Readability или удобочитаемость. Разбираемся с уровнями текстов.

Ревущие двадцатые годы прошлого века ознаменовались большим ростом американских университетов, всеобщим школьным образованием для первого поколения иммигрантов и их детей: система Дьюи бодро шагала по странам мира, а педагоги создавали тезариусы и списки слов по их частотности и упрощали учебники. В этот момент чтением заинтересовался и традиционный маркетинг. В эпоху LLM уровни чтения и роли с точки зрения уровня - выглядят интересным фильтром

В период великой депрессии Ральф Оджеман начал проводить тесты на удобочитаемость текстов с фокус-группами из взрослых: была создана подборка из 16 пассажей из различных журналов и СМИ в одинаковым объемом в 500 слов в каждом. Взрослые отвечали на вопросы теста. Он сумел соотнести тексты и сфокусированные задания и получил аж 14 факторов: 8 касались сложности словарного запаса, а 6 касались синтаксической сложности. Хотя интерпретация факторов спорный вопрос, да и много сомнений в самих факторах, но сам метод стал популярным и используется по сей день. Следите за руками.

Text Leveling или ранжирование текстов.

Допустим, что у нас нет четкой формулы для нашей задачи оценки удобства чтения. Допустим, что вместо маркетологов и продуктовых аналитиков у нас в штате обезьяна Виталий. У нас есть фокус-группа нашей ЦА и набор текстов схожей тематики, но с разными задачами (так интереснее!). Чтобы не быть голословными пусть это будет наборы контента компьютерных игр The Elder Scrolls: текстами будут в этом случае описания предметов, диалоги персонажей, внутренние игровые книги, тексты всплывающих подсказок, картография и пометки на картах, имена и названия, тексты пунктов меню и настроек, тексты в сторах типа стима, маркетинговые материалы до выхода игры, блог разработчиков, рецензии игровых СМИ, мерч в виде серии книг по играм, ну вы поняли.

Вам нужно где-то взять градиенты для таких текстов. Градиент текстов - это инструмент, который помогает вам просматривать тексты в непрерывном диапазоне от самого простого до самого сложного. Допустим, вы их придумали сами(что плохо) или решили использовать заготовки школьных психологов типа A-Z модели левелинга текстов. Или что-то типа Fountas & Pinnell градиентов. Туда входят примерно следующие факторы:

Количество слов
Количество разных слов
Соотношение разных слов к общему количеству слов
Количество высокочастотных слов
Соотношение высокочастотных слов к общему числу слов
Количество низкочастотных слов
Соотношение низкочастотных слов к общему числу слов
Длина предложения
Сложность предложения
Предсказуемость
Типографика: размер/интервалы и тд
Поддержка иллюстрации(ну в вашем случае будет моделька персонажа)
Концепция нагрузки читателя
Знакомство с темой до чтения

Большинству этих факторов можно дать количественную оценку: вы можете выставить градиенты от простого к сложному. А значит, в целом, что вы можете ранжировать тексты по числу баллов, предоставляя той персоне пользователя тот текст, который ему понятен. И независимо от цели чтения. Например, текст внутренний диалог с NPC-ученым или баг-репорт будет сложным, а простые реплики с обычными NPC где-то ближе к середине распределения.

Метод левелинга или ранжирования это хороший способ хотя бы приступить к упорядочиванию вашего контента в продукте. Конечно, важно помнить о том, что если ваш читатель заинтересован в контенте, то он способен преодолеть даже самый сложный текст: дети, увлеченные динозаврами, но с плохими навыками чтения, могу засесть за университетские пособия по палеонтологии. Ранжируются только тексты, а не ваши пользователи.

Лул, не знал даже что в фотошопе в прошлом году появился Content aware scale.

Память у меня конечно уже не та, но лет 6 назад в телеге был бот, который может делать подобные стикеры.

Джуны делают одни и те же ошибки.

Хорошая новость 一 стремление их исправить и помогает переходить на следующие грейды. О том, как именно это делать, рассказал Николай Селезнев 一 арт-директор ДАЛЕЕ. Коля менторит джуниор-дизайнеров, а его менти переходят на проекты Haier, Медси, Сбера, Банка России и других больших брендов.

В канале ДАЛЕЕ много полезного и прикладного про дизайн и весь диджитал, а еще вакансии в топовые дизайн-команды каждую неделю. Подписывайтесь 🖖

Английский язык — как игра: чем выше уровень, тем интереснее. Каждый этап открывает новые возможности, каждый навык помогает получить новые достижения. Как перейти от просмотра сериала с субтитрами к написанию резюме и статей?

И у Яндекс Практикума есть полный гайд для этой игры:
✺ Курсы по международным стандартам CEFR: продуманный план обучения, а не отдельные занятия время от времени, — так проще достичь результата.
✺ Опытные преподаватели, которые прошли отбор и специальное обучение: вдохновляют, поддерживают, направляют.
✺ Гибкая программа: оценим ваши навыки и найдём пробелы в знаниях, чтобы адаптировать план обучения, — не придётся терять время на изучение тем, которые вы уже знаете.
✺ Разговорная практика: 70% программы — это общение, в том числе с иностранцами.

Чтобы больше узнать о форматах обучения и начать путь к новому уровню, приходите на бесплатную консультацию. Куратор оценит ваш английский и подскажет, какой курс подойдёт для ваших целей. Всего 30 минут — и вы в игре!

Про нас написали:

— Канал Ильи Бирмана

А мы напоминаем, что вы можете написать что угодно про Оди со ссылкой на наш канал или отдельный пост в нём. Каждый понедельник мы будем выпускать пост со ссылками на всех, кто про нас рассказал за неделю

Размер вашего канала значения не имеет. Так что не стесняйтесь участвовать, даже если ваш канал совсем нишевый и камерный

Нам новые читатели. Вам новые читатели. Нашим читателям — новые каналы для чтения. Такой вот win-win-win, получается

🧰 Flexi Icons — коллекция из более чем 100 неоновых иконок,

Несколько мыслей о LLM и разработке

В последние дни я решил вернуться к кодингу и добавить некоторые функции в свой сервис по генерации градиентов, который я создал с нуля пару лет назад. К сожалению, мне не удалось реализовать ту функцию, которую я хотел добавить. Но за эти дни работы над сервисом я начал активно использовать нейронные сети, а именно YandexGPT, GigaChat и ChatGPT 3.0.

Я долго мучился над тем, как добавить новые функции в мой код, и даже нейронные сети не смогли мне помочь. Видимо, я плохо формулирую запрос, но ладно. В итоге, спустя пару дней работы, я просто решил попросить сети написать мой сервис с нуля, который генерировал бы градиент при каждом обновлении страницы и выводил его hex значения.

Таким образом, я написал подробное ТЗ в GigaChat, он сгенерировал мне HTML со всеми CSS свойствами и скриптами, но код совсем не заработал. Я перевел свой запрос через Яндекс.Переводчик на английский и отправил его в ChatGPT. И вот ChatGPT написал рабочий код, где на странице генерируется градиент и выводятся его значения в блоке (я просил об этом).

В общем, LLM - это какое-то безумие. Когда-то я сидел и писал все с нуля, изучал код, много гуглил и слушал советы и рекомендации знакомых разработчиков, чтобы создать этот самый сервис. Но ChatGPT создал альфа-версию буквально за пару минут.

В такие моменты задумываешься. С одной стороны, я изучал код во время разработки сервиса и научился многому. ChatGPT же просто выдал рабочий результат, который мне лень проверять, так как он просто работает.

Кажется, что в таком процессе тупеешь и не учишься, но я бы сказал, что в любом случае, чтобы получить качественный результат от нейронной сети, нужно иметь определенный опыт, чтобы получить от нее нужный результат.

В общем, буду продолжать работать и совершенствовать сервис. Надеюсь, мне не придется в конечном итоге переписывать весь сервис на публичном домене по коду, полученному от нейронной сети. Но с другой стороны, почему бы и нет?

​​🎛Схема цепи преобразования данных в системах с интерфейсами

В этой статье описан подход к схематизации движения данных в цифровом сервисе.

Читать...

Нейросети и 3D

Автор