Унікальність запропонованого рішення полягає в простоті підходу до розв'язання такої важливої проблеми, як навчання розпізнаванню мови штучного інтелекту. Складність окресленого питання в тому, що мова є надзвичайно багатошаровим утворенням, а її зчитування людиною відбувається на кількох рівнях. Таким чином, основна проблема помилок того ж самого Google Translate та інших криється у тому, що мережа не враховує контекст та семантику мовних одиниць, переклад яких вона здійснює, натомість актуалізуючи їх поодинці. Запропоноване рішення полягає в локалізації смислу нейронною мережею за рахунок віх, або опорних точок, які програма зможе створити самостійно. Головна особливість технології - варіативність: кумуляція мовних одиниць відбуватиметься двома шляхами (накопичуватись будуть як типові мовні одиниці, так і нетипові). Такий підхід надасть змогу створити комплексність результатів кумуляції, надаючи можливість обрати різні шляхи аналізу отриманої мовної бази. Зазначений підхід надає можливість розглядати текст як діалог не лише автора з собою, читачем, а і дискурсом. Так, репрезентуючи цей діалог, людина не просто "вмонтовує" його в дискурс, але відтворює текст суголосно йому. При цьому носій мови побутує в неперервному діалозі з дискурсом, однією з форм взаємодії з яким виступає текст. Така взаємодія може мати характер як позитивної, так і негативної природи, оскільки Я в дискурсі може не тільки ототожнюватись, а й перебувати в протиставленні. Таким чином, текст розглядається як продуктивне джерело дослідження різноманітних аспектів побутування смислу, які несуть прагматичний початок: текст у такому сенсі сприймається як мисленнєвий експеримент, під час створення якого досвід, пережитий за його рахунок, інтегрується в Я, суголосний із дискурсом.Унікальність запропонованого рішення полягає в простоті підходу до розв'язання такої важливої проблеми, як навчання розпізнаванню мови штучного інтелекту. Складність окресленого питання в тому, що мова є надзвичайно багатошаровим утворенням, а її зчитування людиною відбувається на кількох рівнях. Таким чином, основна проблема помилок того ж самого Google Translate та інших криється у тому, що мережа не враховує контекст та семантику мовних одиниць, переклад яких вона здійснює, натомість актуалізуючи їх поодинці. Запропоноване рішення полягає в локалізації смислу нейронною мережею за рахунок віх, або опорних точок, які програма зможе створити самостійно. Головна особливість технології - варіативність: кумуляція мовних одиниць відбуватиметься двома шляхами (накопичуватись будуть як типові мовні одиниці, так і нетипові). Такий підхід надасть змогу створити комплексність результатів кумуляції, надаючи можливість обрати різні шляхи аналізу отриманої мовної бази. Зазначений підхід надає можливість розглядати текст як діалог не лише автора з собою, читачем, а і дискурсом. Так, репрезентуючи цей діалог, людина не просто "вмонтовує" його в дискурс, але відтворює текст суголосно йому. При цьому носій мови побутує в неперервному діалозі з дискурсом, однією з форм взаємодії з яким виступає текст. Така взаємодія може мати характер як позитивної, так і негативної природи, оскільки Я в дискурсі може не тільки ототожнюватись, а й перебувати в протиставленні. Таким чином, текст розглядається як продуктивне джерело дослідження різноманітних аспектів побутування смислу, які несуть прагматичний початок: текст у такому сенсі сприймається як мисленнєвий експеримент, під час створення якого досвід, пережитий за його рахунок, інтегрується в Я, суголосний із дискурсом.

  Повний текст PDF - 440.017 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"