Дистрибутивная семантика

Дистрибути́вная сема́нтика — это область лингвистики, которая занимается вычислением степени семантической близости между лингвистическими единицами на основании их дистрибуционных признаков в больших массивах лингвистических данных.

Каждому слову присваивается свой контекстный вектор. Множество векторов формирует словесное векторное пространство.

Семантическое расстояние между понятиями, выраженными словами естественного языка, вычисляется как расстояние между векторами словесного пространства.

История

«Дистрибутивный анализ — это метод исследования языка, основанный на изучении окружения (дистрибуции, распределения) отдельных единиц в тексте и не использующий сведений о полном лексическом или грамматическом значении этих единиц» .

В рамках данного метода к текстам изучаемого языка применяется упорядоченный набор универсальных процедур, что позволяет выделить основные единицы языка (фонемы, морфемы, слова, словосочетания), провести их классификацию и установить отношения сочетаемости между ними.

Классификация основывается на принципе замещения: языковые единицы относятся к одному и тому же классу, если они могут выступать в одних и тех же контекстах.

Дистрибутивный анализ был предложен Л. Блумфилдом в 20-х гг. XX века и применялся, главным образом, в фонологии и морфологии.

3. Харрис и другие представители дескриптивной лингвистики развивали данный метод в своих работах в 30 — 50-х гг. XX века.

Близкие идеи выдвигали основоположники структурной лингвистики Ф. де Соссюр и Л. Витгенштейн.

Идея контекстных векторов была предложена психологом Ч. Осгудом в рамках работ по представлению значений слов.

Контексты, в которых встречались слова, выступали в качестве измерений многоразрядных векторов.

В качестве таких контекстов в работах Осгуда использовались антонимические пары прилагательных (например, быстрый-медленный), для которых участники опроса выставляли оценки по семибалльной шкале.

Пример пространства контекстных признаков, описывающего значение слов мышь и крыса из работы Осгуда:

Термин контекстный вектор был введён С. Галлантом для описания смысла слов и разрешения лексической неоднозначности .

В работах Галланта использовалось множество признаков, заданное исследователем, таких как человек, мужчина, машина и т. д.

Пример пространства контекстных признаков, описывающего значение слова астроном из работы Галланта:

В течение последних двух десятилетий метод дистрибутивного анализа широко применялся к изучению семантики.

Была разработана дистрибутивно-семантическая методика и соответствующее программное обеспечение, которые позволяют автоматически сравнивать контексты, в которых встречаются изучаемые языковые единицы, и вычислять семантические расстояния между ними.

Дистрибутивная гипотеза

Дистрибутивная семантика основывается на дистрибутивной гипотезе: лингвистические единицы, встречающиеся в схожих контекстах, имеют близкие значения.

Психологические эксперименты подтвердили истинность данной гипотезы. Например, в одной из работ участников эксперимента просили высказать своё суждение о синонимичности предъявляемых им пар слов. Данные опроса затем сравнивали с контекстами, в которых встречались изучаемые слова. Эксперимент показал наличие положительной корреляции между семантической близостью слов и схожестью контекстов, в которых они встречаются.

Математическая модель

В качестве способа представления модели используются векторные пространства из линейной алгебры. Информация о дистрибуции лингвистических единиц представляется в виде многоразрядных векторов, которые образуют словесное векторное пространство. Векторы соответствуют лингвистическим единицам (словам или словосочетаниям), а измерения соответствуют контекстам. Координаты векторов представляют собой числа, показывающие, сколько раз данное слово или словосочетание встретилось в данном контексте.

Пример словесного векторного пространства, описывающего дистрибутивные характеристики слов tea и coffee, в котором контекстом выступает соседнее слово:

Размер контекстного окна определяется целями исследования:

• установление синтагматических связей −1-2 слова;
• установление парадигматических связей — 5-10 слов;
• установление тематических связей — 50 слов и больше.

Семантическая близость между лингвистическими единицами вычисляется как расстояние между векторами. В исследованиях по дистрибутивной семантике чаще всего используется косинусная мера, которая вычисляется по формуле:

<math>\frac{ \sum\limits_{i=1}^{n}{A_i \times B_i} }{ \sqrt{\sum\limits_{i=1}^{n}{(A_i)^2}} \times \sqrt{\sum\limits_{i=1}^{n}{(B_i)^2}} }</math>

где <math>A</math> и <math>B</math> — два вектора, расстояние между которыми вычисляется.

После проведения подобного анализа становится возможным выявить наиболее близкие по смыслу слова по отношению к изучаемому слову.

Пример наиболее близких слов к слову кошка (список получен на основании данных веб-корпуса русского языка, обработка корпуса выполнена системой Sketch Engine):

В графическом виде слова могут быть представлены как точки на плоскости, при этом точки, соответствующие близким по смыслу словам, расположены близко друг к другу. Пример словесного пространства, описывающего предметную область суперкомпьютеры, из работы Генриха Шутце:

Модели дистрибутивной семантики

Существует множество различных моделей дистрибутивной семантики, которые различаются по следующим параметрам:

• тип контекста: размер контекста, правый или левый контекст, ранжирование;
• количественная оценка частоты встречаемости слова в данном контексте: абсолютная частота, TF-IDF, энтропия, совместная информация и пр.;
• мера расстояния между векторами: косинус, скалярное произведение, расстояние Минковского и пр.;
• метод уменьшения размерности матрицы: случайная проекция, сингулярное разложение, случайное индексирование и пр.

Наиболее широко известны следующие дистрибутивно-семантические модели:

• Модель векторных пространств
• Латентно-семантический анализ
• Тематическое моделирование
• Предсказательные модели

Уменьшение размерности векторных пространств

При применении дистрибутивно-семантических моделей в реальных приложениях возникает проблема слишком большой размерности векторов, соответствующей огромному числу контекстов, представленных в текстовом корпусе. Возникает необходимость в применении специальных методов, которые позволяют уменьшить размерность и разреженность векторного пространства и при этом сохранить как можно больше информации из исходного векторного пространства. Получающие в результате сжатые векторные представления слов в англоязычной терминологии носят название word embeddings.

Методы уменьшения размерности векторных пространств:

• удаление определенных измерений векторов в соответствии с лингвистическими или статистическими критериями;
• сингулярное разложение;
• метод главных компонент (PCA);
• [en.wikipedia.org/wiki/Random_indexing случайное индексирование].

Предсказательные модели дистрибутивной семантики

Ещё один способ получения векторов малой размерности — машинное обучение, в частности искусственные нейронные сети. При обучении таких предсказательных моделей (англ. predictive models) целевым представлением каждого слова также является сжатый вектор относительно небольшого размера (англ. embedding), для которого в ходе множественных проходов по обучающему корпусу максимизируется сходство с векторами соседей и минимизируется сходство с векторами слов, его соседями не являющихся . Однако, в отличие от традиционных счётных моделей (англ. count models), в данном подходе отсутствует стадия снижения размерности вектора, поскольку модель изначально инициализируется с векторами небольшой размерности (порядка нескольких сотен компонентов).

Подобные предсказательные модели представляют семантику естественного языка более точно, чем счётные модели, не использующие машинное обучение.

Наиболее известные представители подобного подхода — алгоритмы Continuous Bag-of-Words (CBOW) и Continuous Skipgram, впервые реализованные в утилите [code.google.com/archive/p/word2vec/ word2vec], представленной в 2013 году. Пример применения подобных моделей к русскому языку представлен на веб-сервисе [ling.go.mail.ru/dsm/ru/ RusVectōrēs].

Области применения

Модели дистрибутивной семантики нашли применение в исследованиях и практических реализациях, связанных с семантическими моделями естественного языка.

Дистрибутивные модели применяются для решения следующих задач:

• выявление семантической близости слов и словосочетаний;
• автоматическая кластеризация слов по степени их семантической близости;
• автоматическая генерация тезаурусов и двуязычных словарей;
• разрешение лексической неоднозначности;
• расширение запросов за счет ассоциативных связей;
• определение тематики документа;
• кластеризация документов для информационного поиска;
• извлечение знаний из текстов;
• построение семантических карт различных предметных областей;
• моделирование перифраз;
• определение тональности высказывания;
• моделирование сочетаемостных ограничений слов .

Программы

Существует несколько программных средств для проведения исследований по дистрибутивной семантике с открытым кодом:

• [github.com/fozziethebeat/S-Space/ S-Space]
• [code.google.com/p/semanticvectors/ Semantic Vectors]
• [radimrehurek.com/gensim Gensim]
• [code.google.com/p/word2vec word2vec]
• [github.com/akutuzov/webvectors WebVectors]

См. также

• Векторное представление слов
• Word2vec

Литература

1. Schutze H. [citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.27.978&rep=rep1&type=pdf Dimensions of meaning] // Proceedings of Supercomputing'92. — 1992. — С. 787-796.
2. Sahlgren M. [www.sics.se/~mange/papers/RI_intro.pdf An Introduction to Random Indexing] (англ.) // Proceedings of the Methods and Applications of Semantic Indexing Workshop at the 7th International Conference on Terminology and Knowledge Engineering, TKE 2005 : конференция. — 2005.
3. Sahlgren M. [www.sics.se/~mange/TheWordSpaceModel.pdf The Word-Space Model: Using distributional analysis to represent syntagmatic and paradigmatic relations between words in high-dimensional vector spaces (Ph.D. Thesis)]. — Department of Linguistics, Stockholm University, 2006.
4. Sahlgren M. [linguistica.sns.it/RdL/20.1/Sahlgren.pdf The Distributional Hypothesis. From context to meaning] (англ.) // Distributional models of the lexicon in linguistics and cognitive science (Special issue of the Italian Journal of Linguistics), Rivista di Linguistica : журнал. — 2008. — Vol. 20, no. 1. — P. 33-53.
5. Sahlgren M., Karlgren J. [www.sics.se/~mange/papers/nle2005.pdf Automatic Bilingual Lexicon Acquisition Using Random Indexing of Parallel Corpora] (англ.) // Journal of Natural Language Engineering, Special Issue on Parallel Texts : журнал. — 2005. — Vol. 11, fasc. 3.
6. Gallant S. Context vector representations for document retrieval (англ.) // Proceedings of AAAI Workshop on Natural Language Text Retrieval : конференция. — 1991.
7. Osgood C., Suci G., Tannenbaum P. The measurement of meaning. — University of Illinois Press, 1957.
8. Rubenstein H., Goodenough J. Contextual correlates of synonymy (англ.) // Communications of the ACM : журнал. — 1965. — Vol. 8, fasc. 10. — P. 627-633.
9. Митрофанова О.А. [ojs.library.spbu.ru/index.php/SPL/article/download/7/7 Измерение семантических расстояний как проблема прикладной лингвистики] (рус.) // Структурная и прикладная лингвистика. Межвузовский сборник : журнал. — Издательство СПбГУ, 2008. — Вып. 7.
10. Шарнин М. М., Сомин Н. В., Кузнецов И. П., Морозова Ю. И., Галина И. В., Козеренко Е. Б. [www.ipiran.ru/journal/issues/2013_07_02/ Статистические механизмы формирования ассоциативных портретов предметных областей на основе естественно-языковых текстов больших объемов для систем извлечения знаний] (рус.) // Информатика и её применения : журнал. — 2013. — Т. 7, вып. 2. — С. 92-99.
11. Морозова Ю. И., Козеренко Е. Б., Шарнин М. М. [www.ipiran.ru/journal/collected/ Методика извлечения пословных переводных соответствий из параллельных текстов с применением моделей дистрибутивной семантики] (рус.) // Системы и средства информатики : журнал. — 2014. — Т. 24, вып. 1.
12. Клышинский Э. С., Кочеткова Н. А., Логачева В. К. [www.hse.ru/pubs/lib/data/access/ram/ticket/64/139781242460ec87f7181529cecbab0ed7327dd89f/%D0%9A%D0%BB%D1%8B%D1%88%D0%B8%D0%BD%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9%20%D0%B8%20%D0%B4%D1%80.-%D1%81%D0%B5%D1%80.2-11-2013.pdf Метод кластеризации слов с использованием информации об их синтаксической связности] (рус.) // Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы : журнал. — 2013. — № 11. — С. 36-43.
13. Пекар В. И. [www.dialog-21.ru/Archive/2004/Pekar.pdf Дистрибутивная модель сочетаемостных ограничений глаголов] (рус.) // Труды международного семинара Диалог 2004 по компьютерной лингвистике : конференция. — 2004.
14. [lingvisticheskiy-slovar.ru/ Лингвистический энциклопедический словарь] / Ярцева В. Н.. — М.: Советская энциклопедия, 1990.
15. [the.sketchengine.co.uk/bonito/run.cgi/first_form?corpname=preloaded/russian; Russian Web Corpus] (англ.). Lexical Computing Ltd.. Проверено 17 апреля 2014.
16. [www.sketchengine.co.uk/ Sketch Engine corpus manager] (англ.). Lexical Computing Ltd.. Проверено 17 апреля 2014.
17. Kutuzov A., Andreev I. [www.dialog-21.ru/digests/dialog2015/materials/pdf/KutuzovAAndreevI.pdf Texts in, meaning out: neural language models in semantic similarity task for Russian] (англ.) // Сборник "Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной Международной конференции «Диалог» (Москва, 27 — 30 мая 2015 г.)" : конференция. — 2015. — Vol. 21, fasc. 14.

Отрывок, характеризующий Дистрибутивная семантика

Отец мне ничего не говорил о женихе, но сказал только, что получил письмо и ждет посещения князя Василия; что касается до плана супружества относительно меня, я вам скажу, милый и бесценный друг, что брак, по моему, есть божественное установление, которому нужно подчиняться. Как бы то ни было тяжело для меня, но если Всемогущему угодно будет наложить на меня обязанности супруги и матери, я буду стараться исполнять их так верно, как могу, не заботясь об изучении своих чувств в отношении того, кого Он мне даст супругом.
Я получила письмо от брата, который мне объявляет о своем приезде с женой в Лысые Горы. Радость эта будет непродолжительна, так как он оставляет нас для того, чтобы принять участие в этой войне, в которую мы втянуты Бог знает как и зачем. Не только у вас, в центре дел и света, но и здесь, среди этих полевых работ и этой тишины, какую горожане обыкновенно представляют себе в деревне, отголоски войны слышны и дают себя тяжело чувствовать. Отец мой только и говорит, что о походах и переходах, в чем я ничего не понимаю, и третьего дня, делая мою обычную прогулку по улице деревни, я видела раздирающую душу сцену.
Это была партия рекрут, набранных у нас и посылаемых в армию. Надо было видеть состояние, в котором находились матери, жены и дети тех, которые уходили, и слышать рыдания тех и других. Подумаешь, что человечество забыло законы своего Божественного Спасителя, учившего нас любви и прощению обид, и что оно полагает главное достоинство свое в искусстве убивать друг друга.
Прощайте, милый и добрый друг. Да сохранит вас наш Божественный Спаситель и его Пресвятая Матерь под Своим святым и могущественным покровом. Мария.]
– Ah, vous expediez le courier, princesse, moi j'ai deja expedie le mien. J'ai ecris а ma pauvre mere, [А, вы отправляете письмо, я уж отправила свое. Я писала моей бедной матери,] – заговорила быстро приятным, сочным голоском улыбающаяся m lle Bourienne, картавя на р и внося с собой в сосредоточенную, грустную и пасмурную атмосферу княжны Марьи совсем другой, легкомысленно веселый и самодовольный мир.
– Princesse, il faut que je vous previenne, – прибавила она, понижая голос, – le prince a eu une altercation, – altercation, – сказала она, особенно грассируя и с удовольствием слушая себя, – une altercation avec Michel Ivanoff. Il est de tres mauvaise humeur, tres morose. Soyez prevenue, vous savez… [Надо предупредить вас, княжна, что князь разбранился с Михайлом Иванычем. Он очень не в духе, такой угрюмый. Предупреждаю вас, знаете…]
– Ah l chere amie, – отвечала княжна Марья, – je vous ai prie de ne jamais me prevenir de l'humeur dans laquelle se trouve mon pere. Je ne me permets pas de le juger, et je ne voudrais pas que les autres le fassent. [Ах, милый друг мой! Я просила вас никогда не говорить мне, в каком расположении духа батюшка. Я не позволю себе судить его и не желала бы, чтоб и другие судили.]
Княжна взглянула на часы и, заметив, что она уже пять минут пропустила то время, которое должна была употреблять для игры на клавикордах, с испуганным видом пошла в диванную. Между 12 и 2 часами, сообразно с заведенным порядком дня, князь отдыхал, а княжна играла на клавикордах.


Седой камердинер сидел, дремля и прислушиваясь к храпению князя в огромном кабинете. Из дальней стороны дома, из за затворенных дверей, слышались по двадцати раз повторяемые трудные пассажи Дюссековой сонаты.
В это время подъехала к крыльцу карета и бричка, и из кареты вышел князь Андрей, высадил свою маленькую жену и пропустил ее вперед. Седой Тихон, в парике, высунувшись из двери официантской, шопотом доложил, что князь почивают, и торопливо затворил дверь. Тихон знал, что ни приезд сына и никакие необыкновенные события не должны были нарушать порядка дня. Князь Андрей, видимо, знал это так же хорошо, как и Тихон; он посмотрел на часы, как будто для того, чтобы поверить, не изменились ли привычки отца за то время, в которое он не видал его, и, убедившись, что они не изменились, обратился к жене:
– Через двадцать минут он встанет. Пройдем к княжне Марье, – сказал он.
Маленькая княгиня потолстела за это время, но глаза и короткая губка с усиками и улыбкой поднимались так же весело и мило, когда она заговорила.
– Mais c'est un palais, – сказала она мужу, оглядываясь кругом, с тем выражением, с каким говорят похвалы хозяину бала. – Allons, vite, vite!… [Да это дворец! – Пойдем скорее, скорее!…] – Она, оглядываясь, улыбалась и Тихону, и мужу, и официанту, провожавшему их.
– C'est Marieie qui s'exerce? Allons doucement, il faut la surprendre. [Это Мари упражняется? Тише, застанем ее врасплох.]
Князь Андрей шел за ней с учтивым и грустным выражением.
– Ты постарел, Тихон, – сказал он, проходя, старику, целовавшему его руку.
Перед комнатою, в которой слышны были клавикорды, из боковой двери выскочила хорошенькая белокурая француженка.
M lle Bourienne казалась обезумевшею от восторга.
– Ah! quel bonheur pour la princesse, – заговорила она. – Enfin! Il faut que je la previenne. [Ах, какая радость для княжны! Наконец! Надо ее предупредить.]
– Non, non, de grace… Vous etes m lle Bourienne, je vous connais deja par l'amitie que vous рorte ma belle soeur, – говорила княгиня, целуясь с француженкой. – Elle ne nous attend рas? [Нет, нет, пожалуйста… Вы мамзель Бурьен; я уже знакома с вами по той дружбе, какую имеет к вам моя невестка. Она не ожидает нас?]
Они подошли к двери диванной, из которой слышался опять и опять повторяемый пассаж. Князь Андрей остановился и поморщился, как будто ожидая чего то неприятного.
Княгиня вошла. Пассаж оборвался на середине; послышался крик, тяжелые ступни княжны Марьи и звуки поцелуев. Когда князь Андрей вошел, княжна и княгиня, только раз на короткое время видевшиеся во время свадьбы князя Андрея, обхватившись руками, крепко прижимались губами к тем местам, на которые попали в первую минуту. M lle Bourienne стояла около них, прижав руки к сердцу и набожно улыбаясь, очевидно столько же готовая заплакать, сколько и засмеяться.
Князь Андрей пожал плечами и поморщился, как морщатся любители музыки, услышав фальшивую ноту. Обе женщины отпустили друг друга; потом опять, как будто боясь опоздать, схватили друг друга за руки, стали целовать и отрывать руки и потом опять стали целовать друг друга в лицо, и совершенно неожиданно для князя Андрея обе заплакали и опять стали целоваться. M lle Bourienne тоже заплакала. Князю Андрею было, очевидно, неловко; но для двух женщин казалось так естественно, что они плакали; казалось, они и не предполагали, чтобы могло иначе совершиться это свидание.
– Ah! chere!…Ah! Marieie!… – вдруг заговорили обе женщины и засмеялись. – J'ai reve сette nuit … – Vous ne nous attendez donc pas?… Ah! Marieie,vous avez maigri… – Et vous avez repris… [Ах, милая!… Ах, Мари!… – А я видела во сне. – Так вы нас не ожидали?… Ах, Мари, вы так похудели. – А вы так пополнели…]
– J'ai tout de suite reconnu madame la princesse, [Я тотчас узнала княгиню,] – вставила m lle Бурьен.
– Et moi qui ne me doutais pas!… – восклицала княжна Марья. – Ah! Andre, je ne vous voyais pas. [А я не подозревала!… Ах, Andre, я и не видела тебя.]
Князь Андрей поцеловался с сестрою рука в руку и сказал ей, что она такая же pleurienicheuse, [плакса,] как всегда была. Княжна Марья повернулась к брату, и сквозь слезы любовный, теплый и кроткий взгляд ее прекрасных в ту минуту, больших лучистых глаз остановился на лице князя Андрея.
Княгиня говорила без умолку. Короткая верхняя губка с усиками то и дело на мгновение слетала вниз, притрогивалась, где нужно было, к румяной нижней губке, и вновь открывалась блестевшая зубами и глазами улыбка. Княгиня рассказывала случай, который был с ними на Спасской горе, грозивший ей опасностию в ее положении, и сейчас же после этого сообщила, что она все платья свои оставила в Петербурге и здесь будет ходить Бог знает в чем, и что Андрей совсем переменился, и что Китти Одынцова вышла замуж за старика, и что есть жених для княжны Марьи pour tout de bon, [вполне серьезный,] но что об этом поговорим после. Княжна Марья все еще молча смотрела на брата, и в прекрасных глазах ее была и любовь и грусть. Видно было, что в ней установился теперь свой ход мысли, независимый от речей невестки. Она в середине ее рассказа о последнем празднике в Петербурге обратилась к брату:
– И ты решительно едешь на войну, Andre? – сказала oia, вздохнув.
Lise вздрогнула тоже.
– Даже завтра, – отвечал брат.
– II m'abandonne ici,et Du sait pourquoi, quand il aur pu avoir de l'avancement… [Он покидает меня здесь, и Бог знает зачем, тогда как он мог бы получить повышение…]
Княжна Марья не дослушала и, продолжая нить своих мыслей, обратилась к невестке, ласковыми глазами указывая на ее живот:
– Наверное? – сказала она.
Лицо княгини изменилось. Она вздохнула.
– Да, наверное, – сказала она. – Ах! Это очень страшно…
Губка Лизы опустилась. Она приблизила свое лицо к лицу золовки и опять неожиданно заплакала.
– Ей надо отдохнуть, – сказал князь Андрей, морщась. – Не правда ли, Лиза? Сведи ее к себе, а я пойду к батюшке. Что он, всё то же?
– То же, то же самое; не знаю, как на твои глаза, – отвечала радостно княжна.
– И те же часы, и по аллеям прогулки? Станок? – спрашивал князь Андрей с чуть заметною улыбкой, показывавшею, что несмотря на всю свою любовь и уважение к отцу, он понимал его слабости.
– Те же часы и станок, еще математика и мои уроки геометрии, – радостно отвечала княжна Марья, как будто ее уроки из геометрии были одним из самых радостных впечатлений ее жизни.
Когда прошли те двадцать минут, которые нужны были для срока вставанья старого князя, Тихон пришел звать молодого князя к отцу. Старик сделал исключение в своем образе жизни в честь приезда сына: он велел впустить его в свою половину во время одевания перед обедом. Князь ходил по старинному, в кафтане и пудре. И в то время как князь Андрей (не с тем брюзгливым выражением лица и манерами, которые он напускал на себя в гостиных, а с тем оживленным лицом, которое у него было, когда он разговаривал с Пьером) входил к отцу, старик сидел в уборной на широком, сафьяном обитом, кресле, в пудроманте, предоставляя свою голову рукам Тихона.
– А! Воин! Бонапарта завоевать хочешь? – сказал старик и тряхнул напудренною головой, сколько позволяла это заплетаемая коса, находившаяся в руках Тихона. – Примись хоть ты за него хорошенько, а то он эдак скоро и нас своими подданными запишет. – Здорово! – И он выставил свою щеку.
Старик находился в хорошем расположении духа после дообеденного сна. (Он говорил, что после обеда серебряный сон, а до обеда золотой.) Он радостно из под своих густых нависших бровей косился на сына. Князь Андрей подошел и поцеловал отца в указанное им место. Он не отвечал на любимую тему разговора отца – подтруниванье над теперешними военными людьми, а особенно над Бонапартом.
– Да, приехал к вам, батюшка, и с беременною женой, – сказал князь Андрей, следя оживленными и почтительными глазами за движением каждой черты отцовского лица. – Как здоровье ваше?
– Нездоровы, брат, бывают только дураки да развратники, а ты меня знаешь: с утра до вечера занят, воздержен, ну и здоров.
– Слава Богу, – сказал сын, улыбаясь.
– Бог тут не при чем. Ну, рассказывай, – продолжал он, возвращаясь к своему любимому коньку, – как вас немцы с Бонапартом сражаться по вашей новой науке, стратегией называемой, научили.
Князь Андрей улыбнулся.
– Дайте опомниться, батюшка, – сказал он с улыбкою, показывавшею, что слабости отца не мешают ему уважать и любить его. – Ведь я еще и не разместился.
– Врешь, врешь, – закричал старик, встряхивая косичкою, чтобы попробовать, крепко ли она была заплетена, и хватая сына за руку. – Дом для твоей жены готов. Княжна Марья сведет ее и покажет и с три короба наболтает. Это их бабье дело. Я ей рад. Сиди, рассказывай. Михельсона армию я понимаю, Толстого тоже… высадка единовременная… Южная армия что будет делать? Пруссия, нейтралитет… это я знаю. Австрия что? – говорил он, встав с кресла и ходя по комнате с бегавшим и подававшим части одежды Тихоном. – Швеция что? Как Померанию перейдут?
Князь Андрей, видя настоятельность требования отца, сначала неохотно, но потом все более и более оживляясь и невольно, посреди рассказа, по привычке, перейдя с русского на французский язык, начал излагать операционный план предполагаемой кампании. Он рассказал, как девяностотысячная армия должна была угрожать Пруссии, чтобы вывести ее из нейтралитета и втянуть в войну, как часть этих войск должна была в Штральзунде соединиться с шведскими войсками, как двести двадцать тысяч австрийцев, в соединении со ста тысячами русских, должны были действовать в Италии и на Рейне, и как пятьдесят тысяч русских и пятьдесят тысяч англичан высадятся в Неаполе, и как в итоге пятисоттысячная армия должна была с разных сторон сделать нападение на французов. Старый князь не выказал ни малейшего интереса при рассказе, как будто не слушал, и, продолжая на ходу одеваться, три раза неожиданно перервал его. Один раз он остановил его и закричал:
– Белый! белый!
Это значило, что Тихон подавал ему не тот жилет, который он хотел. Другой раз он остановился, спросил:
– И скоро она родит? – и, с упреком покачав головой, сказал: – Нехорошо! Продолжай, продолжай.
В третий раз, когда князь Андрей оканчивал описание, старик запел фальшивым и старческим голосом: «Malbroug s'en va t en guerre. Dieu sait guand reviendra». [Мальбрук в поход собрался. Бог знает вернется когда.]
Сын только улыбнулся.
– Я не говорю, чтоб это был план, который я одобряю, – сказал сын, – я вам только рассказал, что есть. Наполеон уже составил свой план не хуже этого.
– Ну, новенького ты мне ничего не сказал. – И старик задумчиво проговорил про себя скороговоркой: – Dieu sait quand reviendra. – Иди в cтоловую.


В назначенный час, напудренный и выбритый, князь вышел в столовую, где ожидала его невестка, княжна Марья, m lle Бурьен и архитектор князя, по странной прихоти его допускаемый к столу, хотя по своему положению незначительный человек этот никак не мог рассчитывать на такую честь. Князь, твердо державшийся в жизни различия состояний и редко допускавший к столу даже важных губернских чиновников, вдруг на архитекторе Михайле Ивановиче, сморкавшемся в углу в клетчатый платок, доказывал, что все люди равны, и не раз внушал своей дочери, что Михайла Иванович ничем не хуже нас с тобой. За столом князь чаще всего обращался к бессловесному Михайле Ивановичу.
В столовой, громадно высокой, как и все комнаты в доме, ожидали выхода князя домашние и официанты, стоявшие за каждым стулом; дворецкий, с салфеткой на руке, оглядывал сервировку, мигая лакеям и постоянно перебегая беспокойным взглядом от стенных часов к двери, из которой должен был появиться князь. Князь Андрей глядел на огромную, новую для него, золотую раму с изображением генеалогического дерева князей Болконских, висевшую напротив такой же громадной рамы с дурно сделанным (видимо, рукою домашнего живописца) изображением владетельного князя в короне, который должен был происходить от Рюрика и быть родоначальником рода Болконских. Князь Андрей смотрел на это генеалогическое дерево, покачивая головой, и посмеивался с тем видом, с каким смотрят на похожий до смешного портрет.