Решение

PolyLing – это интерактивный цифровой инструмент, позволяющий оценить читаемость и воспринимаемость информационного материала в несколько кликов.

Общее описание

В основе цифрового сервиса – нейросетевая модель, для разработки которой был проведен сбор и анализ наиболее значимых метрик оценки качества текста для носителей русского языка и иностранных граждан, говорящих на нем. Цифровой сервис оценивает текст по двум показателям: лингвистическому и визуальному.

Лингвистический анализ учитывает лексико-грамматический состав предложений, метрики морфологической, лексической и синтаксической сложности, показатели связности и структурирования текста и дает оценку его удобочитаемости.

При анализе визуализации сервис отмечает уместность и расположение иллюстраций, оптимальный размер и тип шрифта и межстрочных интервалов и пр.

После анализа удобочитаемости и визуального восприятия цифровой сервис дает краткую рекомендацию по улучшению текста и его верстки на сайте.    

Основные этапы проекта

• Собран и размечен по лингвистическим признакам уникальный корпус текстов, включающий в себя новостные статьи с веб-сайтов высших учебных заведений РФ;
• Разработана нейросетевая модель для автоматической оценки воспринимаемости и потенциала воздействия мультимодального электронного текста веб-сайтов на русском языке;
• Разработаны и внедрены в цифровой сервис модули для оценки мультимодальности (визуальной воспринимаемости контента) по URL-ссылкам на веб-сайтах вузов и в текстовых документах Word (*.docx-файлах).

Корпус текстов

Для достижения цели потребовалось собрать собственный корпус текстов статей, посвященных новейшим разработкам и исследованиям, новостям науки и образования, административной и студенческой жизни, а также международному сотрудничеству вузов. Было выбрано двадцать сайтов высших учебных заведений по всей Российской Федерации, с которых собрали более тысячи текстов для обучения двух нейросетевых моделей: модели, оценивающей восприятие текста респондентами, для которых русский язык является родным, и теми, кто изучает его как иностранный.

Наиболее оптимальным методом для сбора большого количества информации является автоматический парсинг – процесс сбора данных с последующей их обработкой и анализом, позволяющий упростить поиск и обработку контента и провести их в сжатые сроки.

В результате были собраны и распределены в обучающей выборке два отдельных корпуса текстов – для обучения нейросетевой модели по оценке удобочитаемости текста для русского языка как родного и русского языка как иностранного.

Нейросетевая модель

По итогам тестирования наиболее популярных моделей алгоритм CatBoost показал себя лучше остальных.

Основное преимущество заключается в том, что CatBoost может включать в данные категориальные и текстовые функции без дополнительной предварительной обработки. Прогнозы CatBoost в 20–40 раз быстрее, чем в других библиотеках повышения градиента с открытым исходным кодом.

Для обучения модели подавался набор данных размерностью 260 × 40, то есть 40 лингвистических характеристик, извлеченных из 260 текстов, а также сам векторизованный текст.

Модель оценки мультимодальности текста

Оценка воспринимаемости текстов на сайтах высших учебных заведений обязательно должна учитывать не только сам текст, но и мультимодальность: находящиеся на странице объекты, например, изображения или видео-материалы, и иные параметры, такие как ширина текстового блока, шрифт, межстрочный интервал, цвет шрифта и фона и так далее. Все вышеуказанные данные содержатся либо в HTML-файлах, либо в уникальных для каждого сайта CSS-файлах, которые определяют стиль веб-страниц. Для демо-версии разработанного сервиса было решено собрать библиотеку из более чем тридцати популярных вузов РФ и дать пользователю возможность выбрать названия из этого списка. Для решения этой задачи были написаны следующие модули:

• Json-writer, который создает документ со списком вузов и их параметров, необходимых для оценки мультимодальности.
• Модуль, в котором происходят расчеты и который обращается к json-файлу, передавая ему название вуза, выбранного пользователем, и после этого выводя на экран информацию о приемлемости его визуального оформления, а также советы по улучшению текста.

Поскольку подготовка статьи для сайта включает в себя написание текста в собственном редакторе, разработанный ресурс также предусматривает предварительную обработку текстовый файлов в формате *.docx. Отдельный модуль word_app анализирует мультимодальность текстов до их добавления на сайт, т.е. позволяет авторам оперативно исправить недочеты.

Модуль word_app реализован с помощью библиотеки Aspose Word, которая позволяет представить документ в виде объектной модели – дерева, где страница разбивается на параграфы, а параграфы на отдельные стилистические блоки.

Детали

Нейросетевая модель для каждой из опций была обучена на отдельном датасете (корпусе текстов), а также имеет свою градацию оценки. При использовании первой опции сервис оценивает текст по пятибальной шкале и присваивает ему один из пяти классов:

• Класс 1. Текст крайне сложен для восприятия: текст нуждается в серьезном пересмотре и последующей переработке.
• Класс 2. Текст довольно сложен для восприятия: многое стоит откорректировать, чтобы текст воспринимался легче.
• Класс 3. Текст нуждается в доработке: текст среднего качества, требуются структурные изменения.
• Класс 4. Текст довольно легок для восприятия: хорошо воспринимается, однако нуждается в незначительных корректировках.
• Класс 5. Текст легок для восприятия: написан просто и доступно, изменений не требуется.

Вторая опция имеет в основе нейросетевую модель, обученную на корпусе текстов, разбитых на три класса в зависимости от уровня языка: A, B и C, где А – самый простой, а С – самый сложный. Один из этих классов модель вернет пользователю по окончании анализа в качестве результата оценки. Чтобы начать проверку, скопируйте текст и вставьте в поле ввода – центральный интерактивный элемент страницы; выберите необходимые для проверки опции и нажмите кнопку «Анализировать». Как только PolyLing закончит проверку, текст получит один из перечисленных классов в качестве оценки:

PolyLing также предлагает оценку текста по параметру визуального восприятия. Данная опция позволит выяснить, насколько эффективно заданный текст способствует привлечению и удержанию внимания пользователя с точки зрения визуального оформления. Для этого с помощью переключателя над полем ввода необходимо изменить режим проверки удобочитаемости текста на режим оценки визуального восприятия. На следующем этапе предлагается выбрать один из двух форматов оценки визуального восприятия:

• Анализ docx-файла– позволяет оценить визуальную воспринимаемость текста напрямую из текстового файла Microsoft Word с уже выполненными в нем разметкой и графическим оформлением.
• Анализ по ссылке – предоставляет возможность оценить материал, уже размещенный на веб-сайте, по URL-ссылке.

Процесс оценки визуального оформления текстового контента осуществляется посредством командной кнопки «Анализировать», соответствующий аналогичной кнопке в режиме оценки «Анализ текста». По итогам анализа алгоритм возвращает пользователю численную оценку – количество пунктов, удовлетворяющих референсным значениям критериев мультимодальности, – и один из трех классов:

• зеленый – 9-11 пунктов– отличное оформление, обеспечивающее хорошее восприятие контента;
• желтый – 5-8 пунктов– – оформление текста следует доработать для достижения наилучшего восприятия пользователем;
• красный – 0-4 пунктов – оформление текстового материала затрудняет восприятие, в связи с чем нуждается в исправлении.

В зависимости от полученного по итогам оценки класса цифровой сервис PolyLing предоставляет краткий комментарий. Пользователю предлагается ознакомиться со списком критериев оценки визуального восприятия электронного мультимодального текста и степень соответствия им анализируемого текста. Пункты окрашиваются в зеленый или красный цвет в соответствии со степенью, в которой они удовлетворяют референсным значениям критериев мультимодальности. Каждый пункт является интерактивным, и его можно раскрыть, чтобы ознакомиться с референсными значениями и предложениями по улучшению качества материала.

Технологии

РИД

Публикации