Реалізація парафразу та рерайтингу тексту
Парафраз та рерайтинг—генерація альтернативної формулювання зі збереженням смислу. Застосування: A/B тестування маркетингових текстів, покращення читабельності, обхід детекторів AI-контенту, аугментація даних для навчання NLP-моделей.
Підходи до парафразу
LLM API (GPT-4o, Claude): найкраща якість, гнучке управління стилем через промпт. Приклад: «Переpisай текст у більш формальному стилі, зберігаючи всі ключові факти». Latency: 1–5 секунд, вартість $0.001–0.01/запит.
Спеціалізовані моделі: tuner007/pegasus-paraphrase (англійська), cointegrated/rut5-small-parus (російська T5). Працюють швидко (200–500ms CPU), але гірше керуються стилем.
Back-translation: переклад на проміжну мову та назад. uk → ru → uk через MarianMT або Google Translate. Дешево та швидко, але непередбачувана якість—модель може змінити структуру речення.
Управління ступенем зміни
Критично для різних завдань: аугментація даних потребує великого різноманіття, рерайтинг для SEO—мінімальних змін зі збереженням ключових слів.
У промпті: «переписай, зберігаючи 70% оригінальних слів» або «переписай повністю іншими словами».
Для автоматичної оцінки ступеня зміни: BERTScore (семантика) + BLEU (лексика). Хороший парафраз: високий BERTScore (>0.85) + низький BLEU (<0.4).
Аугментація для навчання
Для створення додаткових навчальних прикладів: 5–10 парафразів на кожен приклад розширюють датасет без ручної розмітки. Перевіряйте, що мітка зберігається—парафраз «Не рекомендую» для негативної рецензії повинен залишатися негативним.