Литвинова Т. А., Любова С. Г., Котлярова Е. С. Лингвистический профиль ИИ-сгенерированных текстов относительно естественных текстов с разными оценками качества

DOI: 10.47438/2309-7078_2026_3_227

Татьяна Александровна Литвинова

доктор филологических наук, профессор кафедры высшей математики
Воронежский государственный педагогический университет
Воронеж, Россия
e-mail: centr_rus_yaz@mail.ru

Светлана Геннадьевна Любова

кандидат филологических наук, доцент кафедры теории, истории и методики преподавания русского языка и литературы, научный сотрудник лаборатории культурной безопасности языковых моделей
Воронежский государственный педагогический университет
Воронеж, Россия
e-mail: svetlana_lyubova_2305@mail.ru

Елена Сергеевна Котлярова

аспирант кафедры русского языка, современной русской и зарубежной литературы, стажёр-исследователь лаборатории культурной безопасности языковых моделей
Воронежский государственный педагогический университет
Воронеж, Россия
e-mail: kray-voronezh@mail.ru

Аннотация. Широкое распространение генеративного искусственного интеллекта обусловливает необходимость разработки методов сопоставления ИИ-сгенерированных и естественных текстов с независимо полученными оценками качества. Большинство современных исследований сосредоточено на автоматическом распознавании ИИ-текстов, либо на их непосредственной оценке человеком. При этом остаётся недостаточно изученным положение ИИ-текстов в лингвистическом пространстве естественных текстов известного качества. В статье представлены результаты сопоставления русскоязычных ИИ-сгенерированных текстов трёх типов – описаний, повествований и рассуждений – с соответствующими естественными текстами. Корпус естественных текстов включал 199 текстов 66 авторов, каждый из которых имел две независимые экспертные оценки качества; корпус ИИ-текстов состоял из 90 ответов, полученных по тем же заданиям. Для всех текстов был рассчитан единый набор из 14 формальных лингвистических показателей. Анализ методом главных компонент проводился только на естественных текстах, после чего ИИ-тексты проецировались в зафиксированное пространство естественных текстов. Для последующего анализа использовались восемь компонент, объяснявших 82,72 % дисперсии признаков естественных текстов. Установлено, что более высокое качество естественных текстов связано прежде всего с лексическим разнообразием, большей средней длиной и вариативностью длины слов, объёмом текста и меньшей частотой форм первого лица; часть связей зависела от типа задания. ИИ-тексты воспроизводили преимущественно лексическую составляющую данного профиля, но отличались от высоко оценённых естественных текстов по ряду структурных и пунктуационных характеристик. В целом 56,7 % ИИ-текстов располагались ближе всего к центроидам групп высокого качества; наиболее однозначный результат был получен для описаний, среди которых эта доля составила 80 %. В пространстве восьми нормированных компонент суммарная вариативность ИИ-текстов составляла только 17–22 % от вариативности естественных текстов соответствующего типа. Этот результат сохранялся после уравнивания размеров групп и исключения показателя объёма текста. Полученные данные позволяют рассматривать ИИ-тексты при использованной процедуре генерации как относительно стандартизированный тип текста, воспроизводящий отдельные признаки высокого качества, но не полный профиль высоко оценённых естественных текстов.

Ключевые слова: генеративный искусственный интеллект, большие языковые модели, качество текста, лингвистические признаки, анализ главных компонент, естественный текст, ИИ-сгенерированный текст, тип текста, лексическое разнообразие.

Для цитирования: Литвинова Т. А., Любова С. Г., Котлярова Е. С. Лингвистический профиль ИИ-сгенерированных текстов относительно естественных текстов с разными оценками качества // Известия Воронежского государственного педагогического университета. 2026. № 3. C. 227–238. DOI 10.47438/2309-7078_2026_3_227.

Полный текст статьи: Izv_VGPU_Issue_3(312)_2026_227-238.pdf