Імплікатури й іронія в контексті штучного інтелекту

Simple item page
dc.contributor.authorБалаж, Валентинаuk_UA
dc.contributor.authorКуранова, Світланаuk_UA
dc.date.accessioned2025-03-06T13:09:46Z
dc.date.available2025-03-06T13:09:46Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionThe article examines the processes of identifying and decoding implicatures and irony in the context of artificial intelligence, specifically using the ChatGPT model. With the current technological advancements, the popularity of large language models and open-access databases is on the rise. However, successfully handling communicative tasks containing elements of hidden, non-verbalized meaning, such as implicatures and irony, remains underexplored. These linguistic strategies, foundational in pragmalinguistic analysis, require cognitive interpretation and consideration of contextual parameters essential for their accurate understanding. The analysis focuses on several types of communicative strategies that reflect the success or failure of artificial intelligence in interpreting hidden meanings. Specifically, a context-free query revealed that AI generally perceives text literally, leading to unsuccessful decoding of implicatures, as the model overlooks hidden meanings not present on the surface. A query using register markers showed AI’s tendency to enhance and edit the text rather than detect hidden meanings through register analysis, indicating an insufficient ability to comprehend linguistic nuances on a deeper level. The most successful results were achieved with clarifying queries that included lexical and graphic elements typical of social media, such as hashtags, symbols, and emotional markers. By perceiving these as contextual cues, ChatGPT demonstrated significantly better results in decoding hidden meanings, as these cues help the model orient itself within the communicative context and improve its ability to recognize irony and implicatures. This suggests that the integration of contextual elements, like symbols and markers, can contribute to a more successful perception and reproduction of hidden meanings in AI communication.en_US
dc.description.abstractСтаття досліджує процеси ідентифікації та декодування імплікатур й іронії в контексті застосування штучного інтелекту, зокрема на базі моделі ChatGPT. В умовах сучасного розвитку технологій дедалі більше зростає популярність використання великих мовних моделей і баз даних відкритого доступу. Проте залишаються малодослідженими аспекти успішного виконання комунікативних завдань, що містять елементи прихованого, вербально невираженого змісту, такі як імплікатури й іронія. Саме ці мовні стратегії, які є основоположними у прагмалінгвістичному аналізі, вимагають когнітивної інтерпретації й урахування контекстуальних параметрів, що є важливими чинниками для їх коректного розуміння. Аналіз спрямовано на декілька типів комунікативних стратегій, що відображають успішність чи неуспішність обробки прихованих смислів штучним інтелектом. Зокрема, позаконтекстний запит виявив, що ШІ зазвичай сприймає текст буквально, що призводить до невдалого декодування імплікатур, оскільки модель ігнорує приховані смисли та значення, відсутні на поверхні. Запит із використанням регістрових показників продемонстрував схильність ШІ до покращення й редагування тексту, а не до виявлення прихованих смислів через аналіз регістрів, що свідчить про недостатню здатність до глибокого розуміння мовних нюансів. Найуспішнішими виявилися уточнювальні запити з додаванням лексичних і графічних елементів, що є типовими для соціальних мереж, таких як гештеги, символи та емоційні маркери. ChatGPT, сприймаючи їх як контекстуальні підказки, продемонстрував значно кращі результати у декодуванні прихованих смислів, оскільки такі підказки допомагають моделі зорієнтуватися в комунікативному контексті й підвищують здатність ШІ до розпізнавання іронії та імплікатур. Це свідчить про те, що інтеграція контекстуальних елементів, як-от символів і маркерів, може сприяти успішнішому сприйняттю і відтворенню прихованого смислу в процесі "спілкування" зі штучним інтелектом.uk_UA
dc.identifier.citationБалаж В. О. Імплікатури й іронія в контексті штучного інтелекту / Балаж Валентина Олегівна, Куранова Світлана Іванівна // Львівський філологічний часопис. - 2024. - № 16. - С. 15-23. - https://doi.org/10.32447/2663-340X-2024-16.3uk_UA
dc.identifier.issn2663-340X
dc.identifier.issn2663-3418
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.32447/2663-340X-2024-16.3
dc.identifier.urihttps://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/33845
dc.language.isoukuk_UA
dc.relation.sourceЛьвівський філологічний часописuk_UA
dc.statusfirst publisheduk_UA
dc.subjectімплікатураuk_UA
dc.subjectіроніяuk_UA
dc.subjectштучний інтелектuk_UA
dc.subjectпрагмалінгвістикаuk_UA
dc.subjectстаттяuk_UA
dc.subjectimplicatureen_US
dc.subjectironyen_US
dc.subjectartificial intelligenceen_US
dc.subjectpragmalinguisticsen_US
dc.subjectChatGPTen_US
dc.titleІмплікатури й іронія в контексті штучного інтелектуuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Balazh_Implikatury_y_ironiia_v_konteksti_shtuchnoho_intelektu.pdf
Size:
649.06 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
Кафедра загального і слов’янського мовознавства
Докторська школа імені родини Юхименків