NLP Calculator v1.0

Калькулятор NLP

Токенизация текста, сходство текстов, TF-IDF, оценки BLEU/ROUGE, параметры эмбеддингов и расчёт перплексии — все инструменты обработки естественного языка в одном месте.

Введите текст для анализа

Символов

143

Без пробелов: 127

Слов

Уникальных: 17

Предложений

Абзацев: 1

Средн. длина слова

7.5

Лекс. разнообр.: 100.0%

Оценка токенов по моделям

GPT-3.5/4 (BPE, tiktoken)

~ 65

3.82 ток./слово

BERT (WordPiece)

~ 31

1.82 ток./слово

T5 / mT5 (SentencePiece)

~ 58

3.41 ток./слово

* Оценки приблизительные. Для русского текста используются повышенные коэффициенты, так как кириллица занимает больше токенов в BPE-словарях.

Распределение символов

Кириллица

122

Латиница

Цифры

Знаки препинания

Загрузка NLP калькулятора...

Модулей расчёта

BLEU

Оценка перевода

TF-IDF

Весовые метрики

PPL

Перплексия модели

Зачем нужен NLP калькулятор?

Обработка естественного языка (NLP) требует точных количественных оценок на каждом этапе: от подсчёта токенов до оценки качества модели. Этот калькулятор помогает NLP-инженерам, лингвистам и исследователям быстро получать ключевые метрики.

Токенизация и анализ текста

Разные модели по-разному разбивают текст на токены. GPT использует BPE (Byte-Pair Encoding), BERT — WordPiece, T5 — SentencePiece. Для русского языка токенизация особенно важна: кириллица часто разбивается на больше подтокенов, чем латиница, что влияет на стоимость API-вызовов и длину контекстного окна.

BPE: «обучение» → [«об», «уч», «ение»] (~1.5-2x vs English)

Метрики качества перевода

BLEU и ROUGE — стандартные метрики оценки качества машинного перевода и генерации текста. BLEU измеряет точность n-грамм (сколько из предсказанных n-грамм есть в эталоне), а ROUGE — полноту (сколько эталонных n-грамм покрыто предсказанием). Комбинация обеих метрик даёт полную картину качества.

BLEU = BP × exp(∑ w_n × log(p_n))

NLP и обработка русского языка

Россия — один из лидеров в области NLP для русского языка. Яндекс, Сбер и другие компании развивают собственные языковые модели и системы обработки текста. Русский язык представляет особые вызовы для NLP: богатая морфология, свободный порядок слов и сложная система падежей.

Yandex Translate — один из лучших сервисов машинного перевода для русского языка. GigaChat от Сбера и YandexGPT — мощные русскоязычные языковые модели. ruGPT-3 от ai-forever (Сбер) стал первой крупной русскоязычной генеративной моделью. Модель ruBERT широко используется для задач классификации и NER на русском языке.

YaT

Yandex Translate

Нейросетевой машинный перевод для 100+ языков. Один из лучших для русского языка.

GgC

GigaChat (Сбер)

Мультимодальная языковая модель от Сбера. Работает с русским языком на уровне GPT-4.

ruG

ruGPT / ruBERT

Русскоязычные модели от ai-forever. ruGPT-3 (760M параметров), ruBERT для классификации и NER.

YaG

YandexGPT

Генеративная модель Яндекса. Интеграция в Алису, Поиск, Yandex Cloud API для разработчиков.

Возможности калькулятора

TOK

Токенизация

Подсчёт слов, символов, предложений. Оценка токенов для GPT (BPE), BERT (WordPiece), T5 (SentencePiece).

SIM

Сходство текстов

Jaccard, косинусное сходство (BoW), расстояние Левенштейна, Overlap и Dice коэффициенты.

TFI

TF-IDF

Term Frequency, Inverse Document Frequency. Полная матрица TF-IDF для коллекции документов.

BLU

BLEU / ROUGE

BLEU-1/2/3/4, составной BLEU с Brevity Penalty. ROUGE-1, ROUGE-2, ROUGE-L (Precision, Recall, F1).

EMB

Эмбеддинги

Параметры модели, размер в памяти, FLOPs, скорость инференса. Разбивка по слоям Transformer.

PPL

Перплексия

Перплексия из cross-entropy loss, символьная энтропия текста, bits-per-character, анализ сжатия.

Часто задаваемые вопросы

Токенизация — процесс разбиения текста на минимальные единицы (токены), которые модель может обработать. Это первый и критически важный шаг в любом NLP-пайплайне. Разные модели используют разные алгоритмы: GPT использует BPE (Byte-Pair Encoding), BERT — WordPiece, T5 — SentencePiece. Для русского языка токенизация особенно важна: кириллические слова обычно разбиваются на 1.5–2 раза больше токенов, чем аналогичные английские, что влияет на стоимость API и эффективное использование контекстного окна.

BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) измеряет точность (precision) — какая доля n-грамм из кандидата есть в эталоне. Используется для оценки машинного перевода. ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) измеряет полноту (recall) — какая доля n-грамм из эталона покрыта кандидатом. Используется для оценки суммаризации. BLEU штрафует за слишком короткие переводы (Brevity Penalty), а ROUGE-L использует наибольшую общую подпоследовательность (LCS) для оценки структурного сходства.

TF-IDF (Term Frequency — Inverse Document Frequency) — весовая функция, показывающая важность слова в документе относительно коллекции. TF = частота терма в документе, IDF = log(N/df), где N — общее число документов, df — число документов с термом. Высокий TF-IDF означает: слово часто встречается в данном документе, но редко в остальных — значит, оно характерно именно для этого документа. TF-IDF широко используется в информационном поиске, классификации текстов и извлечении ключевых слов.

Перплексия (perplexity) — мера того, насколько хорошо вероятностная модель предсказывает текст. Математически это 2^H, где H — cross-entropy loss. Перплексия 100 означает, что модель «колеблется» между ~100 вариантами при предсказании следующего токена. Чем ниже перплексия, тем лучше модель. GPT-4 имеет перплексию ~15–20 на английском тексте, ruGPT-3 — ~25–30 на русском. Для сравнения: случайная модель с словарём 50 000 имела бы перплексию 50 000.

Существует несколько подходов: 1) Jaccard similarity — отношение пересечения к объединению множеств слов (0–1). 2) Косинусное сходство — косинус угла между векторами частот слов (bag of words). 3) Расстояние Левенштейна — минимальное число операций (вставка, удаление, замена) для преобразования одной строки в другую. 4) Dice/Overlap коэффициенты. Для семантического сходства используют эмбеддинги (BERT, Sentence-BERT), но это требует нейросети. Наш калькулятор реализует лексические метрики, не требующие GPU.

Размеры моделей варьируются от миллионов до триллионов параметров. ruBERT — ~180M, ruGPT-3 (Сбер) — 760M, GigaChat — предположительно несколько миллиардов. GPT-4 — по оценкам, ~1.8T параметров (MoE). Каждый параметр занимает 4 байта (FP32), 2 байта (FP16) или 1 байт (INT8). Модель с 7B параметров в FP16 весит ~14 ГБ и требует GPU с не менее 16 ГБ памяти. Квантизация (GPTQ, GGUF) позволяет запускать крупные модели на потребительских GPU.

Для русского языка доступно множество NLP-инструментов: ruBERT и ruGPT от ai-forever (Сбер) для генерации и классификации, Natasha — библиотека для извлечения именованных сущностей и морфологического анализа, pymorphy2 — морфологический анализатор, MyStem от Яндекса — лемматизатор, DeepPavlov — фреймворк для диалоговых систем от МФТИ. Yandex Cloud предлагает NLP API (перевод, sentiment, OCR), а Сбер — GigaChat API для генерации текста.

BPE-словари большинства моделей (GPT, Claude, LLaMA) обучены преимущественно на английском тексте. Кириллические символы хуже представлены в словаре, поэтому русские слова разбиваются на большее число подтокенов. В среднем русский текст содержит в 1.5–2 раза больше токенов, чем эквивалентный английский. Это напрямую влияет на стоимость API-вызовов (оплата за токен) и на эффективную длину контекстного окна. Модели, специально обученные на русском (ruGPT, GigaChat), имеют оптимизированный словарь и более эффективную токенизацию.

Создатель

Лиана Арифметова

Миссия: Демократизировать сложные расчеты. Превратить страх перед числами в ясность и контроль. Девиз: «Любая повторяющаяся задача заслуживает своего калькулятора».

Был ли этот калькулятор полезен?

Обновлено: 18 апреля 2026 г.

⚖️

Отказ от ответственности

Только для информационных целей. Все расчёты, результаты и данные, предоставляемые данным инструментом, носят исключительно ознакомительный и справочный характер. Они не являются профессиональной консультацией — медицинской, юридической, финансовой, инженерной или иной.

Точность результатов. Калькулятор основан на общепринятых формулах и методиках, однако фактические результаты могут отличаться в зависимости от индивидуальных условий, исходных данных и применяемых стандартов. Мы не гарантируем полноту, точность или актуальность приведённых расчётов.

Медицинские, финансовые и профессиональные решения должны приниматься исключительно на основании консультации с квалифицированными специалистами — врачом, финансовым советником, инженером или другим профессионалом в соответствующей области. Не используйте результаты данного инструмента как единственное основание для принятия важных решений.

Ограничение ответственности. Авторы и разработчики сервиса не несут никакой ответственности за прямой или косвенный ущерб, возникший в результате использования данных расчётов. Пользователь принимает на себя всю ответственность за интерпретацию и применение полученных результатов.

Калькулятор NLP

Оценка токенов по моделям

Распределение символов

Зачем нужен NLP калькулятор?

Токенизация и анализ текста

Метрики качества перевода

NLP и обработка русского языка

Yandex Translate

GigaChat (Сбер)

ruGPT / ruBERT

YandexGPT

Возможности калькулятора

Токенизация

Сходство текстов

TF-IDF

BLEU / ROUGE

Эмбеддинги

Перплексия

Часто задаваемые вопросы

Лиана Арифметова

Отказ от ответственности

Похожие инструменты

Калькулятор ремонта ванной

Калькулятор размера базы данных

Калькулятор тёплого пола

Калькулятор маятника

Калькулятор судебно-бухгалтерской экспертизы

Калькулятор подвесного потолка Армстронг

RPG калькулятор (DnD 5e): кубики, урон и вероятность

Калькулятор кредитной нагрузки (ПДН)

Калькулятор Data Pipeline: throughput, хранилище, партиции, стоимость

Калькулятор теплопотерь здания

Калькулятор стоимости содержания собаки

Калькулятор времени чтения текста

Калькулятор беседки

ETL Калькулятор: тайминг, ресурсы, Incremental vs Full, SLA, ошибки

Калькулятор физиологии

Оценка токенов по моделям

Распределение символов