Аналіз риторичних прийомів у наукових статтях за допомогою інструментів штучного інтелекту

Abstract

Актуальність дослідження зумовлена посилюваною потребою в удосконаленні наукових текстів через аналіз риторичних прийомів, що впливають на якість аргументації та зрозумілість матеріалу. Штучний інтелект надає можливість автоматизовано виявляти такі стилістичні елементи, як метафори, аналогії та повтори, що особливо актуально в умовах значного збільшення обсягу наукових публікацій. Це дає змогу прискорити підготовку наукових текстів, підвищуючи їхню загальну якість. Водночас встановлено, що існують обмеження у використанні ШІ для повного аналізу стилістики, оскільки ці технології не завжди можуть коректно врахувати контекст, необхідний для точного розпізнавання риторичних прийомів. Метою роботи є визначення можливостей і обмежень використання ШІ для аналізу риторичних прийомів у наукових текстах та створення рекомендацій щодо його ефективного застосування. Для досягнення цієї мети здійснено теоретичний аналіз літератури з питань обробки природної мови за допомогою штучного інтелекту, а також виконано практичну оцінку здатності штучного інтелекту розпізнавати риторичні прийоми в наукових текстах. У результатах дослідження виявлено, що штучний інтелект може значно полегшити процес аналізу риторичних прийомів і забезпечити об’єктивність стилістичного аналізу. Проте з’ясовано, що при роботі з багатозначними риторичними прийомами, такими як іронія чи алюзії, інструменти штучного інтелекту часто виявляють обмежену точність через труднощі з контекстуальним аналізом. Такі недоліки можуть знижувати ефективність автоматизованого аналізу складних стилістичних конструкцій, що вимагають чіткого розуміння авторського задуму. Це вказує на необхідність обережного підходу до автоматизованих інструментів для збереження стилістичної цілісності наукового тексту. У висновках рекомендовано використовувати ШІ як допоміжний засіб для стилістичної гармонізації тексту, при цьому основну редакційну відповідальність залишаючи за автором. Перспективи подальших досліджень полягають у вдосконаленні моделей ШІ для глибшого врахування контексту та впровадженні нових функцій, які сприятимуть точнішому рецензуванню й покращенню якості наукових публікацій.