В статье рассматривается проблема применения систем искусственного интеллекта (ИИ) в процессе выполнения аудиовизуального перевода, в частности создания и перевода субтитров. Основная цель исследования - выявить и оценить специфику использования ИИ аудиовизуальными переводчиками-субтитровщиками, а также проанализировать их субъективные представления как пользователей систем ИИ в аспекте решения профессиональных задач. В процессе проведения глубоких интервью среди профессиональных аудиовизуальных переводчиков, а также студентов, изучающих аудиовизуальный перевод, был собран материал относительно субъективного опыта применения систем ИИ в процессе создания и перевода субтитров. В ходе последующего контент-анализа были выявлены пять основных тематических блоков: минимальное влияние применения ИИ на базовые процессы аудиовизуального перевода, ограниченная практическая интеграция ИИ в процесс субтитрирования, замедление процесса субтитрирования в связи с необходимостью постредактирования результатов применения ИИ, специфика применения ИИ при передаче культурно и эмоционально маркированных контекстов, применение ИИ как вспомогательного инструмента для решения рутинных задач. В результате проведения исследования делается вывод о сбалансированном и взвешенном подходе аудиовизуальных переводчиков-субтитровщиков к применению ИИ в своей ежедневной профессиональной деятельности
В центре внимания исследования находится практическое рассуждение как одна из разновидностей рассуждения. Ставится вопрос о выделении этого типа рассуждения в отдельный функционально-семантический тип текста. Обосновывается отличие практического рассуждения от теоретического. Делается вывод об опоре практического рассуждения на практическое мышление и о включенности практического рассуждения в повседневную жизнь, где перед каждым человеком стоит проблема выбора и принятия решения. К анализу привлекаются тексты голосовых сообщений, записи бесед с консультантами, а также деревенский чат. Выбор материала обусловлен целью исследования: выявить общие черты информационной структуры текстов практических рассуждений, описать инвариантные модели их речевой реализации в монологе, диалоге и полилоге. В результате исследования выявлена общая информационная структура практического рассуждения, состоящая из следующих компонентов: намерение или желание субъекта совершить действие, рассмотрение оснований для принятия решения и само решение. Данная информационная структура регулярно воспроизводится в монологических, диалогических и полилогических практических рассуждениях. Полнота и особенности реализации текста практического рассуждения обусловлены ситуативными и статусно-ориентированными ролями участников общения
Статья посвящена структурному анализу речевых тактик, формирующих позитивную оценку медицинских услуг в жанре интернет-отзывов. Были проанализированы ключевые параметры коммуникативного взаимодействия врача и пациента, такие как доступность коммуникации, соблюдение профессионального такта, эмпатия, а также речевые тактики благодарности, похвалы и одобрения. Выявлено, что позитивная оценка формируется через синтез информативной и оценочной функций, где эмоциональные реакции пациентов тесно связаны с рациональным осмыслением профессиональных действий медицинских работников. В центре внимания находятся такие параметры коммуникативной компетенции врача, как доступность и понятность изложения информации, соблюдение профессионального такта, проявление эмпатии и персонализированный подход. На материале более 100 отзывов с платформ 2ГИС, «ПроДокторов» и др. детально исследуются основные речевые тактики позитивного оценивания: благодарность, похвала и одобрение. Анализ осуществлялся с привлечением методов дискурс-анализа, контекстуального, лингвостилистического анализа. Особое внимание уделяется различиям между похвалой и одобрением: если первая тактика направлена на личность врача, то вторая касается методов лечения и организационных решений. Результаты демонстрируют, что позитивный интернет-отзыв представляет собой сложный речевой жанр, синтезирующий информативную и оценочную функции. Эмоциональные реакции пациентов оказываются неразрывно связаны с рациональным осмыслением профессиональных действий медицинских работников. Исследование подтверждает, что субъективное восприятие качества коммуникации зачастую становится определяющим фактором для общей положительной оценки услуги. Практическая значимость работы заключается в возможности использования ее выводов для оптимизации взаимодействия между врачами и пациентами и понимания механизмов формирования публичного имиджа медицинских учреждений в цифровой среде
Становление когнитивно-дискурсивной парадигмы исследований обусловило возрастающий интерес к изучению особенностей коммуникации представителей разных профессиональных сообществ. Ветеринарный дискурс, имеющий много общего как с медицинским дискурсом, так и с сельскохозяйственным, осложняется включением в коммуникативную ситуацию не только ветеринара (профессионала) и клиента (владельца животного), но и пациента (животного). Цель статьи - выявить дискурсивный потенциал нестандартной лексики, функционирующей в повседневной профессиональной ветеринарной коммуникации. Материалом исследования послужило произведение Ольги Овчинниковой «Будни ветеринарного врача», представляющее собой рассказы ветеринара о реальных случаях из практики. В работе использовались метод сплошной выборки, семантический анализ, контекстуальный анализ, когнитивная интерпретация, дискурсивный анализ. Выделены следующие укрупненные тематические группы нестандартной лексики: номинации пациента, названия заболеваний и их признаков, номинации ветеринара, названия лекарственных препаратов и помещений клиники, номинации клиентов. Авторы приходят к выводу, что наибольшее количество нестандартной лексики относится к обозначению пациентов по типу заболевания, а также к наименованиям самих заболеваний и их признаков. Профессионализмы данной группы не отмечены эмоционально-оценочными коннотациями и служат в основном для языковой экономии. Негативную оценку выражают в отдельных случаях номинации клиентов. Лексемы с положительной оценочной коннотацией касаются прежде всего признаков заболеваний, что объясняется сложностью постановки диагноза и соответствующими эмоциями ветеринарного врача в момент подтверждения диагноза. Наибольшее количество нестандартной лексики выполняет функцию экономии речевых усилий
Речеинформативные глаголы (РиГ), используемые в составе слов автора в художественных диалогах в неперформативной форме, представляют собой довольно четко организованную лингвистическими и речекоммуникативными принципами группу. Эти принципы имеют разнообразную: как лексико-семантическую и лексико-грамматическую, так и речежанровую - природу. Это обусловливает богатые потенции данных слов в качестве изобразительных и характерологических средств при описании ситуаций общения персонажей художественных произведений. Задача исследования - подвергнуть РиГ лексико-семантическому, лингвопрагматическому и речежанровому анализу, выделить группы, соответствующие параметрам важнейших прагматических и речежанровых моделей. Выделяются и анализируются лексико-грамматические типы РиГ: переходные и непереходные; возвратные; каузативные и некаузативные; литературные и нелитературные; в прямых значениях и переносных; глаголы + наречия, деепричастия, существительные и т. п.; существительные в составе описаний / идиом, прежде всего в позиции прямого объекта; глаголы и идиомы, именующие невербальные коммуникативные действия, но выполняющие функцию РиГ в соответствующем контексте. Семантические типы РиГ: « сказал » и его наиболее близкие синонимы; синонимы « сказал » с дополнительными семами, имеющими значение для качественных иллокутивных характеристик речевого действия разных типов, но не меняющих основную иллокуцию - информирование; синонимы « сказал », но с более сильными другими семами, чем собственно информирование, значительно меняющими иллокутивную характеристику речевого действия; контекстные синонимы « сказал », в том числе оригинальные авторские синонимы (метафорические), с более сильными другими семами, чем собственно передача информации через посредство говорения; РиГ - не синонимы « сказал ». Рассматриваются собственно речежанровые микрогруппы РиГ, именующие как развернутые тематические фрагменты общения, так и отдельные реплики
В рецензии рассматривается подготовленная исследователями из Омского государственного университета им. Ф. М. Достоевского коллективная монография, посвященная различным аспектам функционирования диалогических и диалогизированных медиаформатов и медиажанров. Подчеркивается значимость и актуальность издания для научного и современного профессионального медийного сообществ. Отмечается вклад авторов монографии в проблематику категории диалогичности в массмедиа и вписанность издания в широкий социально-культурный контекст.
В статье на примере голосового ассистента «Алиса» исследуются этические аспекты коммуникативного взаимодействия человека с технологиями искусственного интеллекта (ИИ). Систематизируя данные проведенного эксперимента, авторы рассматривают, как «Алиса» реализует стратегии нейтрализации конфликтогенного дискурса, и анализируют способность голосового ассистента поддерживать диалог и создавать нарративы в соавторстве с пользователем. Наблюдения над коммуникативным поведением «Алисы» убеждают в том, что голосовой ассистент максимально соблюдает все стандартные коммуникативные нормы и правила и при этом стремится не утратить речевые черты антропоморфного коммуниканта. В работе описываются коммуникативные сценарии, которые использует «Алиса» для снятия речевых конфликтов: уход от ответственности, увещевание, перемена темы, смирение, дистанцирование, использование намеков, угроз и др. Анализ ограничений, накладываемых этическими настройками ИИ на процесс текстопорождения, показывает, как при генерации текстов «Алиса» последовательно отстаивает заданные ей этические нормы, что может превращать ее в «креативного диктатора». Делается вывод о том, что ИИ реализует набор протоколов, которые позволяют ему избегать ошибки, нарушающие этические нормы. Соблюдение этических норм оказывается для ИИ не менее важным, чем создание иллюзии «антропоморфного» общения, что говорит о важности учета этических принципов в технологически опосредованной коммуникации.
Статья посвящена исследованию способности больших языковых моделей (LLM) интерпретировать референцию пословиц в русском языке на материале фразеологических выражений «первый блин комом» и «своя рука владыка». В рамках исследования предлагается классификация типов референции (конкретная, абстрактная, смешанная, неопределенная) и описывается методика классификации, реализованная в эксперименте с применением моделей GPT-5 и DeepSeek-3.1. Исследование выявило, что общая точность автоматической классификации типов референции пословиц не превышает 33 %, при этом модели демонстрируют уклон в пользу абстрактной референции и затрудняются в идентификации неопределенного типа. Более высокие показатели зафиксированы при бинарной классификации (конкретная / абстрактная; до 60 % у GPT-5), однако объяснение выбора типа часто связано с концептуальными ошибками, прежде всего с систематическим смешением оппозиции «конкретная / абстрактная референция» и «прямое / переносное значение». Делается вывод о том, что LLM имитируют процесс понимания, воспроизводя жанровые шаблоны и избегая риска некорректной интерпретации. Значимость результатов определяется возможностью дальнейшего совершенствования методик оценки интерпретационных способностей LLM в задачах анализа смысловой структуры устойчивых выражений.
В современной корпусной лингвистике экспоненциальный рост объемов текстовых данных сделал невозможной их ручную разметку, что стало ключевым вызовом для дальнейшего развития корпусной лингвистики. Настоящая статья представляет краткий обзор ключевых методов машинного обучения, применяемых для внутритекстовой разметки в крупных лингвистических корпусах, с фокусом на русскоязычных проектах. В работе рассматриваются современные лингвистически аннотированные корпуса русского языка (Национальный корпус русского языка, Генеральный интернет-корпус русского языка и др.) и анализируются подходы к их автоматической разметке: от ранних словарных и статистических методов, таких как MyStem, PyMorphy2, TreeTagger, до современных нейросетевых архитектур, применяемых для лемматизации, морфосинтаксического, словообразовательного и семантического анализа. Показано, что применение машинного обучения, особенно предобученных языковых моделей, позволило достичь высокой точности, сопоставимой с экспертным уровнем, для наиболее актуальных видов лингвистической разметки. Это открывает новые возможности для создания корпусов беспрецедентного масштаба и проведения лингвистических исследований на по-настоящему крупных массивах данных. В то же время отмечено, что при подобных объемах корпусов даже незначительное отклонение точности разметки от идеальной приводит в абсолютном выражении к миллионам ошибок, что делает необходимым критическое осмысление получаемых при анализе автоматически размеченных корпусов результатов.
В статье рассматриваются приемы вежливости в деловой переписке, создаваемой специализированными ИИ-сервисами на основе нейросетевых моделей. В качестве материала использованы письма, сгенерированные сервисом Mitap AI. Письма проанализированы с точки зрения использования этикетных формул, смягчающих конструкций и стратегий позитивной и негативной вежливости. Рассмотрены как универсальные приемы повышения вежливости, так и специфические для отдельных жанров деловой переписки (просьба и отказ). Результаты исследования показывают, что нейросетью избыточно используются традиционные формулы вежливости в начале и конце писем, применяются стратегии как позитивной, так и негативной вежливости, для смягчения тональности используются разнообразные приемы. При этом выявлены случаи калькирования из англоязычного корпуса и ошибки, связанные со спецификой материала, на котором обучалась модель. Делается вывод о том, что распространение практики генерирования писем при помощи ИИ может привести к формированию новых коммуникационных паттернов и оказать влияние на стандарты цифрового этикета.
Статья представляет собой лингвистическое исследование, направленное на оценку возможностей и ограничений современных ИИ в области реализации человеческих коммуникативных практик, прежде всего стратегий смягчения. Цель - исследовать и проанализировать митигативные стратегии (стратегии коммуникативного смягчения), используемые современными большими языковыми моделями (LLM), как один из ключевых аспектов процесса гуманизации искусственного интеллекта. Автор, используя эмпирическое тестирование и дискурс-анализ, стремится определить эффективность имитации ИИ человеческих коммуникативных тактик для поддержания комфортного и бесконфликтного общения. Научная проблема заключается в противоречии между стремлением наделить ИИ человеческими чертами (гуманизировать его), включая способность к мягкому, вежливому и этичному общению, и технологическими ограничениями. Установлено, что ИИ недостаточно эффективно распознаёт и генерирует сложные коммуникативные средства (иронию, сарказм, многозначные намеки); оперирует в основном базовыми митигативными приемами, в то время как человеческая коммуникация использует гораздо более широкий и тонкий спектр средств; сталкивается с парадоксом - в процессе обучения человеческой логике и коммуникации для ИИ может оказаться более эффективной иная, «нечеловеческая» логика, что потенциально создает новые вызовы.
Виртуальный поворот в лингвистике связан с включением в современную медиакоммуникацию искусственного интеллекта (ИИ) как полноценного автора, не имеющего поражения в правах, несмотря на свою «нечеловеческую» природу. ИИ переворачивает представления о базовых категориях классической стилистики, которые были выработаны на основе гуманитарных текстов, созданных людьми и имеющих ярко выраженную гуманистическую природу. В статье важнейшая категория стилистики - идиостиль - рассматривается применительно к генеративным текстам, создаваемым новым, технологическим автором, которым является ИИ. Актуальность и новизна исследования обусловлена тем, что категории гуманитарной стилистики проверяются на генеративных текстах, которые еще только начинают становиться предметом и объектом современной лингвистики. Цель статьи состоит в выявлении идиостиля в генеративных текстах, принадлежащих различным функциональным стилям. Была введена шкала проявления идиостилей, в которой градиентами выступили ноль, имплицитное проявление и эксплицитное проявление. Для достижения цели использовался комплекс традиционных лингвостилистических методов анализа и новый метод генеративного лингвистического эксперимента, с помощью которого анализировались генеративные тексты. Интерпретация полученных с помощью генеративного лингвистического эксперимента данных позволила сделать выводы о том, что ИИ в генеративных текстах, в отличие от гуманитарных текстов, пытается индивидуализировать стиль только в разговорном и художественном стилях. В статье высказывается идея разграничивать индивидуальность и личность для определения идиостиля. Личность обладает харизматическим стилем, который недоступен ИИ, поскольку данный стиль включает не просто индивидуальность автора, а масштаб его личности, проявленный в созданных им текстах, оказывающих переломное влияние на национальный стиль и стиль эпохи. Делается вывод о том, что сегодняшнее развитие ИИ позволяет говорить о его собственном идиостиле, который, по сравнению с идиостилем человека, отличается усредненностью и синтетичностью, что соответствует постулатам постмодернизма о смерти автора.