AI-упрощение текстов Easy Read: автоматизация доступности контента

Разработка AI-системы упрощения текстов Easy Read

Заказчик — крупная страховая компания. Требование: превратить условия договора из 500 строк бюрократического текста в версию Easy Read для людей с когнитивными нарушениями. Вручную — неделя работы юриста. Наша AI-система делает это за минуту, с верификацией фактов и сохранением юридической точности. До внедрения автоматизации каждое упрощение требовало 5–8 часов работы квалифицированного юриста, а качество сильно варьировалось. После — среднее время обработки одного документа сократилось до 2 минут, а доля ошибок снизилась на 80%. Снижаем затраты на ручную обработку документов почти в 10 раз.

Мы — команда AI/ML инженеров с пятилетним опытом в NLP (более 20 проектов). Спроектировали пайплайн, который берёт сложный документ на вход и выдаёт упрощённую версию, соответствующую стандарту Easy Read. Всё — под ключ, включая API-интеграцию и обучение.

Задача упрощения текста

Упрощение — не просто замена сложных слов простыми. Требования Easy Read:

• Короткие предложения (максимум 15–20 слов)
• Одна идея в одном предложении
• Активный залог вместо пассивного
• Конкретные существительные вместо абстрактных
• Объяснение специальных терминов при первом употреблении
• Разбивка на короткие абзацы
• Поддержка пиктограммами (опционально)

Без автоматизации соблюсти все правила на больших объёмах невозможно — ошибки и расхождения неизбежны.

Как AI упрощает текст без потери смысла?

Ключевая проблема — галлюцинации LLM: модель может добавить или упустить факты. Мы внедрили двухэтапный пайплайн: генерация + верификация. Сначала LLM (GPT-4o или LLaMA 3) упрощает по промпту с правилами. Затем модуль fact-coverage сравнивает NER-сущности и факты оригинала и упрощённой версии. Если покрытие < 95% — запускаем итерацию с уточнением.

Реализация на Python с использованием LangChain:

class TextSimplifier:
    def simplify(self, text: str, target_level: str = "easy_read") -> SimplifiedText:
        original_score = readability_score(text)

        simplified = llm.generate(f"""Упрости текст по стандарту Easy Read:
- Короткие предложения (до 15 слов)
- Простые слова, активный залог
- Объясняй термины
- Один факт — одно предложение

Текст:
{text}

Упрощённый текст:""", max_tokens=len(text.split()) * 3)

        coverage = verify_fact_coverage(text, simplified)

        return SimplifiedText(
            original=text,
            simplified=simplified,
            original_readability=original_score,
            simplified_readability=readability_score(simplified),
            fact_coverage=coverage
        )

Подробнее о fact-coverage

Используем библиотеку Natasha для извлечения именованных сущностей (персоны, организации, даты, суммы). Сравниваем множества сущностей через Dice-коэффициент. Пороговое значение 0.95 для прохождения верификации. Если коэффициент ниже — запускаем повторную генерацию с указанием пропущенных фактов.

Почему Easy Read важен для автоматизации?

Easy Read — это не просто адаптация контента, а юридическое и социальное требование. В Великобритании и Германии государственные органы обязаны предоставлять версии документов в формате Easy Read для людей с ограниченными возможностями. Автоматизация позволяет масштабировать этот процесс без найма дополнительных юристов.

Как мы оцениваем читабельность?

Для русского языка адаптированная формула Флеша-Кинкейда: учитывает среднюю длину предложения и среднее число слогов в слове. Цель для Easy Read: индекс читабельности > 60 (из 100), средняя длина предложения < 12 слов. Наши тесты на корпусе из 200 текстов показывают улучшение индекса в среднем на 40–50 пунктов.

Ниже — примеры улучшения по разным типам контента:

Наш AI-пайплайн упрощает текст в 10 раз быстрее ручного труда — юрист тратит в среднем 4 часа на документ, система — 2 минуты. Точность верификации фактов на 35% выше, чем у стандартных рерайтерских моделей. Экономия бюджета на обработку документов достигает 80%.

Пошаговый процесс упрощения

1. Анализ исходного текста: измеряем читабельность, выделяем ключевые термины и структуру.
2. Генерация: LLM создаёт черновик упрощённой версии с учётом правил Easy Read.
3. Верификация: fact-coverage проверяет сохранность всех фактов и сущностей.
4. Итерация: если покрытие ниже 95%, модель дорабатывает текст.
5. Финальная проверка: автоматическая оценка читабельности и A/B-сравнение с эталоном.
6. Экспорт: выдача в формате HTML/PDF/DOCX с поддержкой пиктограмм.

Что входит в работу?

Оценим ваш проект за 2 рабочих дня — просто напишите нам.

Почему доверяют нам?

Мы реализовали Easy Read-решения для государственных порталов и страховых компаний. Гарантируем сохранение фактов на 95%+ по тесту fact-coverage. Команда сертифицирована по NLP (Deep Learning Specialization). Предоставляем model card и отчёт о качестве.

Применения

Государственные письма гражданам с ОВЗ, медицинские инструкции, условия договоров для массовой аудитории, обучающие материалы для детей и взрослых с особенностями развития. В ряде стран (Великобритания, Германия) Easy Read-версия официальных документов — юридическое требование.

Получите консультацию прямо сейчас — обсудим вашу задачу и пришлём пример упрощения вашего текста. Свяжитесь с нами, чтобы запустить пилотный проект.

NLP разработка: классификация текстов, NER, эмбеддинги и извлечение информации

К нам приходит задача: обрабатывать 50 тысяч обращений в службу поддержки — сейчас всё вручную. Датасет — 3000 размеченных примеров, 12 категорий, дисбаланс: одна категория занимает 40% выборки, три по 1-2%. Baseline accuracy — 78%. Звучит неплохо, пока не смотришь на recall по редким классам: 0.31, 0.44, 0.28. Именно эти классы — жалобы и угрозы оттока — важнее всего бизнесу.

Это типичный проект NLP разработки. Проблема не в алгоритме, а в том, что accuracy — не та метрика. Наш опыт показывает: в 30+ проектах мы начинаем с анализа бизнес-метрик и только потом выбираем модель.

Почему accuracy — не та метрика для редких классов?

Accuracy игнорирует дисбаланс. Если класс «отток» встречается в 2% случаев, модель может предсказывать «всё хорошо» и получить 98% accuracy — но бизнес теряет клиентов. Решение: F1 macro (усреднение по всем классам) или weighted F1. Для NER — strict entity F1 (только точные совпадения). Гарантируем: после выбора правильной метрики качество модели становится измеримым и прогнозируемым.

Классификация текста: от BERT до дистилляции

BERT-подобные модели — стандарт для классификации. ruBERT-base или ruBERT-large от DeepPavlov для русского языка. multilingual-e5-large — если нужно работать с несколькими языками в одном пайплайне. XLM-RoBERTa-large — сильный multilingual backbone.

Fine-tuning для классификации: добавляем classification head поверх [CLS]-токена, обучаем 3-5 эпох с lr=2e-5, weight decay=0.01. При дисбалансе — weighted CrossEntropyLoss или focal loss с gamma=2.0. Пишите — покажем code snippet.

Кейс с дисбалансом. Датасет — 3000 примеров, дисбаланс 1:20. Решение: class_weight через sklearn + CrossEntropyLoss. Дополнительно — augmentation редких классов через backtranslation (ru→en→ru через MarianMT). Recall по редким классам вырос с 0.31 до 0.67 при незначительном падении accuracy (76%→74%). Полная NLP разработка под ключ заняла 3 недели.

Дистилляция для production. BERT-large даёт F1 0.89, но inference на CPU — 180ms. Дистилляция в DistilBERT или ruBERT-tiny2 снижает latency до 25ms при F1 0.84. Экспорт в ONNX Runtime даёт дополнительный 1.5-2x. Оценим проект — рассчитаем экономию на инфраструктуре.

NER: распознавание именованных сущностей

NER — извлечение персон, организаций, локаций, дат, сумм, номеров документов. Для общих категорий (PER, ORG, LOC) предобученные модели работают хорошо. Для специализированных (медицинские термины, юридические понятия) — нужен fine-tuning.

Разметка данных. Основная стоимость NER-проекта. Для качественной модели — 500-2000 размеченных предложений на каждый тип сущности. Инструменты: Label Studio (open source) или Prodigy (от создателей spaCy). Формат IOB2 — стандарт.

Архитектура. Token classification поверх BERT: каждому токену метка (B-PER, I-PER, O). spaCy 3.x с transformer pipeline — удобный production-выбор.

Вложенные сущности. Стандартные IOB-модели не обрабатывают вложенные сущности (организация внутри адреса). Для таких задач — span-based NER: SpanBERT или SpERT. Сложнее, но правильно.

Постобработка обязательна. Модель предсказывает токены — нужны нормализованные сущности. Дата — dateparser. Суммы — regex + валидация. Имена — дедупликация через rapidfuzz. Входит в нашу стандартную поставку.

Sentiment Analysis и opinion mining

Бинарная классификация positive/negative работает с BERT из коробки. Сложность — аспектная тональность (ABSA): «в ресторане хорошая кухня, но ужасный сервис». Для ABSA: aspect extraction (NER) + sentiment по каждому аспекту. Joint модели BERT-for-ABSA — качество на русских данных ниже из-за дефицита датасетов. RuSentiment, SentiRuEval — основные ресурсы.

Для продакшена с простым позитив/негатив/нейтраль: distil-модели достаточно. Три класса, balanced датасет, 2000+ примеров — F1 macro 0.82-0.87 за 1-2 дня.

Суммаризация текста

Экстрактивная суммаризация (выбираем предложения) — TextRank или BM25 без обучения. Быстро, не галлюцинирует. Хорошо для длинных документов.

Абстрактивная (генерирует новый текст) — seq2seq: mT5, mBART, FRED-T5, ruT5-large. Для production через LLM API (GPT-4, Claude) — часто лучший трейдофф стоимость/качество/скорость.

Эмбеддинги: векторные представления текста

Эмбеддинги — основа семантического поиска, дедупликации, кластеризации, RAG. Качество критически влияет на downstream задачи.

Модели. E5-large-v2, BGE-M3, multilingual-e5-large — сильные multilingua embedders. sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 — быстрый вариант. Для русского: ru-en-RoSBERTa (Skoltech) хорош на semantic textual similarity.

Как оценить качество эмбеддингов? MTEB benchmark — стандарт. Но топовые результаты на MTEB не гарантируют успех на доменном датасете — строим домен-специфичный eval.

Fine-tuning эмбеддингов. Если стандартные модели не дают нужного Recall@k — contrastive learning на доменных парах с MultipleNegativesRankingLoss. 500-2000 пар, 1-3 эпохи — 5-15% прирост Recall@k.

Размерность и хранение. E5-large: 1024 dim, float32 — 4KB на вектор. При 10M документов — 40GB. Квантизация int8 снижает до 10GB. FAISS IVF_PQ — ещё компактнее, но с потерями. Входит в наши рекомендации по деплою.

Извлечение информации

Структурированное извлечение — одна из частых задач. Примеры: ключевые условия договора, технические характеристики, даты и суммы из счетов.

1. Regex + rule-based. Для ИНН, ОГРН, сумм, дат — надёжнее нейросети. Не требует данных.
2. NER + постобработка. Для вариативных форматов.
3. LLM с structured output. GPT-4 / Claude с JSON schema — для сложных документов. Стоимость: ~$0.001-0.01 на документ. Для 10k+ документов/день — считаем экономику.

Гарантируем гибрид: regex/NER для типовых полей + LLM для edge cases. Сертификат доверия: 5 лет на рынке, >30 проектов.

Этапы работы

Прототип на существующих данных — 1-3 недели. Production-система с CI/CD — 1.5-2.5 месяца. Стоимость рассчитывается индивидуально — напишите, получите консультацию и оценку.

Что входит в работу

• Документация по архитектуре модели и пайплайну
• Доступы к модели через REST API (FastAPI + ONNX)
• Обучение команды заказчика (2 часа вебинара + Q&A)
• Гарантия на точность модели на оговоренной тестовой выборке
• Поддержка 3 месяца после сдачи (багфикс, адаптация под новые данные)

Наш опыт

Более 5 лет в NLP, 30+ проектов от классификации до RAG-систем. Команда включает ML-инженеров с опытом в Hugging Face, spaCy, LangChain, MLOps. Используем vLLM, Kubeflow, Weights & Biases — продакшен-стек, а не игрушки. Пишите — оценим проект за 2 дня.