Mer klarspråk gjennom maskinlæring
Funka undersøker hvordan maskinlæring kan gjøre det enklere å produsere tekster på klarspråk. Prosjektet er et spennende samarbeid med det statlige svenske forskningsinstituttet RISE, og finansieres av Vinnova, tilsvarende Innovasjon Norge.
Det er en stor utfordring for offentlige organisasjoner å produsere informasjon som når ut til alle. Studier fra OECD viser at 25 % av den voksne befolkningen, i de fleste vesteuropeiske land, sliter med å lese og forstå informasjon fra myndigheter og kommuner. Dette gjør det vanskeligere for mange å delta i samfunnet på like vilkår. I tillegg påvirker det myndighetenes evne til å yte tjenester som kommer alle til gode.
For å nå ut til flere mennesker, tilbyr offentlige organisasjoner å bearbeidede og forenklede tekster til såkalt klarspråk. Men å produsere forenklet tekst er en spesifikk kompetanse som langt fra alle redaktører har. Det ville være svært ressurskrevende og kostbart for staten å leie inn Funka eller noen andre, for å bearbeide tekster som myndigheter og kommuner produserer tusenvis av på løpende bånd.
Derfor ønsker vi nå å undersøke mulighetene for å bruke maskinlæring for å gjøre det enklere å produsere tekster som flere forstår.
Med hjelp av ny teknologi kan vi gjøre det mulig for flere å jobbe med universell utforming i sitt daglige arbeid som redaktører, sier Johan Kling, kvalitetssjef hos Funka. Det skal bli spennende å utforske mulighetene på dette banebrytende området.
Samarbeid med svensk spisskompetanse innen maskinlæring
Sammen med ledende eksperter innen språkteknologi ved det statlige svenske forskningsinstituttet RISE, vil vi i løpet av høsten lære opp en KI-modell til å produsere klarspråk. Opplæringen gjøres ved å mate modellen med eksempler på kompliserte tekster og forenklinger av de samme tekstene.
Målsettingen er at redaktørene tar modellen i bruk som skrivestøtte for å skrive enklere og unngå kompliserte ord og uttrykk. Prosjektet er det første i sitt slag i Sverige, og vil basere seg på de avanserte svenske språkmodellene som RISE holder på å utvikle.
Om prosjektet blir vellykket, kan vi gå videre og teste flere språk, for eksempel norsk.
Automatisk tekstforenkling er en interessant tilnærming til språkmodellene vi utvikler, som vi tror kan ha betydelig effekt for å bidra til økt nivå av universell utforming, sier Magnus Sahlgren, som leder forskningen på språkteknologi ved RISE.
Funka ser frem til samarbeidet og håper på mange nye innsikter.
Finansiering: Vinnova
Periode: August 2020 – mars 2021
Konsortium: Funka (prosjektleder), RISE
Budsjett: 499 000 SEK
Kontakt
