Иерархическая модель структуры документа для решения задачи генерации конспектов лекций

<jats:p>В статье предлагается модель описания структуры документа, основанная на методах анализа иерархической структуры документа (HDSA) и формализме теории графов. В рамках предложенного подхода документ рассматривается как иерархическая система взаимосвязанных структурных элементов, включающая заголовки различных уровней, текстовые блоки, таблицы, формулы, изображения и иные типы контента. Каждый элемент интерпретируется, как вершина графа, а отношения вложенности и логической зависимости между элементами описываются с использованием ориентированных ребер графовой структуры. Применение предложенной модели к корпусу документов из различных предметных областей позволило выявить устойчивые закономерности организации текстового материала, характерные для конкретных типов документов. На основе полученных характеристик был сформирован набор JSON-шаблонов, описывающих типовые структуры документов для различных предметных областей, включая технические, юридические и научно-образовательные материалы. Каждый шаблон содержит формализованное описание структуры документа, включая допустимые уровни заголовков, ограничения на типы содержимого, а также параметры стилевого и композиционного оформления. Дополнительно шаблон может включать сведения о предпочтительном формате представления данных, правилах генерации таблиц, формул и специализированных текстовых конструкций. Использование JSON-формата обеспечивает машинно-ориентированное представление структуры документа и возможность интеграции шаблонов в программные системы автоматической генерации текста. Разработанные шаблоны предназначены для использования в процессе генерации текстов большими языковыми моделями (Large Language Models – LLM). В рамках предложенного подхода шаблон выступает как формализованное структурное ограничение, определяющее допустимую организацию итогового документа и последовательность формирования его разделов. Это позволяет снизить вариативность структуры генерируемого текста, повысить согласованность взаимосвязанных разделов и обеспечить соответствие результата требованиям конкретной предметной области. Предложенный подход ориентирован на реализацию управляемой генерации документов, при которой большая языковая модель выполняет генерацию содержимого в рамках заранее заданной структурной схемы. За счет этого обеспечивается более стабильное качество формирования документа, уменьшается вероятность нарушения логики построения текста и повышается воспроизводимость результатов генерации. Кроме того, использование структурных шаблонов позволяет адаптировать процесс генерации под различные типы документов без изменения архитектуры самой языковой модели.</jats:p> <jats:p>This article proposes a document structure description model based on Hierarchical Document Structure Analysis (HDSA) methods and the formalism of graph theory. Within the proposed approach, a document is considered as a hierarchical system of interconnected structural elements, including headings of different levels, text blocks, tables, formulas, images, and other types of content. Each element is interpreted as a graph vertex, while nesting and logical dependency relationships between elements are described using directed edges of the graph structure. The application of the proposed model to a corpus of documents from various subject areas made it possible to identify stable patterns in the organization of textual material characteristic of specific document types. Based on the obtained characteristics, a set of JSON templates was developed to describe typical document structures for different subject areas, including technical, legal, and scientific and educational materials. Each template contains a formalized description of the document structure, including permissible heading levels, constraints on content types, and parameters of stylistic and compositional formatting. Additionally, a template may include information on the preferred data presentation format, rules for generating tables and formulas, and specialized textual constructions. The use of the JSON format provides a machine-oriented representation of the document structure and enables the integration of templates into software systems for automatic text generation. The developed templates are intended for use in text generation by large language models (LLMs). Within the proposed approach, a template serves as a formalized structural constraint that defines the permissible organization of the resulting document and the sequence in which its sections are generated. This makes it possible to reduce the structural variability of generated text, improve the consistency of interrelated sections, and ensure that the resulting document complies with the requirements of a specific subject area. The proposed approach is aimed at implementing controlled document generation, in which a large language model generates content within a predefined structural scheme. This provides more stable document generation quality, reduces the likelihood of violations in the logical organization of the text, and improves the reproducibility of generation results. Furthermore, the use of structural templates makes it possible to adapt the generation process to different document types without modifying the architecture of the language model itself.</jats:p>