Привет Хабр, меня зовут Эдуард, и я хочу поделиться своими наблюдениями о том, как статистические алгоритмы извлекают грамматику из текстов.

Введение

Создание языковых моделей для низкоресурсных языков — задача, где успех определяется не столько вычислительной мощностью, сколько правильной подготовкой данных. Особенно это критично для морфологически богатых языков, таких как кабардинский, адыгейский, чеченский или дагестанские языки, где одна словоформа может содержать информацию о лице, времени, виде, пространственных отношениях и множестве других грамматических категорий.

Ключевой этап этой подготовки — токенизация: процесс разбиения текста на минимальные значимые единицы. Современные токенизаторы действуют как «изобретатели системы исчисления» — подобно тому, как десятичная система позволяет записать любое число комбинацией десяти цифр, токенизатор кодирует миллионы словоформ ограниченным набором статистически оптимальных токенов.

Важное замечание об открытости инструментов: В этой статье я принципиально рассматриваю только открытые проекты с лицензиями, разрешающими коммерческое использование. Это критически важно для малых языковых сообществ, которые не должны зависеть от проприетарных решений или ограничительных лицензий. Все упомянутые инструменты (Mistral 7B, SentencePiece, Opus-MT) распространяются под свободными лицензиями (Apache 2.0, MIT).

Как работают современные токенизаторы

Для читателей без ML-бэкграунда важно понимать, что существуют два основных подхода к токенизации, и их различия критичны для морфологически сложных языков.

Byte Pair Encoding (BPE): жадный последовательный подход

BPE работает как конструктор, который постепенно склеивает самые частые пары символов:

1. Начинает с отдельных букв: к, ъ, у, э

2. Находит самую частую пару в корпусе, например къ + у встречается 5000 раз

3. Создает новый токен къу

4. Повторяет процесс, пока не достигнет нужного размера словаря

Почему это выделяет морфемы? Морфемы — это повторяющиеся элементы. Например, корень лажьэ- (работать) встречается в формах лажьэн (работать), сылажьэнущ (я буду работать), дылажьэрт (мы работали). Суффикс -мэ встречается в условных формах многих глаголов. BPE автоматически "замечает" эти повторения и превращает их в отдельные токены.

Ограничение: BPE принимает решения локально, шаг за шагом. Если в начале обучения он склеил буквы неудачно, это повлияет на все последующие решения.

Unigram Language Model: вероятностный глобальный подход

Unigram работает принципиально иначе:

1. Создает большой начальный словарь со всеми возможными подстроками

2. Рассматривает токенизацию как вероятностную задачу: для слова кIуэмэ может быть несколько вариантов разбиения

3. Оценивает, какие токены улучшают сжатие всего корпуса целиком

4. Постепенно удаляет токены, которые не вносят вклад в общую вероятность

Преимущество для морфологии: Если морфема стабильна статистически (встречается в разных контекстах с предсказуемым значением), Unigram отдаст предпочтение варианту сегментации, где она выделена отдельно. Это особенно важно для агглютинативных языков с большой вариативностью аффиксов.

Например, в кабардинском языке личные префиксы (с- 'я', у- 'ты', д- 'мы', ф- 'вы'), временные показатели (-о- настоящее время, -а- прошедшее), суффиксы отрицания (-къым), условные суффиксы (-мэ, -кIэ) — все они повторяются в тысячах словоформ и могут быть статистически выделены как устойчивые токены.

Современные модели (включая Mistral) используют SentencePiece — библиотеку, которая объединяет оба подхода и работает на уровне байтов, что делает ее устойчивой к нестандартной орфографии и редким символам.

Определение оптимального объема корпуса

Один из ключевых вопросов при создании токенизатора: сколько текста нужно для качественного обучения? Давайте проанализируем разные варианты объема корпуса для морфологически богатого языка.

Примечание о единицах измерения: Когда мы говорим о «токенах», это условные единицы текста. Для практического понимания: 1 миллион токенов ≈ 700–800 тысяч слов ≈ 1200–1500 книжных страниц (при 500 словах на странице). Таким образом, 15 млн токенов — это примерно 18 000–22 000 страниц текста.

Особенности морфологии кабардинского языка

Чтобы понять требования к объему корпуса, важно осознать масштаб морфологической сложности. В кабардинском языке:

• Глагол может одновременно выражать лицо субъекта и объекта через префиксы: сыпхуэзащ 'я тебя встретил' (где с- показатель субъекта 'я', -п- показатель косвенного объекта 'тебя')

• Существует сложная система временных форм: несколько форм прошедшего времени с разной степенью отдаленности действия (-а-, -гъа-, -рт, -ат, -гъат), две формы будущего времени с разной степенью уверенности (-ну-, -н-)

• Личные префиксы различаются по лицам: 1 л.ед. с-/з-, 2 л.ед. у-/б-/п-, 3 л.ед. е-/и-, 1 л.мн. т-/д-, 2 л.мн. в-/ф-, 3 л.мн. я-/а-

• Глаголы делятся на переходные и непереходные, динамические и статические, каждая категория имеет свои морфологические особенности

• Порядок префиксов строго регламентирован и различается для переходных и непереходных глаголов

• Отрицание выражается суффиксом -къым в финитных формах и префиксом мы- в инфинитных

• Существуют каузативные (гъэ-/гъа-) и префиксы непроизвольности (IэщIэ-), которые меняют переходность глагола

Все эти морфемы должны встречаться в корпусе достаточно часто, чтобы токенизатор мог их выделить как устойчивые единицы. Для языка с такой богатой морфологией требования к объему и разнообразию корпуса существенно выше, чем для языков с более простой морфологией.

Сценарий 1: Минимальный корпус (3–5 млн токенов / ~4 500–7 500 стр.)

Что можно получить:

• Базовую сегментацию частых словоформ

• Выделение самых продуктивных аффиксов

• Работающий, но грубый токенизатор

Проблемы:

• Редкие морфемы не выделяются — их просто не видно в статистике

• Сложные глагольные формы разбиваются хаотично

• Диалектные варианты игнорируются

• Специализированная лексика кодируется неэффективно

Вывод: Достаточно только для proof-of-concept, но не для серьезной работы.

Сценарий 2: Умеренный корпус (8–12 млн токенов / ~12 000–18 000 стр.)

Что можно получить:

• Устойчивое выделение основных морфем

• Корректная сегментация типичных словоформ

• Начало покрытия редких форм

Проблемы:

• Редкие парадигмы всё ещё не полностью представлены

• Вариативные формы могут кодироваться неоднозначно

• Для научного анализа морфологии данных недостаточно

Вывод: Минимально приемлемый вариант для практического использования.

Сценарий 3: Оптимальный корпус (15–25 млн токенов / ~22 000–37 000 стр.)

Что можно получить:

• Полное покрытие продуктивной морфологии

• Устойчивое выделение редких форм

• Корректная сегментация сложных конструкций

• Различение диалектных вариантов

• Репрезентативная статистика для научного анализа

Структура на примере 17 млн токенов (~25 000 страниц):

• Литература (9–10 млн токенов / ~13 500–15 000 стр.): художественная проза, поэзия, современные и классические тексты на кабардинском языке — для естественного синтаксиса и дискурса

• Грамматические материалы (2–3 млн токенов / ~3 000–4 500 стр.): учебники, парадигмы, примеры из описательных грамматик — для полного покрытия морфологических форм, включая редкие

• Разговорная речь (2–3 млн токенов / ~3 000–4 500 стр.): транскрипции диалогов, форумы, соцсети — для живых вариативных форм

• Специализированные тексты (3–4 млн токенов / ~4 500–6 000 стр.): исторические хроники, фольклор, научные тексты — для культурного контекста и терминологии

Почему это оптимум:

• Статистически значимое количество вхождений для большинства морфем

• Достаточная вариативность контекстов для устойчивого выделения границ

• Покрытие всех основных жанров и регистров языка

• Баланс между трудозатратами на сбор и качеством результата

Сценарий 4: Избыточный корпус (40+ млн токенов / 60 000+ стр.)

Преимущества:

• Максимальная полнота морфемного покрытия

• Отличная статистика для научных исследований

• Идеальная сегментация даже архаичных форм

Недостатки:

• Diminishing returns — прирост качества замедляется

• Для большинства низкоресурсных языков нереалистично собрать такой объем

• Значительно увеличивается время обучения токенизатора

Вывод: Желательно, но не необходимо для практических задач.

Обоснование диапазона 12–17 млн токенов

Исходя из анализа выше, объем 12–17 млн токенов (18 000–25 000 страниц) представляет собой:

1. Достаточный минимум для полного морфемного покрытия агглютинативного языка

2. Реалистичную цель для языков с активным письменным сообществом

3. Оптимальный баланс между трудозатратами и качеством результата

4. Достаточную базу для научных исследований сравнительной морфологии

Для языков с меньшими ресурсами можно начать с 8–10 млн токенов, но при этом нужно особенно тщательно балансировать жанры и обеспечивать представленность редких форм через грамматические материалы.

Почему Mistral 7B — оптимальный выбор

Для морфологически сложных низкоресурсных языков модель Mistral обладает ключевыми преимуществами:

1. Байтовая токенизация: Устойчивость к нестандартной орфографии и диакритике, которые часто встречаются в языках без жесткой письменной нормы

2. Оптимизированный размер словаря: 32–50 тыс. токенов — достаточно для морфемного покрытия, но не избыточно для малых корпусов

3. SentencePiece Unigram: Вероятностная сегментация лучше соответствует реальной морфемной структуре, чем жадные алгоритмы

4. Grouped Query Attention (GQA): Повышает способность модели улавливать длинные зависимости между согласовательными элементами в агглютинативных цепочках

5. Apache 2.0 лицензия: Полная коммерческая свобода использования, критически важная для языковых сообществ

Практический пайплайн обучения

Этап 1: Обучение токенизатора (10-20 часов на CPU)

• Создание SentencePiece модели с Unigram алгоритмом

• Размер словаря: 32–50 тыс. токенов

• Опционально: добавление 300–500 лингвистически обоснованных токенов (~1% словаря) для устойчивости морфемной сегментации

Этап 2: Domain Adaptive Pretraining (100–150 часов на GPU)

• Дообучение Mistral 7B на подготовленном корпусе без инструкций

• 2–3 эпохи для усвоения грамматики, морфологии и стилистики языка

• Модель учится предсказывать морфологически корректные формы

• Рекомендуемые облачные платформы: любые с поддержкой

• (GPU T4/L4)

• Настройки обучения: batch size 4-8, gradient accumulation 4-8 шагов, learning rate 2e-5, LoRA rank 64-128 для эффективности

Этап 3: Supervised Fine-Tuning (20–30 часов на GPU)

• Формирование датасета «вопрос-ответ» на кабардинском

• Обучение диалоговым навыкам, объяснению грамматики, работе с текстами

• Те же облачные платформы с аналогичными настройками

Доступность: Полный цикл обучения (200 часов GPU) доступен даже энтузиастам благодаря почасовой аренде облачных ресурсов. Специалисты могут рассчитать стоимость, исходя ��з текущих тарифов провайдеров (для T4).

Практическая ценность обученной модели

После завершения обучения языковая модель открывает широкий спектр практических применений:

Образовательные проекты

• Интерактивные учебники грамматики: Модель может объяснять морфологические формы, склонения, спряжения в диалоговом режиме, адаптируясь к уровню учащегося

• Помощник в изучении языка: Генерация упражнений, проверка правильности форм, объяснение ошибок на родном языке

• Цифровизация образования: Создание интерактивных материалов для школ и вузов, где кабардинский изучается как родной или второй язык

Коммерческое применение

• Локализация программного обеспечения: Перевод интерфейсов приложений, веб-сайтов, документации на кабардинский язык

• Контент-платформы: Автоматическая генерация описаний, аннотаций, субтитров для медиа-контента

• Чат-боты и голосовые ассистенты: Разработка диалоговых систем для государственных и коммерческих сервисов на кабардинском языке

• Бизнес-документация: Помощь в составлении и переводе официальных документов, деловой переписки

Литературный перевод и культурное обогащение

Особое значение имеет применение модели для перевода мировой литературы на кабардинский — продолжение традиций, заложенных классиками кабардинской литературы:

Исторический контекст: Классики кабардинской литературы, такие как Алим Кешоков, Алий Шогенцуков, активно переводили произведения рус��кой и мировой литературы, обогащая кабардинский язык новыми выразительными средствами и адаптируя его к передаче сложных художественных образов. Эта работа не только расширяла культурный горизонт читателей, но и развивала сам язык, создавая новые литературные конструкции и термины.

Современные возможности:

• Ускорение литературного перевода: Модель может создавать черновые переводы художественных текстов, которые затем дорабатываются профессиональными переводчиками — значительно сокращая время работы

• Сохранение стилистического разнообразия: Обученная на литературных текстах модель способна генерировать переводы с учетом различных стилистических регистров

• Адаптация терминологии: Модель может предлагать варианты передачи специфических понятий и реалий иностранной культуры средствами кабардинского языка

• Расширение корпуса переводной литературы: Делает доступными произведения, которые ранее не переводились из-за ограниченных ресурсов

Таким образом, современные технологии позволяют продолжить и масштабировать работу, которую выполняли классики кабардинской литературы, делая мировую культуру доступной на родном языке для новых поколений читателей. А модели аналогичные Silero TTS позволят создавать аудиокниги на кабардинском языке.

Научная ценность: токенизаторы как инструмент сравнительной лингвистики

Интересный аспект работы — использование статистики токенизации для исторического анализа родственных языков.

Что показывает сравнение токенизаторов:

1. Устойчивые морфемные паттерны: Если токены-корни совпадают статистически у двух языков, это указывает на общее происхождение

2. Грамматическая дивергенция: Появление новых токенов-аффиксов отражает эволюцию морфологии. Например, сравнение кабардинского и адыгейского может показать различия в системах личных префиксов или временных показателей

3. Морфемная эрозия или усложнение: Если аффикс выделяется как единый токен в одном языке, но распадается на части в другом, это указывает на процессы упрощения или усложнения грамматической системы

4. Выявление заимствований: Заимствованные морфемы имеют "плоские" кривые частот — токенизатор выделяет их хуже, чем исконные

5. Продуктивность аффиксов: Сравнение может показать, какие аффиксы остались продуктивными (образуют много токенов), а какие стали архаичными или редкими

Конкретный пример: в кабардинском языке префикс -о- является показателем настоящего времени в 1-м и 2-м лице (содж 'я изучаю', уодж 'ты изучаешь'). Токенизатор выделит этот префикс как устойчивый токен. При сравнении с родственным адыгейским языком можно увидеть, сохранился ли этот временной показатель, или грамматическая система изменилась.

Научная новизна:

• Автоматическая морфемная реконструкция без ручной разметки

• Количественная оценка степени языкового родства

• Применимость к языкам без письменной традиции (через устные корпуса)

• Новая методология на стыке computational linguistics и исторического языкознания

Этот подход может стать основой для публикаций в журналах по вычислительной лингвистике (ACL, EMNLP, LREC), корпусной лингвистике и историко-сравнительной филологии.

Интеграция с машинным переводом

Обученный токенизатор можно интегрировать в открытые NMT-системы, такие как Opus-MT (Apache 2.0):

1. Заменить исходный токенизатор модели на специализированный

2. Перегенерировать embedding-матрицу под новый словарь

3. Провести continual training на параллельных данных

Практика показывает, что морфемно-осведомленная токенизация значительно повышает качество перевода для агглютинативных языков — прирост может составлять 15–40% по метрике BLEU.

Заключение

Создание языковой модели для низкоресурсного языка — это прежде всего лингвистическая, а не инженерная задача. Основные усилия должны быть направлены на:

• Сбор сбалансированного корпуса объемом 12–25 млн токенов (18 000–37 000 страниц), покрывающего все аспекты морфологии

• Правильную настройку токенизатора для выявления морфемных структур

• Валидацию результатов с точки зрения лингвистической адекватности

При правильном подходе даже ограниченные вычислительные ресурсы (GPU T4, 200 часов обучения и ограниченный бюджет) позволяют создать функциональную языковую модель. Более того, результаты этой работы имеют научную ценность, выходящую за рамки прикладного NLP — статистика токенизации открывает новые возможности для сравнительно-исторических исследований.

Принципиальное использование только открытых инструментов с коммерческими лицензиями (Mistral, SentencePiece, Opus-MT) гарантирует, что созданные решения останутся доступными для языкового сообщества без ограничений.

Обращение к сообщесту Хабр : Я буду благодарен специалистам, владеющим материалами по кабардинскому и родственным языкам (корпуса, грамматические описания, параллельные тексты), за возможность сотрудничества в этом направлении. Вместе мы можем не только создать работающую модель, но и внести вклад в сохранение и изучение языкового наследия Кавказа.

Статья подготовлена на основе анализа современных методов обучения LLM для низкоресурсных языков и практического опыта работы с морфологически сложными языковыми корпусами.