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)
Мы поместили творческую языковую модель в жесткие рамки детерминированного кода и классических 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 галлюцинирует в падежах и спряжениях. Мы параллельно прогоняем каждое слово через классический морфологический анализатор Pymorphy3 для получения точных академических данных.
Алгоритм склейки (Merge)
Если ИИ говорит одно, а словарь другое — кто прав? Наш движок применяет сложную "матрицу доверия", отдавая приоритет словарю в родах и числах, а ИИ — в падежах.
Пост-процессинг
Жесткое программное исправление типичных ошибок LLM. Принудительное исключение союзов из основы, привязка частицы "бы" к глаголу и финальная сборка визуальной схемы.
Почему не просто ChatGPT?
Обычные языковые модели (LLM) отлично понимают контекст, но часто «галлюцинируют» в академических деталях. По нашей статистике, чистая нейросеть справляется с полным синтаксическим и морфологическим разбором на ~70%. Она может легко перепутать падежи или проигнорировать вид глагола.
Именно поэтому мы используем многослойный конвейер. ИИ разбирает базовую структуру, а академические словари и жесткие PHP-правила исправляют фактические ошибки. Это повышает общую точность разбора до ~95%, делая алгоритм по-настоящему полезным для учебы.