В работе рассматриваются возможные направления применения искусственного интеллекта в филологии. Актуальность объясняется чрезвычайно быстрыми темпами развития технологии при высокой ее практичности, что следует из анализа различных сфер деятельности человека. В заключении предлагается использовать на практике рекомендации.
Ключевые слова: искусственный интеллект, филология, анализ текстов, сравнительный анализ, выделение ключевых частей.
Искусственный интеллект стал за последние несколько лет самой обсуждаемой технологией. На данный момент он применяется во многих сферах, при этом в большинстве из них спектр использования крайне широк. Филология, несмотря на свою сложность и необходимость применения творческого подхода, не стала исключением. При этом распространенность программ с искусственным интеллектом среди лингвистов крайне незначительна, следовательно, тема актуальна и требует демонстрации возможностей технологии на практике.
Первоначально выделим те направления, которые являются допустимыми не только для филологии, но и для лингвистики и даже журналистики. Одно из ключевых — это рассмотрение тональности текста. Искусственный интеллект, анализируя применяемые обороты речи, формирует автоматизированное мнение о том, какую тональность имеет конкретный текст. Это позволяет филологам ускорить процесс изучения текстов разных эпох, культур и авторов, упрощает их классификацию и анализ, так как некоторые выводы уже сформированы программой.
Здесь же можно выделить существование таких программ с искусственным интеллектом, которые могут проводить анализ текста различного вида. Так, например, рассматриваться могут ключевые слова или конкретно подобранные словосочетания, предложения. Задав подобную задачу, филолог оперативно получает классифицированные тексты, что упрощает работу с ними, улучшает процесс поиска информации различного вида.
Близкая задача может быть поставлена по рассмотрению тематики текстов — искусственный интеллект способен самостоятельно выделять ключевые части и проводить соответствующую классификацию. Если же группировка не требуется исследователю, то программа может быть использована для выделения наиболее значимых частей, тем и фраз конкретного текста. Таким образом, филолог может не затрачивать время на детальное изучение каждого документа, обращаясь лишь к тем, которые имеют для него особую роль. Если произведения имеют крупный объем, то функция становится еще более значимой.
Теперь обратимся к таким инструментам искусственного интеллекта, которые требуются лишь преимущественно представителям филологического профиля. Так, современные программы способны находить коллокации, определять частотности [2, c. 72]. С помощью этих сведений филологи выявляют тренды, которые существовали в литературе определенного народа в конкретное время, что позволяет проводить более глубокий анализ с меньшими временными затратами. Если же изучается конкретный писатель, то ситуация схожа — можно получить автоматизировано составленный словарь писателя за любой желаемый промежуток времени.
Особую значимость приобретают те нейросети, которые могут установить авторство текста. Сделав подобное предположение и продемонстрировав причины, искусственный интеллект может либо предоставить идею филологу-исследователю, который имеет целый ряд текстов с неопределенным авторством, либо разграничить между собой крупные массивы данных. Все это, с одной стороны, делает более оперативным выполнение филологом задач, с другой стороны, формирует предпосылки для появления и проверки новых гипотез.
Крайне эффективен искусственный интеллект в рамках перевода текстов. Уже сейчас существуют программы, способные оперативно выявить необходимый эквивалент фразы или слова в иностранном языке. По причине того, что данное направление может вызывать трудности у филолога, такой инструмент крайне необходим ему для упрощения и ускорения работы, отказа от обращения к сторонним экспертам.
Нельзя не выделить, что рассматриваемая технология способна прогнозировать завершение текста, исходя из идентифицированного стиля автора. Так, например, если писатель не завершил произведение, то искусственный интеллект может автоматизировано предположить, каким могло бы завершение. В целом современными филологами считается, что, если поставить перед программистами конкретную задачу по анализу текста и создать специализированную программу для этого, то практически любой анализ может быть выполнен [3, c. 59].
Крайне часто на данный момент искусственный интеллект применяется в рамках проведения сравнительного анализа. Филолог может получить его результаты в отношении текстов, что упростит их сопоставление, позволит оперативнее выявить различия между эпохами, культурой, стилем и другими аспектами.
Несмотря на наличие множества благоприятных последствий от применения искусственного интеллекта в филологии, существует одна, но крайне значимая проблема — творческий подход к изучению текстов. Изучаемая технология благоприятна там, где массив данных слишком крупный для анализа или у эксперта нет необходимого времени. Если филолог чрезмерно использует программы там, где это не имеет необходимости или где задача с трудом поддается алгоритмизации, он может столкнуться с утерей специфики текста, с неточностями интерпретации. Так, например, часто можно наблюдать отсутствие точной рифмы в стихотворениях поэтов [1, c. 886]. Искусственный интеллект, равно как и лицо, не занимающееся филологией профессионально, может предположить ошибку или близкую проблему. При этом лишь эксперт сможет аргументировать применение той или иной рифмы, стихотворного размера и так далее, основываясь, например, на культуре эпохи или специфики автора.
По этой причине можно рекомендовать следующее:
- Филолог может и должен использовать программы с искусственным интеллектом там, где имеет место алгоритмизация. Так, например, определение тональности, частотности, выявление коллокаций — все это без существенных ошибок выполняется программно, следовательно, должно делегироваться в полном объеме и без потребности в перепроверке результатов;
- Если массив данных, с которым приходится работать эксперту, является крупным, то допустимо передавать искусственному интеллекту для выполнения иные, более сложные и творческие вопросы, например, предположение авторства текста. При этом наиболее верным будет проведение повторного, минимум выборочного анализа для недопущения ошибок;
- Интерпретация текста и схожие проблемы, требующие максимального уровня творчества и профессионализма, в обязательном порядке проводятся специалистом самостоятельно. Причина заключается в несовершенстве технологии в этом направлении, высокой вероятности реализации попытки алгоритмизации там, где это невозможно и некорректно. Допустимо в завершении работы получать мнение программы для проведения сравнительного анализа или оценки работы искусственного интеллекта.
В завершении указываем на то, что искусственный интеллект является инструментом-помощником для современного филолога. С его помощью эксперт может более оперативно решить ряд задач, например, частично получить автоматизированный анализ текста, определить синонимичные конструкции в иностранных языках, извлечь ключевые сведения из документа и так далее. Уже сейчас более сложные задачи тоже могут выполняться программой, однако, точность уменьшается по мере снижения алгоритмизации задачи. По этой причине были предложены практические рекомендации, применение которых, с одной стороны, упрощает работы филологов, с другой стороны, не позволяет чрезмерно использовать искусственный интеллект, что может привести к ошибкам.
Литература:
- Овчаренко, А. Ю. Кибернетика в филологии. Постановка проблемы / А. Ю. Овчаренко, Е. А. Шапринская // Неофилология. — 2024. — Т. 10, № 4. — С. 879–888. — DOI 10.20310/2587–6953–2024–10–4-879–888.
- Рудакова, С. В. Особенности взаимодействия филологии с искусственным интеллектом / С. В. Рудакова, Д. А. Чеховская // Общество. Наука. Инновации (НПК-2024): Сборник материалов XXIV Всероссийской (национальной) научно-практической конференции. В 2-х томах, Киров, 23–25 апреля 2024 года. — Киров: Вятский государственный университет, 2024. — С. 70–73.
- Якуба, Н. А. Искусственный интеллект vs лингвистика и филология / Н. А. Якуба // Татищевские чтения: актуальные проблемы науки и практики: Материалы XX Международной научно-практической конференции. В 2-х томах, Тольятти, 18–19 апреля 2024 года. — Тольятти: Волжский университет им. В. Н. Татищева, 2024. — С. 57–61.