Выпустили humanizer-ru 3.22 - во первых благодарю вас за 300+ звездочек на гитхабе
Во вторых расскажу, ради чего были сделаны последние релизы
Первая: факт-замок в сканере.
scan.py после.txt --before до.txt сравнивает текст до и после правки и перечисляет числа, даты, имена, ссылки и утверждения, которые появились из ниоткуда или пропали
Отдельно ловит кванторы: «первый», «единственный», «самый», «в мире»
Нейросеть при переписывании любит дорисовать «крупнейший в России» там, где в исходнике было просто «большой»
Выдуманная цифра хуже любого канцелярита: канцелярит палит стиль, выдумка делает текст ложью.
Вторая: калибровка на LLMTrace, 14 763 русских текста от 30 генераторов, включая GigaChat-Max и YandexGPT-5
Что выяснилось
Длинное тире зависит от жанра сильнее, чем от автора: в энциклопедических статьях его ставят люди, в отзывах и историях машины
Русские модели тире любят больше, чем GPT: у GigaChat-Max оно в 77% документов, у YandexGPT-5 в 74%
Человек даёт 0,29 маркера на сто слов, модель 0,67
А в новостях больше половины человеческих текстов ловилось на «является» и «данный», так что следующим релизом выйдет жанровый профиль для новостей и энциклопедии.
Мелочи: установка одной командой в любой агент, npx skills add ilyautov/humanizer-ru
Заодно немного нейрослопа закинули на реддит в r/Popular_Science_Ru, если хочется поспорить про признаки в комментариях: reddit.com/r/Popular_Science_Ru/comments/1wbvnko
https://github.com/ilyautov/humanizer-ru
Во вторых расскажу, ради чего были сделаны последние релизы
Первая: факт-замок в сканере.
scan.py после.txt --before до.txt сравнивает текст до и после правки и перечисляет числа, даты, имена, ссылки и утверждения, которые появились из ниоткуда или пропали
Отдельно ловит кванторы: «первый», «единственный», «самый», «в мире»
Нейросеть при переписывании любит дорисовать «крупнейший в России» там, где в исходнике было просто «большой»
Выдуманная цифра хуже любого канцелярита: канцелярит палит стиль, выдумка делает текст ложью.
Вторая: калибровка на LLMTrace, 14 763 русских текста от 30 генераторов, включая GigaChat-Max и YandexGPT-5
Что выяснилось
Длинное тире зависит от жанра сильнее, чем от автора: в энциклопедических статьях его ставят люди, в отзывах и историях машины
Русские модели тире любят больше, чем GPT: у GigaChat-Max оно в 77% документов, у YandexGPT-5 в 74%
Человек даёт 0,29 маркера на сто слов, модель 0,67
А в новостях больше половины человеческих текстов ловилось на «является» и «данный», так что следующим релизом выйдет жанровый профиль для новостей и энциклопедии.
Мелочи: установка одной командой в любой агент, npx skills add ilyautov/humanizer-ru
Заодно немного нейрослопа закинули на реддит в r/Popular_Science_Ru, если хочется поспорить про признаки в комментариях: reddit.com/r/Popular_Science_Ru/comments/1wbvnko
https://github.com/ilyautov/humanizer-ru