Разрешение лексической многозначности

Разрешение лексической многозначности (word sense disambiguation, WSD) — это неразрешенная проблема обработки естественного языка, которая заключается в задаче выбора значения (или смысла) многозначного слова или словосочетания в зависимости от контекста, в котором оно находится. Данная задача возникает в дискурсивном анализе, при оптимизации релевантности результатов поисковыми системами, при разрешении анафорических отсылок, в исследовании лингвистической когерентность текста, при анализе умозаключений.

Научные исследования по разрешению лексической многозначности находятся в поле зрения прикладной и компьютерной лингвистики достаточно давно и имеют многолетнюю историю. С течением лет количество предложенных решений и их эффективность неуклонно росли до тех пор, пока эффективность не достигла определённого уровня сравнительно-эффективных показателей точности для определённого спектра слов и типов многозначностей. Полного решения задача пока не получила, поскольку на пути успешного решения стоит много проблем, напрямую связанных с языковыми особенностями человеческой речи.

Было исследовано большое количество методов: от методов, основанных на знаниях, правилах, лексикографических источников, обучения с учителем на корпусе текстов, до методов обучения без учителя, кластеризующие слова на основе смысла. Среди перечисленных, на сегодняшний день, методы обучения с учителем показали наилучшую эффективность. Однако, объективное сравнение и оценка методов является сложным процессом, зависящим от многих факторов. Для обобщённых систем словарных знаний (для английского языка) эффективность регулярно превышает планку в 90 %, иногда достигая даже 96 %. Для более дифференцированных словарных систем эффективность находятся в пределе 59 %-69 %.

О процессе разрешения многозначности

Вообще, под неоднозначностью (или многозначностью) языкового выражения или речевого произведения (текста) понимают наличие у него одновременно нескольких различных смыслов. Учёные разделяют несколько типов подобной многозначности: лексическую, синтаксическую и речевую, однако термин «WSD» включает в себя разрешение именно лексической (смысловой).

О чём речь, можно понять из следующего примера с неоднозначным словом «ключ»:

1. ключ как инструмент для открывания
2. ключ как источник воды

а также 3 контекста:

1. Ключ подошёл, дверь открылась
2. Я напился из ключа
3. Жизнь бьёт ключом

Для человека является очевидным, что в первом предложении слово «ключ» используется в первом значении, во втором предложении — соответственно во втором значении, а в третьем — возможны варианты. Разработка алгоритмов, имитирующих подобную способность человека может подчас становиться сложнейшей задачей.

Процесс разрешения требует нескольких вещей: системы словарных знаний для определения множества значений слов и корпус текстов для разрешения (в некоторых случаях могут потребоваться иные источники знаний).

Краткая история области

Эта проблема была впервые сформулирована в качестве отдельной задачи в 1940-х годах, во времена зарождения машинного перевода, что делает её одной из старейших проблем компьютерной лингвистики. Уоррен Уивер (англ. Warren Weaver), в его знаменитом «The „Translation“ memorandum» (1949), представил проблему в компьютерно-вычислительном аспекте. Исследователи того времени прекрасно понимали её значение и сложность, в частности Иешуа Бар-Хиллель (англ. Yehoshua Bar-Hillel) (один из первопроходцев) в 1960 выразил сомнение, что задача всеобщего полностью автоматического машинного перевода когда-либо будет осуществима из-за необходимости смоделировать всё знание человека о мире.

В 70-х, проблема WSD стала частью систем семантической интерпретации, разрабатываемых в рамках области ИИ, однако они по большей части состояли из вручную выведенных правил, и поэтому полностью зависели от количества имеющихся знаний, добывать которые в то время было чрезвычайно трудоёмко.

К 80-м годам такие объёмные ресурсы, как Oxford Advanced Learner’s Dictionary of Current English, стали доступны и ручное выписывание правил было вытеснено автоматическим извлечением знаний из подобных источников, однако методы всё ещё не вышли из класса так называемых «методов, основанных на знаниях».

Однако, в 90-х, «статистическая революция» полностью изменила подходы и методы в компьютерной лингвистике, и задача разрешения лексической многозначности стала проблемой, к которой применимы всевозможные методы обучения с учителем.

2000-е годы показали, что методы обучения с учителем достигли некоего уровня точности и не могут его преодолеть, поэтому внимание учёных сместилось в сторону работы с более обобщёнными системами словарных знаний (coarse-grained senses), адаптации к предметным областям (domain adaptation), частичного обучения с учителем (semi-supervised systems) и обучения без учителя (unsupervised corpus-based systems), смешанных методов, а также обработки баз знаний и выведению результатов в виде графов (the return of knowledge-based systems via graph-based methods). Однако, до сегодняшнего дня системы обучения с учителем считаются наиболее эффективными.

Проблемы и трудности

Однако почему же такая задача вызывает столько сложностей, а результаты её решений демонстрируют сравнительно низкую эффективность? В процессе работы над проблемой разрешения лексической многозначности было обнаружено большое количество трудностей, чаще всего обусловленных свойствами человеческой психологии и речи.

Составление словарей

Во-первых, все словари разные и не эквивалентны друг другу. Чаще всего задача отличить смыслы слова друг от друга не вызывает трудностей, однако в некоторых случаях различные значения слова могут быть очень близкими друг другу семантически (например, если каждый из них является метафорой или метонимией друг к другу), и в таких ситуациях разделение на смыслы в разных словарях и тезаурусах может значительно разниться. Решением данной трудности может стать всеобщее использование одного и того же источника данных: одного всеобщего словаря. Если говорить глобально, то результаты исследований, использующих более обобщённую систему разделения на смыслы, более эффективны, поэтому некоторые исследователи попросту игнорируют в своих работах обработку словарей и тезаурусов с более детальным подразделением на смыслы.

Определение части речи

Во-вторых, в некоторых языках проблема определения части речи (англ. Part-of-speech tagging) слова может быть очень близко связана с проблемой разрешения многозначностей, в результате чего эти две задачи могут друг другу мешать. Ученые так и не пришли к единому мнению, стоит ли разделять их на две автономные составляющие, однако перевес находится на стороне тех, кто считает, что это необходимо.

Человеческий фактор и согласованность ручных результатов

Третья трудность заключается в человеческом факторе. Системы разрешения лексической многозначности всегда оценивались сравнением результатов с результатом работы людей. А людям данная задача может оказаться не такой простой, как POS-tagging — размечать смыслы среди нескольких предложенных в несколько раз сложнее. Если человек может держать в голове или же легко угадать части речи, которыми может быть слово, то запомнить все возможные смыслы слов не представляется возможным. Более того, как выяснилось, результаты у разных людей не всегда совпадают и они часто не приходят к общему решению о том, в каком значении данное слово употреблено в конкретном контексте. Несмотря на это, учёные берут результат человека в качестве стандарта, эталона для сравнения с результатами компьютера. Надо отметить, что человек намного лучше справляется с обобщенными системами словарей, чем с детальными — и именно поэтому внимание исследователей переключилось именно на них.

Здравый смысл

Некоторые исследователи утверждают, что при обработке текстов немаловажен также здравый смысл, обучить которому компьютер представляется маловозможным. В качестве примера можно привести два следующих предложения:

• «Jill and Mary are sisters.» — (они являются сёстрами по отношению друг к другу).
• «Jill and Mary are mothers.» — (каждая независимо является матерью).

В первом предложении подразумевается, что Jill и Mary являются приходятся сёстрами друг другу; во втором же — что и Jill, и Mary обе являются матерями, и не факт, что они родственники. Поэтому для более точного анализа значений необходимо наличие подобных знаний о мире и обществе. Более того, эти знания порой также необходимы при разрешении синтаксических неоднозначностей и при анализе анафор и катафор.

Зависимость от поставленной задачи

В-пятых, постоянный задаче-независимый (task-independent) набор методов не имеет смысла, если учесть то, что многозначность слова мышь (животное и компьютерное устройство), например, вообще не влияет на результат англо-русского и русско-английского перевода (так как в обоих языках оба эти значения имеют воплощение в одном и том же слове), но сильно влияет при информационном поиске. Можно привести и обратный пример: при переводе с английского слова 'river' на французский нам необходимо знать значение слова ('fleuve' — река, впадающая в море, а 'rivière' — река, впадающая в другую реку). В итоге, для разных задач требуются и разные алгоритмы — поэтому, если будет разработан какой-нибудь хороший алгоритм разрешения лексической многозначности, невозможно быть полностью уверенным, что он подойдёт под решение всех задач.

Дифференцированность значений слов

В шестых, учёными ставится вопрос о возможности дискретного представления значений слова. Даже сам термин «значение слова» довольно общий и спорный. Большинство людей соглашаются при работе с обобщёнными системами знаний с высоким уровнем омографии слов, но как только уровень снижается и словари становятся более детальными — тут возникает большое количество расхождений. К примеру, на конференции Senseval-2, который использовал детальные системы, люди-аннотаторы пришли к соглашению только в 85 % случаев.

Значения слов очень гибки, довольно изменчивы и чрезвычайно контекстны, а иногда даже конситуационно зависимы, поэтому они не всегда строго делятся на несколько подзначений. Лексикографы часто встречают в текстах слишком широкие и семантически перекрывающие друг друга подсмыслы, и стандартные значения слов часто приходится корректировать, расширять и сужать самым причудливым и неожиданным образом. Например, в данной ситуации «дети бегут к своим матерям» слово «дети» употребляется одновременно в двух смыслах: они одновременно является детьми своих родителей и просто детьми. Задача лексикографа состоит в том, чтобы, проанализировав огромный объём текстов и материалов, описать весь возможный спектр значений слова. Однако, пока неизвестно, применим ли этот подход в области вычислений и компьютерной лингвистики, ведь решения лексикографов принимаются в пользу полноты описанных смыслов, а не применимости полученной информации при обработке текстов.

Недавно, задача, получившая название лексическая подстановка (англ. lexical substitution), была предложена в качестве решения проблемы дифференцирования значений слов. Смысл её заключается в предоставлении замены слова другим, сохраняющим значение старого в данном контексте.

Актуальность проблемы, возможные применения

Общеизвестным фактом является то, что результаты процесса зависят не только от инновативности и эффективности методов, но и от различных настроек/свойств задачи, и требований процесса разрешения (например, дифференцированности значений слова, особенностей оценки результатов, покрытию разрешения (disambiguation coverage) и др.). Также, важно то, что большое количество областей NLP могут воспользоваться результатами WSD.

Информационный поиск

В системах поиска информации — если при поиске по запросу исключить из рассмотрения те документы, в которых какое-либо из слов запроса употребляется в не том значении, которое интересует пользователя в данный момент, то можно увеличить релевантность результатов запросов.

Самые первые работы, исследовавшие возможность применения WSD в области информационного поиска не показали повышения точности поиска, однако в 1994 г. Sanderson обнаружил, что улучшения могут быть обнаружены только если эффективность разрешения многозначности превышает 90 %, the general validity of which is debated. И в 1995 Schutze и Pedersen показали, который показал, что при вышеуказанной эффективности можно получить 4 % улучшение поиска. Однако Стоуки показал, что использование WSD может дать, пусть и небольшие — в среднем 1,73 %, результаты и при более низкой эффективности WSD (62.1 %).

Машинный перевод

В системах машинного перевода отсутствие надежных механизмов распознавания значения слова значительно снижает качество перевода, так как слово не всегда однозначно переводится на другой язык. И автоматическое определение правильного перевода в зависимости от контекста — очень трудная задача. Разрешение лексической многозначности ещё с давних пор задумывалось как главная задача, решение которой позволит добиться почти идеального машинного перевода — эти мысли основаны на идее, что WSD не может не улучшить системам перевода выбрать правильные кандидаты значений для перевода. Эта область не исследована настолько, насколько необходимо, из-за с давних пор ставших традиционными менее эффективными предопределёнными базами словарных данных (англ. sense inventory)".

Извлечение информации

В специфичных областях наибольший интерес представляют проблемы разрешения специфичных им концептов: к примеру, в медицинской области может пригодиться определения названий лекарств в тексте, тогда как в биоинформатике необходимо разрешать неоднозначности в именовании генов и протеинов — этот процесс был назван Извлечение информации (Information Extraction). Оно включает в себя такие задачи, как named-entity recognition (англ. named-entity recognition) (NER), раскрытие акронимов (acronym expansion) (напр., РФ — Российская Федерация) и другие — всё это можно рассматриваться в качестве задачи разрешения многозначности, хотя это и является новым и ещё толком не исследованным направлением.

Контент-анализ

Контент-анализ и выявление главных частей текста в терминах идей, тем и т. п. может извлечь большую выгоду от WSD. К примеру, классификация текстов (блогов), присвоение тегов статьям или блогпостам, или определение релевантных (возможно, семантически) связей между ними, или (семантический) анализ социальных сетей, становящаяся всё более и более активной в последнее время. Эта область является наиболее новой, неизвестной из всех вышеперечисленных.

Другие области

• word processing (англ. word processing) является одной из областей применения WSD, так как последнее может помочь процессу корректирования написания слов, исправлению заглавных и прописных букв, исправлению/добавлению диакритики на основе семантики контекста
• исследования в лексикография и WSD взаимно обогащают друг друга:
  1. WSD может помочь разделять слова на значения, используя эмпирические знания, и получить индикаторы контексты определенных значений; более того, WSD может помочь созданию семантических сетей из электронных словарей
  2. с другой стороны, лексикографы могут предоставить более богатые и логически/эмпирически правильные разделения слов на значения, sense inventories а также аннотированные корпуса текстов (как пример, «HECTOR project» и «Sketch Engine»)
• семантический веб: так как семантический веб в своей основе нуждается в домено-зависимом и неограниченном разрешении лексической многозначности для работы с семантикой веб-документов, для взаимодействия между такими вещами, как системы, онтологии и пользователи. WSD используется и исследуется в таких областях, как обучение онтологий (англ. ontology learning), построения таксономий областей и обогащения семантических сетей.

Основные типы методов

Как и всегда, при обработке естественного языка, существует два подхода: глубокий и поверхностный.

Подходы, относящиеся к первой категории предполагают доступ к так называемому знаниям о мире (world knowldge или commonsense knowledge base). Например, знание того, что «любая неодушевлённая, материальная вещь может быть зелёным в смысле цвета, но не может быть зелёным в смысле неопытности», позволяет определить, в каком смысле слово «зеленый» употреблено в данном контексте. Такие подходы не настолько результативны на практике, поскольку такой класс знаний о мире, пусть и возможно хранить в удобном для восприятия компьютера формате, покрывает очень небольшие области нашей с вами жизни и не совсем применимы ко всем исследованиям. Надо сказать, что и этот подход тоже не всегда работает, например, в предложении «Директор был такой зелёный» пользуясь знаниями, невозможно определить, в данном случае директор зелёный потому что он позеленел или потому что он неопытен — зачастую это возможно определить только исходя не из контекста, а логики и смысла всего текста.

Также, в компьютерной лингвистике существует старая традиция применения данных методов в терминах программных знаний, и зачастую довольно сложно определить, эти знания являются лингвистическими или знаниями о мире (англ. Commonsense knowledge base). Первая попытка была предпринята Маргарет Мастермен (англ. Margaret Masterman) и её коллегами Кембриджского отделения по исследованию языка (Cambridge Language Research Unit) в Англии, в 50-х: они использовали данные тезауруса Роже и пронумерованные "головные слова" (англ. headword) в качестве индикаторов тем и анализировалсь повторения в тексте, используя алгоритм пересечения множеств. Этот эксперимент был не очень удачен, однако оказал сильнейшее влияние на последующие работы, особенно на работу Яровкского 1990-х об оптимизации тезаурусного метода с помощью машины обучения с учителем.

Поверхностные же подходы не пытаются понять текст, они лишь опираются на анализ близлежащих слов, например: если рядом со словом «bass» присутствуют слова «sea» или «fishing», скорее всего, что в данном случае имеет место значение в биологическом смысле. Эти правила могут быть автоматически извлечены, используя корпус текстов с размеченными значениями слов. Этот подход, пусть и не покрывает по мощности предыдущий, по эффективности на практике легко его обгоняет. Однако, всегда существуют подводные камни, например как в предложении «The dogs bark at the tree», в котором рядом со словом «bark» содержатся слова и «tree», и «dogs».

Существует четыре основных метода разрешения многозначности:

• методы, основанные на знаниях (dictionary- и knowledge-based methods): эти методы преимущественно полагаются на словари, тезаурусы, лексикографические базы данных, не полагаясь на корпусы текстов.
• методы обучения с учителем (supervised methods): эти методы используют размеченные корпуса текстов для тренировки классификатора.
• методы частичного обучения с учителем (semi-supervised или minimally-supervised methods): эти методы используют вторичные знания, такие как определения терминов в толкованиях слов или выровненный двуязычный корпус.
• методы обучения без учителя (Unsupervised methods): большинство этих методов не предполагает использование каких-либо внешних данных и используют только raw unannotated corpora; также, они известны под термином кластеризации и «word sense discrimination».

Методы, основанные на знаниях

Метод Леска — продуктивный метод, основанный на использовании знаний словаря. Он основывается на гипотезе, что слова, находящиеся рядом в тексте, связаны друг с другом и эту связь можно наблюдать у определений слов и их значений. Два (или более) слова могут оказаться близкими, если у обоих из них будет обнаружена пара значений с наибольшим пересечением слов в их определениях в словаре. К примеру, словосочетание «pine cone», в определениях обоих в одного из значений присутствует такие слова как «evergreen» и «tree». Также, как альтернативу предыдущему способу, можно использовать глобальную связь между этими словами, подсчитав семантическую близость каждой пары значений в WordNet.

Как альтернативу вышеизложенным методам можно использовать общую семантическую близость (англ. semantic similarity) значений слов, основанную на WordNet'e. Методы, использующие графы и работающие по принципу распространяющейся активации (англ. spreading activation) также применялись с некоторым успехом: некоторые из них показали точность, сравнимую с методами обучения с учителями, а иногда и превосходящую в определённых областях. Также, недавно было показано, что даже простейшие методы, основанные на мерах связности графов (таких, как степень/валентность всего графа) могут показать высокие результаты при наличии богатой лексической базы.

Использование так называемых моделей управления («selectional preferences» или «selectional restrictions») также бывает довольно полезным. К примеру, используя знание, что слово «bass» в значении рыбы часто встречается со словом «cook» или «eat», мы можем разрешить многозначность в таком предложении как «I am cooking bass». Однако, создать подобные знания о мире чрезвычайно трудозатратно и практически невозможно.

Методы обучения с учителем

Все методы обучения с учителем основаны на предположении, что контекст рассматриваемого нами слова предоставляет достаточно информации для того, чтобы вычислить то, в каком значении оно в данном случае применено (а значит знания, полученные из словарей и тезаурусов, отсекаются как лишние). Все модели обучения с учителем применялись к проблеме WSD, включая связанные с ними техники, такие как выбор переменных, оптимизация параметров и смешанные модели (англ. ensemble learning). Метод опорных векторов и метод обучения на примерах (англ. instance-based learning) показали себя как одни из наиболее высокоэффективные методы на сегодняшний день, возможно, потому что они могут справиться с многопараметрическими свойствами слов и контекстов. Однако, вышеперечисленные методы имеют в качестве узкого места требование иметь огромное количество вручную размеченных текстов для обучения, что, как уже говорилось, трудоёмко и дорого. Снова встаёт проблема обладания подобными размеченными корпусами.

Методы частичного обучения с учителем

Метод бутстреппинга является распространённым способом итеративного обучения и оценки классификатора для увеличения его эффективности. Алгоритм начинается с небольшого количества начальных данных (англ. seed data) для каждого слова: либо небольшое количество вручную введённых примеров контекстов либо пара безошибочных правил определения значения слова (к примеру, слово «play» в контексте слова «bass» почти всегда обозначает, что слово подразумевается в музыкальном значении). Эти данные используются для тренировки классификатора, применяя любой из вышеприведённых методов обучения с учителем. Затем, классификатор применяется на множестве уже неразмеченных текстов для извлечения большой тренирующей выборки, в которую включены только «надёжные» контексты. Процесс итеративно повторяется: каждый следующий классификатор обучается на соответствующем ему бо́льшем множестве контекстов — и повторяется до тех пор, пока весь корпус не покрыт либо пока не достигнуто максимальное количество итераций.

Другой метод использует большие объёмы неразмеченных текстов для получения информации о совместной встречаемости слов, что может значительно дополнить наши данные. Также, правильно выравненный билингвальный корпус может использоваться для разрешения кросс-языковой многозначности, так как многозначное слово в одном языке всегда переводится на другой язык в зависимости от своего значения, в котором оно употреблено. Этот метод в каком-то смысле тоже можно считать методом частичного обучения.

Все вышеперечисленные техники могут позволить адаптировать методы обучения с учителем к другим областям.

Методы обучения без учителя

Данный вид методов — одна из наиболее сложных WSD-задач. Основным предположением этого метода является утверждение: «схожие значения встречаются в схожих контекстах» и таким образом они могут быть извлечены из текста с помощью кластеризации, используя некоторую меру схожести контекстов. Тогда, новые контексты могут быть причислены к одному из ближайших кластеров. Производительность метода безусловно ниже других методов, однако сравнение несколько проблематично из-за необходимости проецирования полученных кластеров на имеющиеся в словаре значения. Если же проецирование не требуется, то можно произвести оценки кластеризации (включая энтропию и чистоту). Учёные возлагают большую надежду на то, что методы обучения без учителя смогут помочь превозмочь недостатки получения знаний (англ. knowledge acquisition), так как они не требуют решения чрезмерно трудоёмких задач по синтаксической и семантической разметке всего корпуса.

Другие методы

Также существуют другие методы, основанные на совершенно отличающихся от вышеперечисленных принципах:

• Определение доминантности значения слова (Determining Word Sense Dominance).
• Разрешение, основанное на темах (доменах) корпуса (Domain-Driven Disambiguation)
• WSD, использующее кросс-языковые данные (Cross-Lingual Evidence)

Локальные проблемы и итог

Проблема получения знаний (англ. knowledge acquisition bottleneck) является наиболее серьёзным препятствием на пути решения проблемы разрешения многозначности. Методы обучения без учителя опираются на знания, которые едва ли присутствуют в электронных словарях и других лингвистических электронных системах знаний. Методы же обучения с учителем и вовсе полагаются на существование вручную аннотированного корпуса, существование которого технически реализуемо только для небольшого набора слов для целей тестирования, как это было проделано для Senseval.

Поэтому, одним из наиболее обнадёживающих трендов является использование Интернета в качествое корпуса для получения лексической информации автоматически. WSD традиционно понимался как способ улучшить результаты таких областей, как information retrieval (IR). В данном случае, тем не менее, обратное тоже верно: поисковые системы обладают простыми и достаточно быстрыми возможностями для успешного майнинга Интернета для использования в WSD. Поэтому проблема получения знаний спровоцировала появление определенных методов по их получению:

Внешние источники знаний

Знания являются одними из ключевых моментов разрешения многозначности: они предоставляют данные, на которые опирается сам процесс разрешения. Эти данные могут быть как корпусы текстов, так и словари, тезурусы, глоссарии, онтологии и т. д.:

1. Структурированные источники:
   • Тезаурусы
   • Электронные словари (Machine-readable dictionaries, MRDs)
   • Онтологии
2. Неструктурированные:
   • Текстовый корпус: аннотированный значениями слов (sense-annotated corpora) и неаннотированный (raw corpora)
   • Знания о совместной встречаемости слов (Collocation resources)
   • Другие ресурсы, такие как: списки встречаемости слов, стоплисты, доменные теги (англ. domain label), etc.

Более подробно эти источники рассмотрены в следующих работах: ,,.

Оценка и сравнение методов, конференция Senseval

Тестирование и сравнение методов является совсем нетривиальной задачей из-за различий в различных тестовых выборках, sense inventories, а также используемых источников данных. До того, как были созданы специальные мероприятия для сравнения систем, они сравнивались вручную, на собственных, часто небольших подборок данных. Ведь для того, чтобы проверить свой алгоритм, разработчики должны потратить время, чтобы вручную разметить все употребления слов. И сравнивать одни и те же методы даже на одинаковых текстах нельзя, если в них используются разные системы толкования слов.

Для «объединения» и сравнения методов были организованы международные конференции по сравнению систем WSD. Senseval (теперь переименована в Semeval) является международной конференцией по сравнению систем разрешения лексической многозначности, проводившаяся каждые 3 года, начиначя с 1998: [www.itri.brighton.ac.uk/events/senseval/ARCHIVE/index.html Senseval-1] (1998), [193.133.140.102/senseval2/ Senseval-2] (2001), [www.senseval.org/senseval3 Senseval-3] (2004), и их логический последователь [nlp.cs.swarthmore.edu/semeval/ SemEval], который был полностью посвящён задаче WSD и был проведён единожды, в 2007 году. В число её задач входит организация семинаров и мастер-классов, подготовка и разметка корпусов вручную для тестирования систем, а также сравнение алгоритмов различных типов («all-words» и «lexical sample» WSD, палгоритмы использующие аннотированный корпус и использующие неаннотированный) а также изучение таких подзадач как semantic role labeling, gloss WSD, lexical substitution и т. д. В рамках вышеперечисленных мероприятий также проводились сравнения WSD-систем в рамках не только английского языка. Однако, ни одного языка славянской группы на мероприятиях не было.

Выбор моделей оценки

Система значений слов. Во время первых конференций в качестве систем значений слов (словарей, лексических баз данных) использовались либо малоизвестные недоступные ранее (напр., проект HECTOR) либо небольшие, самостоятельно сделанные организаторами небольшие, неполные версии настоящей полной системы, покрывающие те области, которые требовались в соревновании. Обычно и те, и другие являлись недостаточно подробными и дифференцированными (англ. coarse-grained), однако выбирались именно они для того, чтобы избежать использования наиболее популярных и подробных (англ. fine-grained) примеров (напр., WordNet), поскольку это сделало бы эксперимент «нечистым», так как эти базы знаний уже были неоднократно «засвечены» в различных исследованиях и оценках. Было замечено, что на более подробных результаты были совсем другими, поэтому было принято решение тестировать алгоритмы и на тех, и на других sense inventories.

Набор проверяемых слов. Также, сравнение методов разрешения многозначности делится на два типа по количеству проверяемых слов: разрешение лексической многозначности некоторой совокупности слов (чаще всего, несколько десятков) и разрешение лексической многозначности всех слов текста. Их различие заключается в объёме анализа и обработки данных: задача «all-words» («все-слова-текста») подразумевает обработку всех присутствующих в тексте слов на предмет многозначности (абсолютно все слова в корпусе должны быть разрешены), задача же «lexical sample» («ограниченный набор») состоит в разрешении только целевых слов, определённых заранее и находящихся в нашем корпусе. Первый тип предполагается более реалистичной оценкой, однако намного более трудоёмкой с точки зрения проверки результатов. Из-за сложностей тестирования второго в первых конференциях проводились тестирования только тестового набора, однако потом оба были включены в тестирование.

В случае задачи «ограниченного набора слов» организаторам необходимо было выбрать те самые ключевые слова, на которых системы должны были тестироваться. Критикой мероприятий, которые происходили до Senseval’a, являлось то, что эти образцы из набора выбиралось по прихоти экспериментаторов. На Senseval’e этого попытались избежать, выбрав произвольные слова, разделенные на группы по частям речи, частотностям и степени многозначности. Также, по вопросу включения проблемы определения части речи в программу WSD было много разногласий, поэтому организаторы приняли решение включить в выборку слов как чётко обозначенные части речи, так и определённое количество неопределённых.

Корпус. Необходимо пояснить, что такое размеченный текст и что такое неразмеченный. Неразмеченный корпус является по сути некой массой обычных текстов, которые содержат необходимое количество упоминаний слов, которые нужно «разрешить». Размеченный же является тем же самым сборищем текстов, однако с тем отличием, что все упоминаемые слова содержат приписанную (напр., в качестве тега или иной другой мета-информацией) информацию о том, в каком значении слова употреблены в данных контекстах.

Служить обучающим материалом для наших систем по разрешению лексической многозначности могут как размеченные тексты (системы обуч. с учителем), так и неразмеченные (системы обуч. без учителя), однако для автоматического тестирования систем необходимо наличие именно размеченного, получение которого довольно трудоёмко. Процесс этот проходит таким образом: несколько лингвистов-лексикографов проходят по всему тексту и в соответствии со словарем значений всем словам из заданной выборки слов, тестируемых на определение многозначности, приписывают мета-информацию о том, в каком значении слова употреблены в данных контекстах. Затем, для каждого слова делают некое подобие кворума из принятых решений лексикографов и выносится решение о том, в каком значение оно здесь употреблено, после чего в конечную версию текста добавляются полученные теги; иным словом, все употребления избранных нами слов дополняются необходимой мета-информацией.

Затем, корпус разделяется на три части. Первая, так называемая dry-run distribution (англ. «предварительный прогон») позволяет командам отрегулировать и адаптировать свои программы к виду и структуре подаваемой на вход информации; содержит необходимый минимум информации.

Вторая часть называется тренировочной выборкой (англ. training distibution), содержащей словарные статьи и корпус с мета-информацией о значениях целевых слов), которая позволяет обучить соревнующиеся программы правильно выбирать нужные смыслы слов; она предоставляется всем командам сразу после предварительного прогона. Количество контекстов необходимых слов может колебаться довольно сильно (от несокльких до больше 1000) и зависит от количества доступных контекстов. Затем идёт стадия обучения программ.

Последняя же часть, называемая оценочной выборкой (англ. evaluation distibution, без мета-информации о значениях целевых слов), доступная после завершения обучения программ, позволяет вычислить аккуратность алгоритмов. Каждый контекст был аннотирован вручную по крайней мере тремя людьми, однако эта мета-информация не было включена в распространяемые данные, посокльку именно они проверяются. Все программы, проходя по этой выборке, необходимы были вычислить для каждого контекста наиболее вероятное значение употребляемого слова (или же список значений с соответствующими им вероятностями); после отправки данных организаторам, те автоматически получают результаты, сравнивая со своими (так как оценочная выборка, так же как и обучающая содержит размеченные употребления слов).

Группы и бейслайны. Необходимо отметить, что все алгоритмы работают по-разному и пользуются разными источниками информации, поэтому все они были разделены на группы по методу обработки текстов: методы обучения с учителем и методы обучения без учителя. Для сравнения с уже известными алгоритмами (названными отправными точками — baselines) были также опубликованы их результаты, например, всевозможные вариации алгоритма Леска.

Далее, поскольку задача WSD требует для себя наличия словаря значений и корпуса, организаторам надо было выбрать какие-нибудь из существующих для проекта. WordNet и SemCor — самые популярные примеры вышеперечисленных необходимых компонентов, однако их использование сделало бы эксперимент нечистым, так как эти базы знаний уже были неоднократно «засвечены» в различных исследованиях и оценках, поэтому для тестирования обычно выбираются или недоступные ранее или самостоятельно сделанные организаторами неполные версии обеих вещей (к примеру, на Senseval-1 оба были предоставлены проектом HECTOR).

Аккуратность алгоритмов. При оценке практически любого алгоритма классификации каких-либо объектов используются две самые распространенные меры оценок — точность и полнота (англ. Precision and recall):

• precision (точность, то есть процент правильно приписанных классу среди всех объектов ему приписанных)
• recall (полнота, то есть процент правильно приписанных среди тех, что должны быть приписаны к этому классу).

Однако, если система аннотирует каждое слово или результат рассчитывается для всех классов сразу, точность и полнота являются одной и той же величиной — она называется аккуратностью вычислений аккуратностью вычислений (англ. Accuracy). Эта модель была расширена для употребления при выдаче алгоритмами списка значений с соответствующими им вероятностями.

Результаты и особенности

К:Википедия:Статьи без источников (тип: не указан)

Семинары Senseval являются наилучшим примером для изучения самых лучших результатов систем WSD и будущих направлений исследования области. Существуют определённые выводы, которые можно сделать, проанализировав и обобщив поздние конференции:

• Среди систем обучения с учителем подходы, использующие memory-based learning или SVM показали наилучшую эффективность, однако организаторы конференции подчеркивают, что лучшие результаты достигаются теми системами, которые используют комбинации нескольких подходов и особенно те, основывающиеся на обучении по размеченным корпусам.
• Для того, чтобы изучить, насколько можно использовать системы разрешения многозначности в приложениях информационного поиска, в рамках конференции [nlp.cs.swarthmore.edu/semeval/ SemEval-2007], одним из заданий являлось применение алгоритмов разрешения многозначности в рамках задачи информационного поиска. Суть задания заключается в следующем: все участники должны выполнять поиск на одной и той же поисковой машине, однако перед поиском необходимо расширить запросы или тексты синонимами, соответствующими выбранным значениям.
• Проведение подобных конференций ведет к периодической публикации данных, представляющих большую ценность для учёных: к примеру, таких как размеченные для сравнения систем корпуса текстов — ведь начиная с определённой конференции алгоритмы разрешения многозначности используют семантически размеченные по значениям WordNet корпуса. Семантическая разметка корпуса обычно используется двумя основными способами: как основа для обучения программы разрешения многозначности и её проверки, так и как информация о наиболее частотном значении, которое выбирается в тех случаях, когда не удалось выбрать значение с помощью основного алгоритма. По оценкам, порядка 60 % слов в тестовых текстах употреблены в наиболее частотном значении, полученному по семантически размеченному корпусу SemCor.
• Необходимо отметить, что использование разных систем разбиений слов на значения: fine-gained (более дифференцированное) и coarse-grained (менее дифференцированные) — показало очень сильно различающиеся результаты, поэтому теперь в рамках каждой конференции проводится сравнениt систем относится как относительно первой группы (напр., WordNet), так второй (напр., Wordsmyth). Однако, больший упор делается всё таки на fine-grained, поскольку получаемые результаты там значительно ниже.

Для понимания общего состояния данной области и уровня, достигнутого лучшими системами разрешения многозначности, необходимо проанализировать и внимательно изучить лучшие результаты и их особенности:

• результаты, полученные менее дифференцированных системах значений, чем WordNet, были значительно выше: 88,7 % для lexical sample, и 82-83 % для задачи «all-words». Это является хорошей новостью для всей области, потому что показывает, что проблема репрезентации значений слов (англ. word sense representation) сильно связана с проблемой получения аккуратности в районе 80 %-90 %, при этом оставляя разграничение слов на значения достаточно выразительным и содержательным;
• результаты систем задачи «lexical sample» говорят о том, что они достигли верхней планки (так называемое «плато»), при использовании таких дифференцированных систем, как WordNet: исследователям видно, что системы не могут перевалить через неё с такими начальными условиями;
• результаты задачи «fine-grained» «all-words» установились на отметке между 65 % и 70 % при использовании WordNet’a, тогда как более высокие результаты на корпусе художественной литературы показали между 78 % и 81 % при использовании coarse-grained значений слов;
• превзойти бейзлайн MFC (англ. most frequent sense) является настоящей трудностью для систем «все слова текста» и только небольшое число смогло это сделать; естественно, этот факт к системам «lexical sample» не относится;
• важно отметить, что иногда в счет «благополучно» разрешенных многозначных единиц попадают также и однозначные термины: по некоторым оценкам, около 3-10 % размеченных слов могут оказаться однозначными в WordNet, и если рассчитать точность разрешения многозначности для лучшей системы, не считая однозначных слов, то величина точности разрешения многозначности лучшей системы может упасть на несколько процентов.

Рекомендуемая литература

• [www.aclweb.org/anthology-new/J/J98/ Computational Linguistics Special Issue on Word Sense Disambiguation] (1998)
• [www.senseval.org Evaluation Exercises for Word Sense Disambiguation] The de-facto standard benchmarks for WSD systems.
• Roberto Navigli. [www.dsi.uniroma1.it/~navigli/pubs/ACM_Survey_2009_Navigli.pdf Word Sense Disambiguation: A Survey], ACM Computing Surveys, 41(2), 2009, pp. 1-69. An up-to-date state of the art of the field.
• [www.scholarpedia.org/article/Word_sense_disambiguation Word Sense Disambiguation] as defined in Scholarpedia
• [www.up.univ-mrs.fr/~veronis/pdf/1998wsd.pdf Word Sense Disambiguation: The State of the Art] (PDF) A comprehensive overview By Prof. Nancy Ide & Jean Véronis (1998).
• [www.d.umn.edu/~tpederse/WSDTutorial.html Word Sense Disambiguation Tutorial], by Rada Mihalcea and Ted Pedersen (2005).
• Word Sense Disambiguation: Algorithms and Applications, edited by Eneko Agirre and Philip Edmonds (2006), Springer. Covers the entire field with chapters contributed by leading researchers. [www.wsdbook.org www.wsdbook.org site of the book]
• Bar-Hillel, Yehoshua. 1964. Language and Information. New York: Addison-Wesley.
• Edmonds, Philip & Adam Kilgarriff. 2002. Introduction to the special issue on evaluating word sense disambiguation systems. Journal of Natural Language Engineering, 8(4):279-291.
• Edmonds, Philip. 2005. Lexical disambiguation. The Elsevier Encyclopedia of Language and Linguistics, 2nd Ed., ed. by Keith Brown, 607-23. Oxford: Elsevier.
• Ide, Nancy & Jean Véronis. 1998. Word sense disambiguation: The state of the art. Computational Linguistics, 24(1):1-40.
• Jurafsky, Daniel & James H. Martin. 2000. Speech and Language Processing. New Jersey, USA: Prentice Hall.
• Litkowski, K. C. 2005. Computational lexicons and dictionaries. In Encyclopaedia of Language and Linguistics (2nd ed.), K. R. Brown, Ed. Elsevier Publishers, Oxford, U.K., 753—761.
• Manning, Christopher D. & Hinrich Schütze. 1999. Foundations of Statistical Natural Language Processing. Cambridge, MA: MIT Press. nlp.stanford.edu/fsnlp/
• Mihalcea, Rada. 2007. Word sense disambiguation. Encyclopedia of Machine Learning. Springer-Verlag.
• Resnik, Philip and David Yarowsky. 2000. Distinguishing systems and distinguishing senses: New evaluation methods for word sense disambiguation, Natural Language Engineering, 5(2):113-133. www.cs.jhu.edu/~yarowsky/pubs/nle00.ps
• Yarowsky, David. 2001. Word sense disambiguation. Handbook of Natural Language Processing, ed. by Dale et al., 629—654. New York: Marcel Dekker.
• Kwong, O. New Perspectives on Computational and Cognitive Strategies for Word Sense Disambiguation. — Springer, 2012. — 118 p. — ISBN 9781461413202.

Отрывок, характеризующий Разрешение лексической многозначности

В этот день Пьер, для того чтобы развлечься, поехал в село Воронцово смотреть большой воздушный шар, который строился Леппихом для погибели врага, и пробный шар, который должен был быть пущен завтра. Шар этот был еще не готов; но, как узнал Пьер, он строился по желанию государя. Государь писал графу Растопчину об этом шаре следующее:
«Aussitot que Leppich sera pret, composez lui un equipage pour sa nacelle d'hommes surs et intelligents et depechez un courrier au general Koutousoff pour l'en prevenir. Je l'ai instruit de la chose.
Recommandez, je vous prie, a Leppich d'etre bien attentif sur l'endroit ou il descendra la premiere fois, pour ne pas se tromper et ne pas tomber dans les mains de l'ennemi. Il est indispensable qu'il combine ses mouvements avec le general en chef».
[Только что Леппих будет готов, составьте экипаж для его лодки из верных и умных людей и пошлите курьера к генералу Кутузову, чтобы предупредить его.
Я сообщил ему об этом. Внушите, пожалуйста, Леппиху, чтобы он обратил хорошенько внимание на то место, где он спустится в первый раз, чтобы не ошибиться и не попасть в руки врага. Необходимо, чтоб он соображал свои движения с движениями главнокомандующего.]
Возвращаясь домой из Воронцова и проезжая по Болотной площади, Пьер увидал толпу у Лобного места, остановился и слез с дрожек. Это была экзекуция французского повара, обвиненного в шпионстве. Экзекуция только что кончилась, и палач отвязывал от кобылы жалостно стонавшего толстого человека с рыжими бакенбардами, в синих чулках и зеленом камзоле. Другой преступник, худенький и бледный, стоял тут же. Оба, судя по лицам, были французы. С испуганно болезненным видом, подобным тому, который имел худой француз, Пьер протолкался сквозь толпу.
– Что это? Кто? За что? – спрашивал он. Но вниманье толпы – чиновников, мещан, купцов, мужиков, женщин в салопах и шубках – так было жадно сосредоточено на то, что происходило на Лобном месте, что никто не отвечал ему. Толстый человек поднялся, нахмурившись, пожал плечами и, очевидно, желая выразить твердость, стал, не глядя вокруг себя, надевать камзол; но вдруг губы его задрожали, и он заплакал, сам сердясь на себя, как плачут взрослые сангвинические люди. Толпа громко заговорила, как показалось Пьеру, – для того, чтобы заглушить в самой себе чувство жалости.
– Повар чей то княжеский…
– Что, мусью, видно, русский соус кисел французу пришелся… оскомину набил, – сказал сморщенный приказный, стоявший подле Пьера, в то время как француз заплакал. Приказный оглянулся вокруг себя, видимо, ожидая оценки своей шутки. Некоторые засмеялись, некоторые испуганно продолжали смотреть на палача, который раздевал другого.
Пьер засопел носом, сморщился и, быстро повернувшись, пошел назад к дрожкам, не переставая что то бормотать про себя в то время, как он шел и садился. В продолжение дороги он несколько раз вздрагивал и вскрикивал так громко, что кучер спрашивал его:
– Что прикажете?
– Куда ж ты едешь? – крикнул Пьер на кучера, выезжавшего на Лубянку.
– К главнокомандующему приказали, – отвечал кучер.
– Дурак! скотина! – закричал Пьер, что редко с ним случалось, ругая своего кучера. – Домой я велел; и скорее ступай, болван. Еще нынче надо выехать, – про себя проговорил Пьер.
Пьер при виде наказанного француза и толпы, окружавшей Лобное место, так окончательно решил, что не может долее оставаться в Москве и едет нынче же в армию, что ему казалось, что он или сказал об этом кучеру, или что кучер сам должен был знать это.
Приехав домой, Пьер отдал приказание своему все знающему, все умеющему, известному всей Москве кучеру Евстафьевичу о том, что он в ночь едет в Можайск к войску и чтобы туда были высланы его верховые лошади. Все это не могло быть сделано в тот же день, и потому, по представлению Евстафьевича, Пьер должен был отложить свой отъезд до другого дня, с тем чтобы дать время подставам выехать на дорогу.
24 го числа прояснело после дурной погоды, и в этот день после обеда Пьер выехал из Москвы. Ночью, переменя лошадей в Перхушкове, Пьер узнал, что в этот вечер было большое сражение. Рассказывали, что здесь, в Перхушкове, земля дрожала от выстрелов. На вопросы Пьера о том, кто победил, никто не мог дать ему ответа. (Это было сражение 24 го числа при Шевардине.) На рассвете Пьер подъезжал к Можайску.
Все дома Можайска были заняты постоем войск, и на постоялом дворе, на котором Пьера встретили его берейтор и кучер, в горницах не было места: все было полно офицерами.
В Можайске и за Можайском везде стояли и шли войска. Казаки, пешие, конные солдаты, фуры, ящики, пушки виднелись со всех сторон. Пьер торопился скорее ехать вперед, и чем дальше он отъезжал от Москвы и чем глубже погружался в это море войск, тем больше им овладевала тревога беспокойства и не испытанное еще им новое радостное чувство. Это было чувство, подобное тому, которое он испытывал и в Слободском дворце во время приезда государя, – чувство необходимости предпринять что то и пожертвовать чем то. Он испытывал теперь приятное чувство сознания того, что все то, что составляет счастье людей, удобства жизни, богатство, даже самая жизнь, есть вздор, который приятно откинуть в сравнении с чем то… С чем, Пьер не мог себе дать отчета, да и ее старался уяснить себе, для кого и для чего он находит особенную прелесть пожертвовать всем. Его не занимало то, для чего он хочет жертвовать, но самое жертвование составляло для него новое радостное чувство.


24 го было сражение при Шевардинском редуте, 25 го не было пущено ни одного выстрела ни с той, ни с другой стороны, 26 го произошло Бородинское сражение.
Для чего и как были даны и приняты сражения при Шевардине и при Бородине? Для чего было дано Бородинское сражение? Ни для французов, ни для русских оно не имело ни малейшего смысла. Результатом ближайшим было и должно было быть – для русских то, что мы приблизились к погибели Москвы (чего мы боялись больше всего в мире), а для французов то, что они приблизились к погибели всей армии (чего они тоже боялись больше всего в мире). Результат этот был тогда же совершении очевиден, а между тем Наполеон дал, а Кутузов принял это сражение.
Ежели бы полководцы руководились разумными причинами, казалось, как ясно должно было быть для Наполеона, что, зайдя за две тысячи верст и принимая сражение с вероятной случайностью потери четверти армии, он шел на верную погибель; и столь же ясно бы должно было казаться Кутузову, что, принимая сражение и тоже рискуя потерять четверть армии, он наверное теряет Москву. Для Кутузова это было математически ясно, как ясно то, что ежели в шашках у меня меньше одной шашкой и я буду меняться, я наверное проиграю и потому не должен меняться.
Когда у противника шестнадцать шашек, а у меня четырнадцать, то я только на одну восьмую слабее его; а когда я поменяюсь тринадцатью шашками, то он будет втрое сильнее меня.
До Бородинского сражения наши силы приблизительно относились к французским как пять к шести, а после сражения как один к двум, то есть до сражения сто тысяч; ста двадцати, а после сражения пятьдесят к ста. А вместе с тем умный и опытный Кутузов принял сражение. Наполеон же, гениальный полководец, как его называют, дал сражение, теряя четверть армии и еще более растягивая свою линию. Ежели скажут, что, заняв Москву, он думал, как занятием Вены, кончить кампанию, то против этого есть много доказательств. Сами историки Наполеона рассказывают, что еще от Смоленска он хотел остановиться, знал опасность своего растянутого положения знал, что занятие Москвы не будет концом кампании, потому что от Смоленска он видел, в каком положении оставлялись ему русские города, и не получал ни одного ответа на свои неоднократные заявления о желании вести переговоры.
Давая и принимая Бородинское сражение, Кутузов и Наполеон поступили непроизвольно и бессмысленно. А историки под совершившиеся факты уже потом подвели хитросплетенные доказательства предвидения и гениальности полководцев, которые из всех непроизвольных орудий мировых событий были самыми рабскими и непроизвольными деятелями.
Древние оставили нам образцы героических поэм, в которых герои составляют весь интерес истории, и мы все еще не можем привыкнуть к тому, что для нашего человеческого времени история такого рода не имеет смысла.
На другой вопрос: как даны были Бородинское и предшествующее ему Шевардинское сражения – существует точно так же весьма определенное и всем известное, совершенно ложное представление. Все историки описывают дело следующим образом:
Русская армия будто бы в отступлении своем от Смоленска отыскивала себе наилучшую позицию для генерального сражения, и таковая позиция была найдена будто бы у Бородина.
Русские будто бы укрепили вперед эту позицию, влево от дороги (из Москвы в Смоленск), под прямым почти углом к ней, от Бородина к Утице, на том самом месте, где произошло сражение.
Впереди этой позиции будто бы был выставлен для наблюдения за неприятелем укрепленный передовой пост на Шевардинском кургане. 24 го будто бы Наполеон атаковал передовой пост и взял его; 26 го же атаковал всю русскую армию, стоявшую на позиции на Бородинском поле.
Так говорится в историях, и все это совершенно несправедливо, в чем легко убедится всякий, кто захочет вникнуть в сущность дела.
Русские не отыскивали лучшей позиции; а, напротив, в отступлении своем прошли много позиций, которые были лучше Бородинской. Они не остановились ни на одной из этих позиций: и потому, что Кутузов не хотел принять позицию, избранную не им, и потому, что требованье народного сражения еще недостаточно сильно высказалось, и потому, что не подошел еще Милорадович с ополчением, и еще по другим причинам, которые неисчислимы. Факт тот – что прежние позиции были сильнее и что Бородинская позиция (та, на которой дано сражение) не только не сильна, но вовсе не есть почему нибудь позиция более, чем всякое другое место в Российской империи, на которое, гадая, указать бы булавкой на карте.
Русские не только не укрепляли позицию Бородинского поля влево под прямым углом от дороги (то есть места, на котором произошло сражение), но и никогда до 25 го августа 1812 года не думали о том, чтобы сражение могло произойти на этом месте. Этому служит доказательством, во первых, то, что не только 25 го не было на этом месте укреплений, но что, начатые 25 го числа, они не были кончены и 26 го; во вторых, доказательством служит положение Шевардинского редута: Шевардинский редут, впереди той позиции, на которой принято сражение, не имеет никакого смысла. Для чего был сильнее всех других пунктов укреплен этот редут? И для чего, защищая его 24 го числа до поздней ночи, были истощены все усилия и потеряно шесть тысяч человек? Для наблюдения за неприятелем достаточно было казачьего разъезда. В третьих, доказательством того, что позиция, на которой произошло сражение, не была предвидена и что Шевардинский редут не был передовым пунктом этой позиции, служит то, что Барклай де Толли и Багратион до 25 го числа находились в убеждении, что Шевардинский редут есть левый фланг позиции и что сам Кутузов в донесении своем, писанном сгоряча после сражения, называет Шевардинский редут левым флангом позиции. Уже гораздо после, когда писались на просторе донесения о Бородинском сражении, было (вероятно, для оправдания ошибок главнокомандующего, имеющего быть непогрешимым) выдумано то несправедливое и странное показание, будто Шевардинский редут служил передовым постом (тогда как это был только укрепленный пункт левого фланга) и будто Бородинское сражение было принято нами на укрепленной и наперед избранной позиции, тогда как оно произошло на совершенно неожиданном и почти не укрепленном месте.
Дело же, очевидно, было так: позиция была избрана по реке Колоче, пересекающей большую дорогу не под прямым, а под острым углом, так что левый фланг был в Шевардине, правый около селения Нового и центр в Бородине, при слиянии рек Колочи и Во йны. Позиция эта, под прикрытием реки Колочи, для армии, имеющей целью остановить неприятеля, движущегося по Смоленской дороге к Москве, очевидна для всякого, кто посмотрит на Бородинское поле, забыв о том, как произошло сражение.
Наполеон, выехав 24 го к Валуеву, не увидал (как говорится в историях) позицию русских от Утицы к Бородину (он не мог увидать эту позицию, потому что ее не было) и не увидал передового поста русской армии, а наткнулся в преследовании русского арьергарда на левый фланг позиции русских, на Шевардинский редут, и неожиданно для русских перевел войска через Колочу. И русские, не успев вступить в генеральное сражение, отступили своим левым крылом из позиции, которую они намеревались занять, и заняли новую позицию, которая была не предвидена и не укреплена. Перейдя на левую сторону Колочи, влево от дороги, Наполеон передвинул все будущее сражение справа налево (со стороны русских) и перенес его в поле между Утицей, Семеновским и Бородиным (в это поле, не имеющее в себе ничего более выгодного для позиции, чем всякое другое поле в России), и на этом поле произошло все сражение 26 го числа. В грубой форме план предполагаемого сражения и происшедшего сражения будет следующий:

Ежели бы Наполеон не выехал вечером 24 го числа на Колочу и не велел бы тотчас же вечером атаковать редут, а начал бы атаку на другой день утром, то никто бы не усомнился в том, что Шевардинский редут был левый фланг нашей позиции; и сражение произошло бы так, как мы его ожидали. В таком случае мы, вероятно, еще упорнее бы защищали Шевардинский редут, наш левый фланг; атаковали бы Наполеона в центре или справа, и 24 го произошло бы генеральное сражение на той позиции, которая была укреплена и предвидена. Но так как атака на наш левый фланг произошла вечером, вслед за отступлением нашего арьергарда, то есть непосредственно после сражения при Гридневой, и так как русские военачальники не хотели или не успели начать тогда же 24 го вечером генерального сражения, то первое и главное действие Бородинского сражения было проиграно еще 24 го числа и, очевидно, вело к проигрышу и того, которое было дано 26 го числа.
После потери Шевардинского редута к утру 25 го числа мы оказались без позиции на левом фланге и были поставлены в необходимость отогнуть наше левое крыло и поспешно укреплять его где ни попало.
Но мало того, что 26 го августа русские войска стояли только под защитой слабых, неконченных укреплений, – невыгода этого положения увеличилась еще тем, что русские военачальники, не признав вполне совершившегося факта (потери позиции на левом фланге и перенесения всего будущего поля сражения справа налево), оставались в своей растянутой позиции от села Нового до Утицы и вследствие того должны были передвигать свои войска во время сражения справа налево. Таким образом, во все время сражения русские имели против всей французской армии, направленной на наше левое крыло, вдвое слабейшие силы. (Действия Понятовского против Утицы и Уварова на правом фланге французов составляли отдельные от хода сражения действия.)
Итак, Бородинское сражение произошло совсем не так, как (стараясь скрыть ошибки наших военачальников и вследствие того умаляя славу русского войска и народа) описывают его. Бородинское сражение не произошло на избранной и укрепленной позиции с несколько только слабейшими со стороны русских силами, а Бородинское сражение, вследствие потери Шевардинского редута, принято было русскими на открытой, почти не укрепленной местности с вдвое слабейшими силами против французов, то есть в таких условиях, в которых не только немыслимо было драться десять часов и сделать сражение нерешительным, но немыслимо было удержать в продолжение трех часов армию от совершенного разгрома и бегства.


25 го утром Пьер выезжал из Можайска. На спуске с огромной крутой и кривой горы, ведущей из города, мимо стоящего на горе направо собора, в котором шла служба и благовестили, Пьер вылез из экипажа и пошел пешком. За ним спускался на горе какой то конный полк с песельниками впереди. Навстречу ему поднимался поезд телег с раненными во вчерашнем деле. Возчики мужики, крича на лошадей и хлеща их кнутами, перебегали с одной стороны на другую. Телеги, на которых лежали и сидели по три и по четыре солдата раненых, прыгали по набросанным в виде мостовой камням на крутом подъеме. Раненые, обвязанные тряпками, бледные, с поджатыми губами и нахмуренными бровями, держась за грядки, прыгали и толкались в телегах. Все почти с наивным детским любопытством смотрели на белую шляпу и зеленый фрак Пьера.
Кучер Пьера сердито кричал на обоз раненых, чтобы они держали к одной. Кавалерийский полк с песнями, спускаясь с горы, надвинулся на дрожки Пьера и стеснил дорогу. Пьер остановился, прижавшись к краю скопанной в горе дороги. Из за откоса горы солнце не доставало в углубление дороги, тут было холодно, сыро; над головой Пьера было яркое августовское утро, и весело разносился трезвон. Одна подвода с ранеными остановилась у края дороги подле самого Пьера. Возчик в лаптях, запыхавшись, подбежал к своей телеге, подсунул камень под задние нешиненые колеса и стал оправлять шлею на своей ставшей лошаденке.
Один раненый старый солдат с подвязанной рукой, шедший за телегой, взялся за нее здоровой рукой и оглянулся на Пьера.
– Что ж, землячок, тут положат нас, что ль? Али до Москвы? – сказал он.
Пьер так задумался, что не расслышал вопроса. Он смотрел то на кавалерийский, повстречавшийся теперь с поездом раненых полк, то на ту телегу, у которой он стоял и на которой сидели двое раненых и лежал один, и ему казалось, что тут, в них, заключается разрешение занимавшего его вопроса. Один из сидевших на телеге солдат был, вероятно, ранен в щеку. Вся голова его была обвязана тряпками, и одна щека раздулась с детскую голову. Рот и нос у него были на сторону. Этот солдат глядел на собор и крестился. Другой, молодой мальчик, рекрут, белокурый и белый, как бы совершенно без крови в тонком лице, с остановившейся доброй улыбкой смотрел на Пьера; третий лежал ничком, и лица его не было видно. Кавалеристы песельники проходили над самой телегой.
– Ах запропала… да ежова голова…
– Да на чужой стороне живучи… – выделывали они плясовую солдатскую песню. Как бы вторя им, но в другом роде веселья, перебивались в вышине металлические звуки трезвона. И, еще в другом роде веселья, обливали вершину противоположного откоса жаркие лучи солнца. Но под откосом, у телеги с ранеными, подле запыхавшейся лошаденки, у которой стоял Пьер, было сыро, пасмурно и грустно.
Солдат с распухшей щекой сердито глядел на песельников кавалеристов.
– Ох, щегольки! – проговорил он укоризненно.
– Нынче не то что солдат, а и мужичков видал! Мужичков и тех гонят, – сказал с грустной улыбкой солдат, стоявший за телегой и обращаясь к Пьеру. – Нынче не разбирают… Всем народом навалиться хотят, одью слово – Москва. Один конец сделать хотят. – Несмотря на неясность слов солдата, Пьер понял все то, что он хотел сказать, и одобрительно кивнул головой.
Дорога расчистилась, и Пьер сошел под гору и поехал дальше.
Пьер ехал, оглядываясь по обе стороны дороги, отыскивая знакомые лица и везде встречая только незнакомые военные лица разных родов войск, одинаково с удивлением смотревшие на его белую шляпу и зеленый фрак.
Проехав версты четыре, он встретил первого знакомого и радостно обратился к нему. Знакомый этот был один из начальствующих докторов в армии. Он в бричке ехал навстречу Пьеру, сидя рядом с молодым доктором, и, узнав Пьера, остановил своего казака, сидевшего на козлах вместо кучера.
– Граф! Ваше сиятельство, вы как тут? – спросил доктор.
– Да вот хотелось посмотреть…
– Да, да, будет что посмотреть…
Пьер слез и, остановившись, разговорился с доктором, объясняя ему свое намерение участвовать в сражении.
Доктор посоветовал Безухову прямо обратиться к светлейшему.
– Что же вам бог знает где находиться во время сражения, в безызвестности, – сказал он, переглянувшись с своим молодым товарищем, – а светлейший все таки знает вас и примет милостиво. Так, батюшка, и сделайте, – сказал доктор.
Доктор казался усталым и спешащим.
– Так вы думаете… А я еще хотел спросить вас, где же самая позиция? – сказал Пьер.
– Позиция? – сказал доктор. – Уж это не по моей части. Проедете Татаринову, там что то много копают. Там на курган войдете: оттуда видно, – сказал доктор.
– И видно оттуда?.. Ежели бы вы…
Но доктор перебил его и подвинулся к бричке.
– Я бы вас проводил, да, ей богу, – вот (доктор показал на горло) скачу к корпусному командиру. Ведь у нас как?.. Вы знаете, граф, завтра сражение: на сто тысяч войска малым числом двадцать тысяч раненых считать надо; а у нас ни носилок, ни коек, ни фельдшеров, ни лекарей на шесть тысяч нет. Десять тысяч телег есть, да ведь нужно и другое; как хочешь, так и делай.
Та странная мысль, что из числа тех тысяч людей живых, здоровых, молодых и старых, которые с веселым удивлением смотрели на его шляпу, было, наверное, двадцать тысяч обреченных на раны и смерть (может быть, те самые, которых он видел), – поразила Пьера.
Они, может быть, умрут завтра, зачем они думают о чем нибудь другом, кроме смерти? И ему вдруг по какой то тайной связи мыслей живо представился спуск с Можайской горы, телеги с ранеными, трезвон, косые лучи солнца и песня кавалеристов.
«Кавалеристы идут на сраженье, и встречают раненых, и ни на минуту не задумываются над тем, что их ждет, а идут мимо и подмигивают раненым. А из этих всех двадцать тысяч обречены на смерть, а они удивляются на мою шляпу! Странно!» – думал Пьер, направляясь дальше к Татариновой.
У помещичьего дома, на левой стороне дороги, стояли экипажи, фургоны, толпы денщиков и часовые. Тут стоял светлейший. Но в то время, как приехал Пьер, его не было, и почти никого не было из штабных. Все были на молебствии. Пьер поехал вперед к Горкам.
Въехав на гору и выехав в небольшую улицу деревни, Пьер увидал в первый раз мужиков ополченцев с крестами на шапках и в белых рубашках, которые с громким говором и хохотом, оживленные и потные, что то работали направо от дороги, на огромном кургане, обросшем травою.
Одни из них копали лопатами гору, другие возили по доскам землю в тачках, третьи стояли, ничего не делая.
Два офицера стояли на кургане, распоряжаясь ими. Увидав этих мужиков, очевидно, забавляющихся еще своим новым, военным положением, Пьер опять вспомнил раненых солдат в Можайске, и ему понятно стало то, что хотел выразить солдат, говоривший о том, что всем народом навалиться хотят. Вид этих работающих на поле сражения бородатых мужиков с их странными неуклюжими сапогами, с их потными шеями и кое у кого расстегнутыми косыми воротами рубах, из под которых виднелись загорелые кости ключиц, подействовал на Пьера сильнее всего того, что он видел и слышал до сих пор о торжественности и значительности настоящей минуты.


Пьер вышел из экипажа и мимо работающих ополченцев взошел на тот курган, с которого, как сказал ему доктор, было видно поле сражения.
Было часов одиннадцать утра. Солнце стояло несколько влево и сзади Пьера и ярко освещало сквозь чистый, редкий воздух огромную, амфитеатром по поднимающейся местности открывшуюся перед ним панораму.
Вверх и влево по этому амфитеатру, разрезывая его, вилась большая Смоленская дорога, шедшая через село с белой церковью, лежавшее в пятистах шагах впереди кургана и ниже его (это было Бородино). Дорога переходила под деревней через мост и через спуски и подъемы вилась все выше и выше к видневшемуся верст за шесть селению Валуеву (в нем стоял теперь Наполеон). За Валуевым дорога скрывалась в желтевшем лесу на горизонте. В лесу этом, березовом и еловом, вправо от направления дороги, блестел на солнце дальний крест и колокольня Колоцкого монастыря. По всей этой синей дали, вправо и влево от леса и дороги, в разных местах виднелись дымящиеся костры и неопределенные массы войск наших и неприятельских. Направо, по течению рек Колочи и Москвы, местность была ущелиста и гориста. Между ущельями их вдали виднелись деревни Беззубово, Захарьино. Налево местность была ровнее, были поля с хлебом, и виднелась одна дымящаяся, сожженная деревня – Семеновская.
Все, что видел Пьер направо и налево, было так неопределенно, что ни левая, ни правая сторона поля не удовлетворяла вполне его представлению. Везде было не доле сражения, которое он ожидал видеть, а поля, поляны, войска, леса, дымы костров, деревни, курганы, ручьи; и сколько ни разбирал Пьер, он в этой живой местности не мог найти позиции и не мог даже отличить ваших войск от неприятельских.
«Надо спросить у знающего», – подумал он и обратился к офицеру, с любопытством смотревшему на его невоенную огромную фигуру.
– Позвольте спросить, – обратился Пьер к офицеру, – это какая деревня впереди?
– Бурдино или как? – сказал офицер, с вопросом обращаясь к своему товарищу.
– Бородино, – поправляя, отвечал другой.
Офицер, видимо, довольный случаем поговорить, подвинулся к Пьеру.
– Там наши? – спросил Пьер.
– Да, а вон подальше и французы, – сказал офицер. – Вон они, вон видны.
– Где? где? – спросил Пьер.
– Простым глазом видно. Да вот, вот! – Офицер показал рукой на дымы, видневшиеся влево за рекой, и на лице его показалось то строгое и серьезное выражение, которое Пьер видел на многих лицах, встречавшихся ему.
– Ах, это французы! А там?.. – Пьер показал влево на курган, около которого виднелись войска.
– Это наши.
– Ах, наши! А там?.. – Пьер показал на другой далекий курган с большим деревом, подле деревни, видневшейся в ущелье, у которой тоже дымились костры и чернелось что то.
– Это опять он, – сказал офицер. (Это был Шевардинский редут.) – Вчера было наше, а теперь его.
– Так как же наша позиция?
– Позиция? – сказал офицер с улыбкой удовольствия. – Я это могу рассказать вам ясно, потому что я почти все укрепления наши строил. Вот, видите ли, центр наш в Бородине, вот тут. – Он указал на деревню с белой церковью, бывшей впереди. – Тут переправа через Колочу. Вот тут, видите, где еще в низочке ряды скошенного сена лежат, вот тут и мост. Это наш центр. Правый фланг наш вот где (он указал круто направо, далеко в ущелье), там Москва река, и там мы три редута построили очень сильные. Левый фланг… – и тут офицер остановился. – Видите ли, это трудно вам объяснить… Вчера левый фланг наш был вот там, в Шевардине, вон, видите, где дуб; а теперь мы отнесли назад левое крыло, теперь вон, вон – видите деревню и дым? – это Семеновское, да вот здесь, – он указал на курган Раевского. – Только вряд ли будет тут сраженье. Что он перевел сюда войска, это обман; он, верно, обойдет справа от Москвы. Ну, да где бы ни было, многих завтра не досчитаемся! – сказал офицер.
Старый унтер офицер, подошедший к офицеру во время его рассказа, молча ожидал конца речи своего начальника; но в этом месте он, очевидно, недовольный словами офицера, перебил его.
– За турами ехать надо, – сказал он строго.
Офицер как будто смутился, как будто он понял, что можно думать о том, сколь многих не досчитаются завтра, но не следует говорить об этом.
– Ну да, посылай третью роту опять, – поспешно сказал офицер.
– А вы кто же, не из докторов?
– Нет, я так, – отвечал Пьер. И Пьер пошел под гору опять мимо ополченцев.
– Ах, проклятые! – проговорил следовавший за ним офицер, зажимая нос и пробегая мимо работающих.
– Вон они!.. Несут, идут… Вон они… сейчас войдут… – послышались вдруг голоса, и офицеры, солдаты и ополченцы побежали вперед по дороге.
Из под горы от Бородина поднималось церковное шествие. Впереди всех по пыльной дороге стройно шла пехота с снятыми киверами и ружьями, опущенными книзу. Позади пехоты слышалось церковное пение.
Обгоняя Пьера, без шапок бежали навстречу идущим солдаты и ополченцы.
– Матушку несут! Заступницу!.. Иверскую!..
– Смоленскую матушку, – поправил другой.
Ополченцы – и те, которые были в деревне, и те, которые работали на батарее, – побросав лопаты, побежали навстречу церковному шествию. За батальоном, шедшим по пыльной дороге, шли в ризах священники, один старичок в клобуке с причтом и певчпми. За ними солдаты и офицеры несли большую, с черным ликом в окладе, икону. Это была икона, вывезенная из Смоленска и с того времени возимая за армией. За иконой, кругом ее, впереди ее, со всех сторон шли, бежали и кланялись в землю с обнаженными головами толпы военных.
Взойдя на гору, икона остановилась; державшие на полотенцах икону люди переменились, дьячки зажгли вновь кадила, и начался молебен. Жаркие лучи солнца били отвесно сверху; слабый, свежий ветерок играл волосами открытых голов и лентами, которыми была убрана икона; пение негромко раздавалось под открытым небом. Огромная толпа с открытыми головами офицеров, солдат, ополченцев окружала икону. Позади священника и дьячка, на очищенном месте, стояли чиновные люди. Один плешивый генерал с Георгием на шее стоял прямо за спиной священника и, не крестясь (очевидно, пемец), терпеливо дожидался конца молебна, который он считал нужным выслушать, вероятно, для возбуждения патриотизма русского народа. Другой генерал стоял в воинственной позе и потряхивал рукой перед грудью, оглядываясь вокруг себя. Между этим чиновным кружком Пьер, стоявший в толпе мужиков, узнал некоторых знакомых; но он не смотрел на них: все внимание его было поглощено серьезным выражением лиц в этой толпе солдат и оиолченцев, однообразно жадно смотревших на икону. Как только уставшие дьячки (певшие двадцатый молебен) начинали лениво и привычно петь: «Спаси от бед рабы твоя, богородице», и священник и дьякон подхватывали: «Яко вси по бозе к тебе прибегаем, яко нерушимой стене и предстательству», – на всех лицах вспыхивало опять то же выражение сознания торжественности наступающей минуты, которое он видел под горой в Можайске и урывками на многих и многих лицах, встреченных им в это утро; и чаще опускались головы, встряхивались волоса и слышались вздохи и удары крестов по грудям.
Толпа, окружавшая икону, вдруг раскрылась и надавила Пьера. Кто то, вероятно, очень важное лицо, судя по поспешности, с которой перед ним сторонились, подходил к иконе.
Это был Кутузов, объезжавший позицию. Он, возвращаясь к Татариновой, подошел к молебну. Пьер тотчас же узнал Кутузова по его особенной, отличавшейся от всех фигуре.
В длинном сюртуке на огромном толщиной теле, с сутуловатой спиной, с открытой белой головой и с вытекшим, белым глазом на оплывшем лице, Кутузов вошел своей ныряющей, раскачивающейся походкой в круг и остановился позади священника. Он перекрестился привычным жестом, достал рукой до земли и, тяжело вздохнув, опустил свою седую голову. За Кутузовым был Бенигсен и свита. Несмотря на присутствие главнокомандующего, обратившего на себя внимание всех высших чинов, ополченцы и солдаты, не глядя на него, продолжали молиться.
Когда кончился молебен, Кутузов подошел к иконе, тяжело опустился на колена, кланяясь в землю, и долго пытался и не мог встать от тяжести и слабости. Седая голова его подергивалась от усилий. Наконец он встал и с детски наивным вытягиванием губ приложился к иконе и опять поклонился, дотронувшись рукой до земли. Генералитет последовал его примеру; потом офицеры, и за ними, давя друг друга, топчась, пыхтя и толкаясь, с взволнованными лицами, полезли солдаты и ополченцы.


Покачиваясь от давки, охватившей его, Пьер оглядывался вокруг себя.
– Граф, Петр Кирилыч! Вы как здесь? – сказал чей то голос. Пьер оглянулся.
Борис Друбецкой, обчищая рукой коленки, которые он запачкал (вероятно, тоже прикладываясь к иконе), улыбаясь подходил к Пьеру. Борис был одет элегантно, с оттенком походной воинственности. На нем был длинный сюртук и плеть через плечо, так же, как у Кутузова.
Кутузов между тем подошел к деревне и сел в тени ближайшего дома на лавку, которую бегом принес один казак, а другой поспешно покрыл ковриком. Огромная блестящая свита окружила главнокомандующего.
Икона тронулась дальше, сопутствуемая толпой. Пьер шагах в тридцати от Кутузова остановился, разговаривая с Борисом.
Пьер объяснил свое намерение участвовать в сражении и осмотреть позицию.
– Вот как сделайте, – сказал Борис. – Je vous ferai les honneurs du camp. [Я вас буду угощать лагерем.] Лучше всего вы увидите все оттуда, где будет граф Бенигсен. Я ведь при нем состою. Я ему доложу. А если хотите объехать позицию, то поедемте с нами: мы сейчас едем на левый фланг. А потом вернемся, и милости прошу у меня ночевать, и партию составим. Вы ведь знакомы с Дмитрием Сергеичем? Он вот тут стоит, – он указал третий дом в Горках.
– Но мне бы хотелось видеть правый фланг; говорят, он очень силен, – сказал Пьер. – Я бы хотел проехать от Москвы реки и всю позицию.
– Ну, это после можете, а главный – левый фланг…
– Да, да. А где полк князя Болконского, не можете вы указать мне? – спросил Пьер.
– Андрея Николаевича? мы мимо проедем, я вас проведу к нему.
– Что ж левый фланг? – спросил Пьер.
– По правде вам сказать, entre nous, [между нами,] левый фланг наш бог знает в каком положении, – сказал Борис, доверчиво понижая голос, – граф Бенигсен совсем не то предполагал. Он предполагал укрепить вон тот курган, совсем не так… но, – Борис пожал плечами. – Светлейший не захотел, или ему наговорили. Ведь… – И Борис не договорил, потому что в это время к Пьеру подошел Кайсаров, адъютант Кутузова. – А! Паисий Сергеич, – сказал Борис, с свободной улыбкой обращаясь к Кайсарову, – А я вот стараюсь объяснить графу позицию. Удивительно, как мог светлейший так верно угадать замыслы французов!
– Вы про левый фланг? – сказал Кайсаров.
– Да, да, именно. Левый фланг наш теперь очень, очень силен.
Несмотря на то, что Кутузов выгонял всех лишних из штаба, Борис после перемен, произведенных Кутузовым, сумел удержаться при главной квартире. Борис пристроился к графу Бенигсену. Граф Бенигсен, как и все люди, при которых находился Борис, считал молодого князя Друбецкого неоцененным человеком.
В начальствовании армией были две резкие, определенные партии: партия Кутузова и партия Бенигсена, начальника штаба. Борис находился при этой последней партии, и никто так, как он, не умел, воздавая раболепное уважение Кутузову, давать чувствовать, что старик плох и что все дело ведется Бенигсеном. Теперь наступила решительная минута сражения, которая должна была или уничтожить Кутузова и передать власть Бенигсену, или, ежели бы даже Кутузов выиграл сражение, дать почувствовать, что все сделано Бенигсеном. Во всяком случае, за завтрашний день должны были быть розданы большие награды и выдвинуты вперед новые люди. И вследствие этого Борис находился в раздраженном оживлении весь этот день.
За Кайсаровым к Пьеру еще подошли другие из его знакомых, и он не успевал отвечать на расспросы о Москве, которыми они засыпали его, и не успевал выслушивать рассказов, которые ему делали. На всех лицах выражались оживление и тревога. Но Пьеру казалось, что причина возбуждения, выражавшегося на некоторых из этих лиц, лежала больше в вопросах личного успеха, и у него не выходило из головы то другое выражение возбуждения, которое он видел на других лицах и которое говорило о вопросах не личных, а общих, вопросах жизни и смерти. Кутузов заметил фигуру Пьера и группу, собравшуюся около него.
– Позовите его ко мне, – сказал Кутузов. Адъютант передал желание светлейшего, и Пьер направился к скамейке. Но еще прежде него к Кутузову подошел рядовой ополченец. Это был Долохов.
– Этот как тут? – спросил Пьер.
– Это такая бестия, везде пролезет! – отвечали Пьеру. – Ведь он разжалован. Теперь ему выскочить надо. Какие то проекты подавал и в цепь неприятельскую ночью лазил… но молодец!..
Пьер, сняв шляпу, почтительно наклонился перед Кутузовым.
– Я решил, что, ежели я доложу вашей светлости, вы можете прогнать меня или сказать, что вам известно то, что я докладываю, и тогда меня не убудет… – говорил Долохов.
– Так, так.
– А ежели я прав, то я принесу пользу отечеству, для которого я готов умереть.
– Так… так…
– И ежели вашей светлости понадобится человек, который бы не жалел своей шкуры, то извольте вспомнить обо мне… Может быть, я пригожусь вашей светлости.
– Так… так… – повторил Кутузов, смеющимся, суживающимся глазом глядя на Пьера.
В это время Борис, с своей придворной ловкостью, выдвинулся рядом с Пьером в близость начальства и с самым естественным видом и не громко, как бы продолжая начатый разговор, сказал Пьеру:
– Ополченцы – те прямо надели чистые, белые рубахи, чтобы приготовиться к смерти. Какое геройство, граф!
Борис сказал это Пьеру, очевидно, для того, чтобы быть услышанным светлейшим. Он знал, что Кутузов обратит внимание на эти слова, и действительно светлейший обратился к нему:
– Ты что говоришь про ополченье? – сказал он Борису.
– Они, ваша светлость, готовясь к завтрашнему дню, к смерти, надели белые рубахи.
– А!.. Чудесный, бесподобный народ! – сказал Кутузов и, закрыв глаза, покачал головой. – Бесподобный народ! – повторил он со вздохом.
– Хотите пороху понюхать? – сказал он Пьеру. – Да, приятный запах. Имею честь быть обожателем супруги вашей, здорова она? Мой привал к вашим услугам. – И, как это часто бывает с старыми людьми, Кутузов стал рассеянно оглядываться, как будто забыв все, что ему нужно было сказать или сделать.
Очевидно, вспомнив то, что он искал, он подманил к себе Андрея Сергеича Кайсарова, брата своего адъютанта.
– Как, как, как стихи то Марина, как стихи, как? Что на Геракова написал: «Будешь в корпусе учитель… Скажи, скажи, – заговорил Кутузов, очевидно, собираясь посмеяться. Кайсаров прочел… Кутузов, улыбаясь, кивал головой в такт стихов.
Когда Пьер отошел от Кутузова, Долохов, подвинувшись к нему, взял его за руку.
– Очень рад встретить вас здесь, граф, – сказал он ему громко и не стесняясь присутствием посторонних, с особенной решительностью и торжественностью. – Накануне дня, в который бог знает кому из нас суждено остаться в живых, я рад случаю сказать вам, что я жалею о тех недоразумениях, которые были между нами, и желал бы, чтобы вы не имели против меня ничего. Прошу вас простить меня.
Пьер, улыбаясь, глядел на Долохова, не зная, что сказать ему. Долохов со слезами, выступившими ему на глаза, обнял и поцеловал Пьера.
Борис что то сказал своему генералу, и граф Бенигсен обратился к Пьеру и предложил ехать с собою вместе по линии.
– Вам это будет интересно, – сказал он.
– Да, очень интересно, – сказал Пьер.
Через полчаса Кутузов уехал в Татаринову, и Бенигсен со свитой, в числе которой был и Пьер, поехал по линии.


Бенигсен от Горок спустился по большой дороге к мосту, на который Пьеру указывал офицер с кургана как на центр позиции и у которого на берегу лежали ряды скошенной, пахнувшей сеном травы. Через мост они проехали в село Бородино, оттуда повернули влево и мимо огромного количества войск и пушек выехали к высокому кургану, на котором копали землю ополченцы. Это был редут, еще не имевший названия, потом получивший название редута Раевского, или курганной батареи.
Пьер не обратил особенного внимания на этот редут. Он не знал, что это место будет для него памятнее всех мест Бородинского поля. Потом они поехали через овраг к Семеновскому, в котором солдаты растаскивали последние бревна изб и овинов. Потом под гору и на гору они проехали вперед через поломанную, выбитую, как градом, рожь, по вновь проложенной артиллерией по колчам пашни дороге на флеши [род укрепления. (Примеч. Л.Н. Толстого.) ], тоже тогда еще копаемые.
Бенигсен остановился на флешах и стал смотреть вперед на (бывший еще вчера нашим) Шевардинский редут, на котором виднелось несколько всадников. Офицеры говорили, что там был Наполеон или Мюрат. И все жадно смотрели на эту кучку всадников. Пьер тоже смотрел туда, стараясь угадать, который из этих чуть видневшихся людей был Наполеон. Наконец всадники съехали с кургана и скрылись.
Бенигсен обратился к подошедшему к нему генералу и стал пояснять все положение наших войск. Пьер слушал слова Бенигсена, напрягая все свои умственные силы к тому, чтоб понять сущность предстоящего сражения, но с огорчением чувствовал, что умственные способности его для этого были недостаточны. Он ничего не понимал. Бенигсен перестал говорить, и заметив фигуру прислушивавшегося Пьера, сказал вдруг, обращаясь к нему:
– Вам, я думаю, неинтересно?
– Ах, напротив, очень интересно, – повторил Пьер не совсем правдиво.
С флеш они поехали еще левее дорогою, вьющеюся по частому, невысокому березовому лесу. В середине этого
леса выскочил перед ними на дорогу коричневый с белыми ногами заяц и, испуганный топотом большого количества лошадей, так растерялся, что долго прыгал по дороге впереди их, возбуждая общее внимание и смех, и, только когда в несколько голосов крикнули на него, бросился в сторону и скрылся в чаще. Проехав версты две по лесу, они выехали на поляну, на которой стояли войска корпуса Тучкова, долженствовавшего защищать левый фланг.
Здесь, на крайнем левом фланге, Бенигсен много и горячо говорил и сделал, как казалось Пьеру, важное в военном отношении распоряжение. Впереди расположения войск Тучкова находилось возвышение. Это возвышение не было занято войсками. Бенигсен громко критиковал эту ошибку, говоря, что было безумно оставить незанятою командующую местностью высоту и поставить войска под нею. Некоторые генералы выражали то же мнение. Один в особенности с воинской горячностью говорил о том, что их поставили тут на убой. Бенигсен приказал своим именем передвинуть войска на высоту.
Распоряжение это на левом фланге еще более заставило Пьера усумниться в его способности понять военное дело. Слушая Бенигсена и генералов, осуждавших положение войск под горою, Пьер вполне понимал их и разделял их мнение; но именно вследствие этого он не мог понять, каким образом мог тот, кто поставил их тут под горою, сделать такую очевидную и грубую ошибку.
Пьер не знал того, что войска эти были поставлены не для защиты позиции, как думал Бенигсен, а были поставлены в скрытое место для засады, то есть для того, чтобы быть незамеченными и вдруг ударить на подвигавшегося неприятеля. Бенигсен не знал этого и передвинул войска вперед по особенным соображениям, не сказав об этом главнокомандующему.


Князь Андрей в этот ясный августовский вечер 25 го числа лежал, облокотившись на руку, в разломанном сарае деревни Князькова, на краю расположения своего полка. В отверстие сломанной стены он смотрел на шедшую вдоль по забору полосу тридцатилетних берез с обрубленными нижними сучьями, на пашню с разбитыми на ней копнами овса и на кустарник, по которому виднелись дымы костров – солдатских кухонь.
Как ни тесна и никому не нужна и ни тяжка теперь казалась князю Андрею его жизнь, он так же, как и семь лет тому назад в Аустерлице накануне сражения, чувствовал себя взволнованным и раздраженным.
Приказания на завтрашнее сражение были отданы и получены им. Делать ему было больше нечего. Но мысли самые простые, ясные и потому страшные мысли не оставляли его в покое. Он знал, что завтрашнее сражение должно было быть самое страшное изо всех тех, в которых он участвовал, и возможность смерти в первый раз в его жизни, без всякого отношения к житейскому, без соображений о том, как она подействует на других, а только по отношению к нему самому, к его душе, с живостью, почти с достоверностью, просто и ужасно, представилась ему. И с высоты этого представления все, что прежде мучило и занимало его, вдруг осветилось холодным белым светом, без теней, без перспективы, без различия очертаний. Вся жизнь представилась ему волшебным фонарем, в который он долго смотрел сквозь стекло и при искусственном освещении. Теперь он увидал вдруг, без стекла, при ярком дневном свете, эти дурно намалеванные картины. «Да, да, вот они те волновавшие и восхищавшие и мучившие меня ложные образы, – говорил он себе, перебирая в своем воображении главные картины своего волшебного фонаря жизни, глядя теперь на них при этом холодном белом свете дня – ясной мысли о смерти. – Вот они, эти грубо намалеванные фигуры, которые представлялись чем то прекрасным и таинственным. Слава, общественное благо, любовь к женщине, самое отечество – как велики казались мне эти картины, какого глубокого смысла казались они исполненными! И все это так просто, бледно и грубо при холодном белом свете того утра, которое, я чувствую, поднимается для меня». Три главные горя его жизни в особенности останавливали его внимание. Его любовь к женщине, смерть его отца и французское нашествие, захватившее половину России. «Любовь!.. Эта девочка, мне казавшаяся преисполненною таинственных сил. Как же я любил ее! я делал поэтические планы о любви, о счастии с нею. О милый мальчик! – с злостью вслух проговорил он. – Как же! я верил в какую то идеальную любовь, которая должна была мне сохранить ее верность за целый год моего отсутствия! Как нежный голубок басни, она должна была зачахнуть в разлуке со мной. А все это гораздо проще… Все это ужасно просто, гадко!