Репозиторий
Белорусского государственного университета иностранных языков
ISSN (online):
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://e-lib.bsufl.by/handle/edoc/17804| Название: | Искусственный интеллект для интерпретации канонических менасивных высказываний |
| Другие названия: | Artificial Intelligence For The Interpretation Of Canonical Threatening Statements |
| Авторы: | Безменова, Е. С. |
| Ключевые слова: | Языкознание (лингвистика) Прикладное языкознание Перевод Английский язык Информатика и информационные технологии |
| Дата публикации: | 2025 |
| Издатель: | Белорусский государственный университет иностранных языков |
| Библиографическое описание: | Безменова, Е. С. Искусственный интеллект для интерпретации канонических менасивных высказываний / Е. С. Безменова // Язык в эпоху цифровых трансформаций и развития искусственного интеллекта : сб. науч. ст. по итогам II междунар. науч. конф., Минск, 23–24 окт. 2025 г. / редкол. : Н. Е. Лаптева (отв. ред.) [и др.]. – Минск : БГУИЯ, 2025. – С. 154–161. |
| Аннотация: | В статье исследуются возможности автоматической интерпретации речевых актов угрозы современными NLP-системами. На основе интегративного подхода, объединяющего методы лингвопрагматики и семантического синтаксиса с возможностями инструментария искусственного интеллекта, проводится анализ канонического менасивного высказывания бинарной модели, где комиссивный (намерение причинить вред) и директивный (условие выполнения угрозы) компоненты структурированы в условную конструкцию if-then. Экспериментальная часть исследования включает обработку типичного менасивного высказывания из телесериала «Игра престолов» тремя типами языковых моделей DeepSeekChat, ChatGPT и Telegram-чат-ботом. Разработанные промпты позволяют оценить способности систем к эмоционально-прагматической интерпретации угрозы, металингвистической рефлексии и генерации ситуативно-адекватных реакций. Результаты демонстрируют частичную успешность идентификации прямой угрозы при сохраняющихся трудностях распознавания контекстуально-обусловленных менасивов и воспроизведения социально-иерархических моделей поведения. Ключевые слова: речевой акт угрозы; менасивные высказывания; искусственный интеллект; бинарная модель; каноническая конструкция; реактивная стратегия. |
| Описание: | Bezmenova Е. The article examines the potential for automatic interpretation of speech acts of threats within contemporary Natural Language Processing (NLP) systems. Employing an integrative approach that synthesises methodologies from linguopragmatics and semantic syntax alongside the capabilities of artificial intelligence tools, the analysis focuses on the canonical utterance with the meaning of threat as outlined in the binary model, where the commissive component, which pertains to the intention to cause harm, and the directive component, which represents the condition for the fulfillment of the threat, are structured within a conditional if-then construction. The empirical component of this study entails the examination of a prototypical utterance with the meaning of threat derived from the television series Game of Thrones, subjected to analysis by three distinct language models: DeepSeek Chat, ChatGPT, and a Telegram chatbot. The prompts developed for this research facilitate an assessment of the systems' capacities for emotional-pragmatic interpretation of threats, metalinguistic reflection, and the generation of contextually appropriate responses. The findings indicate a degree of success in the identification of direct threats; however, challenges persist in the recognition of contextually determined threats and the replication of social-hierarchical behavior models. |
| URI: | http://e-lib.bsufl.by/handle/edoc/17804 |
| ISBN: | 978-985-28-0275-8 |
| Располагается в коллекциях: | Язык в эпоху цифровых трансформаций и развития искусственного интеллекта (статьи) |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 154-161.pdf | 8,86 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.