Разделы

Цифровизация

В НИУ ВШЭ создали инструмент для оценки сложности текстов на малоресурсных языках

Исследователи Центра языка и мозга НИУ ВШЭ разработали инструмент, позволяющий определить сложность текстов на малоресурсных языках. В первой версии поддерживаются несколько малых языков России: адыгейский, башкирский, бурятский, татарский, осетинский и удмуртский. Это первая подобная разработка, адаптированная специально для этих языков и учитывающая их морфологические и лексические особенности. Об этом CNews сообщили представители НИУ ВШЭ.

По данным Института языкознания РАН, в России насчитывается 155 языков. Среди них есть малочисленные: например, на адыгейском говорят около 80 тыс. человек, на бурятском, осетинском и удмуртском — от 250 до 350 тыс. человек. Есть и языки с более чем 1 млн носителей, например башкирский и татарский. Все эти языки имеют статус государственных в республиках России, поэтому важно не только сохранить их, но и создавать условия для их развития, а также возможности для обучения и реального использования, в том числе в образовании и науке.

В 2025 г. был принят Указ Президента России «Об утверждении Основ государственной языковой политики Российской Федерации». Он поддерживает языковое многообразие и задает курс на развитие и практическое использование языков народов России. Один из способов достичь этих целей — создать цифровые инструменты, которые сделают работу с малоресурсными языками проще и доступнее.

Команда ученых из Центра языка и мозга НИУ ВШЭ разработала онлайн-инструмент — калькулятор сложности текстов, который помогает быстро и легко оценить сложность текста на нескольких малых языках с учетом их лингвистических особенностей. Калькулятор создавался с опорой на опыт Антонины Лапошиной и Марии Лебедевой, разработавших инструмент для оценки сложности русскоязычных текстов («Текстометр»).

Калькулятор, созданный психолингвистами НИУ ВШЭ, оценивает тексты по нескольким параметрам: во-первых, длина и частотность слов — они анализируются на основе данных из больших языковых корпусов, во-вторых, процент лексики из частотного списка, то есть учитывается доля слов, входящих в список 5000 наиболее употребляемых слов каждого языка, и, в-третьих, соотношение частей речи — анализируется распределение различных частей речи в тексте. Кроме того, калькулятор учитывает такие характеристики, как лексическая плотность, лексическое разнообразие, динамичность и описательность текста.

Ключевая инновация — использование формулы удобочитаемости Флеша, адаптированной для каждого языка отдельно. Это позволяет точнее оценивать сложность и удобство восприятия текста.

Индекс Флеша основан на количестве слов, предложений и слогов, но исходные коэффициенты были подобраны для английского языка и плохо работают для языков с иной структурой — например, для полисинтетического адыгейского, где средняя длина слова значительно больше. В исследовании 2025 г. Ульяны Петруниной и Нины Здоровой коэффициенты в формуле были пересчитаны для адыгейского языка отдельно, что повысило точность оценки.

Цифровые активы «Росатома». Инфографика CNews
Цифровые активы «Росатома». Инфографика CNews Бизнес

«Параметры нашего калькулятора адаптированы под структурные особенности каждого из шести малоресурсных языков России — на основе корпусов текстов, частотного и морфологического анализа. Аналогичным образом мы скорректировали и классический индекс удобочитаемости Флеша. Благодаря этому алгоритм можно легко перенастраивать на другие малоресурсные языки, независимо от их типологических характеристик», – сказала Ульяна Петрунина, один из разработчиков инструмента, научный сотрудник Центра языка и мозга НИУ ВШЭ.

Инструмент поможет создавать сопоставимые стимульные материалы в научных экспериментах и обеспечит преподавателей ресурсом для подбора качественного учебного материала по уровням сложности. Такая разработка — важный вклад в сохранение и развитие малых языков России, поддержку языкового многообразия страны.

«Наш инструмент позволяет исследователям и педагогам подбирать материалы с учетом их лингвистической сложности, что особенно важно для исследований и преподавания с ограниченным количеством ресурсов на данных языках», – сказала Нина Здорова, один из авторов инструмента.

В следующих версиях планируется добавление других малоресурсных и мало представленных в лингвистике языков — не только на территории России.