Інформаційні технології вирішення задачі виправлення помилок в україномовних текстах

Ця стаття присвячена дослідженню та аналізу задач виправлення граматичних помилок у текстах українською мовою, що є важливою проблемою в сфері опрацювання природної мови. У статті розглядаються специфічні виклики, які постають перед системами автоматичного виправлення помилок, зумовлені особливостями української мови, такими як морфологічна складність. Наведено приклади типових помилок та проаналізовано, чому існуючі методи виправлення граматичних помилок часто виявляються недостатніми для української мови. Огляд літератури охоплює останні дослідження та публікації у сфері виправлення граматичних помилок, зокрема ті, що стосуються інших мов, та висвітлює підходи, які можуть бути адаптовані для української мови. Особливу увагу приділено аналізу наявних корпусів текстів українською мовою, таких як UA_GEC та інші, що використовуються для тренування моделей машинного навчання. Описано їхній обсяг, типи текстів та специфікації, а також їхні переваги та недоліки. Розглянуто інструменти для опрацювання природної мови, що підтримують українську мову, такі як LanguageTool, NLP-uk, Stanza, NLP-Cube, pymorphy2, Tree_stam. Проаналізовано їх функціональні можливості, продуктивність та описано перенавчені моделі машинного навчання, включаючи mBART50, mT5, що були адаптовані для української мови, та їхню ефективність у задачах виправлення граматичних помилок. У статті представлено практичні аспекти застосування цих моделей та корпусів для автоматичного виправлення граматичних помилок в текстах українською мовою. Детально описано процес адаптації моделей до специфіки української мови, наведено приклади практичних кейсів та проведено аналіз результатів. Значну частину статті присвячено опису одного з варіантів розроблення системи підтримки прийняття рішень для виправлення помилок у текстах українською мовою. Наведено архітектуру системи, її основні компоненти та процеси, що реалізовані за допомогою UML діаграм. Описано вхідні та вихідні дані, а також надано аналіз отриманих результатів, що демонструють ефективність запропонованих рішень. Результати цього дослідження можуть бути корисними для розробників NLP-систем, дослідників у сфері опрацювання текстів та освітніх установ, які займаються вдосконаленням якості письмових текстів українською мовою.