Студентка Томского госуниверситета Юлия Савенкова создала инструмент для автоматического анализа текстов методом деконструкции. В основе программы лежит нейросеть YandexGPT, сообщает пресс-служба вуза.
Метод деконструкции в 1967 года предложил французский мыслитель Жак Деррида. Он позволяет обнаруживать в тексте скрытые смыслы и противоречия, которые сам автор, скорее всего, не осознавал. Ручной анализ требует часов работы и серьезной подготовки.
Разработка студентки Института прикладной математики и компьютерных наук ТГУ решает именно эту проблему.
«Разработанная на Python программа с помощью нейросети YandexGPT находит в тексте скрытые противоречия и неочевидные смыслы», — сообщили в пресс-службе ТГУ.
Инструмент адресован философам и филологам, работающим с большими объемами материалов. Программа сокращает время анализа и выдает второе мнение, позволяя взглянуть на источник под другим углом.
Савенкова разбила метод Деррида на последовательные шаги: выделение главной мысли, поиск ключевых противопоставлений, проверка — не упустил ли автор чего-то важного. Для каждого этапа были созданы специальные промпты — четкие инструкции для нейросети.
Инструмент загружает текст из файла в форматах PDF или TXT, по очереди применяет промпты и выдает готовый результат. На выходе получается новый взгляд на материал с указанием скрытых противоречий.
«Самым сложным при разработке было сохранить критический дух метода. Деконструкция — это не механическое переворачивание понятий, а поиск того, где автор сам себя ставит под вопрос. Первые версии промптов давали поверхностные ответы вроде «А может, наоборот?». Пришлось учиться формулировать запросы так, чтобы модель не «соглашалась» с автором, а именно искала допущения», — добавила Савенкова.
Программа уже протестирована на философских трудах. Нейросеть рассмотрела работы известных мыслителей и обнаружила в них внутренние смысловые напряжения, незаметные при обычном прочтении.
