АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ СОВРЕМЕННОЙ ЛИНГВИСТИКИ

Аннотация

Modern linguistics increasingly relies on Natural Language Processing (NLP) — a rapidly developing branch of artificial intelligence that enables computers to analyze, understand, and generate human language. NLP systems aim to capture complex semantic and syntactic relationships between words and sentences, allowing for tasks such as machine translation, sentiment analysis, question answering, and text summarization. However, the field still faces serious challenges, including semantic ambiguity, recognition of irony and sarcasm, bias in training data, and lack of model interpretability. This article explores these challenges in depth and discusses potential solutions based on deep neural networks, large language models (LLMs), and corpus-based approaches. Furthermore, the study highlights the linguistic, psycholinguistic, and cognitive aspects of NLP, emphasizing its role in modeling human reasoning and understanding language meaning. Keywords: NLP, artificial intelligence, system, model, ambiguity, irony, bias, interpretability, corpus, semantics, neural network. АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ СОВРЕМЕННОЙ ЛИНГВИСТИКИ Аннотация. Современная лингвистика активно использует технологии обработки естественного языка (NLPNatural-Language Processing), которые позволяют компьютерам анализировать, понимать и генерировать человеческую речь. Эти системы направлены на выявление сложных семантических и синтаксических связей между словами и предложениями, что делает возможным автоматический перевод, анализ текста, создание чат-ботов и интеллектуальных систем. Тем не менее, в области NLP остаются значительные проблемы, такие как семантическая 181 ResearchBib IF - 11.01, ISSN: 3030-3753, Volume 2 Issue 11 неоднозначность, распознавание иронии и сарказма, предвзятость данных (bias) и интерпретация моделей. В данной статье рассматриваются указанные проблемы и предлагаются современные решения, основанные на нейронных сетях, больших языковых моделях и корпусном анализе. Также анализируются лингвистические, психолингвистические и когнитивные аспекты NLP, раскрывающие его значение в моделировании человеческого мышления и понимания смысла языка. Ключевые слова: NLP, искусственный интеллект, система, модель, неоднозначность, ирония, bias, интерпретация, корпус, семантика, нейронная сеть.