кандидат филологических наук;
candidate of philological sciences;
Статья посвящена исследованию речевого клише “всё будет хорошо” в современном коммуникативном пространстве и анализу способности нейросетевых моделей интерпретировать его эмоционально-прагматическое значение. Актуальность исследования обусловлена активным распространением шаблонных речевых формул в цифровой коммуникации, а также недостаточной научной разработанностью проблемы распознавания речевых клише системами искусственного интеллекта. Целью исследования является выявление особенностей функционирования клише “всё будет хорошо” в различных контекстах и оценка способности современных нейросетевых моделей распознавать его смысловые и эмоциональные оттенки. В ходе исследования использовался комплексный лингвистический подход, включающий семантический, фонетический и морфологический анализ клише, а также сравнительный анализ результатов интерпретации, представленных нейросетевыми моделями ChatGPT, Mistral AI, DeepSeek и Алиса. Дополнительно применялись методы контекстуального анализа, сопоставления и интерпретации речевых ситуаций. В результате исследования установлено, что современные нейросетевые модели демонстрируют ограниченную способность к глубокому прагматическому анализу речевых клише, нередко прибегая к буквальной интерпретации высказываний и испытывая трудности при различении иронии, сарказма и вежливо-равнодушной эмоциональной окраски. Сделан вывод о том, что увеличение масштаба и мощности языковых моделей не обеспечивает принципиального повышения точности распознавания коммуникативного намерения говорящего. Теоретическая значимость исследования заключается в расширении научных представлений о функционировании речевых клише в современной коммуникации и особенностях их восприятия системами искусственного интеллекта. Практическая значимость работы состоит в возможности использования полученных результатов при разработке и совершенствовании систем обработки естественного языка, ориентированных на более точное распознавание контекстуальных и эмоциональных характеристик речи.
The article is devoted to the study of the speech cliché “Everything will be fine” in modern communicative space and to the analysis of the ability of neural network models to interpret its emotional and pragmatic meaning. The relevance of the research is determined by the active spread of formulaic speech patterns in digital communication, as well as by the insufficient scientific development of the problem of speech cliché recognition by artificial intelligence systems. The aim of the study is to identify the functional features of the cliché “Everything will be fine” in various contexts and to evaluate the ability of modern neural network models to recognize its semantic and emotional nuances. The research is based on a comprehensive linguistic approach, including semantic, phonetic, and morphological analysis of the cliché, as well as a comparative analysis of interpretations produced by the neural network models ChatGPT, Mistral AI, DeepSeek, and Alice. In addition, methods of contextual analysis, comparison, and interpretation of speech situations were applied. The results of the study demonstrate that modern neural network models show a limited ability to perform deep pragmatic analysis of speech clichés, often relying on literal interpretation and experiencing difficulties in distinguishing irony, sarcasm, and politely indifferent emotional coloring. It is concluded that increasing the scale and computational power of language models does not lead to a fundamental improvement in recognizing the communicative intention of the speaker. The theoretical significance of the study lies in expanding scientific understanding of the functioning of speech clichés in modern communication and the peculiarities of their interpretation by artificial intelligence systems. The practical significance of the research consists in the possibility of applying the obtained results to the development and improvement of natural language processing systems aimed at more accurate recognition of contextual and emotional characteristics of speech.