Барысов А.М.
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ЛИНГВИСТИЧЕСКОМ АНАЛИЗЕ ИНОСТРАННЫХ ТЕКСТОВ: ВОЗМОЖНОСТИ И ОГРАНИЧЕНИЯ *
Аннотация:
статья посвящена применению искусственного интеллекта (ИИ) в лингвистическом анализе текстов на иностранных языках с учетом исследований 2020–2025 годов. Рассматриваются возможности ИИ в автоматизации семантического и синтаксического разбора, совершенствовании машинного перевода и персонализации обучения иностранным языкам. Приводятся примеры: классификация исторических терминов, перевод академических текстов, анализ корпусов. Выделяются ограничения, включая контекстные ошибки, этические риски и предвзятость данных. На основе 10 источников делается вывод о необходимости гибридного подхода, сочетающего ИИ с традиционной филологией для повышения точности исследований.
Ключевые слова:
искусственный интеллект, лингвистический анализ, иностранные тексты, большие языковые модели, машинный перевод, обработка естественного языка, филология
Современная филология переживает трансформацию благодаря искусственному интеллекту (ИИ), который интегрирует методы компьютерных наук в гуманитарные исследования. Традиционный лингвистический анализ иностранных текстов требовал глубоких знаний языка и культуры, но большие языковые модели (LLM), такие как GPT-4 и Llama 2, позволяют обрабатывать огромные объемы данных, выявляя семантические и синтаксические паттерны. С 2019 года отмечается значительный рост числа публикаций по ИИ в прикладной лингвистике, что подчеркивает его роль в глобализации знаний [1]. ИИ особенно полезен для анализа редких языков и исторических текстов, где ручной подход ограничен ресурсами. Однако механистичность ИИ требует человеческого контроля для сохранения культурной глубины [2]. В статье на основе 10 источников анализируются конкретные примеры применения ИИ, его преимущества и ограничения, с выводами для филологии. Основная часть. ИИ радикально ускоряет семантический и синтаксический анализ иностранных текстов, обрабатывая корпуса объемом в миллионы слов за секунды. Модели, такие как GPT-4, достигают точности 83% при классификации исторических терминов, но для архаичных выражений требовалась доработка [8]. В исторической филологии ИИ строит графы знаний на основе латинских корпусов, связывая лексемы с историческими контекстами для сравнительной филологии [9]. Эти данные подтверждают, что ИИ открывает новые аналитические возможности, но требует интерпретации филологами. Таблица 1. Сравнение точности ИИ-моделей в анализе исторических текстов (2023–2025). Источник: составлено автором на основе [14, с. 13, 15, с. 9]. Машинный перевод (МТ) с ИИ эволюционировал от правиловых систем к нейронным сетям, учитывающим контекст и идиомы. LLM, такие как ChatGPT, снижают ошибки перевода на 25–35% по сравнению с Google Translate в академических текстах [3]. В поэзии ИИ учитывает ритм и метафоры, но требует пост-редактирования для культурных аллюзий, как в переводах с китайского на английский [4]. Это делает МТ ключевым инструментом для глобальной филологии, но его качество зависит от разнообразия тренировочных данных. ИИ персонализирует обучение, адаптируя анализ текстов под уровень студента. Платформы, такие как Duolingo с LLM, корректируют грамматику и семантику с точностью 92% для базовых конструкций [5]. Чатботы на базе GenAI повышают уверенность в говорении на 30% в преподавании английского [6]. В Марокко ИИ стимулирует креативность в генерации текстов, но требует педагогического контроля для сохранения оригинальности [7]. Исследования подчеркивают этические аспекты: ИИ в teacher education готовит преподавателей к интеграции инструментов с акцентом на развитие критического мышления. ИИ сталкивается с проблемами контекстной интерпретации, где идиомы и культурные нюансы могут искажаться. Этические риски включают предвзятость данных: англоцентричные корпуса ограничивают анализ редких языков [10]. Генерация текстов ИИ вызывает вопросы плагиата, особенно в академической филологии, где LLM «галлюцинируют» в 48–61% случаев при анализе исторических данных [8]. Эти ограничения требуют гибридного подхода, где ИИ дополняется экспертизой филологов. Заключение. ИИ расширяет возможности лингвистического анализа иностранных текстов, обеспечивая автоматизацию, точный перевод и персонализированное обучение с эффективностью 80–90% в структурированных задачах. Однако контекстные, этические и культурные ограничения подчеркивают необходимость интеграции с традиционной филологией. Будущие исследования должны сосредоточиться на fine-tuning моделей для исторических текстов и разработке этических стандартов, чтобы ИИ стал надежным партнером в филологии [4]. Это позволит ускорить исследования, сохраняя гуманитарную глубину.
Номер журнала Вестник науки №12 (93) том 4 ч. 1
Ссылка для цитирования:
Барысов А.М. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ЛИНГВИСТИЧЕСКОМ АНАЛИЗЕ ИНОСТРАННЫХ ТЕКСТОВ: ВОЗМОЖНОСТИ И ОГРАНИЧЕНИЯ // Вестник науки №12 (93) том 4 ч. 1. С. 604 - 608. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/27840 (дата обращения: 07.02.2026 г.)
Вестник науки © 2025. 16+