Список использованной литературы

1. Виноградов, В. В. Стилистика, теория поэтической речи, поэтика / В. В. Виноградов. – Москва : Издательство Академии наук, 1963. – 253 с. – Текст : непосредственный.

2. Гальперин, И. Р. О понятиях "стиль" и "стилистика" / И. Р. Гальперин. – Текст : непосредственный // Вопросы языкознания. – 1973. – № 3. – С. 14–25.

3. Гальперин, И. Р. Текст как объект лингвистического исследования / И. Р. Гальперин. – Москва : Наука, 1981. – 140 с. – Текст : непосредственный.

4. Добросклонская, Т. Г. Медиалингвистика: теория, методы, направления / Т. Г. Добросклонская. – 2020. – 180 с. – URL: https://medialing.spbu.ru/upload/files/file_1600671409_8213.pdf (дата обращения: 23.01.2025). – Текст : электронный.

5. Карасик, В. И. Языковая пластика общения / В. И. Карасик. – Москва : Гнозис, 2021. – 536 с. – (Филология. Психология. XXI). – ISBN 978-5-94244-077-0. – Текст : непосредственный.

6. Медиалингвистика в современной научной парадигме : коллективная монография / Е. Г. Борисова, М. А. Васильченко, Д. Б. Гудков [и др.] ; под редакцией Н. И. Клушиной, Т. В. Ицкович, Л. В. Селезневой. — Москва : Издательство «ФЛИНТА», 2024. — 308 с. — ISBN 978-5-9765-5708-6. — URL: http://elar.urfu.ru/handle/10995/139359 (дата обращения: 04.04.2025). — Текст : электронный.

7. Микаллеф, Л. О. Лингвистика нейросетей как парадигма современной науки о языке / Л. О. Микаллеф. — Текст : электронный // Мир науки, культуры, образования. — 2025. — № 1 (110). — С. 467–469. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/lingvistika-neyrosetey-kak-paradigma-sovremennoy-nauki-o-yazyke (дата обращения: 01.03.2025).

8. Нелюбин, Л. Л. Лингвостилистика современного английского языка : учебное пособие / Л. Л. Нелюбин. – Текст : электронный // Москва : ФЛИНТА, 2019. — 128 с. – ISBN 978–5–89349–722–9. – Лань : электронно–библиотечная система. – URL: https://e.lanbook.com/book/119408 (дата обращения: 24.03.2025). – Режим доступа: для авториз. пользователей.

9. Солганик, Г. Я. Лингвостилистика, или лингвистическая стилистика / Г. Я. Солганик. – Текст : электронный // Эффективное речевое общение (базовые компетенции) : Словарь–справочник. Электронное издание / под редакцией А. П. Сковородникова. – 2–е изд., перераб. и доп. – Красноярск : Сибирский федеральный университет, 2014. – С. 282–283. – EDN UQAFTJ. – URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=24494302 (дата обращения: 22.03.2025). – Режим доступа: для авториз. пользователей.

10. Abbas, H. AI–powered linguistics: the digital transformation of language and text analysis / Hazrat Abbas, Danyal Ahmad, Abdullah Hasham, Syeda Hajra. – Текст : электронный // International Journal of Social Sciences. – 2025. – URL: https://www.researchgate.net/publication/389520774_ai-powered_linguistics_the_ digital_transformation_of_language_and_text_analysis (дата обращения: 25.03.2025).

11. AlAfnan, M. A. Do Artificial Intelligence Chatbots Have a Writing Style? An Investigation into the Stylistic Features of ChatGPT–4 / M. A. AlAfnan, S. F. MohdZuki. – Текст : электронный // Journal of Artificial Intelligence and Technology. – 2023. – Vol. 3, no. 3. – P. 85–94. – – URL: https://ojs.istp-press.com/jait/article/view/267 (дата обращения: 21.02.2025).

12. Bellini, V. Between human and AI: assessing the reliability of AI text detection tools / V. Bellini, F. Semeraro, J. Montomoli [и др.] – Текст : электронный // Current Medical Research and Opinion. – 2024. – Vol. 40, № 2. – P. 151–153. – 1710. – URL: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/03007995.2024.2310086 (дата обращения: 08.02.2024).

13. Berriche, L. Unveiling ChatGPT text using writing style / L. Berriche, S. Larabi–Marie–Sainte. – Текст : электронный // Heliyon. – 2024. – Vol. 10, no. 12. – ISSN 2405–8440. – URL: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e32976 (дата обращения: 22.03.2025).

14. Brown, T. Language models are few–shot learners. / T. Brown, B. Mann, N. Ryder [и др.] – Текст : электронный // NIPS '20 : Материалы 34–й Международной конференции по нейронным системам обработки информации / ред. кол. H. Larochelle, M. Ranzato, R. Hadsell – Рэд Хук, США : Curran Associates Inc., 2020. – С. 1877–1901. – URL: https://www.semanticscholar.org/paper/Language–Models–are–Few–Shot–Learners–Brown–Mann/90abbc2cf38462b954ae1b772fac9532e2ccd8b0 (дата обращения: 06.02.2025).

15. Ebeling, S. Corpus–based contrastive studies and AI–generated translations / S. Ebeling – Текст : электронный // Languages in Contrast. – 2024. – URL: https://www.researchgate.net/publication/384216718_Corpus–based_contrastive_studies_and_AI–generated_translations (дата обращения: 07.02.2025)

16. Jurafsky, D. Speech and Language Processing : учеб. пособие / D. Jurafsky, J. Martin – 3–е изд., испр. и доп. – Стэнфорд, США : Pearson Education, 2024. – 577 с. – ISBN: 978–0131873216. – URL: https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ (дата обращения: 06.02.2024) – Режим доступа: для зарегистрир. пользователей. – Текст : электронный.

17. Liao, W. Differentiating ChatGPT–Generated and Human–Written Medical Texts: Quantitative Study / W. Liao, Z. Liu, H. Dai [и др.]. – Текст : электронный // JMIR Medical Education. – 2023. – Vol. 9. – URL: https://doi.org/10.2196/48904 (дата обращения: 15.04.2025).

18. Mao, C. Raidar: geneRative AI Detection viA Rewriting / C. Mao, C. Vondrick, H. Wang [и др.] – DOI: 10.48550/arXiv.2401.12970 – Текст : электронный // arXiv – открытый архив Корнельского университета. – 2024. – 18 c. – URL: https://arxiv.org/abs/2401.12970 (дата обращения: 17.03.2025).

19. Munyer, T. DeepTextMark: Deep Learning based Text Watermarking for Detection of Large Language Model Generated Text / T. J. Munyer, X. Zhong – DOI: 10.48550/arXiv.2305.05773 – Текст : электронный // arXiv – открытый архив Корнельского университета. – 2023. – 15 c. – URL: https://arxiv.org/abs/2305.05773 (дата обращения: 03.04.2025).

20. Reinhart, A. Do LLMs write like humans? Variation in grammatical and rhetorical styles / A. Reinhart, B. Markey, M. Laudenbach, K. Pantusen, R. Yurko, G. Weinberg, D. W. Brown. – Текст : электронный // Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. – 2025. – Vol. 122, no. 8. – Art. no. e2422455122. – URL: https://doi.org/10.1073/pnas.2422455122 (дата обращения: 10.04.2025).

21. Rita, M. Language evolution with deep learning / M. Rita [и др.] // The Oxford Handbook of Approaches to Language Evolution ; под общ. ред. Limor Raviv, Cedric Boeckx. – Oxford : Oxford University Press, 2025. – URL: https://doi.org/10.1093/oxfordhb/9780192886491.013.18 (дата обращения: 15.05.2025). – Текст : электронный.

22. Shah, A. Detecting and Unmasking AI-Generated Texts through Explainable Artificial Intelligence using Stylistic Features / A. Shah, P. Ranka, U. Dedhia [и др.]. - Текст : электронный // International Journal of Advanced Computer Science and Applications. - 2023. - Vol. 14, no. 10. - P. 110. - DOI: 10.14569/IJACSA.2023.01410110. - URL: https://www.researchgate.net/publication/375085614_Detecting_and_Unmasking_AI-Generated_Texts_through_Explainable_Artificial_Intelligence_using_Stylistic_Features (дата обращения: 05.06.2025).

23. Verma, D. Impact of Artificial Intelligence on Journalism: A Comprehensive Review of AI in Journalism / D. Verma. – Текст : электронный // Journal of Communication and Management. – 2024. – Vol. 3, no. 2. – P. 150–156. – URL: https://jcoma.com/index.php/JCM/article/view/131 (дата обращения: 04.03.2025).

24. Wei, H. Bioinspired Artificial Intelligence Applications 2023 / H. Wei, F. Tao, Z. Huang – DOI: 10.3390/biomimetics9020080 – Текст : электронный // Biomimetics, Vo. 9, №2. – 2024. – 15 c. – URL: https://www.mdpi.com/2313–7673/9/2/80 (дата обращения: 05.02.2024).

25. Yongqiang, M. Is This Abstract Generated by AI? A Research for the Gap between AI–generated Scientific Text and Human–written Scientific Text / M. Yongqiang, J. Liu, Y. Fan – Текст : электронный // arXiv – открытый архив Корнельского университета. – 2023. – 18 c. – URL: https://arxiv.org/abs/2301.10416 (дата обращения: 11.03.2025).

26. GigaChat : [сайт]. – 2025. – URL: https://giga.chat/ (дата обращения: 15.03.2025). – Текст : электронный.

27. YandexGPT : [сайт]. – 2025. – URL: https://ya.ru/ai/ (дата обращения: 22.04.2025). – Текст : электронный.

28. DeepSeek : [сайт]. – 2025. – URL: https://www.deepseek.com/en (дата обращения: 10.02.2025). – Текст : электронный.

29. The Guardian : [сайт]. – 2025. – URL: https://www.theguardian.com/international (дата обращения: 18.05.2025). – Текст : электронный.

30. The New York Times : [сайт]. – 2025. – URL: https://www.nytimes.com (дата обращения: 12.01.2025). – Текст : электронный.

31. The Washington Post : [сайт]. – 2025. – URL: https://www.washingtonpost.com (дата обращения: 30.03.2025). – Текст : электронный.

32. GPTZero : [сайт]. – 2025. – URL: https://www.gptzero.me (дата обращения: 25.02.2025). – Текст : электронный.

33. Quillbot : [сайт]. – 2025. – URL: https://quillbot.com/ai-content-detector (дата обращения: 25.02.2025). – Текст : электронный.

Все материалы данного сайта являются объектами авторского права. Запрещается копирование, распространение (в том числе путем копирования на другие сайты и ресурсы в Интернете) или любое иное использование информации и объектов без предварительного согласия правообладателя.
По вопросам использования символики Университета и получения консультационной помощи обращайтесь в управление коммуникаций и молодежной политики. Фотографии и графическое оформление предоставлено сервисом Unsplash по лицензии Creative Commons.