ПРАКТИЧЕСКИЕ ВОЗМОЖНОСТИ ИНСТРУМЕНТОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В СРАВНИТЕЛЬНОМ ИССЛЕДОВАНИИ ВИЗУАЛЬНОЙ ПОЭЗИИ ( НА ПРИМЕРЕ УЗБЕКСКОГО, РУССКОГО И АНГЛИЙСКОГО ЯЗЫКАХ)
Аннотация
Статья посвящена анализу практического применения инструментов искусственного интеллекта в сравнительном исследовании визуальной поэзии на материале узбекского, русского и английского языков. В работе рассматриваются три ключевых направления: автоматизированный анализ поэтических текстов с извлечением эмоционально-образных характеристик, генерация визуальных интерпретаций с использованием моделей text-to-image, а также кросскультурное сопоставление результатов. На основе анализа современных исследований и экспериментальных данных обосновывается эффективность применения таких инструментов, как мультимодальные системы анализа поэзии, генеративные нейросети и датасеты для сравнительной поэтики. Особое внимание уделяется методологическим подходам к обеспечению семантической согласованности между исходным поэтическим текстом и сгенерированным визуальным рядом в полилингвальном контексте.
Библиографические ссылки
1. Курбатов С. Разжечь Тишину: как разные AI видят один заснеженный Холм. Rutube, 2025.
2. Aini D.N., Rizky El Firsy G.A. From Imagination to Representation: Utilizing Leonardo.AI in the Concretization of German-Language Poetry to Enhance Student Creativity. Konfiks Jurnal Bahasa, Sastra dan Pengajaran, 2025.
3. ModePoem Dataset for Computational Poetry Research. Emergent Mind, 2025.
4. Visualizing poetry with deep semantic understanding and consistency evaluation. npj Heritage Science, 2025.
5. Ajith A., et al. Pixels, print and poetic intersections: visualizing AI in PoemPortraits and Technelegy. Journal of Visual Literacy, 2025.
6. Ostalska K. Waves of Pixels and Word-generated Algorithms: Drone Poetry as a Collaborative Practice between Machine and Human. Text Matters, 2023.
7. AI-Powered Multimodal System for Haiku Appreciation Based on Intelligent Data Analysis. MDPI Electronics, 2025.
8. Khadangi A., et al. CognArtive: Large Language Models for Automating Art Analysis and Decoding Aesthetic Elements. 2025.
9. Наумов Л. Муза и алгоритм. 2025.
10. Yousef T., et al. ModePoem: A Multilingual Dataset for Poetry Meter Analysis. 2019.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 Азизахон Неъматжонова
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
Условия лицензии
Эта работа доступна под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License. Чтобы просмотреть копию этой лицензии, посетите http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ или отправьте письмо по адресу Creative Commons, PO Box 1866, Mountain View, CA 94042, США.
По этой лицензии вы можете:
Поделиться — копируйте и распространяйте материал на любом носителе и в любом формате.
Адаптируйте — делайте ремиксы, трансформируйте и дорабатывайте материал.
Лицензиар не может отозвать эти свободы, если вы соблюдаете условия лицензии. На следующих условиях:
Атрибуция. Вы должны указать соответствующую ссылку, предоставить ссылку на лицензию и указать, были ли внесены изменения. Вы можете сделать это любым разумным способом, но не таким образом, который бы предполагал, что лицензиар одобряет вас или ваше использование.
Некоммерческое использование — вы не имеете права использовать материал в коммерческих целях.
Никаких дополнительных ограничений. Вы не имеете права применять юридические условия или технологические меры, которые юридически запрещают другим делать все, что разрешено лицензией.
