Ученые ВШЭ создали ИИ-инструмент для речи после инсульта
Специалисты Лаборатории языковой конвергенции НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге подготовили методику автоматического упрощения текстов. Вместе с ними работали коллеги из отделения нейрореабилитации Федерального Сибирского научно-клинического центра ФМБА в Красноярске. В основу лег корпус из 134 единиц. Об этом рассказывает CNews.
За материал взяли новости, статьи о медицине и садоводстве, исторические и художественные произведения. Нейросети показали примеры эталонных пар «оригинал — упрощение» и дали комплексные инструкции, после чего попросили адаптировать подборку. Жанры подбирали не случайно: родственников пациентов заранее спросили, что те читали до болезни.
Для каждого исходника система готовит три версии — под легкую, среднюю и тяжелую формы расстройства. В самом сложном случае алгоритм убирает причастные и деепричастные обороты, ограничивает длину предложения, редкие и многозначные слова меняет на частотные, а свободные сочетания — на клише и устойчивые конструкции.
Клиническая часть проходила в Красноярске при участии Федерального центра мозга и нейротехнологий ФМБА России в Москве. Итоговую валидацию провели 12 человек с легкой и умеренной афазией. Фиксировали скорость чтения, правильность ответов на вопросы, полноту пересказа и субъективные оценки интересности и сложности. Адаптированные материалы на близкие темы пациенты читали с той же скоростью, что и более легкие тексты из стандартных пособий.
По словам заведующей лабораторией Анастасии Колмогоровой, афазия отнимает не только речевой навык, но и привычный статус: руководитель или незаменимый специалист оказывается в положении ученика, которого просят читать по слогам. Негативных реакций — злости, отторжения, демонстративных отказов — стало заметно меньше. В дальнейшем авторы собираются расширить выборку и упрощать не только лексику с грамматикой, но и смысловую структуру. Параллельно создается чат-бот, с помощью которого логопеды смогут адаптировать тексты под конкретного пациента.
