В Петербурге создали ИИ-метод упрощения текстов для реабилитации речи после инсульта
Ученые НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург и Красноярского отделения нейрореабилитации Федерального Сибирского научно-клинического центра ФМБА разработали методологию автоматического упрощения текстов для лечения афазии — потери речи из-за поражения участков мозга. Исследование показало, что материалы по интересной пациенту тематике мотивируют заниматься восстановлением речи, сообщили в пресс-службе НИУ ВШЭ. Об этом сообщает издание ТАСС.
Корпус насчитывает 134 текста, упрощенных с помощью искусственного интеллекта. Ученые создали комплексные инструкции, указали нейросети примеры эталонных пар «оригинал-упрощение» и попросили адаптировать подборку из новостей, тематических статей, художественных текстов. Финальный вариант был составлен в зависимости от степени афазии и предпочтений пациента в прошлом.
Метод позволяет подобрать на базе исходника три версии: для пациентов с легкой, средней и тяжелой формами заболевания. Например, в последнем случае ИИ убирает причастные и деепричастные обороты, ограничивает длину предложения, заменяет редкие и многозначные слова на частотные. Жанры выбрали не случайно: предварительно спросили родственников пациентов о том, что чаще всего читали их близкие до наступления заболевания, объяснила заведующая Лабораторией языковой конвергенции НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Анастасия Колмогорова.
По заключению исследователей, 12 пациентов с легкой и умеренной степенью афазии читали адаптированные тексты на интересные им темы с той же скоростью, что и более легкие материалы из стандартных сборников. Это стало возможно в том числе благодаря сохранению содержания (сюжета, количества героев, их характеристик) и, по словам Колмогоровой, снизило количество негативных реакций в период лечения.
В будущем авторы планируют расширить выборку и изменить смысловую структуру наряду с лексикой и грамматикой. Также ведется работа над чат-ботом для логопедов, который позволит адаптировать тексты под каждого пациента.
