Победитель конкурса «КОД науки» в номинации
«Наука для мегаполиса» (2024 г.)
Аннотация. Настоящая работа посвящена анализу способностей систем искусственного интеллекта, а именно нейронных сетей генерации текста, в области построения фреймов. Актуальность предпринятой работы определяется тем, что в настоящее время активно расширяется сфера применения моделей искусственного интеллекта. Программы генерации текста рассматриваются как инструмент для проведения лингвистических исследований. Тем не менее, на настоящий момент существует относительно небольшое количество работ, посвященных анализу качества ответов программ генерации текста на поставленную пользователем задачу. Существует необходимость в исследовании полезных качеств и ограничений систем искусственного интеллекта в рамках изучения языка. В работе сравниваются фреймы отношение смены собственника, сконструированные человеком и искусственным интеллектом соответственно. В ходе исследования установлено, возможно ли использование программ генерации текста как вспомогательного средства при построении фреймов.
Ключевые слова: концептуализация, семантика, поссесивность, фрейм, искусственный интеллект, система генерации текста.
В лингвистической науке фрейм рассматривается как ментальная структура, представляющая собой результат обобщения и категоризации определенных сведений о реальности. В памяти человека хранятся фреймовые репрезентации о рутинных объектах, о личностях, знания о единицах, категориях и правилах коммуникации и языке в целом [9].
С помощью фрейма вырабатывается особая система знаний, составляющая необходимое предварительное условие способности человека понимать связи между определенными словами. Таким образом, фрейм представляет набор смысловых связей, которые образуют основу для формирования вербальной структуры [4].
Следует отметить, что принцип работы искусственного интеллекта призван имитировать функционирование человеческого мозга. Подобно тому, как в человеческом сознании формируются структуры знаний, обеспечивающие адекватное мысленное усвоение стереотипных ситуаций, в системах искусственного интеллекта закладываются различные схемы действий для описания сущности того или иного объекта, явления, процесса и т.д.
Системы искусственного интеллекта получают вводную информацию, анализируют ее на большом массиве данных и выдают результат. При большем объеме материала итог получается более точным [1]. Так, в случае обучения программы распознаванию вопросительного предложения в английском языке, ею распознаются общие признаки, характерные для конструкций данного типа, как, например, наличие в конце предложения вопросительного знака или обратного порядка слов. Программа учится отличать вопросительные предложения от повествовательных и побудительных. Таким образом, в системах искусственного интеллекта информация систематизируется в схемы представления знаний, т.е. в фреймы.
С учетом использования фреймов в системах искусственного интеллекта выдвигается гипотеза, согласно которой искусственный интеллект способен построить фрейм определенного явления.
Для построения фрейма выбраны отношения смены собственника. Выделены две категории языковых единиц, выражающие данный процесс: глаголы приобретения, т.е. глаголы, описывающие процесс, когда лицо получает какой-либо объект во владение, а также глаголы утраты, т.е. языковые единицы, используемые для описания ситуации, в которой лицо перестает обладать определенным объектом, который ранее имело в собственности.
В ходе исследования на основе словарных дефиниций и компонентного анализа построены фреймы установление отношений собственности и прерывание отношений собственности в русском языке.
В ходе исследования, в результате анализа словарных дефиниций и использования выбранных слов в контекстах выдвинуты дифференциальные признаки исследуемых глаголов, описывающих установление отношений собственности, которые также являются частью слотов исследуемого процесса.
Исследуемый фрейм состоит из следующих элементов:
- Собственно, приобретение.
- Начало действия.
- Субъект действия.
- Объект приобретения.
- Количество объектов. Так, глагол подобрать имеет два значения. Первое из них предполагает, что субъект приобретает один или несколько объектов, поднимая их с пола / земли. Например, Христофор подобрал нож, но пришедший не думал о ноже. Субъект установил собственность в отношении одного объекта (ножа). В предложении Тогда Бритоголовый зарыл в песок остатки чудовищных наростов, подобрал с земли несколько сухих растений и зажег огонь субъект действия собирает совокупность объектов (сухие листья).
- Во втором значении языковой единицы подобрать конкретизируется, что один или несколько объектов выбираются из множества в порядке соответствия определенным параметрам, заданным субъектом. Например, Похоже, спутников для него подобрали по случаю, без должной подготовки к опасному заданию.
- Стоимость объекта. Например, в значении слова купить уточняется, что субъект приобретает объект, обменяв его на деньги или иные ценности.
- Способ приобретения. Например, как было сказано выше, купить предполагает, что объект приобретается за денежные средства.
- Получить используется для описания ситуаций, когда субъект становится собственником объекта в результате вручения, дарения, выдачи и т.д. Например, Потом ждешь, когда напечатают фотографии, а потом получишь фотографии — и никакой радости. В данном случае объект (фотографии) становится собственностью субъекта после того, как его создали и вручили субъекту, при этом субъект не был обязан платить за приобретение данного объекта. Более того, глагол получить может использоваться в контекстах, где субъект становится собственником объекта в результате вознаграждения за определенные действия. Так, в предложении Особенно тяжело приходилось в феврале-марте – скудных припасов, которые колхозники получали за свои трудодни, хватало ненадолго субъекты приобретают объект (припасы) в результате трудовой деятельности (за свои трудодни).
- Характер действия. Так, в слове хватать выделяется значение быстроты действия.
- В некоторых случаях в значении глагола захватить уточняется, что действие, направленное на приобретение объекта, является дополнительным к какому-либо другому действию. Например, Я захватил кое-какой инструмент и поднялся в квартиру. В данном случае главной целью субъекта было подняться в квартиру, а приобретает объект (инструмент) он попутно. Более того, захватить может акцентировать внимание, что объект приобретают с использованием силы.
- Тем не менее, описания характера действия не ограничивается использованием только глаголов. Особенности совершения действия, выраженного глаголом, могут выделяться контекстом. Например, в высказывании Тамар нерешительно взяла трубку о неуверенности совершения действия сообщает наречие нерешительно, в то время как глагол взять не сообщает о характере деятельности.
- Постоянный / временный характер обладания. Например, занять предполагает, что объект приобретается в долг, с условием последующей отдачи и на ограниченное время, в то время как овладеть предполагает, что субъект становится собственником объекта на неопределенный срок.
- Конец действия.
При запросе построения фрейма установление отношений собственности программа искусственного интеллекта предложила следующую информацию:
Фрейм «Установление отношений собственности» может включать следующие элементы:
Событие: Покупка, обмен, получение предмета в дар или иное приобретение имущества.
Участники: Продавец, покупатель, даритель, одаряемый и другие лица, вовлеченные в процесс приобретения предмета.
Предмет: Объект, который приобретается (например, недвижимость, автомобиль, ценные бумаги, одежда, бытовая техника и т.п.).
Цель: Желание или необходимость приобрести определенный предмет для удовлетворения определенных потребностей (например, улучшение жилищных условий, повышение мобильности, удовлетворение эстетических потребностей и т. п.).
Способ приобретения: Покупка за деньги, обмен на другой предмет, получение в дар или иные формы приобретения имущества (например, наследство, выигрыш в лотерею).
Затраты: Деньги, время и усилия, которые затрачиваются на приобретение предмета (например, стоимость предмета, проценты по кредиту, транспортные расходы, затраты на оформление документов и т.п.).
Результат: Получение предмета в собственность, достижение поставленных целей (например, улучшение жилищных условий), изменение материального положения, появление новых возможностей и обязательств.
Программа распознает элементы вершинных слоев фрейма, т.е. элементы, всегда актуальные при описании данной ситуации: приобретение (событие), субъект действия (участники), объект приобретения (предмет), конец действия (результат). Следовательно, ею распознается, что при установлении отношений собственности обязательно должно присутствовать лицо, совершающее над объектом определенные действия и в результате становящееся собственником данного предмета. Некоторые слоты, выделенные искусственным интеллектом, совпадают с теми, которые определены человеком. Так, перечисляются такие элементы, как затраты, иными словами, стоимость объекта, а также способ приобретения. Вместе с тем, выделение такого слота, как цель, является необоснованным, так как намерение субъекта невозможно передать с помощью глаголов, выражающих акт приобретения объекта, в отличие от, например, способа приобретения (так, использование глагола купить уточняет, что субъект приобретает объект, обменяв его на деньги или иные ценности). Цель субъекта выражается контекстуально, эксплицировано. Тем не менее, за счет верного определения системой искусственного интеллекта вершинных слоев фрейма программа способна синтезировать высказывания, описывающие установление отношений собственности.
Так, при запросе придумать предложения, в которых описывается установление отношений собственности, система предлагает следующие высказывания:
- После покупки новой квартиры, семья провела ремонт и стала счастливыми обладателями уютного гнёздышка.
- Перед тем, как приобрести автомобиль, Сергей долго изучал различные модели и остановился на выборе практичного седана.
- Ольга получила в наследство от бабушки старый дом, но благодаря своему трудолюбию и упорству, она смогла превратить его в уютное семейное гнездо.
- Андрей выиграл в лотерею крупную сумму денег, на которые он смог приобрести новую квартиру.
- В результате обмена квартиры, Мария переехала в более просторный вариант, а ее старая квартира стала уютным гнездышком для молодой семьи ее сына.
- Иван получил в подарок от своего дяди старый автомобиль, который стал первым шагом к его страсти - восстановлению ретроавтомобилей.
- Семья Петровых продала свой загородный дом и на вырученные деньги купила новую квартиру в центре города.
- После получения диплома, Анастасия устроилась на работу и начала откладывать деньги на покупку своего первого автомобиля.
- При покупке нового телевизора, Игорь выбрал модель с большим экраном и высоким разрешением, чтобы наслаждаться качественным изображением.
Фрейм прекращение отношений собственности состоит из следующих элементов:
- Утрата.
- Начало действия.
- Лицо, расстающееся с объектом.
- Лицо, забирающее объект у собственника.
- Объект утраты.
- Количество объектов. Снабдить предполагает, что определенное лицо обеспечивают необходимым для определенной деятельности (в большинстве случаев, большим) количеством объектов. Например, Об одном можно догадываться: если его снабдили австралийским картоном и соответствующим багажом, задача предстоит гораздо более сложная, чем бить пяткой в ухо и завязывать супостатов морскими узлами. В данном предложении не упоминается эксплицитно, какое количество объектов приобретает субъект. Тем не менее, слово багаж представляет собой собирательное существительное, т.е. обозначает множество предметов как одно целое. Следовательно, в предложении предполагается, что действующее лицо обеспечили совокупностью предметов.
- Стоимость объекта. Например, продать предполагает, что субъект расстается с объектом, обменивая его на денежные средства. Дарить, даровать, в свою очередь, предполагают, что объект отдается на безвозмездной основе.
- Характер действия. Например, при употреблении слова вручить уточняется, что объект вверяется субъекту лично, передается из рук в руки.
- Конец действия.
При запросе построения фрейма прекращение отношений собственности программа искусственного интеллекта предложила следующую информацию:
Фрейм «прекращение отношений собственности» может включать следующие элементы:
Событие: Передача или утрата предмета/ имущества.
Участники: Те, кто передает или утрачивает предмет/имущество (даритель, получатель, продавец, покупатель и т.д.).
Причина: Добровольное или вынужденное действие передачи или утраты предмета/имущества (подарок, продажа, потеря и т.д.).
Последствия: Изменение материального положения участников (увеличение или уменьшение имущества, появление долгов и т.д.), а также возможные эмоциональные реакции (разочарование, радость и т.д.).
Действия: Юридические и фактические действия, связанные с передачей или утратой предмета/имущества (подписание документов, поиск пропавшего имущества и т.д.).
Результат: Изменение материального и эмоционального состояния участников, а также итоговое положение предмета/имущества (у кого он находится, где он находится и т.д.)
В данном случае система не опознала все элементы, относящиеся к вершинным уровням фрейма, в частности, не упоминается такой элемент, как объект утраты. Тем не менее, при пояснении других элементов уточняется, что утрачивается определенный предмет / имущество. Более того, по той же причине, что определяется цель при построении фрейма установление отношений собственности, неосновательно выделяются такие элементы, как причина и действия. Кроме того, элементы последствия и результат фактически описывают один и тот же элемент. Таким образом, система искусственного интеллекта справилась с задачей построения фрейма прекращение отношений собственности хуже, чем с предыдущим заданием. Тем не менее, при запросе синтезировать высказывания, описывающие прекращение отношений собственности, программа предлагает верные предложения.
- После продажи старого автомобиля, Иван приобрел новый, более современный вариант.
- В результате потери ключей, Марии пришлось заменить замки во всей квартире.
- После кражи из квартиры, Сергей установил новую систему безопасности.
- Из-за порчи имущества при пожаре, семья Петровых была вынуждена обратиться за помощью к страховой компании.
- После случайного уничтожения телефона, Анна была вынуждена купить новый.
Следует отметить, что во всех предложениях употребляются лишь отглагольные существительные. На основе данных примеров можно сделать предположение, что программа не распознает семантические функции русских глаголов, которые выражают соответствующие отношения.
Таким образом, программы генерации текста могут использоваться в качестве вспомогательного инструмента при конструировании фрейма, так как системами искусственного интеллекта распознается большинство элементов вершинных слоев. В случае отсутствия опыта построения фреймов возможно обращение к программам генерации текста в целях получения наиболее общих сведений об элементах того или иного фрейма. Тем не менее, система не справляется с определением слотов. На данном этапе развитие систем искусственного интеллекта не позволяет осуществить корректное конструирование фрейма определенного объекта, процесса, явления и т.д.
Список литературы:
- Гринин И.Л. Работа модели генерации текста с помощью нейронных сетей как составной системы: модульный анализ модуль первый. Языковая модель: работа с текстовыми вхождениями // Инновации и инвестиции. Волгоград, 2020. №7. С. 118-122.
- Милованова М.В. Понятие посессивности: проблемы определения и структуры // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2: Языкознание. Волгоград, 2007. №6. С. 95-102.
- Минский М. Остроумие и логика когнитивного бессознательного // Новое в зарубежной лингвистике. М.: 1988. №23 С. 281-290.
- Минский М. Фреймы для представления знаний / пер. с англ. О.Н. Гринбаума; под ред. Ф.М. Кулакова. М.: Энергия, 1979. 152 с.
- Селиверстова О.Н., Труды по семантике. М.: 2004. 960 с.
- Сулейманова О.А., Водяницкая А.А., Фомина М.А. Когнитивный сценарий процесса языковой категоризации // Вестник Санкт-Петербургского университета. Язык и литература. СПб.: 2020. №2. С. 309-322.
- Филлмор Ч. Об организации семантической информации в словаре // Новое в зарубежной лингвистике. Вып. 14. М.: Прогресс, 1983. С. 50-51.
- Филлмор Ч. Фреймы и семантика понимания // Новое в зарубежной лингвистике. Когнитивная лингвистика. Вып. 23. М.: Прогресс, 1988. С. 50-70.
- Minsky M. A Framework for Representing Knowledge // In The Psychology of Computer Vision. New-York, 1975.: 211-277.
Utilizing Artificial Intelligence in framing change-of-possession relations (based on YandexGPT2)
Svetikova A.D.,
student of 3 course of the Moscow City University, Moscow
Research supervisor:
Suleymanova Olga Arkadyevna,
Professor of the Department of Linguistics and Translation Studies of the Institute of Foreign Languages of the State Autonomous Educational Institution of Higher Education of the Moscow City University, Doctor of Philology, Professor
Abstract. The paper analyses artificial intelligence-run test generators' capabilities in framing various concepts. Recent years have seem a rise in the scope of AI, with text generation programmes considered a tool for conducting linguistic researches. Nonetheless, among an immense AI expansion there have been relatively few studies devoted to analysing the quality of text generation programmes' output. Therefore, it is crucial to analyse artificial intelligence systems' strengths and weaknesses as a tool for studying languages. The paper presents a comparison between change-of-possession frames, constructed by a person and artificial intelligence. The findings depict whether text generation programmes can be utilized in framing in framing various concepts.
Keywords: conceptualizing, semantics, change-of-possession, frame, artificial intelligence, text generation system.
References:
- Grinin I.L. The work of the text generation model using neural networks as a composite system: modular analysis module one. The language model: working with text occurrences // Innovations and investments. Volgograd: №7.: 118-122.
- Milovanova M.V. The concept of possessiveness: problems of definition and structure // Bulletin of the Volgograd State University. Series 2: Linguistics. Volgograd, 2007. №6.: 95-102.
- Minsky M. Jokes and the Logic of the Cognitive Unconscious // New in foreign linguistics. Moscow: №23.: 281-290.
- Minsky M. A Framework for Representing Knowledge / translated from the English by O.N. Grinbaum ; edited by F.M. Kulakov. Moscow: Energiya, 1979. 152 p.
- Seliverstova O.N., Works on semantics. Moscow: 2004. 960 p.
- Suleymanova O.A., Vodyanitskaya A.A., Fomina M.A. Cognitive scenario of the process of linguistic categorization // Bulletin of the St. Petersburg University. Language and literature. St. Petersburg: №2.: 309-322.
- Fillmore Ch. Models of the Semantic Structure of Dictionaries // New in foreign linguistics. Issue 14. Moscow: Progress, 1983.: 50-51.
- Fillmore Ch. Frames and the semantics of understanding // New in foreign linguistics. Cognitive linguistics. Issue 23. Moscow: Progress, 1988.: 50-70.
- Minsky M. Framework for knowledge representation // Psychology of computer vision. New York, 1975.: 211-277.