Разработка нейросетевых методов и программных средств для анализа сложности и упрощения текстов на русском языке

Проект посвящен фундаментальным проблемам создания средств автоматического анализа сложности текстов на русском языке. Объективная автоматическая оценка сложности текстов востребована в образовании и целом ряде других областей. Решение этой проблемы поможет в повышении качества учебных материалов и особенно актуально в свете персонализации обучения. Однако она остается нерешенной даже для английского языка, хотя и привлекала внимание многих исследователей. Ранее в нашем коллективе был решен ряд первоочередных задач в этой области, реализованы простые модели расчет сложности текстов на русском языке на основе небольшого числа низкоуровневых параметров. В зарубежных исследованиях в последние годы осуществляется переход от простых моделей к усложненным моделям нового поколения. Перечислим основные задачи, которые будут решаться в рамках данного проекта. Одна из них - оценка сложности текстов нейронными сетями в рамках недавно предложенной технологии глубокого обучения. Ранее сложность слов оценивалась только по простым параметрам - числу букв/слогов, частотности или присутствию в лексических минимумах. При этом совершенно не учитывался контекст. Простое слово может оказаться сложным для понимания, если оно употребляется в переносном смысле в незнакомом контексте, и наоборот, неизвестное слово может быть легко понято в подходящем контексте.