РЕЧЕВОЕ ПРОСТРАНСТВО ИНТЕРНЕТА КАК РЕСУРС ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОСЕТИ: ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ

Целью работы является обозначение нового ракурса изучения медиатекста в связи с тем, что медиаресурсы во всём их многообразии становятся основным материалом для обучения и самообучения нейросетей, составляющих основу так называемого искусственного интеллекта. Такая постановка проблемы требует комплексного анализа функционирования медиатекста как явления в интернет-пространстве. Результаты этого функционирования в письменно-речевой сфере демонстрируют целый комплекс проблем: сочетание стандарта и экспрессии в борьбе между информационной и воздействующей функциями, деструкция смыслов под воздействием речевых аномалий, усиление агрессивности и т.д. В устно-речевой реализации существенной проблемой становится эмоциональное интонирование, которое ещё больше усложняет процесс обучения нейросети. Таким образом, насущной задачей медиалингвистики становится осмысление факторов и разработка параметров и критериев для дальнейшей работы с искусственным интеллектом.

THE SPEECH SPACE OF THE INTERNET AS A NEURAL NETWORK LEARNING RESOURCE: PROBLEMS AND PROSPECTS

The purpose of the work is to identify a new perspective of the study of media text due to the fact that media resources in all their diversity are becoming the main material for teaching and self-learning neural networks that form the basis of the so-called artificial intelligence. Such a statement of the problem requires a comprehensive analysis of functioning of the media text as a phenomenon in the Internet space. The results of this functioning in the written-speech sphere demonstrate a whole complex of problems: the combination of standard and expression in the struggle between informational and influencing functions, the destruction of meanings under the influence of speech anomalies, increased aggressiveness, etc. In the oral-speech implementation, emotional intonation becomes a significant problem, which further complicates the learning process of the neural network. Thus, the urgent task of media linguistics is to understand the factors and develop parameters and criteria for further work with artificial intelligence.