Аннотация:
Чтение и написание текстов остается основой для коммуникации и обучения людей. Текст используется для привлечения людей и описания различных услуг и продуктов. Количество текстов постоянно возрастает, что порождает проблему автоматизированной оценки сложности текстов,
их качества и возможности понимания целевой аудиторией. Определение сложности текстов –
важная процедура, которую можно автоматизировать и использовать для этого следующие известные способы оценки сложности текстов: автоматический индекс удобочитаемости ARI, индекс Колман – Лиау, индекс удобочитаемости Флеша, формула Дэйла – Чалл, тест SMOG.
Проблема определения сложности текстов является актуальной, важной и практически значимой. Для оценки простоты текста для понимания читателя создана миварная экспертная система оценки сложности текстов. Научная новизна проекта заключается в следующем: проведена формализация задач принятия решений и обработки информации для оценки сложности
текстов; разработана новая математическая модель миварной двудольной сети для предметной
области «оценка сложности текстов», которая включает пять процедур оценки сложности
текстов; разработана новая программная проблемно-ориентированная система принятия решений для определения сложности текстов.
Созданная миварная экспертная система оценки сложности текстов может использоваться
для работы с текстами в разных областях деятельности: составления автоматизированных
учебных пособий, инструкций, технических описаний работ, написания текстов для SEO при разработке web-сайтов. Эволюционность миварных сетей позволяет добавить в наш проект новые
методы и способы оценки сложности текстов.
Ключевые слова:искусственный интеллект, мивар, миварные сети, экспертные системы, рекомендательные системы, графы знаний, сети знаний, системы принятия решений, большие знания, MOGAN, роботы, понимание смысла текста, оценка сложности текстов.