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/17814Полная запись метаданных
| Поле DC | Значение | Язык |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Рябченко, Н. А. | - |
| dc.contributor.author | Малышева, О. П. | - |
| dc.date.accessioned | 2026-01-28T08:20:08Z | - |
| dc.date.available | 2026-01-28T08:20:08Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.citation | Рябченко, Н. А. Методологические сдвиги в прикладной лингвистике под влиянием искусственного интеллекта / Н. А. Рябченко, О. П. Малышева // 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. 227–233. | en_US |
| dc.identifier.isbn | 978-985-28-0275-8 | - |
| dc.identifier.uri | http://e-lib.bsufl.by/handle/edoc/17814 | - |
| dc.description | Ryabchenko N., Malysheva О. Rapid digitalization and the advancement of artificial intelligence (AI) allowed for fundamental transformations of applied linguistics. The shift from traditional natural language processing to generative systems capable of synthesizing content determines a thorough reconsideration of existing theoretical and methodological frameworks. Discourse analysis, actor-network theory, cognitive linguistic approaches, and ethical-legal perspectives are being integrated into an integral framework for the examination of textual and multimodal data. This article offers a review of current methodologies and outlines future directions for applied linguistic research that adopt an interdisciplinary stance and employ corpus-based network methods, graph neural networks, and predication-network modeling. As an indicator of qualitative change, the case of the 2024 Indian parliamentary elections is examined, which has become a precedent for a discursive shift marking the evolution of the political discourse genre – regarding the widespread dissemination of deepfakes – and has altered the conception of the pragmatics of political communication. Key findings are as follows: AI functions both as a tool and as an active agent in political discourse; the collaborative co-production by humans and machines transforms the categories of “source,” “audience,” and “intent”; the application of discourse-analytic, network, and experimental methods enables effective documentation and forecasting of emerging forms of political communication in the era of generative technologies. Key words: corpus linguistics; artificial intelligence; political discourse; network analysis; graph neural networks; generative language models. | en_US |
| dc.description.abstract | В условиях стремительной цифровизации и развития искусственного интеллекта (ИИ) прикладная лингвистика претерпевает принципиальные изменения. Переход от обработки естественного языка к генеративным системам, синтезирующим контент, требует пересмотра теоретико-методологических рамок. Дискурс-анализ, акторно-сетевая теория, когнитивно-лингвистические и этико-правовые подходы объединяются в единый каркас для анализа текстовых и мультимодальных данных. Статья предлагает обзор существующей методологии и перспективы прикладных лингвистических исследований, предполагающих междисциплинарный подход и использование корпусно-сетевых методов, графовых нейросетей и моделирования предикационных сетей. В качестве показателя качественных изменений исследуется кейс «Парламентские выборы в Индии 2024 г.», ставший прецедентом дискурсивного сдвига, определившего начало эволюции жанра политического дискурса (в том числе в связи с массовым распространением дипфейков) и изменившего представления о прагматике политической коммуникации. Основными выводами являются: 1) ИИ выступает инструментом и актором в политическом дискурсе; 2) совместное продуцирование человеком и машиной трансформирует категории «источник», «аудитория» и «интенция»; 3) комплексное сочетание дискурс-аналитических, сетевых и экспериментальных методов позволяет адекватно фиксировать и прогнозировать новые формы политической коммуникации в эпоху генеративных технологий. Ключевые слова: корпусная лингвистика; искусственный интеллект; политический дискурс; сетевой анализ; графовые нейросети; генеративные языковые модели. | en_US |
| dc.publisher | Белорусский государственный университет иностранных языков | en_US |
| dc.subject | Языкознание (лингвистика) | en_US |
| dc.subject | Прикладное языкознание | en_US |
| dc.subject | Информатика и информационные технологии | en_US |
| dc.title | Методологические сдвиги в прикладной лингвистике под влиянием искусственного интеллекта | en_US |
| dc.title.alternative | Ai-Driven Methodological Shifts In Applied Linguistics | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| Располагается в коллекциях: | Язык в эпоху цифровых трансформаций и развития искусственного интеллекта (статьи) | |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 227-233.pdf | 8,39 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.