Редакция использует нейросеть для согласования тона в многоавторских текстах
Модель обучена распознавать авторский стиль и выявлять несоответствия в тоне, формальности и словарном запасе между разделами текста. При анализе многоавторского материала система предлагает варианты согласования на основе общего стиля издания.
Подход отличается от автоматической стандартизации тем, что сохраняет индивидуальные черты каждого автора в пределах установленного стиля. Редактор получает набор рекомендаций с объяснением, почему каждый фрагмент требует корректуры.
Применение в издательском деле
Редакции научных журналов и сборников статей значительно сократили время на редакторскую правку. Процесс согласования тона, который раньше занимал дни, теперь начинается с предложений модели и завершается за часы.
Система справляется с текстами разного объёма и жанра, от научной статьи до медицинской инструкции. Точность предложений возрастает, если в редакции заранее определен целевой тон и стиль издания.
Издатели планируют расширить функциональность на автоматическое согласование ссылок, сносок и библиографического оформления в многоавторских изданиях.