Список литературы
Андрюшина Н. П., Козлова Т. В. Лексический минимум по русскому языку как иностранному. Элементарный уровень. Общее владение. – СПб.: Златоуст. – 2015. Батура Т. В., Бакиева А. М. Методы и системы автоматического реферирования текстов // Новосибирск: ИПЦ НГУ. – 2019. Блинова О. В., Белов С. А. Языковая неоднозначность и неопределенность в русских правовых текстах. // Вестник Санкт-Петербургского университета. Право. – 2020. – Т. 11. – №. 4. – С. 774-812. Блинова О. В., Тарасов Н. А. Метрики сложности русских правовых текстов: отбор, использование, первичная оценка эффективности // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии. – 2022. – С. 1017-1028. Воронцова Т. А. Элементарная стилистика. // Ижевск: УдГУ. – 2009. Захаров В. П., Богданова. Корпусная лингвистика: учебник. 3-е изд., перераб. // СПб.: Изд-во С.Петерб. Ун-та. – 2020. Кисельников А. С. К проблеме характеристик текста: читабельность, понятность, сложность, трудность. // Тамбов: Грамота. – 2015. – Т. 53. – №11. – С. 79-84. Кожемякин Е. А. Юридический дискурс как культурный феномен: структура и смыслообразование // URL: http://konference.siberia-expert.com/publ/doklad_s_obsuzhdeniem_na_sajte/kozhemjakin_e_a_juridicheskij_diskurs_kak_kulturnyj_fenomen_struktura_i_smysloobrazovanie/2-1-0-28 (дата обращения: 17.05.2023) Комарова С. С. Семантическая компрессия в прагматике высказывания: на материале немецкоязычной прессы : дис. – Самара: автореф. дис.… канд. филол. наук, 2005.  Лапошина А. Н., Лебедева М. Ю. Текстометр: онлайн-инструмент определения уровня сложности текста по русскому языку как иностранному // Русистика. – 2021. – Т. 19. – №3. – С. 330-345. Митрофанова О. А., Атугодаге М. М. Динамическое тематическое моделирование русскоязычного корпуса юридических документов // Terra Linguistica. – 2023. – Т. 14. – №. 1: Инженерно-лингвистические технологии в исследованиях текста. Никулина Е.Р., Черкас А. В., Козина Е. Д., Бойко А. В., Дмитриева Л. А. Разработка сервиса для оценки удобочитаемости текста с применением технологий машинного обучения // URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razrabotka-servisa-dlya-otsenki-udobochitaemosti-teksta-s-primeneniem-tehnologiy-mashinnogo-obucheniya (дата обращения: 23.05.2023) Первухина С. В. Виды адаптации текста // Вестник ЮУрГУ. Серия «Лингвистика». – 2014. – Т. 11. – №1. – С. 97-100. Первухина С. В. Семантические и синтаксические характеристики адаптированного текста в юридическом дискурсе. // Тамбов: Грамота. – 2013. – Т. 22. – №4. – С. 136-140. Савельев Д. А. Исследование сложности предложений, составляющих тексты правовых актов органов власти Российской Федерации // Право. Журнал Высшей школы экономики. – 2020. – № 1. – С. 50–74. Савельев Д. А., Кучаков Р. К. Сложность правовых актов в России. – 2018. Чернявская О. Г. Параллельный корпус текстов при обучении юридическому переводу // Конвергентные технологии ХХI: вариативность, комбинаторика, коммуникация. – 2019. – С. 212-215. Шокина А. Б. Языковая компрессия в рекламном тексте // Медиаскоп. – 2008. – Т.10. – №.2. – С. 8. Bharti S. K., Babu K. S. Automatic keyword extraction for text summarization: A survey // arXiv preprint arXiv:1704.03242. – 2017. Ceglarek D., Haniewicz K., Rutkowski W. Semantic compression for specialised information retrieval systems //Advances in Intelligent Information and Database Systems. – 2010. – С. 111-121. Coleman M., Liau, T. L. A computer readability formula designed for machine scoring. // Journal of Applied Psychology – 1975. – Т. 60. – С. 283–284. Dale E., Chall J. A Formula for Predicting Readability. // Educational Research Bulletin. – 1948. – Т. 27. – №. 1. – С. 11-20. Flesch R. The art of readable writing. // NY: Harper & Row. – 1949. Gusev I. Dataset for automatic summarization of Russian news // Artificial Intelligence and Natural Language: 9th Conference, AINL 2020, Helsinki, Proceedings 9. – Springer International Publishing. – 2020. – С. 122-134. Kazantseva A. An approach to summarizing short stories //Student Research Workshop. – 2006. – С. 55-62. Kincaid J. P. et al. Derivation of New Readability Formulas (Automated Readability Index, Fog Count and Flesch Reading Ease Formula) for Navy Enlisted Personnel. // Institute for Simulation and Training. – 1975. Landauer T. K., Foltz P. W., Laham D. An introduction to latent semantic analysis // Discourse processes. – 1998. – Т. 25. – №. 2-3. – С. 259-284. Liu Y. et al. Multilingual denoising pre-training for neural machine translation //Transactions of the Association for Computational Linguistics. – 2020. – Т. 8. – С. 726-742.  McLaughlin G. H. SMOG grading-a new readability formula // Journal of reading. – 1969. – Т. 12. – №. 8. – С. 639-646. Sun R., Yang Z., Wan X. Exploiting Summarization Data to Help Text Simplification // Proceedings of the 17th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics. – 2023. – С. 39-51. Zeller T. Detecting ambiguity in statutory texts.  BSc Thesis. 2018.  
В статье рассматривается проблема оценки сложности текста с использованием технологий машинного обучения. Описывается, как можно использовать машинное обучение для определения уровня сложности текста, а также приводятся примеры использования различных алгоритмов для определения сложности текста. В заключении автор подчеркивает, что использование машинного обучения может быть полезным инструментом для повышения эффективности работы с текстом.