НЕЙРОСЕТИ В ИНТЕРПРЕТАЦИИ ПЕСЕННОГО СЛЕНГА

NEURAL NETWORKS IN THE INTERPRETATION OF SONG SLANG

Lobanov Semyon Mikhailovich

Student, Department of Industrial Thermal Power Engineering, Branch of the National Research University "Moscow Power Engineering Institute" in Smolensk,

Russia, Smolensk

Bliznyuk Olga Alexandrovna

Scientific Supervisor, Senior Lecturer, Branch of the National Research University "Moscow Power Engineering Institute" in Smolensk,

Russia, Smolensk

АННОТАЦИЯ

Статья посвящена проблеме перевода англоязычного песенного сленга традиционными онлайн-переводчиками и возможностям, которые предлагают нейросети. На материале десяти сленговых единиц показано, что традиционные переводчики дают буквальный или искажённый перевод, тогда как нейросети способны распознавать сленг, объяснять его культурный контекст и эмоциональную окраску. Результаты исследования подтверждают, что нейросети могут быть эффективным инструментом анализа сленга в процессе изучения иностранного языка.

ABSTRACT

The article is devoted to the problem of translating English songs slang by traditional online translators and the opportunities offered by neural networks. Based on ten slang units the traditional translators are shown to give literal or distorted translations, whereas neural networks are able to recognize slang and explain its cultural context and emotional connotation. The results of the study confirm that neural networks can be an effective tool for analyzing slang in the process of learning a foreign language.

Ключевые слова: сленг; нейросети; песенные тексты; ChatGPT; изучение иностранного языка.

Keywords: slang; neural networks; song lyrics; ChatGPT; foreign language learning.

Современное изучение иностранного языка невозможно без обращения к аутентичным материалам. Одним из наиболее доступных и эффективных источников живой речи являются музыкальные тексты. Однако при обращении к современной поп-культуре обучающиеся неизбежно сталкиваются с проблемой понимания сленга – неформальной лексики, которая редко встречается в учебных пособиях, но широко распространена в реальном общении и медиа. Лингвистические исследования показывают, что авторы песен обращаются к сленгу именно потому, что он позволяет передать эмоциональную атмосферу и создать образы, которые трудно выразить средствами литературного языка, усиливая при этом воздействие музыки на слушателя [1, с. 3].

Сленг в песенных текстах выполняет ряд важных функций: экспрессивную, позволяющую передать эмоциональное состояние говорящего; идентификационную, маркирующую принадлежность к определённой субкультуре или поколению; а также функцию экономии речевого времени [1, с. 5]. Несмотря на значимость сленга для адекватного восприятия современной музыки, традиционные онлайн-переводчики и словари часто оказываются несостоятельными при передаче контекстуально обусловленных сленговых единиц, поскольку они не учитывают культурную специфику, идиоматичность выражений и ситуативную окраску.

Параллельно с этим в образовательный процесс активно внедряются технологии искусственного интеллекта. Нейросети, такие как ChatGPT, демонстрируют способность не только переводить текст, но и интерпретировать его с учётом культурного контекста, что открывает новые возможности для анализа неформальной лексики. В связи с этим возникает необходимость в практическом исследовании, которое позволило бы оценить эффективность нейросетей в решении данной задачи.

Цель работы – на примере конкретных сленговых единиц из популярных англоязычных песен показать возможности нейросетей в анализе неформальной лексики, а также обосновать целесообразность их использования в процессе изучения иностранного языка.

Под нейросетями в данном исследовании понимаются модели искусственного интеллекта, обученные на больших массивах текстовых данных и способные распознавать, генерировать и интерпретировать естественный язык с учётом контекста. Такие системы, как ChatGPT, не просто переводят слова, но учитывают стилистические, прагматические и культурные особенности высказывания [2, с. 4-5].

Традиционные онлайн-переводчики, напротив, основаны на статистическом сопоставлении языковых пар или на более простых нейросетевых архитектурах, ориентированных на формальные соответствия между словами. Их работа в значительной степени опирается на словарные базы и стандартизированные грамматические конструкции, что делает их малоэффективными при работе с неформальной, идиоматической или контекстуально зависимой лексикой, такой как сленг.

Для анализа было отобрано десять сленговых единиц из песен, принадлежащих к различным музыкальным жанрам. Критерием отбора являлась невозможность адекватного перевода данных единиц с использованием традиционных онлайн-переводчиков, что подтверждает необходимость привлечения контекстуального анализа, доступного нейросетям.

Междометие duh из песни Billie Eilish «bad guy» наглядно показывает ограниченность формального перевода. В оригинале звучит строка «I'm the bad guy, duh». Онлайн-переводчик выдаёт вариант «а то», который не только не передаёт, но и искажает смысл высказывания. В действительности duh выполняет важную прагматическую функцию, указывая на очевидность сказанного с ироничным или снисходительным оттенком. В русском языке эта частица не имеет прямого эквивалента; её значение может быть передано описательно («ну очевидно же», «ясен пень») или интонационно. Нейросеть, в отличие от словаря, способна не только идентифицировать единицу как сленг, но и объяснить условия её употребления.

Сленговое выражение money moves из песни Cardi B «Bodak Yellow» получает при переводе через онлайн-сервис формально корректный, но стилистически нейтральный вариант: «Я не танцую сейчас, я делаю денежные шаги». Строка «I don't dance now, I make money moves» в современном хип-хоп дискурсе обозначает не просто действия, связанные с деньгами, а целенаправленные, часто дерзкие шаги по увеличению дохода и статуса. Это устойчивое сленговое клише, отражающее ценности уличной культуры. Нейросеть способна не только перевести фразу, но и объяснить её культурную нагрузку, указав на связь с идеологией успеха в рэп-индустрии.

Прилагательное humble в специфическом сленговом контексте встречается в припеве песни Kendrick Lamar «HUMBLE.», где многократно повторяется фраза «Sit down, be humble». На первый взгляд она не представляет сложности для перевода («Сядь, будь скромным»). Однако такой вариант нивелирует императивный характер высказывания, свойственный жанру. В хип-хоп культуре призыв be humble является сленговым выражением, означающим «не зазнавайся», «помни своё место». Это вызов, отражающий конкурентную природу жанра. Нейросеть распознаёт этот культурный код и даёт адекватную интерпретацию, учитывающую жанровую специфику.

Выражение sick and tired встречается в той же композиции Kendrick Lamar. Строка «I'm so f*cking sick and tired of the Photoshop» при буквальном переводе через онлайн-сервис даёт абсурдный результат: «Я так чертовски болен и устал от фотошопа». В действительности sick and tired означает высшую степень раздражения («сыт по горло», «достало»). Нейросеть распознаёт это значение и объясняет эмоциональную окраску.

Сленговое существительное check в значении «деньги» встречается в песне Migos «Bad and Boujee». Строка «Check» в контексте разговора о деньгах получает от онлайн-переводчика значение «чек» или «проверка», что не имеет отношения к смыслу. В хип-хоп сленге check – это крупная сумма денег, гонорар или пачка купюр. Нейросеть объясняет это значение, указывая на связь с уличной культурой и музыкальным бизнесом, где check символизирует успех и состоятельность.

Выражение chopped liver из песни Eminem «Without Me» при буквальном переводе даёт бессмысленный вариант: «Они хотят Shady, я рубленая печень». Строка «They want Shady, I'm chopped liver» в действительности означает «никто», «пустое место», «нечто незначительное». Eminem иронично использует это выражение, чтобы подчеркнуть своё центральное место в музыкальной индустрии. Нейросеть раскрывает значение и прослеживает происхождение, что значительно обогащает понимание текста.

Сленговое выражение the shit из песни Megan Thee Stallion «Body» при обращении к онлайн-переводчику даёт результат, диаметрально противоположный исходному смыслу: нейтральный или негативный перевод, не передающий самооценки говорящей. Строка «I'm the shit» в английском сленге с определённым артиклем the означает «быть лучшим», «быть самым крутым», «быть на вершине». Это устойчивое выражение широко используется в хип-хоп культуре для самоутверждения. Нейросеть способна распознать эту грамматико-смысловую тонкость, объяснить разницу в значении в зависимости от наличия артикля и указать на культурный контекст употребления.

Авторский сленг ZeZe из песни Kodak Black «Zeze» при переводе с помощью онлайн-переводчиков теряет смысл полностью, так как слово не имеет словарного значения. Строка «I got a whole lotta ZeZe» в данном контексте – сленговое обозначение денег, успеха, «вкусной жизни». Это пример того, как в рэп-культуре создаются новые сленговые единицы, непонятные за пределами сообщества. Нейросеть, обученная на больших массивах данных, способна распознать такие сленговые единицы и объяснить их значение через анализ контекстов употребления.

Строка «I'm in the back, with the racks» из песни XXXTentacion «Look At Me!» при обращении к онлайн-переводчику даёт вариант «Я в подсобке, со стеллажами», который не имеет никакого отношения к смыслу высказывания. Лексема racks в данном контексте является сленговым обозначением денег, а именно пачек купюр, что широко распространено в рэп и хип-хоп культуре. Упоминание racks служит маркером материального успеха и статуса исполнителя. Нейросеть способна распознать это переносное значение, объяснить его происхождение и указать на устойчивую связь с визуальным кодом современной рэп-индустрии.

Сленговое существительное sicko из песни Travis Scott «SICKO MODE» при буквальном переводе через онлайн-сервис даёт вариант «Я больной», что полностью искажает интенцию автора. Строка «I'm a sicko» в современном трэп и рэп-дискурсе приобрело устойчивое значение, обозначающее человека, чьё поведение выходит за общепринятые рамки, но при этом вызывает восхищение или уважение. Это самоидентификация, подчёркивающая дерзость, непредсказуемость и принадлежность к определённому типу личности. Нейросеть не только корректно интерпретирует данную единицу, но и объясняет её эмоциональную окраску и жанровую специфику.

Проведённый анализ десяти сленговых единиц из песен Billie Eilish, Cardi B, Kendrick Lamar, Migos, Eminem, Megan Thee Stallion, Kodak Black, XXXTentacion и Travis Scott подтверждает, что сленг в музыкальных текстах выполняет экспрессивную, идентификационную и экономическую функции, требуя при переводе учёта не только лексического значения, но и культурного контекста. Во всех рассмотренных случаях традиционные онлайн-переводчики оказались несостоятельными: они давали буквальный, искажённый или бессмысленный перевод, поскольку сленговые единицы либо отсутствуют в словарях, либо меняют значение в зависимости от контекста и наличия артикля.

Нейросети, напротив, продемонстрировали способность не только распознавать сленг, но и объяснять его прагматику, эмоциональную окраску и культурную нагрузку. Они успешно идентифицировали идиомы, раскрывали значение авторских неологизмов, указывали на связь выражений с субкультурой и поясняли грамматико-смысловые тонкости.

Таким образом, использование нейросетей в анализе сленга представляется перспективным инструментом, дополняющим традиционные методы изучения языка, что позволяет понимать лексико-грамматические формы, смысловую насыщенность и контекстуальную обусловленность лексем аутентичных текстов.

Список литературы:

1. Аникина Т.В. Семантическая классификация американского сленга (на материале песенных текстов) // Russian Linguistic Bulletin. 2023. № 9 (45). [электронный ресурс] — Режим доступа. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/semanticheskaya-klassifikatsiya-amerikanskogo-slenga-na-materiale-pesennyh-tekstov (дата обращения: 14.03.2026).
2. Макарова В.В. Нейросети и искусственный интеллект в преподавании иностранного языка: практико-ориентированный подход // Педагогика и просвещение. 2025. № 4. С. 1-9. DOI: 10.7256/2454-0676.2025.4.76148. [электронный ресурс] — Режим доступа. — URL: https://nbpublish.com/library_read_article.php?id=76148 (дата обращения: 14.03.2026).