Один из наиболее востребованных сервисов Инфокультуры - это сервис оценки простоты языка PlainRussian.ru [1]. Я лично создавал его в 2013-2014 годах, а позже написал подробности этого в статье на Хабре [2].
Если вкратце, то есть набор признаков простоты и сложности языка, применимый, как минимум, к большинству европейских языков. Это такие параметры как:
- число слов на предложение
- число слогов на слово
- число многосложных слов (от 4-х и более слогов)
- число редких слов, за пределами 5000 наиболее употребляемых слов
- число знаков на слово
Это неполный список способов измерения сложности текста не прибегая к лексическому и смысловому анализу. Большинство сложных текстов быстро определяются по средним значениям этих параметров на текст и ещё с 40-х годов прошлого века в США велась разработка и применение этих формул. Тексты проверялись без компьютеров, вручную, по написанным правилам, формулам и с помощью калькулятора в итоге. Это такие формулы как SMOG, Coleman-Lian Readability Test, Flesch-Kinkaid Readability Test, Lexile и ещё многих других, применяемых и по сей день.
Особенность всех этих формул была в том что:
1. Они переводили результаты измерения сложности в шкалу лет обучения, выдавая оценку того сколько надо учиться чтобы понимать этот текст.
2. Они все сильно привязаны к языку, английскому языку, и требовалось много времени чтобы перенести их на другие языковые модели.
Я лично давно думал про то что надо уметь измерять простоту русского языка и вот тогда в 2013 я и взялся за перевод этих формул под русский язык. А чтобы это проделать надо было где-то раздобыть текстов у которых была бы чёткая возрастная пометка. В итоге мне тогда удалось собрать несколько десятков текстов для внеклассного чтения для классов с 1 по 11й и на основе этих текстов запустить алгоритм подбора коэффициентов для этих формул. Сейчас, наверняка, с распространием новых инструментов, data science и тд, всё это можно было сделать относительно быстрее, а тогда я поступил проще и на месяц на старом ноутбуке запустил процесс перебора всех вариантов коэффициентов с поиском комбинации наименьшего среднего отклонения и наименьшего максимального отклонения, а также кросс-проверку всех 5 формул с подобранными коэффициентами. Подход этот далёкий от изначального использованного разработчиками этих формул, они проводили проверку понимаемости текстов на большой социологической выборке, но, как итог, формулы получились рабочими.
Сейчас PlainRussian.ru используют сотни и тысячи людей в сутки, через сервис можно проверить текст или ссылку, он помогает исправить наиболее запутанные тексты. За эти 7 лет он практически не менялся, по прежнему основной его результат - это оценка сложности в годах обучения, а для более сложных редакционных задач в рунете много других сервисов помогающих улучшать собственные тексты.
Надо ли наш сервис улучшить, например, добавить рекомендации как работать над текстом? Или подсказывать какие слова можно заменить, а какие предложения переписать? Возможно. И мы довольно давно думаем над тем что более всего востребовано и нужно. Если у Вас есть идеи, пожелания и предложения - пишите на [email protected] или в чате к телеграм каналу @begtinchat
Ссылки:
[1] https://plainrussian.ru/
[2] https://habr.com/ru/company/infoculture/blog/238875/
#russian #plainrussian #language
Если вкратце, то есть набор признаков простоты и сложности языка, применимый, как минимум, к большинству европейских языков. Это такие параметры как:
- число слов на предложение
- число слогов на слово
- число многосложных слов (от 4-х и более слогов)
- число редких слов, за пределами 5000 наиболее употребляемых слов
- число знаков на слово
Это неполный список способов измерения сложности текста не прибегая к лексическому и смысловому анализу. Большинство сложных текстов быстро определяются по средним значениям этих параметров на текст и ещё с 40-х годов прошлого века в США велась разработка и применение этих формул. Тексты проверялись без компьютеров, вручную, по написанным правилам, формулам и с помощью калькулятора в итоге. Это такие формулы как SMOG, Coleman-Lian Readability Test, Flesch-Kinkaid Readability Test, Lexile и ещё многих других, применяемых и по сей день.
Особенность всех этих формул была в том что:
1. Они переводили результаты измерения сложности в шкалу лет обучения, выдавая оценку того сколько надо учиться чтобы понимать этот текст.
2. Они все сильно привязаны к языку, английскому языку, и требовалось много времени чтобы перенести их на другие языковые модели.
Я лично давно думал про то что надо уметь измерять простоту русского языка и вот тогда в 2013 я и взялся за перевод этих формул под русский язык. А чтобы это проделать надо было где-то раздобыть текстов у которых была бы чёткая возрастная пометка. В итоге мне тогда удалось собрать несколько десятков текстов для внеклассного чтения для классов с 1 по 11й и на основе этих текстов запустить алгоритм подбора коэффициентов для этих формул. Сейчас, наверняка, с распространием новых инструментов, data science и тд, всё это можно было сделать относительно быстрее, а тогда я поступил проще и на месяц на старом ноутбуке запустил процесс перебора всех вариантов коэффициентов с поиском комбинации наименьшего среднего отклонения и наименьшего максимального отклонения, а также кросс-проверку всех 5 формул с подобранными коэффициентами. Подход этот далёкий от изначального использованного разработчиками этих формул, они проводили проверку понимаемости текстов на большой социологической выборке, но, как итог, формулы получились рабочими.
Сейчас PlainRussian.ru используют сотни и тысячи людей в сутки, через сервис можно проверить текст или ссылку, он помогает исправить наиболее запутанные тексты. За эти 7 лет он практически не менялся, по прежнему основной его результат - это оценка сложности в годах обучения, а для более сложных редакционных задач в рунете много других сервисов помогающих улучшать собственные тексты.
Надо ли наш сервис улучшить, например, добавить рекомендации как работать над текстом? Или подсказывать какие слова можно заменить, а какие предложения переписать? Возможно. И мы довольно давно думаем над тем что более всего востребовано и нужно. Если у Вас есть идеи, пожелания и предложения - пишите на [email protected] или в чате к телеграм каналу @begtinchat
Ссылки:
[1] https://plainrussian.ru/
[2] https://habr.com/ru/company/infoculture/blog/238875/
#russian #plainrussian #language
www.plainrussian.ru
Проверка на понятность текстов — PlainRussian.ru
Инструмент оценки понятности текстов позволяет определить удобство чтения и простоту восприятия материалов.
Среди приложений по улучшению написанных текстов много лет выделялся Grammarly [1], стартап основанный в кремниевой долине в 2009 году несколькими выходцами из Украины и поднявший 200М инвестиций за эти 12 лет. Его особенность была в понимании контекста и эффективных подсказках по замене слов, конструкций, замене пунктуации под разные стили написания текстов и даже виды английского языка.
Те кто сталкивался с образованием в зарубежных университетах знают что многие из них заключают большой корпоративный договор с Grammarly и предоставляют его своим студентам бесплатно.
И вот 2020 году появился стартап Writer.com [2], со многими похожими на Grammarly свойствами, опять же заточенный под английский язык и в буквально совсем недавно они получили второй раунд финансирования в 20 миллионов долларов [3] под автоматизацию проверки текстов по корпоративным руководствам стилей адаптированным под их бренды. Идея, с одной стороны оригинальная, а с другой как раз под ожидания клиентов и адаптацию практики аутсорсинга подготовки пресс-релизов, контента для сайтов и много чего ещё связанного с текстами. Крупные компании отдают пресс-релизы на аутсорс, но хотят контролировать их качество, гендерную нейтральность и ещё много чего, актуального как минимум в США.
Впрочем Writer.com появился не на пустом месте, до него основатели делали стартап Qordoba в котором совмещали сервисы управления контентом, перевода и упрощения языка. Далее, по видимому, упрощение языка оказалось наиболее перспективной темой для развития и инвестиций.
Это довольно сильный уход от модели существования большинства сервисов по проверки грамматики. Большая их часть развивались как продукты для тех для кого язык не родной и проверка грамматики позволяет избежать основных ошибок. Поэтому так много клиентов у Grammarly среди университетов, для студентов кому английский язык не родной. А у Writer.com модель основанная на улучшении контроле текстов которые могут быть написаны и носителями языка, но под решение корпоративных задач.
Ссылки:
[1] https://www.crunchbase.com/organization/grammarly
[2] https://www.crunchbase.com/organization/writer
[3] https://techcrunch.com/2021/11/15/writers-automated-style-guide-for-web-based-publishing-brings-in-21m-a-round/
#plainlanguage #startups #language
Те кто сталкивался с образованием в зарубежных университетах знают что многие из них заключают большой корпоративный договор с Grammarly и предоставляют его своим студентам бесплатно.
И вот 2020 году появился стартап Writer.com [2], со многими похожими на Grammarly свойствами, опять же заточенный под английский язык и в буквально совсем недавно они получили второй раунд финансирования в 20 миллионов долларов [3] под автоматизацию проверки текстов по корпоративным руководствам стилей адаптированным под их бренды. Идея, с одной стороны оригинальная, а с другой как раз под ожидания клиентов и адаптацию практики аутсорсинга подготовки пресс-релизов, контента для сайтов и много чего ещё связанного с текстами. Крупные компании отдают пресс-релизы на аутсорс, но хотят контролировать их качество, гендерную нейтральность и ещё много чего, актуального как минимум в США.
Впрочем Writer.com появился не на пустом месте, до него основатели делали стартап Qordoba в котором совмещали сервисы управления контентом, перевода и упрощения языка. Далее, по видимому, упрощение языка оказалось наиболее перспективной темой для развития и инвестиций.
Это довольно сильный уход от модели существования большинства сервисов по проверки грамматики. Большая их часть развивались как продукты для тех для кого язык не родной и проверка грамматики позволяет избежать основных ошибок. Поэтому так много клиентов у Grammarly среди университетов, для студентов кому английский язык не родной. А у Writer.com модель основанная на улучшении контроле текстов которые могут быть написаны и носителями языка, но под решение корпоративных задач.
Ссылки:
[1] https://www.crunchbase.com/organization/grammarly
[2] https://www.crunchbase.com/organization/writer
[3] https://techcrunch.com/2021/11/15/writers-automated-style-guide-for-web-based-publishing-brings-in-21m-a-round/
#plainlanguage #startups #language
Crunchbase
Grammarly - Crunchbase Company Profile & Funding
Grammarly is an AI writing assistance company that delivers real-time writing feedback.
За начало границы муниципального района Волжский Самарской области принята точка, расположенная в юго-западном углу лесного квартала 21 Советского лесничества Кинельского лесхоза на развилке лесных дорог (точка 1 – пересечение границ муниципальных районов Волжский, Красноярский и Кинельский Самарской области), далее граница проходит смежно границе муниципального района Кинельский Самарской области в восточном направлении по южным границам лесных кварталов 21, 22 Советского лесничества Кинельского лесхоза до юго-восточного угла квартала 22 Советского лесничества Кинельского лесхоза (точка 12), в южном направлении на расстоянии 360 м, пересекая автодорогу, идущую от поселка городского типа Новосемейкино муниципального района Красноярский Самарской области до кольца автодороги, идущей от города Самары до города Отрадного, далее в западном направлении по северной границе лесного квартала 99 Советского лесничества Кинельского лесхоза...
—
Именно так начинается самое длинное предложение современного русского языка в 9377 слов и 61 064 знака без пробелов и является это предложение приложением "Картографическое описание границ муниципального района Волжский Самарской области" к закону Самарской области №58-ГД от 25.02.2005 "Об установлении границ муниципального района Волжский Самарской области" [1].
Я писал о нём много лет назад, в декабре 2013 года и всё искал есть ли пример превосходящий этот по масштабам насилия над русским языком. Напишите, если такой знаете. Ищу новые и актуальные примеры наиболее закрученного замороченного и усложненного написания русскоязычных юридических и нормативных текстов.
Ссылки:
[1] https://www.samregion.ru/documents/laws/58-gd-ot-25-02-2005/
#plainrussian #language #russian
—
Именно так начинается самое длинное предложение современного русского языка в 9377 слов и 61 064 знака без пробелов и является это предложение приложением "Картографическое описание границ муниципального района Волжский Самарской области" к закону Самарской области №58-ГД от 25.02.2005 "Об установлении границ муниципального района Волжский Самарской области" [1].
Я писал о нём много лет назад, в декабре 2013 года и всё искал есть ли пример превосходящий этот по масштабам насилия над русским языком. Напишите, если такой знаете. Ищу новые и актуальные примеры наиболее закрученного замороченного и усложненного написания русскоязычных юридических и нормативных текстов.
Ссылки:
[1] https://www.samregion.ru/documents/laws/58-gd-ot-25-02-2005/
#plainrussian #language #russian
В рубрике регулярных напоминаний не могу не рассказать про сервис оценки простоты языка Простой язык (plainrussian.ru) [1] который я много лет назад сделал и передал в Инфокультуру при её создании.
Это очень простой сервис который на вход получает текст на русском языке и на выходе выдает его сложность в баллах где баллы - это число лет учёбы которые необходимо пройти чтобы понимать этот текст. Например, 11.97 баллов - это, примерно, 1-3 курс ВУЗа, а то есть около 12 лет учебы.
При том что анализ текстов - это, довольно сложная задача в общем понимании, но в данном случае было целью сделать как можно более доходчивый сервис для всех и каждого.
У сервиса есть API [2] и открытый код [3]. Код не обновлялся примерно лет 10, во всяком случае та его часть которая использовалась для расчета формул.
И вот в формулах и было самое сложное и интересное. Алгоритмы сервиса работают на тех же принципах что формулы читабельности текста созданные изначально для английского языка: Flesch-Kincaid, SMOG, Automatic Readability Index и другие. В их основе подсчет числа слов на предложение, среднее число слогов на слово, среднее число букв на слово, число редких слов и так далее.
Когда я задумал впервые сделать такой же алгоритм для русского языка, то столкнулся что для него формул нет. Их надо было, или придумать с нуля, или адаптировать коэффициенты английского языка для русского. В итоге я пошёл вторым путем, но составление собственного языкового корпуса с нужной мне статистикой тогда казалось длительной и неэффективной задачей, поэтому коэффициенты были подобраны грубым перебором за несколько недель-месяцев (?) нескольких десятков миллиардов вариантов коэффициентов на обучающей предразмеченной выборке из пары десятков текстов литературы для внеклассного чтения.
Сейчас всё это можно было бы решить гораздо быстрее, с современными ML инструментами расчеты были бы быстрее чем их проектирование.
Особенность итогового результата в том что тексты простые/бытовые он идентифицирует хорошо, а вот тексты юридические или нормативно-государственные оценивает всегда как особо сложные.
По прежнему сайт остаётся одним из тех проектов которым регулярно пользуются несмотря на его неизменность в последние годы.
Ссылки:
[1] https://plainrussian.ru/
[2] https://github.com/ivbeg/readability.io/wiki/API
[3] https://github.com/infoculture/plainrussian/tree/master/textmetric
#plainrussian #russian #language #api #tools
Это очень простой сервис который на вход получает текст на русском языке и на выходе выдает его сложность в баллах где баллы - это число лет учёбы которые необходимо пройти чтобы понимать этот текст. Например, 11.97 баллов - это, примерно, 1-3 курс ВУЗа, а то есть около 12 лет учебы.
При том что анализ текстов - это, довольно сложная задача в общем понимании, но в данном случае было целью сделать как можно более доходчивый сервис для всех и каждого.
У сервиса есть API [2] и открытый код [3]. Код не обновлялся примерно лет 10, во всяком случае та его часть которая использовалась для расчета формул.
И вот в формулах и было самое сложное и интересное. Алгоритмы сервиса работают на тех же принципах что формулы читабельности текста созданные изначально для английского языка: Flesch-Kincaid, SMOG, Automatic Readability Index и другие. В их основе подсчет числа слов на предложение, среднее число слогов на слово, среднее число букв на слово, число редких слов и так далее.
Когда я задумал впервые сделать такой же алгоритм для русского языка, то столкнулся что для него формул нет. Их надо было, или придумать с нуля, или адаптировать коэффициенты английского языка для русского. В итоге я пошёл вторым путем, но составление собственного языкового корпуса с нужной мне статистикой тогда казалось длительной и неэффективной задачей, поэтому коэффициенты были подобраны грубым перебором за несколько недель-месяцев (?) нескольких десятков миллиардов вариантов коэффициентов на обучающей предразмеченной выборке из пары десятков текстов литературы для внеклассного чтения.
Сейчас всё это можно было бы решить гораздо быстрее, с современными ML инструментами расчеты были бы быстрее чем их проектирование.
Особенность итогового результата в том что тексты простые/бытовые он идентифицирует хорошо, а вот тексты юридические или нормативно-государственные оценивает всегда как особо сложные.
По прежнему сайт остаётся одним из тех проектов которым регулярно пользуются несмотря на его неизменность в последние годы.
Ссылки:
[1] https://plainrussian.ru/
[2] https://github.com/ivbeg/readability.io/wiki/API
[3] https://github.com/infoculture/plainrussian/tree/master/textmetric
#plainrussian #russian #language #api #tools
Telegram
Инфокультура
Новости Информационной культуры. https://infoculture.ru
Forwarded from Open Data Armenia (Kseniia Orlova)
[EN] Awesome list: a toolkit for text analyzis Armenian language
- Eastern Armenian National Corpus Electronic Library provides a full view of works by classical authors (these books are in the public domain because their authors died more than 70 years ago). The corpus contains 4547379 words from 104 books by 12 authors.
- Named entity recognition. pioNer — trained data for Armenian NER using Wikipedia. This corpus provides the gold standard for automatically generated annotated datasets using GloVe models for Armenian. Along with the datasets, 50-, 100-, 200-, and 300-dimensional GloVe word embeddings trained on a collection of Armenian texts from Wikipedia, news, blogs, and encyclopedias have been released.
- The Polyglot library for Python supports language detection, named entity extraction (using Wikipedia data), morphological analysis, transliteration, and sentiment analysis for Armenian.
- Kevin Bougé Stopword Lists Page includes th Armenian language.
- Ranks NL Stopword Lists Page includes the Armenian language.
If you know of new usefull tools and guides, please share that knowledge with us!
Image author Aparna Melaput
#opendata #armenia #language #tools #digitalhumanities
- Eastern Armenian National Corpus Electronic Library provides a full view of works by classical authors (these books are in the public domain because their authors died more than 70 years ago). The corpus contains 4547379 words from 104 books by 12 authors.
- Named entity recognition. pioNer — trained data for Armenian NER using Wikipedia. This corpus provides the gold standard for automatically generated annotated datasets using GloVe models for Armenian. Along with the datasets, 50-, 100-, 200-, and 300-dimensional GloVe word embeddings trained on a collection of Armenian texts from Wikipedia, news, blogs, and encyclopedias have been released.
- The Polyglot library for Python supports language detection, named entity extraction (using Wikipedia data), morphological analysis, transliteration, and sentiment analysis for Armenian.
- Kevin Bougé Stopword Lists Page includes th Armenian language.
- Ranks NL Stopword Lists Page includes the Armenian language.
If you know of new usefull tools and guides, please share that knowledge with us!
Image author Aparna Melaput
#opendata #armenia #language #tools #digitalhumanities