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:
| Тип текста | Исходный индекс | Индекс после упрощения | Прирост |
|---|---|---|---|
| Юридический договор | 15 | 65 | +50 |
| Медицинская инструкция | 25 | 70 | +45 |
| Государственное уведомление | 20 | 68 | +48 |
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
- Анализ исходного текста: измеряем читабельность, выделяем ключевые термины и структуру.
- Генерация: LLM создаёт черновик упрощённой версии с учётом правил Easy Read.
- Верификация: fact-coverage проверяет сохранность всех фактов и сущностей.
- Итерация: если покрытие ниже 95%, модель дорабатывает текст.
- Финальная проверка: автоматическая оценка читабельности и A/B-сравнение с эталоном.
- Экспорт: выдача в формате HTML/PDF/DOCX с поддержкой пиктограмм.
Что входит в работу?
| Компонент | Описание |
|---|---|
| Анализ | Оценка текущего контента, выделение ключевых требований Easy Read |
| Пайплайн | Разработка промптов, настройка модели, модуль верификации фактов |
| API/Интеграция | REST-эндпоинт для пакетной обработки, документация Swagger |
| Тестирование | Unit-тесты на эталонных текстах, A/B-сравнение с ручным упрощением |
| Обучение | Обучение операторов работе с системой, передача model card |
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.