Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.ncfu.ru/handle/123456789/30013
Title: Функционально-семантические, макроструктурные и пресуппозиционально-прагматические параметры сгенерированных русскоязычных текстов в лингвистических нейросетях GigaChat, ChatGPT Марти и Яндекс Алиса
Authors: Гусаренко, С. В.
Гусаренко, М. К.
Keywords: текст;генеративный;языковая нейросеть;семантический;прагматический;дефект;галлюцинация
Issue Date: 2024
Citation: Гусаренко С.В. Функционально-семантические, макроструктурные и пресуппозиционально-прагматические параметры сгенерированных русскоязычных текстов в лингвистических нейросетях GigaChat, ChatGPT Марти и Яндекс Алиса / С.В. Гусаренко, М.К. Гусаренко // Гуманитарные и юридические исследования. – 2024. – Т. 11. – № 4. – С. 788-800.
Series/Report no.: Гуманитарные и юридические исследования 2024. № 4;
Abstract: Введение. Цель статьи состоит в определении и сопоставлении лингвистических характеристик коротких русскоязычных текстов разных жанров, сгенерированных в языковых нейросетях GigaChat, ChatGPT Марти и Яндекс Алиса. Актуальность исследования состоит в том, что изучение лингвистических характеристик сгенерированных текстов позволило сделать выводы о таких характеристиках названных языковых нейросетей, как способность к построению микротестов по заданным в промпте семантическим параметрам, способность избирать контекстуально релевантные значения слов в тематическом наборе дефиниций, способность к построению текста критической интерпретации высказывания. Материалы и методы. В качестве материала исследования избраны порожденные названными выше нейросетями языковые выражения и короткие тексты разной функциональной принадлежности – от предложения и семантической дефиниции слова до текста-обоснования собственного ответа нейросети. В качестве основных использовались метод макроструктурного анализа, метод лексико-семантического анализа, метод грамматического анализа, метод стилистического анализа, метод семантико-прагматического анализа. Анализ. Исследование проводилось по следующему плану: 1) анализ сгенерированных дефиниций слов и предложений, построенных нейросетями из этих дефиниций, 2) анализ сгенерированных контекстуальных дефиниций, 3) анализ сгенерированных коротких текстов на предмет их функционально-семантической адекватности. Результаты. Работа с тематически связанными дефинициями, сгенерированными названными нейросетями, позволила установить, что данные языковые модели в состоянии согласовывать определения слов с контекстом, не являющимся собственно текстом, то есть могут без специального задания в промте, но исходя из перечня слов в нём, определять тему и давать дефиниции по этой теме. В ходе изучения способности языковых нейросетей давать оценку категориальной и референциальной достоверности высказываний установлено, что все три нейросети оказались в состоянии дать правильные мотивированные ответы, за одним исключением, когда нейросеть указала нехватку информации. В ходе изучения текстов, сгенерированных названными языковыми нейросетями, были выявлены пять основных типов нарушений (дефектов) в них, которые могут квалифицироваться как типичные для этих нейросетей: 1) нарушения логико-семантических связей в тексте, выполнение ложных семантических операций; 2) нарушения бытийных прагматических пресуппозиций (знания о мире, о свойствах предметов); 3) нарушения коммуникативно-прагматических правил речевого поведения; 4) грамматические отклонения в управлении и согласовании; 5) макроструктурные нарушения.
URI: https://dspace.ncfu.ru/handle/123456789/30013
Appears in Collections:Гуманитарные и юридические исследования

Files in This Item:
File SizeFormat 
788-800.pdf1.1 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.