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.