INTO
 tb1
FROM
 tcse
WHERE
 (((tcse.cse) Not In (SELECT tcst.cst FROM tcst)));
 
troubleshooter2
SELECT
 tcst.nr_association AS Выражение1,
 tcst.cst AS Выражение2
INTO
 tb2
FROM
 tcst
WHERE
 (((tcst.cst) Not In (SELECT tcse.cse FROM tcse)));

Запрос troubleshooter3 ищет повторяющиеся коды стимула в анкете:

 
troubleshooter3
SELECT DISTINCTROW
 tcse.cse,
 tcse.position,
 tcse.Код
INTO
 tb3
FROM
 tcse
WHERE
 (((tcse.cse) 
 In
 (SELECT
 [cse]
 FROM
 [tcse] As Tmp
 GROUP BY [cse] HAVING Count(*)>1 )))
ORDER BY
 tcse.cse;

Инструменты упорядочения ассоциаций для разработки словаря

В прямом ассоциативном словаре каждому слову-стимулу соответствует список реакций, сгруппированных по частоте встречаемости. В конце словарной статьи указаны количественные характеристики, а именно:

— количество заполненных анкет, в которых присутствует данный стимул (иными словами, общее количество реакций на этот стимул, в том числе и нулевых);

— количество разных реакций на данный стимул;

— количество пропусков (т.е. сколько раз опрошенные не записывали никакой реакции на этот стимул).

Расчет перечисленных количественных характеристик осуществляется путем исполнения нескольких запросов, схема расчета представлена на рис. 5. В результате расчетов создается несколько таблиц.

Таблица "количество разных реакций" — t_nbr_reac_diff. Служебный запрос nrd сначала извлекает от таблицы "ассоциация" нужные поля "код стимула" и "слово-реакция", которые группируются по коду стимула и подсчитываются, при этом для каждого стимула получается число разных реакций.

 
nrd_sub
SELECT DISTINCT
 association.code_stimulus AS cs,
 association.mot_reaction
FROM
 association
WHERE
 (((association.mot_reaction) Not Like "-"));

Запрос calc_freq_assoc вычисляет частоту встречаемости каждой ассоциативной пары, далее из этих данных запрос nbr_blancs_quick (количество пропусков) отбирает те ассоциативные пары, реакция которых является пропуском ответа респондента ("–"). Результат сохраняется в таблице "t_nbr_blancs".

 
nbr_blancs_quick
SELECT
 calc_freq_assoc.code_stim AS code_stimulus,
 calc_freq_assoc.freq_assoc AS nbr_blancs
INTO
 t_nbr_blancs
FROM
 calc_freq_assoc
WHERE
 (((calc_freq_assoc.mot_reac)="-"));

Другая таблица t_freq_apparition (частота проявления), которую создает запрос freq_apparition_quick, содержит данные о частоте проявления стимулов в массиве заполненных анкет. Эти результаты получаются посредством сложения частот тех ассоциативных пар, стимулом которых является рассматриваемый стимул. Частоты ассоциативных пар читаются в calc_freq_assoc.

 
freq_apparition_quick
SELECT
 nbr_reac_diff.cs AS code_stimulus,
 Sum(calc_freq_assoc.freq_assoc) AS frequence
INTO
 t_freq_apparition
FROM
 calc_freq_assoc
INNER
 JOIN nbr_reac_diff
ON
 calc_freq_assoc.code_stim = nbr_reac_diff.cs
GROUP BY
 nbr_reac_diff.cs;

Все три количественные характеристики (общее количество реакций, количество разных реакций, количество пропусков) выдаются запросом indicateurs (указатели), который связывает, соответственно, таблицы t_freq_apparition, t_nbr_reac_diff и t_nbr_blancs.

 
indicateurs
SELECT
 t_nbr_reac_diff.cs AS code_stimulus,
 t_nbr_blancs.nbr_blancs AS nbr_blancs,
 t_nbr_reac_diff.nrd AS nbr_reac_differentes,
 t_freq_apparition.frequence AS frequence
FROM
 (t_nbr_reac_diff
 INNER JOIN
 t_freq_apparition
 ON t_nbr_reac_diff.cs = t_freq_apparition.code_stimulus)
INNER JOIN
 t_nbr_blancs
ON
 t_nbr_reac_diff.cs = t_nbr_blancs.code_stimulus;

Представление данных: анкета и словарь

Элемент базы данных типа "отчет" предоставляет возможность представить в наглядном виде результаты запросов.

Анкеты

Для распечатки анкет разработан отчет questionnaire (анкета). Он используется для составления не только бланков анкет для проведения эксперимента, но и для представления заполненных анкет, так как их распечатанный вид является более разборчивым, чем подлинник.

Составление этого документа требует представить и связать данные, имеющиеся в трех таблицах: анкета, ассоциация и стимул. Соответствующий запрос выглядит так:

 
SELECT DISTINCTROW
[association].[nr_questionnaire],[association].[nr_association],
[association].[code_stimulus], [association].[mot_reaction],
[stimulus].[code_stimulus], [stimulus].[mot]&'...' AS mot_stim,
[questionnaire].[nr_questionnaire], [questionnaire].[code_groupe],
[questionnaire].[age],[questionnaire].[sexe],[questionnaire].[specialite],
[questionnaire].[langue], [questionnaire].[date], [questionnaire].[heure_debut],
[questionnaire].[heure_fin]
FROM ([stimulus]
 INNER JOIN ([questionnaire]
 INNER JOIN [association]
 ON [questionnaire].[nr_questionnaire] =[association].[nr_questionnaire])
 ON [stimulus].[code_stimulus] =[association].[code_stimulus]);

Формат экспорта в текстовый редактор

Объекты типа "отчет" представляют собой кортежи данных в виде столбца, один под другим. В случае ассоциативного словаря получаются длинные списки-колонки слов-реакций, в которых каждое слово-реакция ограничено символом "конец абзаца" — ^р. Такое оформление неприемлемо, так как оно занимает много места (много страниц), и не соответствует традиционной верстке словарей. В то же время объект "отчет" позволяет управлять шрифтами, и его можно экспортировать в формате RTF в текстовый редактор, где возможна окончательная верстка, которая заключается в преобразовании столбцов в строки.

В словарной статье прямого ассоциативного словаря слова разделены знаком "точка с запятой". Простановка данного разделителя слов из-за значительного объема словаря весьма трудоемка, поэтому для ее автоматизации используется встроенная функция "найти/заменить" текстового редактора. Замене в нужных местах подлежит символ "конец абзаца". Для правильных замен текст словаря должен быть предварительно размечен специальными маркерами. Синтаксис маркировки выглядит так:

\\<знак до/после><выражение1>\<выражение2>\

В маркере:

<знак до/после> указывает на нахождение <выражение1> перед или после маркировки, его значение может быть либо "+", либо "–",

<выражение1> указывает на то, что надо искать, и может состоять из любой непустой последовательности букв и знаков;

<выражение2> указывает на то, чем следует заменить поисковый контекст, и может состоять из любой последовательности букв и знаков, даже пустой.

При выполнении автоматической замены в диалоговом окне текстового редактора оператор набирает:

в поле "найти":

если <знак до/после>="–", то "<выражение1> \\ <знак до/после> <выражение1> \ <выражение2> \",

если <знак до/после>="+", то "\\<знак до/после> <выражение1> \ <выражение2> \ <выражение1>";

в поле "заменить" — <выражение2>.

Например, если в тексте имеется:

слово_1\\+^р\; \

слово_2

то оператор в поле "найти" диалогового окна записывает "\\+^р\; \^р", а в поле "заменить" — "; ". В результате замен получается: слово_1; слово_2

Подготовка отчета для экспорта ассоциативного словаря в текстовый редактор осуществляется на основе выполнения следующего запроса:

 
 SELECT DISTINCTROW
 stim_reac_freq.code_stim,stim_reac_freq.mot_stim,
[stim_reac_freq].[mot_reac]&"; \\+^p\\"ASxmot_reac,stim_reac_freq.freq_assoc,
indicateurs.code_stimulusASВыражение1,
"\\-; \\ (o" &[indicateurs].[frequence] & ", d" & [indicateurs].[nbr_reac_differentes] & 
", v" &[indicateurs].[nbr_blancs] & ")" AS xtrail
 FROM stim_reac_freq INNER JOIN indicateurs
 ON stim_reac_freq.code_stim = indicateurs.code_stimulus
 WHERE (((stim_reac_freq.code_stim)=[indicateurs]![code_stimulus]));