Международный научный журнал

Жанры речи

ISSN 2311-0759 (Online)
ISSN 2311-0740 (Print)


Для цитирования:

Салимовский В. А., Девяткин Д. А., Каджая Л. А., Мишланов В. А., Чудова Н. В. Исследование речевых жанров в задачах по искусственному интеллекту (идентификация познавательно-речевых действий, образующих жанровую форму) // Жанры речи. 2021. № 3 (31). С. 170-180. DOI: 10.18500/2311-0740-2021-3-31-170-180

Статья опубликована на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0).
Полный текст в формате PDF(Ru):
(загрузок: 209)
Язык публикации: 
русский
Тип статьи: 
Научная статья
УДК: 
811.161.1΄42 004.912

Исследование речевых жанров в задачах по искусственному интеллекту (идентификация познавательно-речевых действий, образующих жанровую форму)

Авторы: 
Салимовский Владимир Александрович, Пермский государственный национальный исследовательский университет
Девяткин Дмитрий Алексеевич, Институт проблем искусственного интеллекта Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» РАН
Каджая Людмила Алексеевна, Пермский государственный национальный исследовательский университет
Мишланов Валерий Александрович, Пермский государственный национальный исследовательский университет
Чудова Наталья Владимировна, Институт проблем искусственного интеллекта Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» РАН
Аннотация: 

В статье обосновывается положение о том, что речевые жанры, будучи формами продуцирования и интерпретации текстов, претендуют на статус одного из главных объектов формального лингвистического анализа в комплексных работах по когнитивному моделированию – интенсивно развивающемуся направлению искусственного интеллекта. Понимание речевого жанра как формы духовной социокультурной деятельности (художественной, научной, политико-идеологической и др.) на ступени ее объективации посредством системы речевых действий в тексте как единице общения позволяет описывать системы речевых жанров различных сфер общения. Рассмотрены речевые жанры, воплощающие основные этапы научного теоретического исследования. Решается задача распознавания средствами искусственного интеллекта интенций субъекта речи при совершении им познавательно-речевых действий, образующих жанровую форму текста. Этим вносится вклад в разработку фундаментальной проблемы «понимания» машиной смысла высказывания. Используется междисциплинарный комплексный метод анализа текстов. Его программные аспекты заключаются в извлечении лингвистических признаков простых предложений, применении шаблонов для формирования множества высокоуровневых признаков малой размерности и последующем обучении классификаторов на размеченных фрагментах текста с использованием высокоуровневых признаков. Для создания шаблонов проводится лингво-психологический анализ, который состоит в возможно более точном выделении маркеров познавательно-речевых действий в соответствии с эталонами восприятия. В ходе исследования получены высокие показатели идентификации познавательно-речевых действий, находящиеся в диапазоне от 0,78 до 0,99.

Список источников: 
  1. Academic and Professional Discourse Genres in Spanish / ed. G. Parodi. Amsterdam : John Benjamins Publishing Company, 2010. 255 p.
  2. Chen T., Guestrin C. XGBoost : A scalable tree boosting system // Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining (San Francisco California USA 13 August, 2016 – 17 August, 2016). 2016. P. 785–794.
  3. Devyatkin D. Extraction of Cognitive Operations from Scientific Texts // Russian Conference on Artificial Intelligence. Springer : Cham, 2019. С. 189–200.
  4. Liakata M., Teufel S., Siddharthan A., Batchelor C. Corpora for conceptualisation and zoning of scientificpapers // Proceedings of the 7th International Conference on Language Resources and Evaluation. Paris, France : ELDA. LREC, 2010. P. 2054–2061.
  5. Mann W., Thomson S. A. Rhetorical Structure Theory : Toward a functional theory of text organization // Text. 1988. Vol. 8, iss. 3. P. 243–281.
  6. Mistrík J. Žánre vecnej literatúry. Bratislava : Sloven. ped. nakl-vo, 1975. 215 s.
  7. Moreno A. I., Swales J. M. Strengthening move analysis methodology towards bridging the function-form gap // Journal of English for Academic Purposes. 2017. № 50. P. 40–63.
  8. Ruch P., Boyer C., Chichester C. Usingargumentation to extract key sentences from biomedicalabstracts // International Journal of Medical Informatics. 2007. Vol. 76. P. 195–200.
  9. Swales J. M. Genre analysis : English in academic and research settings. Cambridge : Cambridge University Press, 1990. 261 p.
  10. Swales J. Research Genres : Explorations and Applications. Cambridge : Cambridge University Press, 2004. 314 p.
  11. Teufel S., Carletta J., Viens M. An annotationscheme for discourse-level argumentation in researcharticles // Proceedings of EACL’99 : Ninth Conference ofthe European Chapter of the Association for ComputationalLinguistics, 8–12 June 1999. University of Bergen, Norway, 1999. P. 110–117.
  12. Бахтин М. М. Под маской. Маска вторая. Медведев П. Н. Формальный метод в литературоведении. М. : Лабиринт, 1993. 206 с.
  13. Бахтин М. М. Проблема речевых жанров // Бахтин М. М. Эстетика словесного творчества. М. : Искусство, 1979. С. 227–280.
  14. Богин Г. И. Речевой жанр как средство индивидуации // Жанры речи : сб. науч. ст. Саратов : ГосУНЦ «Колледж», 1997. Вып. 1. С. 12–22.
  15. Брунер Дж. Психология познания. За пределами непосредственной информации. М. : Прогресс, 1977. 413 с.
  16. Гаазе-Рапопорт М. Г., Поспелов Д. А., Семенова Е. Т. Новые сказки // Новости искусственного интеллекта. 1992. № 4. С. 113–126.
  17. Гаазе-Рапопорт М. Г., Поспелов Д. А., Семенова Е. Т. Порождение структуры волшебных сказок. М. : АН СССР. Научный Совет по комплексной проблеме «Кибернетика», 1980. 20 с.
  18. Девяткин Д. А., Каджая Л. А., Салимовский В. А. Жанры речи как объект компьютерного анализа (на материале научных текстов) // Жанры речи. 2019. № 2 (22). С. 86–104. https://doi.org/10.18500/2311-0740-2019-2-22-86-104
  19. Девяткин Д. А., Кузнецова Ю. М., Чудова Н. В. Методы автоматического выявления ментальных действий в текстах научных публикаций. Часть 1 // Искусственный интеллект и принятие решений. 2018. № 2. С. 36–46.
  20. Дементьев В. В. Непрямая коммуникация. М. : Гнозис, 2006. 376 с.
  21. Дементьев В. В. Теория речевых жанров. М. : Знак, 2010. 600 с.
  22. Демьянков В. З. Интерпретация, понимание и лингвистические аспекты их моделирования на ЭВМ. М. : Изд-во Моск. ун-та, 1989. 172 с.
  23. Демьянков В. З. Понимание как интерпретирующая деятельность // Вопросы языкознания. 1983. № 6. С. 58–67.
  24. Долинин К. А. Речевые жанры как средство организации социального взаимодействия // Жанры речи : сб. науч. ст. Саратов : ГосУНЦ «Колледж», 1999. Вып. 2. С. 7–13.
  25. Дункер К. Структура и динамика процессов решения задач // Хрестоматия по общей психологии. Психология мышления / под ред. Ю. Б. Гиппенрейтер, В. В. Петухова. М. : Изд-во МГУ, 1981. С. 258–268.
  26. Дускаева Л. Р. Диалогическая природа газетных речевых жанров. Пермь : Изд-во Перм. ун-та, 2004. 276 с.
  27. Запорожец А. В., Венгер Л. А., Зинченко В. П., Рузская А. Г. Восприятие и действие. М. : Просвещение, 1967. 323 с.
  28. Золотова Г. А. Коммуникативные аспекты русского синтаксиса. М. : Наука, 1982. 368 с.
  29. Кожина М. Н. Речеведение : теория функциональной стилистики : избранные труды. М. : Флинта : Наука, 2014. 624 с.
  30. Леонтьев А. Н. Деятельность. Сознание. Личность. М. : Смысл ; Академия, 2004. 352 с.
  31. Леонтьев А. Н. О путях исследования восприятия (вступительная статья) // Восприятие и деятельност / под ред. А. Н. Леонтьева. М. : Изд-во МГУ, 1976. С. 3–27.
  32. Майданов А. С. Методология научного творчества. М. : Изд-во ЛКИ, 2008. 512 с.
  33. Осипов Г. С., Чудова Н. В., Панов А. И., Кузнецова Ю. М. Знаковая картина мира субъекта поведения. М. : Физматлит, 2018. 264 с.
  34. Осипов Г. С. Искусственный интеллект : состояние исследований и взгляд в будущее. URL: http://www.raai.org/about/persons/osipov/pages/ai/ai.html (дата обращения: 20.09.2020).
  35. Осипов Г. С. Методы искусственного интеллекта. М. : Физматлит, 2011. 296 с.
  36. Осипов Г. С. Приобретение знаний интеллектуальными системами : Основы теории и технологии. М. : Наука ; Физматлит, 1997. 109 с.
  37. Поспелов Д. А. Десять «горячих точек» в исследованиях по искусственному интеллекту // Искусственный интеллект и принятие решений. 2019. № 4. С. 3–9.
  38. Салимовский В. А., Девяткин Д. А., Каджая Л. А., Мишланов В. А. Автоматическое распознавание ментальных действий, реализуемых в научных эмпирических текстах // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Гуманитарные и общественные науки. 2019. Т. 10, № 3. С. 74–88.
  39. Салимовский В. А. Жанры речи в функционально-стилистическом освещении (научный академический текст). Пермь : Изд-во Перм. ун-та, 2002. 236 с.
  40. Седов К. Ф. Общая и антропоцентрическая лингвистика. М. : Языки славянской культуры, 2016. 440 с.
  41. Спиридонов В. Ф. Задачи, эвристики, инсайт и другие непонятные вещи // Логос. 2014. № 1 (97). С. 97– 108.
  42. Степин В. С. Теоретическое знание. Структура, историческая эволюция. М. : Прогресс-Традиция, 2003. 744 с.
  43. Шмелева Т. В. Модель речевого жанра // Жанры речи : сб. науч. ст. Саратов : ГосУНЦ «Колледж», 1997. Вып. 1. С. 88–98.
Поступила в редакцию: 
30.09.2020
Принята к публикации: 
30.11.2020
Опубликована: 
30.08.2021