Гибридные нейросетевые методы анализа понятности текстов юридических документов на русском языке

Актуальность темы исследования. Автоматическая обработка юридических текстов приобретает все большую значимость благодаря возможности применения современных методов машинного обучения и технологий обработки естественного языка, позволяющих эффективно анализировать, классифицировать и интерпретировать большие массивы правовой информации. Использование больших языковых моделей (LLM) и их адаптация под специфику русского языка и юридических контекстов дают возможность проводить качественный анализ текстов, структурировать данные по признаку языковой понятности. Научная новизна. В представленной диссертации разработан список характеристик понятности русского правового языка, создана система интеллектуальной обработки данных для анализа сложности и доступности восприятия юридических текстов с помощью гибридной нейросетевой модели. Методы были протестированы на различных типов документов, включая стандартизированные и тексты свободной формы.