Звуки и знаки

      Тезаурусы составляются учеными в «союзе» с машиной.
      Сначала группа специалистов подчеркивает термины в данной области знания. Затем тексты вводятся в ЭВМ, которая выдает эти слова в исходной форме, то есть в именительном падеже, единственном числе и т. п. Потом специалисты разбивают на участки смысловое «поле», внутри этих участков производят более мелкое деление, а полученную схему оформляют в виде анкеты.
      Анкета заполняется специалистами по каждому термину, а затем она поступает в ЭВМ, которая объединяет все термины, имеющие одинаковые признаки. И, наконец, человек составляет из них тезаурус.

Семантические множители

      Нельзя ли использовать тезаурусы в качестве языка-посредника при машинном переводе? Этой мыслью задались английские ученые Кембриджской лингвистической группы.
      В 1959 году один из крупнейших авторитетов в области машинного перевода, Бар-Хиллел, заявил, что высококачественный перевод с помощью ЭВМ принципиально невозможен. Ибо в нашем языке есть такая многозначность слов, которую нельзя ликвидировать, не обращаясь к внешнему миру, к внеязыковой, или, как говорят ученые, экстралингвистической ситуации, машине недоступной. Бар-Хиллел привел образец подобного рода принципиально непереводимой фразы… И в том же году сотрудники Кембриджской группы добились правильного машинного перевода этой фразы!
      Если все предыдущие работы по машинному переводу стремились игнорировать значение, полагая, что ЭВМ недоступно «понимание» смысла текста, то в работах Кембриджской группы акцент делался именно на перевод значения. Ведь его-то передача и является целью всякого перевода с языка на язык. Сделать же этот перевод по смыслу помог знаменитый тезаурус Роджета.
      Перевод с помощью тезауруса происходит не так, как обычный человеческий или стандартный машинный перевод. Это перевод не отдельных слов или фраз. Переводятся целые абзацы. Вначале строится единая «формула смысла» данного абзаца, причем смысл фраз, входящих в него, кодируется номерами тезауруса. Затем для полученной «формулы» смысла находятся соответствующие «формулы смысла» того языка, на который переводится текст.
      Работы подобного рода ведутся не только в Англии, но и в Италии, в Миланском центре кибернетики и лингвистики, а также в нашей стране. Несколько различаясь в деталях, методика везде едина: выявление своего рода «атомов смысла», семантических множителей, из которых слагается значение отдельных «молекул», слов языка.
      Подобные семантические множители применялись, как вы помните, в информационном языке, созданном учеными из Кливленда (Кливлендский семантический код). Но там задача была проще: из набора элементарных понятий формировались более сложные термины. Речь шла именно о терминологии, а не о языке со всеми его оттенками смыслов и значений слов. Здесь же задача, так сказать, на порядок сложнее.
      Кембриджская группа пользовалась тезаурусом Роджета. К глубокому сожалению, такого словаря для русского языка до сих пор никто не составил. Правда, сейчас в нашей стране создается не менее интересный словарь, значение которого для машинного перевода трудно переоценить.
      Словарь этот — толково-комбинаторный. В нем приводятся все сочетания русских слов, смыслы которых образуют новый, невыводимый из их сложения смысл. Например, проливной дождь, грибной дождь, косой дождь, слепой дождь и т. д. Если в обычных словарях разъясняется смысл отдельного слова, то в новом словаре толкуются словосочетания.
      Работа по созданию такого словаря требует очень много труда. Ведь число различных русских слов равно сотням тысяч. А сколько же различных словосочетаний, имеющих «третий смысл», может быть в нашем языке! Вероятно, их не меньше, а гораздо больше отдельных слов и достигает миллиона. Составление словаря продлится не один год, а то и не один десяток лет (в настоящее время удалось зафиксировать сочетания двухсот слов, так что вся работа еще впереди). Поэтому сейчас исследователи стремятся выявить наиболее общие смысловые множители русского языка. С их помощью они надеются определить своеобразную «геометрию смысла», законам которой подчиняется и наш язык, и, по всей видимости, любые другие языки, так как любое содержание, высказанное на одном языке, может быть передано средствами любого языка (опыт переводчиков убедительно это доказывает: стихи Пушкина понимает и «друг степей калмык», и финн, и эвенк, и граждане США, ФРГ, Мексики и т. д.).
      Приведем образец одного из параметров смысла, который удалось выявить в русском языке. Условно он кодируется как Magn, от латинского magnus, то есть высокий, главный, большой, обширный и т. п. Параметр этот определяет слова, имеющие значения высокой степени. Точнее, наш Magn определяет тот или иной оттенок смысла слова, к которому он относится. Возьмем, например, слово друг.Друг может быть близкий, верный, большой, до гробовой доски, сердечный, закадычный, испытанный, старый… Синонимы? Разумеется, нет. Мой старый друг отличается от сердечного друга и от друга до гробовой доски. Но чем, собственно говоря, отличается?
      Вот тут-то и начинается наша «геометрия смысла», определение в языке тех координат, которые позволяют нам в нашей жизненной практике считать друга Виталия закадычным, друга Евгения сердечным, а друга Володю испытанным. Как же выявить эти координаты? Очевидно, необходимо обратиться к носителям смысла, носителям языка, то есть к живым людям. И к текстам, которые пишутся на русском языке и понятны этим людям.
      Вот какие оттенки удалось выявить в русском языке исследователям из лаборатории машинного перевода при Московском государственном педагогическом институте иностранных языков имени Мориса Тореза. Прежде всего «Magn вообще» делится на три подкласса. Первый — нулевой — подчеркивает значение слова, к которому он относится, вне зависимости от субъекта или объекта. Ограбление может быть дерзким или крупным, любить можно горячо или страстно. Второй подкласс подчеркивает усиление, относящееся к субъекту. Выражение «бежать быстро» нейтрально, оно относится к нулевому подклассу. А вот выражение «бежать изо всех сил» указывает на то, что бегущий изо всех сил старается использовать все свои возможности при беге (и тем не менее, как бы мы с вами ни старались бежать изо всех сил, бегущий Валерий Борзов нас легко опередит, хотя он будет бежать не изо всех сил, а просто быстро!).
      Третий подкласс, в отличие от предыдущего, относится не к субъекту, а к объекту. Уничтожение может быть массовым, или тотальным; любовь — всеобъемлющей, капитуляция — полной, авторитет — общепризнанным, горе — народным, а враг — жестоким.
      Однако в зависимости от степени или меры внутри каждого подкласса можно выделить несколько категорий или элементарных смыслов. Это — очень, большое количество, активность, длительность, выделение в своем классе. Чтобы каждый человек, владеющий русским языком, смог понять то, что формулируется на языке терминов (но термины тоже опираются на языковую интуицию носителей языка, именно она помогает нам понимать друг друга безо всяких лингвистических теорий), приведем несколько примеров.
      «Очень» указывает на высокую степень того или иного признака предмета, но без сравнения его с другими предметами, которые обладают теми же признаками. Здоровье может быть крепким, и дружить можно крепко, а интересоваться— глубоко. Вторая категория — «большое количество» — указывает на увеличение объема. Выбор может быть широким, информация — обширной, ограбление — групповым, вред — огромным. Третья — «активность» — связана с интенсивностью того или иного процесса. Работать с душой можно и не активно, а вот работать не покладая рук — это значит трудиться активно. Выражение «огромная энергия» подчеркивает количество этой энергии, а «кипучая энергия» — ее активность.
      Категорию «длительность» легко понять, если в качестве примера привести выражения «продолжительные аплодисменты», «старая дружба», «смеяться до упаду», «любовь до гроба», «древние традиции» и т. п. Наконец, последняя рубрика — «выделение в своем классе» — указывает на то, что смысл выделяется из такой же смысловой группы особым подчеркиванием: оборудование бывает уникальное, урожай — рекордным, красота — необыкновенной и бежать можно изо всех сил…

ЯП, МП, ИЯ

      Вероятно, теперь вы и сами поняли, как трудно, а порой просто невозможно описать в терминах, понятных ЭВМ, всю нашу сложную и нелинейную систему значений. И тем не менее система существует, иначе человек не смог бы понимать человека и ни один ребенок не смог бы обучиться родному языку, не говоря уже об иностранных.
      Что же получается в итоге? Человек, решив передать машинам механическую работу, обнаружил, что, казалось бы, самые обыденные дела, вроде разговора, требуют таких сложных алгоритмов, таких тонкостей, о которых не догадывались даже лучшие умы прошлых веков.
      И все-таки машины нужны для перевода! Современный мир, говорят ученые, сам по себе напоминает огромную переводческую машину, работающую со все увеличивающейся скоростью. Каждый день с печатных станков сходит около шестидесяти переведенных книг, открывается три или четыре международные встречи, выпускается на экран несколько дублированных фильмов; пишущие машинки печатают, а дикторы оглашают несчетное количество переведенных страниц; бесконечное число документов переводится в самом разнообразном виде с одних языков на другие.
      Но для того, чтобы включить в гигантскую «переводческую машину», которой является наш современный мир с его несколькими тысячами языков, ЭВМ, мы должны прежде всего разобраться, хотя бы приблизительно, в работе нашей собственной «вычислительной машины» — мозга, причем под определенным углом зрения — лингвистическим. Не инженер, а лингвист должен найти формулы языка, алгоритмы нашего повседневного чуда — языка, которое предстает перед нами каждый день и каждый миг. Задача же эта необычайно сложна и трудна.
      Причем на пути ученых встают трудности самого различного характера: технические, лингвистические, логические. Предположим, что нам удалось решить проблемы смысловых множителей, разложить любое слово на отдельные «атомы смысла», его составляющие. Сколько же слов понадобится вводить в память машины?
      Мы уже говорили, что словари таких развитых языков, как русский или английский, включают около полумиллиона слов. Но ведь есть еще и так называемые фразеологизмы, непереводимые буквально выражения, идиомы. Их в языке много тысяч. Добавьте к ним также десятки тысяч специальных терминов, в словари литературного языка не вошедших. А такой развитой терминологией обладают все науки, будь то химия, медицина, электроника или сама лингвистика («Словарь лингвистических терминов» О. С. Ахмановой включает семь тысяч единиц, а в него вошли далеко не все термины современной науки о языке, например, нет в словаре ни «инженерной лингвистики», ни «нейролингвистики», то есть целых дисциплин, имеющих свою собственную терминологию!). Так что общее число слов будет, пожалуй, превышать миллион. А ведь к ним надо прибавить еще правила грамматики и программы, объем которых составит не менее трети машинной записи словаря!
      Это, так сказать, трудность чисто техническая. Не за горами то время, когда ЭВМ будут обладать памятью, достаточно большой, чтобы вместить всю эту информацию. Но здесь встает следующая проблема — проблема времени. Для ввода одного слова в ЭВМ, снабженного всеми нужными признаками, смысловыми и грамматическими, необходим день работы одного исполнителя. Значит, чтобы ввести миллион слов в ЭВМ, нужен один миллион человеко-дней или тридцать лет работы коллектива, состоящего из ста человек.
      Эта проблема, в свою очередь, порождает проблему, которую называют «парадоксом Ахиллеса и черепахи». Парадокс этот известен со времени античности: может ли быстроногий Ахиллес догнать черепаху, если в каждый конкретный момент времени черепаха также продвигается вперед? Если следовать правилам логики, Ахиллесу ее никогда не догнать! Не получится ли сходная ситуация и при машинном переводе: информация, заложенная в ЭВМ, будет устаревать к тому моменту, когда начнется практическое применение «электронного мозга?» Ведь слова, как известно, меняются со временем. И никакому Ахиллесу-роботу не догнать наш неспешный, но постоянно изменяющийся язык-черепаху…
      Более того, слова не являются, строго говоря, отдельными изолированными единицами языка. Смысл их связан со смыслом других слов, все слова как бы прошиты незримыми нитями ассоциаций. Причем границы между этими связями нечетки, они как бы размыты. Приведем такой пример. В нашем языке есть группа прилагательных, относящихся к возрасту человека: детский, отроческий, юношеский, молодой, средних лет, пожилой, старый. Но попробуйте-ка четко и однозначно распределить смысл этих слов по строгой шкале лет, и вы убедитесь сами, насколько размыты границы между детским и отроческим, отроческим и юношеским, юношеским и молодым, молодым и средних лет, средних лет и пожилым, пожилым и старым у разных людей, в зависимости от их собственного возраста (вспомните журналиста из «Двенадцати стульев», считавшего стариком всякого, чей возраст превысил двадцать лет!).
      Теория нечетких множеств — так называется новая область математики, одна из самых интересных и перспективных, которая родилась в связи с описанием языка. Ее аппарат начинает применяться и для машинного перевода, и для информационного поиска. А надежной точкой опоры становятся те холодные числа, данные статистики, о которых рассказывал наш первый очерк. И если первые опыты по машинному переводу были в полном смысле слова опытами, то в наши дни начинается промышленная эксплуатация МП.

Диалог продолжается…

      Конечно, никто из ученых не пытается сейчас дать совершенный перевод с помощью машины, подобный переводу человеческому. И переводится не любой текст, а текст по какой-либо узкой специальности, например химии полимеров или низкотемпературной плазме. Но ведь именно такой подстрочный, так сказать, рабочий перевод текстов по специальности и необходим в первую очередь ученым, инженерам, техникам, работающим в той же химии полимеров или в области низкотемпературных плазм.
      Первая в нашей стране промышленная эксплуатация МП была осуществлена в 1976 году в Чимкентском пединституте по заказу Института химии Академии наук Казахской ССР. ЭВМ системы «Минск» переводит английский текст длиной в тысячу слов, то есть около трех страниц, за двадцать — двадцать пять минут. И это, учитывая ввод текста в машину и вывод его из машины в виде отпечатанного русскими буквами перевода!
      В конце 1977 года в Алмаатинском энергетическом институте проходила VII Всесоюзная конференция по генераторам низкотемпературной плазмы. Участвовали в ней и гости из других стран. Делегатам и гостям были вручены три компактные книжечки в красном переплете: англо-русский и русско-английский, французско-русский и русско-французский, немецко-русский и русско-немецкий словари-минимумы. Предназначены они для чтения научных текстов по плазме, а также для разговора с зарубежными коллегами. Автором же этих словарей была… вычислительная машина и, естественно, коллектив программистов и языковедов, составивших машинную программу. За три месяца ЭВМ проделала работу, на которую потребовалось бы несколько лет труда сектора научного учреждения.
      Перед нами широкий лист бумаги. Вверху напечатан запрос: «Прошу определить общую тему документа». Далее следует французский текст статьи по технологии окраски. Внизу дается ответ на русском языке: «Документ относится к теме «электрофорез». Затем снова запрос: «Прошу дать машинный реферат документа». На него тут же дан развернутый ответ.
      «В этом диалоге, казалось бы, нет ничего удивительного, — пишет профессор Р. Г. Пиотровский, руководитель группы «Статистика речи». — Именно таким образом сотни референтов-переводчиков ведут беседу со своими заказчиками. Однако приведенный текст представляет собой человеко-машинный диалог, в котором вопросы формулировал человек, а ответы на правильном русском языке без всякой подсказки выдавала машина. Учителями компьютера были языковеды, химики и математики из лаборатории инженерной лингвистики Ленинградского педагогического института имени А. И. Герцена и Кишиневского политехнического института».
      Лишь совсем недавно человеческий мозг создал «мозг» электронный, вычислительные машины. На первых порах диалог человека с ЭВМ казался фантастикой. Затем настала пора радужных надежд и горьких разочарований. Но работа продолжается, продолжаются поиски подходов и методов, с помощью которых вычислительные машины включатся в человеческое общество и «электронный мозг» станет не просто чудо-счетчиком, по и надежным и верным помощником в тысяче других дел. Путь к этому — обучить машины человеческому языку.
      Диалог человека и робота только-только начинается! Мы же закончим наш рассказ о МП — машинном переводе, о поисках ЯП — языка-посредника и о создании ИЯ — информационных языков словами Норберта Винера, которого называют «отцом кибернетики»: «Отдайте же человеку — человеческое, а вычислительной машине— машинное. В этом и должна, по-видимому, заключаться разумная линия поведения при организации совместных действий людей и машин. Линия эта в равной мере далека и от устремлений машинопоклонников, и от воззрений тех, кто во всяком использовании механических помощников в умственной деятельности усматривает кощунство и принижение человека».

В ПОИСКАХ ЗНАЧЕНИЯ

      Передача смысла, значения — вот цель нашего общения, главная задача человеческого языка и, стало быть, главная задача науки об этом языке. Можно ли описывать это значение на языке точных формул и чисел?
      О том, как математическая лингвистика штурмует «святая святых» языка, расскажет очерк
      В ПОИСКАХ ЗНАЧЕНИЯ

Путь к семантике

      Не так давно в сектор структурной и прикладной лингвистики Института языкознания Академии наук пришел человек с рюкзаком. В рюкзаке лежали словари: индонезийского, английского, русского, древнегреческого и других языков.
      Человек с рюкзаком объявил: он сделал важное открытие. Чтобы определить степень развитости того или иного языка, надо мерять слова. В буквальном смысле мерять — линейкою. Оказывается, древнегреческие слова на пять миллиметров длиннее индонезийских. Стало быть, и сам язык эллинов более развит…
      Конечно, это курьез. Но еще каких-нибудь два десятка лет назад даже у многих серьезных ученых представление о математической лингвистике принципиально не отличалось от представлений человека с рюкзаком. Помните, как великий комбинатор Остап Бендер, продавая астролябию, напутствовал покупателя словами: «Сама меряет — было бы что мерять». Математической лингвистике отводилась такая же роль: с ее помощью, дескать, все можно в языке измерить, были бы языки!
      Но сам термин «математическая лингвистика» не совсем точен. «Нельзя сравнивать термин «математическая лингвистика» с аналогичным термином «математическая физика», — писал профессор Р. Л. Добрушин в годы, когда математическая лингвистика делала свои первые шаги. — Математическая физика — это особый раздел математики, нацеленный на специфические физические приложения; по своим методам он не менее сложен, чем любой другой раздел математики. В лингвистике же речь должна идти о первых шагах применения математики».
      В пионерских работах применялся традиционный аппарат теории вероятностей и теории множеств, математической статистики и теории информации. Однако в наши дни начинается создание и своего особого математического аппарата для лингвистики, подобно тому, как он был создан для экономики с ее линейным и динамическим программированием, теорий игр и теорий массового обслуживания. Особые лингвистические проблемы привели к тому, что в математике родилась совершенно новая область — теория формальных грамматик.
      В предыдущем очерке мы упоминали теорию нечетких множеств. Она также была создана математиками для решения задач лингвистики. Позже выяснилось, что аппарат этой теории имеет самые различные применения, вплоть до метеорологии. Сейчас теория нечетких множеств — одна из самых перспективных и бурно развивающихся отраслей современной математики (в нашей стране в издательстве «Знание» вышла брошюра основателя этой теории, Л. Заде, «Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений» и его же монография «Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений» в издательстве «Физматгиз»).
      Когда ученые попробовали применить к языку и его правилам строгие и однозначные алгоритмы, выяснилось, что они слишком просты и грубы. Теперь математики разрабатывают так называемые нечеткие алгоритмы, опираясь на теорию нечетких множеств. Образцом такого алгоритма может быть поведение слепого, когда он приближается к цели, постепенно уменьшая свои шаги…
      Таким образом, в современной лингвистике наряду с традиционным аппаратом математики есть и свои специальные средства. Они применяются для описания диалектов и изменения языка во времени, для грамматики и лексики. Но при всем многообразии идей и направлений, поисков и перспектив можно увидеть общую тенденцию, которая отличает их от более ранних исследований. Тенденцию эту можно охарактеризовать словами, вынесенными в заголовок: поиски значения. Поиски путей, позволяющих проникнуть в сокровенные глубины языка, а вместе с тем — и вообще человеческого мышления, неотторжимого от языка.
      На первом этапе развития математической лингвистики ученые принципиально отказывались от анализа смысла, от содержательной интерпретации высказываний, слова и т. д. Их интересовала система «языка вообще», система конкретных языков, абстрактные формулы грамматики, приложимые к этим языкам, структура языка «икс» нерасшифрованного текста, ритмическая «сетка» правил стихосложения.
      Пионерская работа такого плана была сделана… около двух с половиной тысяч лет назад. Тогда великий индийский ученый Панини дал блестящий образец строго формализованного описания санскрита. С появлением быстродействующих электронных вычислительных машин как из рога изобилия посыпались работы, где давались в терминах математики формализованные описания структур различных языков. Однако вскоре стало ясно, что описание грамматики языка или его частотных характеристик, несмотря на всю свою математическую точность, недостаточно еще для решения не только основных задач языкознания, но и для решения частных и даже сугубо практических задач.
      Например, для машинного перевода и автоматического реферирования текста необходимо обращаться к смыслу, к значению (вспомните язык смысловых множителей в очерке МП, ЯП, ИЯ). Для расшифровки древних текстов — таких, как кохау ронго-ронго острова Пасхи, где грамматические показатели отсутствуют почти полностью, — методы позиционной статистики, опирающейся на выявление грамматики языка «икс», непригодны. Мало чем полезна позиционная статистика и при анализе ритмики стиха, при котором неизбежно следует обращение к значению, к интерпретации того или иного «звукообраза», создаваемого этим ритмом.
      Профессор Роман Осипович Якобсон привел такое красочное сравнение во время своей лекции в Московском институте иностранных языков имени Мориса Тореза. В лингвистике, игнорируя значение, мы даем формализованное описание языка, подобное тому, какое дает человек, описывая поведение курицы, предварительно отрубив ей голову. Описание это будет точным и непротиворечивым… Но разве из этого следует, что оно описывает поведение курицы с головой во всех его аспектах?
      Отсюда, конечно, не следует, что математическая лингвистика — тупиковый путь, что ее итогом будет не кибернетическая формализация, а пустой формализм. Нет, в наши дни от формализации чисто «внешнего» в языке лингвистика переходит к формализации «внутреннего», от грамматики переходит к семантике, к анализу смысла.

«Куздра», «бокр», «бокренок», «глокая»

      Различие между ранним и нынешним этапами математической лингвистики очень хорошо показывает такой пример. Академик Л. В. Щерба давал своим ученикам для анализа, казалось бы, заумную фразу: глокая куздра штеко будланула бокра и кудрячит бокренка.
      Ни в каком словаре русского языка вы не отыщете всех этих слов, хотя грамматическое оформление фразы русское (Щербе принадлежит крылатый афоризм для изучающих иностранные языки: «Лексика — дура, грамматика — молодец!», перефраз суворовского афоризма о пуле и штыке).
      Опираясь на грамматику русского языка, можно многое выяснить в этой фразе, дать ее расшифровку. Слово куздра— женского рода, единственного числа. С ним согласовано стоящее впереди слово глокая— в роде и числе. Отсюда вывод: слово куздрасуществительное, слово глокая— прилагательное к нему.
      Обратимся к глаголам. Очевидно, что ими будут слова будланулаи кудрячит.Слово будлануласогласовано со словом куздрав роде (женский) и числе (единственное). Значит, оно будет сказуемым при подлежащем куздра.Глагол будланулаобразован, очевидно, от инфинитива будланутьи явно дан в прошедшем времени. Другой глагол кудрячитстоль же явно обозначает настоящее время, единственное число и также согласован с глокой куздрой.
       Бокр— существительное мужского рода, единственного числа, потому что этого бокра и будланула глокая куздра (слово бокрнаходится в винительном падеже). Но не просто будланула, а штеко. Отсюда вывод: слово штеко— наречие.
      Остается слово бокренок.Вывод напрашивается сам собой: это существительное мужского рода, единственного числа, которое, как и бокр, стоит в винительном падеже…
      Дадим формальный анализ всей фразы: (кто?) куздра(какая куздра?) глокая(что сделала?) будланула(кого будланула?) бокра(как будланула?) штекои (что еще делает куздра?) кудрячит(кого кудрячит?) бокренка.Здесь легко найти, что во фразе является подлежащим, сказуемым, определением и т. д. Иными словами, не зная смысла фразы, мы выявляем ее грамматическую структуру.
      Все это — своеобразная характеристика первого этапа формализованного изучения, языка, этапа, на котором смысл, значение игнорируются. В настоящее время можно предложить анализ нашей фразы с глокой куздрой уже не абстрактно-грамматический, а семантический, смысловой. Причем опираться мы будем по-прежиему на саму структуру, только уже не внешнюю грамматическую, а внутреннюю, смысловую.
      Начнем с глагола будлануть.При нем есть прямое дополнение — бокра,которое выражено одушевленным существительным (бокр имеет окончание на — ав винительном падеже; если бы это существительное было неодушевленным, оно бы имело нулевое окончание, сравните склонение слов тигри бобр,подобных бокру).Отсюда вывод: глагол будланутьпереходный. Расчленим его на части. Будл— основа,  — ануть— суффикс.
      В русском языке к подобного рода глаголам относятся: давануть, долбануть, звездануть, мазануть, рубануть, садануть, стегануть, толкануть, щипануть, хлестануть и т. д. Все они имеют однократное значение, выражают энергичное, насильственное воздействие на объект (нечто вроде ударить, но непременно ударить с силой и один раз). Правда, есть одно исключение—глагол сказануть,но он никак не подходит для аналогии с будлануть:можно сказануть на бокра, но нельзя сказануть бокра. Значит, глокая куздра энергично и насильственно воздействовала на злосчастного бокра. Затем она стала кудрячить бедного бокренка.
      Обратимся к этому глаголу. Кудрячить имеет сходное значение насильственного воздействия на объект. Этот глагол, как и будлануть, — переходной, имеет в качестве прямого дополнения одушевленное существительное. В предложении он связан с будлануть соединительным союзом и.Кудрячить и будлануть — однородные члены предложния. Для подобного рода глаголов, выполняющих одинаковые грамматические функции и связанных соединительным союзом и,характерно и смысловое согласование.
      Попробуйте сами подобрать в пару к глаголам на — анутьдругой глагол во фразе, подобной нашей глокой куздре, и вы увидите, что вторым глаголом (эквивалентом кудрячить) обязательно должен быть глагол, имеющий подобный же «агрессивный» смысл. Сопоставьте вот эти две фразы: «Он долбанул его и видит его брата»; «Он долбанул его и лупит его брата». Обе фразы стилистически корявые, но первая в этом смысле более корявая, чем вторая — вторая при некоторой снисходительности к стилю не вызывает никаких возражений: в смысловом отношении она абсолютно правильная.
      Итак, глаголы будланутьи кудрячитьимеют четко выраженную смысловую направленность.
      Проанализируем теперь наречие штеко.Что можно сказать о его смысле? Очевидно, что оно характеризует глагол будлануть.В его значение входит признак интенсивности, нечто вроде крепко, ловко. Образовано оно, вероятно, от прилагательного штекий(подобно тому, как ловко образовано от ловкий, крепко — от крепкий и т. п.). В силу этого оно не может быть обстоятельством места, времени, цели, причины и т. д., а дает характеристику глаголу будлануть.Опять-таки обратимся к глаголам на — ануть.Все качественные наречия, относящиеся к ним, непременно выражают признак интенсивности действия. В таком ряду, как крепко звезданул, ловко мазанул, шибко трепанул,равноправным членом встанет и наше штеко будланул.
      А что можно сказать о бокре и бокренке? Они образуют пару, где общий корень бокр.Слово бокренокобразовано от бокрапри помощи суффикса — нок.И бокр и бокренок — одушевленные существительные мужского рода. Все это заставляет нас сделать вывод, что бокр — животное, самец, а бокренок — его детеныш.
      В самом деле: сравните бобр — бобренок, тигр — тигренок, зверь — зверенок, жеребец— жеребенок, кот — котенок, сом — соменок. Сюда прекрасно вписывается пара бокр — бокренок.
      Остается глокая куздра. То, что прилагательное глокаяхарактеризует куздру,ясно.