Тезаурусный подход в современной системе культуры на примере использования генеративных языковых моделей

Ирина Николаевна Зырянова, Александр Сергеевич Чернавский

Аннотация


Статья подготовлена на основе доклада на Общероссийской научной конференции «V Академические чтения памяти Валерия и Владимира Луковых: тезаурусный анализ культуры XXI века» (июнь 2023 г.). Статья посвящена аналитическому обзору применения тезаурусного подхода в качестве как общенаучной методологии, так и потенциалу соответствующего использования в области искусственного интеллекта (ИИ) на примере генеративной языковой модели ChatGPT 4.0. В рамках заявленной темы представлены результаты авторского эксперимента на основе лингвистического анализа текстовых генераций. Авторами статьи сформулировано актуальное обобщенное понимание некоторых значимых перспектив использования тезаурусного подхода в эпоху развития технологий ИИ для развития научного междисциплинарного подхода к изучению современной культуры.


Ключевые слова


современная культура; тезаурусный подход; генеративные языковые модели; искусственный интеллект; нейросети; лингвистический анализ

Полный текст:

PDF

Литература


Луков, Вал. А., Луков, Вл. А. (2014) Методология тезаурусного подхода: стратегия понимания // Знание. Понимание. Умение. № 1. С. 18–35.

Луков Вал. А., Луков Вл. А. (2013) Тезаурус как ориентационный комплекс // Знание. Понимание. Умение. № 2. С. 107–110.

Луков, В. А., Луков, С. В. (2019) Тезаурусный подход в аспекте изучения культуры // Горизонты гуманитарного знания. № 2. C. 3–20. URL: https://journals.mosgu.ru/ggz/article/view/1001 (дата обращения: 12.06.2023). DOI: http://dx.doi.org/10.17805/ggz.2019.2.1

Луков, Вал. А., Луков, Вл. А. (2008) Тезаурусный подход в гуманитарных науках // Сибирский педагогический журнал. № 1. С. 105–113.

Прошина, М. В. (2022) Современные методы обработки естественного языка: нейронные сети // Экономика строительства. № 5. C. 27–41.

Чернавский, А. С. (2015) «Новые медиа» и развитие журналистики цифровой эры // Контуры глобальных трансформаций: политика, экономика, право. Т. 8. №. 5 (37). С. 18–24.

Чехович, Ю. В. (2023a) Детектор сгенерированных текстов в системе «Антиплагиат» [Электронный ресурс] // ИИ или не ИИ? Круглый стол онлайн. 2 июня. // Антиплагиат. URL: https://antiplagiat.ru/training/02-06-2023/ (дата обращения: 13.06.2023).

Чехович, Ю. В. (2023b) ChatGPT: ящик Пандоры или каша из топора // Вебинар от компании Антиплагиат. 16 мая. URL: http://lib.sstu.ru/doc/novosti/2023/2023-05-16_ChatGPT.pdf; https://antiplagiat.ru/training/16-05-2023/ (дата обращения: 13.06.2023).

Corea, F. (2019). AI Knowledge Map: How to Classify AI Technologies // An Introduction to Data. Studies in Big Data. Vol 50. Springer, Cham. DOI: 10.1007/978-3-030-04468-8_4

Ferrari, F., McKelvey, F. (2022) Hyperproduction: a social theory of deep generative models // Distinktion: Journal of Social Theory. Pp. 1–23. DOI: 10.1080/1600910X.2022.2137546

Peng, B., Li, C., He, P., Galley, M. and Gao, J. (2023) Instruction tuning with gpt-4 [Электронный ресурс] // Сornell University. URL: https://arxiv.org/abs/2304.03277 DOI: 10.48550/arXiv.2304.03277 (дата обращения: 13.06.2023).




DOI: http://dx.doi.org/10.17805/zpu.2023.3.14

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


URL лицензии: http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

 
Рейтинг@Mail.ru