МОДЕЛИРОВАНИЕ БИ-\ПОЛИЛИНГВИЗМА У ДЕТЕЙ В СМЕШАННЫХ СЕМЬЯХ В РОССИЙСКО-КИТАЙСКОМ ПРИГРАНИЧЬЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ НЕЙРОСЕТИ4F

Спрос на формирование реального двуязычия обусловлен обновлением парадигмы развития общества под влиянием IT-технологий, поэтому специфика языковых компетенций в области родного и иностранных языков открывает новые возможности для цифровой гуманитаристики в аспекте изучения влияния метизации как для интеграции фенотипов обоих родителей, так и овладевания языками с обнаружением новых параметров нейропсихолингвистического спектра к обучению детей-билингвов. Акцент на сверточных нейронных сетях ориентирует на создание новых моделей освоения языка у таких детей из смешанных браков. Цель исследования: моделирование процессов би\полилингвизма у детей из смешанных русско-китайских браков с использованием технологий искусственного интеллекта и нейросети для последующей разработки улучшенной большой языковой мультиязычной модели машинного перевода. Материалом исследования послужили экспериментальные данные, полученные в ходе использования конволюционной нейронной сети при создании новой обучающей модели на основе анализа сравнения скорости и качества обработки языковой информации у истинных русско-китайских билингвов в провинции Хэйлунцзян КНР и нейросети с целью повышения качества двустороннего перевода.

The demand for the formation of real bilingualism is due to the renewal of the paradigm of the development of society under the influence of IT technologies, therefore, the specificity of language competencies in the field of native and foreign languages opens up new opportunities for digital humanities in the aspect of studying the influence of metatization both for the integration of phenotypes of both parents and language acquisition with the discovery of new parameters of the neuro-psycholinguistic spectrum for teaching bilingual children. The emphasis on convolutional neural networks focuses on the creation of new models of language acquisition in such children from mixed marriages. The purpose of the study: modeling of the processes of bi-multilingualism in children from mixed Russian-Chinese marriages using artificial intelligence technologies and neural networks for the subsequent development of an improved large multilingual machine translation model. The research material was experimental data obtained during the use of a convolution neural network in creating a new training model based on the analysis of comparing the speed and quality of language processing in true Russian-Chinese bilinguals in the Heilongjiang province of China and a neural network in order to improve the quality of two-way translation.