Переосмысление литературного анализа: использование искусственного интеллекта для классификации французской модернистской поэзии

В соответствии с глобальными Целями устойчивого развития Организации Объединённых Наций (ЦУР) и междисциплинарными подходами, объединяющими искусственный интеллект (ИИ) и принципы устойчивого развития, в данном исследовании представлена инновационная платформа на основе ИИ для анализа современной французской поэзии. В работе применяются методы извлечения признаков, включая частотно-обратную документную частоту (TF-IDF) и представление документов в виде векторов (Doc2Vec), а также алгоритмы машинного обучения, в частности метод опорных векторов (SVM), для создания модели, объективно классифицирующей стихотворения по их стилистическим и тематическим характеристикам и выходящей за рамки традиционного субъективного анализа. Работа демонстрирует потенциал ИИ в литературоведческом анализе и культурном обмене, подчёркивая способность модели способствовать межкультурному взаимопониманию и совершенствованию преподавания поэзии. Эффективность модели ИИ по сравнению с традиционными методами позволяет рассчитывать на оптимизацию ресурсов и снижение воздействия образования на окружающую среду. Дальнейшие исследования будут направлены на совершенствование технических аспектов модели с целью обеспечения эффективности, справедливости и персонализации образования. Расширение области применения модели на различные поэтические стили и жанры повысит её точность и обобщающую способность. Кроме того, усилия будут сосредоточены на справедливом внедрении инструмента ИИ для обеспечения доступа к качественному образованию. Исследование даёт представление о роли ИИ в развитии преподавания поэзии и достижении целей устойчивого развития. Устранение обозначенных ограничений и интеграция модели в образовательные платформы создадут основу для значимых разработок в области компьютерного анализа поэзии и образовательных технологий.