Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2125U001114, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Препринт Назва роботи Використання нейронних мереж для створення паспорта жанру (на основі усного корпусу українськомовних текстів "Щоденники війни") Автор Дата публікації 01-01-2025 Постачальник інформації Український католицький університет Першоджерело https://hdl.handle.net/20.500.14570/5411 Видання Український католицький університет Опис У дипломній роботі досліджено можливості використання нейронних мереж у межах комп’ютерної наратології для створення паспорта жанру на основі усного корпусу українськомовних текстів «Щоденники війни». Основною метою дослідження було оптимізувати процес ручного аналізу жанрових характеристик шляхом залучення технологій глибинного навчання. Теоретичну основу роботи становить сучасне розуміння жанру як багатовимірного явища у лінгвістиці та модель паспорта мовного жанру за С. П. Бибик. У практичній частині застосовано генеративні мовні моделі GPT-3.5 і GPT-4 для побудови синонімічних рядів, концептуальних мап та виявлення композиційних особливостей текстів. Встановлено, що нейронні мережі, за умови чіткого налаштування промптів і верифікації результатів, можуть істотно підвищити ефективність корпусного аналізу та розширити можливості дослідження персонального дискурсу в умовах війни. Створений паспорт піджанру «щоденники війни» системно описує комунікативні, змістові та мовні характеристики цих текстів, демонструючи потенціал інтеграції цифрових технологій у гуманітарні науки. This thesis explores the potential of neural networks within the framework of computational narratology for the development of a genre passport based on the oral Ukrainian-language corpus "War Diaries". The main objective of the research was to optimize the manual analysis of genre characteristics through the application of deep learning technologies. The theoretical foundation of the study is based on the contemporary understanding of genre as a multidimensional linguistic phenomenon and the genre passport model proposed by S. P. Bybyk. In the practical part, generative language models GPT-3.5 and GPT-4 were employed to construct synonym sets, conceptual maps, and to identify compositional features of the texts. The findings demonstrate that neural networks, when properly prompted and verified, can significantly enhance corpus analysis and expand the possibilities of studying personal discourse under conditions of war. The resulting genre passport for "war diaries" systematically describes the communicative, content-related, and linguistic features of these texts, showcasing the potential of integrating digital technologies into the humanities. Додано в НРАТ 2025-08-18 Закрити