Как мы учим ИИ
русскому языку
Современные нейросети великолепно пишут код и сочиняют стихи, но с треском проваливают школьный синтаксический разбор. Рассказываем, как мы решили эту проблему.
Гибридный конвейер (Pipeline)
Творческая языковая модель интегрирована в жесткие рамки детерминированного кода и академических словарей.
Семантика и Контекст
Модель читает предложение целиком. Она блестяще справляется с омонимией (отличает существительное "стекло" от глагола "стекло") и понимает общую структуру фразы.
Словарная проверка
ИИ может допускать неточности в определении падежей и спряжений. Чтобы избежать этого, каждое слово параллельно анализируется с помощью классического морфологического анализатора Pymorphy3 для получения точных академических данных.
Алгоритм склейки (Merge)
Если ИИ расходится во мнении со словарем, в силу вступает специальная «матрица доверия». Алгоритм отдает приоритет словарю при определении рода и числа, а нейросети — при анализе падежных форм в контексте.
Пост-процессинг
Жесткое программное исправление типичных ошибок LLM. Принудительное исключение союзов из основы, привязка частицы "бы" к глаголу и финальная сборка визуальной схемы.
В чем ключевые преимущества технологии?
Стандартные нейросети (LLM) отлично понимают контекст, но часто «галлюцинируют» в академических деталях. Согласно статистике тестов, чистая нейросеть справляется с полным синтаксическим и морфологическим разбором лишь на ~70%. Она может перепутать падежи или проигнорировать вид глагола.
Именно поэтому применяется многослойный конвейер. ИИ разбирает базовую структуру, а академические словари и жесткие алгоритмические правила на сервере исправляют фактические ошибки. Это повышает общую точность разбора до ~95%, делая систему надежным помощником для учебы.