Статья: Функционально-семантические, макроструктурные и пресуппозиционально-прагматические параметры сгенерированных русскоязычных текстов в лингвистических нейросетях GigaChat, ChatGPT Марти и Яндекс Алиса (2024)

Читать онлайн

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.

Ключевые фразы: текст, генеративный, языковая нейросеть, семантический, прагматический, ДЕФЕКТ, галлюцинация
Автор (ы): Гусаренко Сергей Викторович, Гусаренко Марина Константиновна
Журнал: ГУМАНИТАРНЫЕ И ЮРИДИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

SCI
Языкознание
УДК
81. Лингвистика. Языкознание. Языки
Префикс DOI
10.37493/2409-1030.2024.4.23
Для цитирования:
ГУСАРЕНКО С. В., ГУСАРЕНКО М. К. ФУНКЦИОНАЛЬНО-СЕМАНТИЧЕСКИЕ, МАКРОСТРУКТУРНЫЕ И ПРЕСУППОЗИЦИОНАЛЬНО-ПРАГМАТИЧЕСКИЕ ПАРАМЕТРЫ СГЕНЕРИРОВАННЫХ РУССКОЯЗЫЧНЫХ ТЕКСТОВ В ЛИНГВИСТИЧЕСКИХ НЕЙРОСЕТЯХ GIGACHAT, CHATGPT МАРТИ И ЯНДЕКС АЛИСА // ГУМАНИТАРНЫЕ И ЮРИДИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ. 2024. ТОМ 11, № 4
Текстовый фрагмент статьи