Інтэгратыўная лінгвадыскурсіўная методыка даследавання прадуктаў штучнага тэкстапараджэння

Аўтары

  • Марына Сцяпанаўна Гутоўская Беларускі дзяржаўны ўніверсітэт, пр. Незалежнасці, 4, 220030, г. Мінск, Беларусь
  • Дар'я Вадзімаўна Шайбакова Беларускі дзяржаўны ўніверсітэт, пр. Незалежнасці, 4, 220030, г. Мінск, Беларусь

Ключавыя словы:

вялікая моўная мадэль, штучнае тэкстапараджэнне, методыка ацэнкі згенераванага тэксту
Арганізацыі, якія аказалі падтрымку
Праца выканана ў рамках дзяржаўнай праграмы навуковых даследаванняў «Сацыяльна-эканамічная, палітычная і нацыянальна-культурная бяспека беларускай дзяржаўнасці» на 2026–2030 гады (падпраграма 12.6 «Мовазнаўства», заданне 12.6.06 «Сучасныя інфармацыйныя тэхналогіі ў лінгвістычных даследаваннях», навукова-даследчая праца 12.6.06.5 «Магчымасці вялікіх моўных мадэляў у сучаснай лінгвістыцы: тэарэтыка-метадалагічныя і прыкладныя рашэнні» (№ дзярж. рэгістрацыі 20262323)).

Анатацыя

Прапанавана комплексная методыка лінгвістычнага даследавання асаблівасцей штучна створаных тэкстаў канкрэтнага жанру ў супастаўленні з натуральна створанымі тэкстамі. Методыка ўключае тры этапы: 1) фарміраванне корпусу антрапагенных і згенераваных тэкстаў; 2) тэставанне інструментаў выяўлення натуральнага ці штучнага паходжання тэксту; 3) экспертную і аўтаматызаваную ацэнку антрапагенных і машынных тэкстаў. Кожны этап дэталізуецца і суправаджаецца разгорнутымі метадалагічнымі каментарамі, у шэрагу выпадкаў прынцыпы ўжывання прапанаваных працэдур разгледжаны на прыкладзе тэкстаў навуковага стылю. Упершыню пры вывучэнні прадуктаў штучнага тэкстапараджэння корпусны, экспертны і аўтаматызаваны падыходы аб’яднаны ў цэласную методыку, арыентаваную на змястоўную лінгвістычную характарыстыку жанрава-дыскурсіўнай спецыфікі згенераваных тэкстаў. Распрацавана двухсастаўная сістэма ацэнкі прадуктаў штучнага тэкстапараджэння, якая ахоплівае як тыпалагічна агульныя прыметы згенераваных тэкстаў, так і іх дыскурсіўна абумоўленыя ўласцівасці. Паказаны магчымасці ўжывання матэматычных метадаў, якія дазваляюць верыфікаваць атрымліваемыя колькасныя даныя, пры супастаўленні вынікаў чалавечага і машыннага аналізу згенераваных тэкстаў. Адзначана, што інтэгратыўная лінгвадыскурсіўная методыка даследавання прадуктаў штучнага тэкстапараджэння валодае высокім патэнцыялам узнаўляльнасці і можа прымяняцца да любога моўнага і жанравага матэрыялу. Распрацаваны падыход будзе запатрабаваны ў далейшых даследаваннях у галіне апрацоўкі натуральнай мовы, пры ўдасканаленні сістэм выяўлення штучна створанага кантэнту, фармуляванні рэкамендацый па павышэнні якасці працы вялікіх моўных мадэляў і выпрацоўцы прынцыпаў іх бяспечнага выкарыстання ў тэкстапараджэнні.

Біяграфіі аўтараў

  • Марына Сцяпанаўна Гутоўская, Беларускі дзяржаўны ўніверсітэт, пр. Незалежнасці, 4, 220030, г. Мінск, Беларусь

    доктар філалагічных навук, прафесар; загадчык кафедры германскага мовазнаўства філалагічнага факультэта

  • Дар'я Вадзімаўна Шайбакова, Беларускі дзяржаўны ўніверсітэт, пр. Незалежнасці, 4, 220030, г. Мінск, Беларусь

    выкладчык кафедры германскага мовазнаўства філалагічнага факультэта

Бібліяграфічныя спасылкі

  1. Авраменко АП. Большие языковые модели в лингвистике и лингводидактике. Москва: Книжный дом «Университет»; 2023. 129 с. Совместно с издательством «Добросвет». DOI: 10.31453/kdu.ru.978-5-7913-1343-0-2023-129.
  2. Vaswani A, Shazeer N, Parmar N, Uszkoreit J, Jones L, Gomez AN, et al. Attention is all you need. arXiv:1706.03762 [Preprint]. 2017 [cited 2026 February 24]: [15 p.]. Available from: https://arxiv.org/abs/1706.03762. DOI: 10.48550/arXiv.1706.03762.
  3. Floridi L. AI as agency without intelligence: on ChatGPT, large language models, and other generative models. Philosophy & Technology. 2023;36(1):15. DOI: 10.2139/ssrn.4358789.
  4. Bender EM, Gebru T, McMillan-Major A, Shmitchell S. On the dangers of stochastic parrots: can language models be too big? In: Association for Computing Machinery. FAccT’21. Proceedings of the 2021 ACM conference on fairness, accountability, and transparency; 2021 March 3–10; Canada. New York: Association for Computing Machinery; 2021. p. 610–623. DOI: 10.1145/3442188.3445922.
  5. Yi Q, He Y, Wang J, Song X, Yuan X, Li K, et al. Score: story coherence and retrieval enhancement for AI narratives. arXiv:2503.23512 [Preprint]. 2025 [cited 2026 March 4]: [20 p.]. Available from: https://arxiv.org/abs/2503.23512. DOI: 10.2139/ssrn.5243040.
  6. Гончаров ДС, Григорьев СВ. Большие языковые модели на примере чат-ботов GPT-3: сегодняшние реалии, проблемы истины, преимущества и опасности. В: Бабаева ЗШ, редактор. Вызовы современности и стратегии развития общества в условиях новой реальности. Материалы XV Международной научно-практической конференции; 15 марта 2023 г.; Москва, Россия. Москва: Алеф; 2023. с. 283–290. EDN: PLQEBO.
  7. Панда П, Сычева А. ChatGPT. Мастер подсказок, или как создавать сильные промты для нейросети. Санкт-Петербург: Питер; 2024. 221 с. (IT для бизнеса).
  8. Волкова ЕБ. Структурно-семантические качества двухкомпонентных сложноподчиненных предложений изъяснительно-объектного типа в научном стиле русского языка (на материале произведений математического цикла). Вестник Костромского государственного университета им. Н. А. Некрасова. 2011;17(1):86–90. EDN: OJPGMD.
  9. Хохлова МВ, Корышев МВ. Сравнительный анализ сгенерированных и оригинальных аннотаций научных статей по филологической тематике. Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2024;24(6):999–1006. DOI: 10.17586/2226-1494-2024-24-6-999-1006.
  10. Оломская НН, Юрова ЕА. Лингвопрагматические особенности сгенерированного текста в медиадискурсе социальных сетей (на примере текстов о выборах губернатора в Нижегородской области – 2023 в России). Российский социально-гуманитарный журнал. 2025;2:302–324. DOI: 10.18384/2224-0209-2025-2-1649.
  11. Айдагулова АР. Особенности текстов, сгенерированных искусственным интеллектом. Вестник Башкирского государственного педагогического университета им. М. Акмуллы. 2023;4:154–156. EDN: ROEFNK.
  12. Мельничук АО. Способы и методы обнаружения искусственно созданного текста. В: Ломовая АВ, редактор. Соловьевские чтения – 2024. Минск: Минский государственный лингвистический университет; 2024. с. 191–195.
  13. Безуглый ТА, Ершова МЕ. Использование текстовых нейросетей и искусственного интеллекта в учебных работах студентов. Проблемы современного образования. 2023;5:206–216. DOI: 10.31862/2218-8711-2023-5-206-216.
  14. Тельпов РЕ, Ларцина СВ. Типовые различия естественных и сгенерированных нейронной сетью текстов в квантитативном аспекте. Научный диалог. 2023;12(7):47–65. DOI: 10.24224/2227-1295-2023-12-7-47-65.
  15. Осетрова ЕВ, Седова АВ. Характеристики сгенерированного текста: языковой и социально-коммуникативный анализ. Сибирский филологический форум. 2025;31(2):45–55. DOI: 10.24412/2587-7844-2025-2-45-55.
  16. Вагнер МНЛ, Овезова УА. Компоненты, критерии оценки и показатели уровня сформированности умений академической письменной речи студентов-магистрантов. Мир науки, культуры, образования. 2019;5:292–294. DOI: 10.24411/1991-5497-2019-00120.
  17. Ванюшкина ЛМ, Тихомиров СА, Куракина ИИ. Как написать хорошую научную статью для серьезного научного журнала? Традиционное прикладное искусство и образование. 2019;1:40–54. EDN: AXJKHK.
  18. Ву ТТХ. Ограничения систем автоматического мышления, влияющие на способность имитации письменной речи. В: Бряник НВ, Томильцева ДА, Андрюхина ЛМ, Карташева АА, редакторы. Инженерное мышление: социальные перспективы. Материалы Международной междисциплинарной конференции; 12–13 февраля 2020 г.; Екатеринбург, Россия. Екатеринбург: Деловая книга; 2020. с. 181–186. EDN: REGKVA.

Downloads

Апублікавана

2026-09-17

Выпуск

№ 2 (2026): Часопіс Беларускага дзяржаўнага ўніверсітэта. Філалогія

Раздзел

Мовазнаўства

License

Copyright (c) 2026 Часопіс Беларускага дзяржаўнага ўніверсітэта. Філалогія

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Аўтары, публікуюцца ў дадзеным часопісе, згаджаюцца з наступным:

  1. Аўтары захоўваюць за сабой аўтарскія правы на працу і прадастаўляюць часопісу права першай публікацыі працы на ўмовах ліцэнзіі Creative Commons Attribution-NonCommercial. 4.0 International (CC BY-NC 4.0).
  2. Аўтары захоўваюць права заключаць асобныя кантрактныя дамоўленасці, якія тычацца неэксклюзіўнага распаўсюджвання версіі працы ў апублікаваным тут выглядзе (напрыклад, размяшчэнне яе ў інстытуцкім сховішчы, публікацыю ў кнізе) са спасылкай на яе арыгінальную публікацыю ў гэтым часопісе.
  3. Аўтары маюць права размяшчаць іх працу ў інтэрнэце (напрыклад, у інстытуцкім сховішчы або на персанальным сайце) да пачатку і падчас працэсу разгляду яе дадзеным часопісам, паколькi гэта можа прывесці да прадуктыўнага абмеркавання і большай колькасці спасылак на дадзеную працу. (Гл. The Effect of Open Access).

How to Cite

[1]
Гутоўская, М.С. and Шайбакова, Д.В. 2026. Інтэгратыўная лінгвадыскурсіўная методыка даследавання прадуктаў штучнага тэкстапараджэння. Часопіс Беларускага дзяржаўнага ўніверсітэта. Філалогія. 2 (Sep. 2026), 95–108. DOI:https://doi.org/10.33581/2521-6775-2026-2-%p.