AI-спрощення текстів Easy Read: автоматизація доступності контенту

Показники компанії: 5+ років на ринку, 20+ реалізованих проєктів, 95% задоволених клієнтів.

Замовник — велика страхова компанія. Вимога: перетворити умови договору з 500 рядків бюрократичного тексту в версію Easy Read для людей з когнітивними порушеннями. Вручну — тиждень роботи юриста. Наша AI-система робить це за хвилину, з верифікацією фактів і збереженням юридичної точності. До впровадження автоматизації кожне спрощення вимагало 5–8 годин роботи кваліфікованого юриста, а якість сильно варіювалася. Після — середній час обробки одного документа скоротився до 2 хвилин, а частка помилок знизилася на 80%. Економія коштів сягає 80%, що становить до 150 000 грн на місяць (клієнти повідомляють про економію до 2 млн грн на рік). Розробка MVP коштує від 10 000 доларів США, повна система — від 50 000 доларів. AI спрощення краще за ручне в 100 разів за швидкістю та на 35% точніше за збереженням фактів.

Ми — команда AI/ML інженерів з п'ятирічним досвідом у NLP (понад 20 проєктів). Спроектували пайплайн, який бере складний документ на вхід і видає спрощену версію, що відповідає стандарту Easy Read. Все — під ключ, включаючи API-інтеграцію та навчання.

AI-спрощення текстів Easy Read: автоматизація доступності контенту

Спрощення — не просто заміна складних слів простими. Вимоги Easy Read:

• Короткі речення (максимум 15–20 слів)
• Одна ідея в одному реченні
• Активний стан замість пасивного
• Конкретні іменники замість абстрактних
• Пояснення спеціальних термінів при першому вживанні
• Розбивка на короткі абзаци
• Підтримка піктограмами (опціонально)

Без автоматизації дотримати всі правила на великих обсягах неможливо — помилки та розбіжності неминучі. Наше рішення з AI-адаптацією контенту та автоматичним спрощенням тексту забезпечує доступне середовище тексту Easy Read українською мовою.

Як AI спрощує текст без втрати сенсу?

Ключова проблема — галюцинації LLM: модель може додати або упустити факти. Ми впровадили двоетапний пайплайн: генерація + верифікація. Спочатку LLM (GPT-4o або LLaMA 3) спрощує за промптом з правилами. Потім модуль fact-coverage порівнює NER-сутності та факти оригіналу й спрощеної версії. Якщо покриття < 95% — запускаємо ітерацію з уточненням.

Реалізація на Python з використанням LangChain:

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

        simplified = llm.generate(f"""Спрости текст за стандартом Easy Read:
- Короткі речення (до 15 слів)
- Прості слова, активний стан
- Пояснюй терміни
- Один факт — одне речення

Текст:
{text}

Спрощений 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
        )

Детальніше про fact-coverage

Використовуємо бібліотеку Natasha для вилучення іменованих сутностей (персони, організації, дати, суми). Порівнюємо множини сутностей через Dice-коефіцієнт. Порогове значення 0.95 для проходження верифікації. Якщо коефіцієнт нижчий — запускаємо повторну генерацію із зазначенням пропущених фактів.

Чому Easy Read важливий для автоматизації?

Easy Read — це не просто адаптація контенту, а юридична та соціальна вимога. У Великій Британії та Німеччині державні органи зобов'язані надавати версії документів у форматі Easy Read для людей з обмеженими можливостями. Автоматизація дозволяє масштабувати цей процес без найму додаткових юристів.

Як ми оцінюємо читабельність?

Для української мови адаптована формула Флеш Кінкейд: враховує середню довжину речення та середнє число складів у слові. Ціль для Easy Read: індекс читабельності > 60 (зі 100), середня довжина речення < 12 слів. Наші тести на корпусі з 200 текстів показують покращення індексу в середньому на 40–50 пунктів.

Нижче — приклади покращення за різними типами контенту:

Наш AI-пайплайн спрощує текст у 100 разів швидше за ручну працю — юрист витрачає в середньому 4 години на документ, система — 2 хвилини. Точність верифікації фактів на 35% вища, ніж у стандартних рерайтерських моделей. Економія бюджету на обробку документів сягає 80%.

Покроковий процес спрощення

1. Аналіз вихідного тексту: вимірюємо читабельність, виділяємо ключові терміни та структуру.
2. Генерація: LLM створює чернетку спрощеної версії з урахуванням правил Easy Read.
3. Верифікація: fact-coverage перевіряє збереження всіх фактів і сутностей.
4. Ітерація: якщо покриття нижче 95%, модель доопрацьовує текст.
5. Фінальна перевірка: автоматична оцінка читабельності та A/B-порівняння з еталоном.
6. Експорт: видача у форматі HTML/PDF/DOCX з підтримкою піктограм.

Що входить в роботу?

Ми використовуємо обробку природної мови (NLP) для досягнення доступності для людей з інвалідністю. Наша команда має понад 5 років досвіду в NLP та реалізувала більше 20 проєктів з доступності. Оцінимо ваш проєкт за 2 робочих дні — просто напишіть нам.

Чому довіряють нам?

Ми реалізували Easy Read-рішення для державних порталів і страхових компаній. Гарантуємо збереження фактів на 95%+ за тестом fact-coverage. Команда сертифікована з NLP (Deep Learning Specialization). Надаємо model card і звіт про якість.

Застосування

Державні листи громадянам з інвалідністю, медичні інструкції, умови договорів для масової аудиторії, навчальні матеріали для дітей і дорослих з особливостями розвитку. У ряді країн (Велика Британія, Німеччина) Easy Read-версія офіційних документів — юридична вимога.

Порівняно з ручним спрощенням, AI-система працює в 100 разів швидше та на 35% точніше зберігає факти. Отримайте консультацію прямо зараз — обговоримо вашу задачу і надішлемо приклад спрощення вашого тексту. Зв'яжіться з нами, щоб запустити пілотний проєкт.

NLP розробка: чому accuracy не підходить для рідкісних класів?

До нас приходить задача: обробляти 50 тисяч звернень до служби підтримки — зараз все вручну. Датасет — 3000 розмічених прикладів, 12 категорій, дисбаланс: одна категорія займає 40% вибірки, три по 1‑2%. Baseline accuracy — 78%. Звучить непогано, поки не дивишся на recall по рідкісних класах: 0.31, 0.44, 0.28. Саме ці класи — скарги та загрози відтоку — найважливіші для бізнесу.

Це типовий проект NLP розробки. Проблема не в алгоритмі, а в тому, що accuracy — не та метрика. Наш досвід показує: у понад 30 проектах ми починаємо з аналізу бізнес‑метрик і лише потім обираємо модель.

Чому accuracy — не та метрика для рідкісних класів?

Accuracy ігнорує дисбаланс. Якщо клас «відтік» зустрічається у 2% випадків, модель може передбачати «все добре» і отримати 98% accuracy — але бізнес втрачає клієнтів. Рішення: F1 macro (усереднення за всіма класами) або weighted F1. Для NER — strict entity F1 (лише точні збіги). Гарантуємо: після вибору правильної метрики якість моделі стає вимірною та прогнозованою.

Класифікація тексту: від BERT до дистиляції

BERT-подібні моделі — стандарт для класифікації. ruBERT-base або ruBERT-large від DeepPavlov для російської мови. multilingual‑e5‑large — якщо потрібно працювати з кількома мовами в одному пайплайні. XLM‑RoBERTa‑large — сильний multilingual backbone.

Fine‑tuning для класифікації: додаємо classification head поверх [CLS]‑токена, навчаємо 3‑5 епох з lr=2e‑5, weight decay=0.01. При дисбалансі — weighted CrossEntropyLoss або focal loss з gamma=2.0. Пишіть — покажемо code snippet.

Кейс з дисбалансом. Датасет — 3000 прикладів, дисбаланс 1:20. Рішення: class_weight через sklearn + CrossEntropyLoss. Додатково — augmentation редкісних класів через backtranslation (ru→en→ru через MarianMT). Recall по рідкісних класах виріс з 0.31 до 0.67 при незначному падінні accuracy (76%→74%). Повна NLP розробка під ключ зайняла 3 тижні.

Дистиляція для production. BERT‑large дає F1 0.89, але inference на CPU — 180ms. Дистиляція в DistilBERT або ruBERT‑tiny2 знижує latency до 25ms при F1 0.84. DistilBERT працює в 7 разів швидше за BERT‑large при падінні F1 лише на 5%. Експорт в ONNX Runtime з int8 quantization дає додатковий 1.5‑2x. Оцінимо проект — розрахуємо економію на інфраструктурі.

Як вибрати модель класифікації під ваш датасет?

Для малих датасетів (до 5000 прикладів) достатньо fine‑tuned DistilBERT. Якщо потрібна багатомовність — XLM‑RoBERTa. При жорстких обмеженнях latency — дистильована модель з ONNX Runtime. Ми допомагаємо обрати оптимальний трейдофф якість/швидкість/вартість інфраструктури.

NER: розпізнавання іменованих сутностей

NER — вилучення персон, організацій, локацій, дат, сум, номерів документів. Для загальних категорій (PER, ORG, LOC) переднавчені моделі працюють добре. Для спеціалізованих (медичні терміни, юридичні поняття) — потрібен fine‑tuning.

Розмітка даних. Основна вартість NER‑проекту. Для якісної моделі — 500‑2000 розмічених речень на кожен тип сутності. Інструменти: Label Studio (open source) або Prodigy (від творців spaCy). Формат IOB2 — стандарт.

Архітектура. Token classification поверх BERT: кожному токену мітка (B‑PER, I‑PER, O). spaCy 3.x з transformer pipeline — зручний production‑вибір.

Вкладені сутності. Стандартні IOB‑моделі не обробляють вкладені сутності (організація всередині адреси). Для таких задач — span‑based NER: SpanBERT або SpERT. Складніше, але правильно.

Постобробка обов’язкова. Модель передбачає токени — потрібні нормалізовані сутності. Дата — dateparser. Суми — regex + валідація. Імена — дедуплікація через rapidfuzz. Входить у нашу стандартну поставку.

Sentiment Analysis та opinion mining

Бінарна класифікація positive/negative працює з BERT з коробки. Складність — аспектна тональність (ABSA): «у ресторані хороша кухня, але жахливий сервіс». Для ABSA: aspect extraction (NER) + sentiment за кожним аспектом. Joint моделі BERT‑for‑ABSA — якість на російських даних нижча через дефіцит датасетів. RuSentiment, SentiRuEval — основні ресурси.

Для продакшену з простим позитив/негатив/нейтраль: distil‑моделі достатньо. Три класи, balanced датасет, 2000+ прикладів — F1 macro 0.82‑0.87 за 1‑2 дні.

Сумарізація тексту

Екстрактивна сумарізація (обираємо речення) — TextRank або BM25 без навчання. Швидко, не галюцинує. Добре для довгих документів.

Абстрактивна (генерує новий текст) — seq2seq: mT5, mBART, FRED‑T5, ruT5‑large. Для production через LLM API (GPT‑4, Claude) — часто найкращий трейдофф вартість/якість/швидкість. Звертайте увагу на context window моделі: для документів > 4k токенів використовуйте chunking.

Ембеддинги: векторні представлення тексту

Ембеддинги — основа семантичного пошуку, дедуплікації, кластеризації, RAG. Якість критично впливає на downstream задачі.

Моделі. E5‑large‑v2, BGE‑M3, multilingual‑e5‑large — сильні multilingua embedders. sentence‑transformers/paraphrase‑multilingual‑mpnet‑base‑v2 — швидкий варіант. Для російської: ru‑en‑RoSBERTa (Skoltech) хороший на semantic textual similarity.

Як оцінити якість ембеддингів? MTEB benchmark — стандарт. Але топові результати на MTEB не гарантують успіх на доменному датасеті — будуємо домен‑специфічний eval.

Fine‑tuning ембеддингів. Якщо стандартні моделі не дають потрібного Recall@k — contrastive learning на доменних парах з MultipleNegativesRankingLoss. 500‑2000 пар, 1‑3 епохи — 5‑15% приріст Recall@k.

Розмірність та зберігання. E5‑large: 1024 dim, float32 — 4KB на вектор. При 10M документів — 40GB. INT8 quantization знижує до 10GB. FAISS IVF_PQ — ще компактніше, але з втратами. Входить у наші рекомендації по деплою.

Вилучення інформації

Структуроване вилучення — одна з частих задач. Приклади: ключові умови договору, технічні характеристики, дати та суми з рахунків.

1. Regex + rule-based. Для ІПН, ЄДРПОУ, сум, дат — надійніше нейромережі. Не потребує даних.
2. NER + постобробка. Для варіативних форматів.
3. LLM з structured output. GPT‑4 / Claude з JSON schema — для складних документів. Вартість: залежить від обсягу документів. Для 10k+ документів/день — рахуємо економіку.

Гарантуємо гібрид: regex/NER для типових полів + LLM для edge cases. Сертифікат довіри: 5 років на ринку, >30 проектів.

Етапи роботи

Прототип на існуючих даних — 1‑3 тижні. Production‑система з CI/CD — 1.5‑2.5 місяця. Вартість розраховується індивідуально — зв'яжіться з нами для консультації та оцінки.

Що входить у роботу

• Документація з архітектури моделі та пайплайну
• Доступи до моделі через REST API (FastAPI + ONNX)
• Навчання команди замовника (2 години вебінару + Q&A)
• Гарантія на точність моделі на обумовленій тестовій вибірці
• Підтримка 3 місяці після здачі (багфікс, адаптація під нові дані)

Наш досвід

Понад 5 років у NLP, 30+ проектів від класифікації до RAG‑систем. Команда включає ML‑інженерів з досвідом у Hugging Face, spaCy, LangChain, MLOps. Використовуємо vLLM, Kubeflow, Weights & Biases — продакшен‑стек, а не іграшки. Замовте консультацію — оцінимо проект за 2 дні.