論文の概要: Qwerty AI: Explainable Automated Age Rating and Content Safety Assessment for Russian-Language Screenplays

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.04211v1
• Date: Wed, 10 Dec 2025 17:41:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-11 18:48:17.615621
• Title: Qwerty AI: Explainable Automated Age Rating and Content Safety Assessment for Russian-Language Screenplays
• Title（参考訳）: Qwerty AI: 説明可能な年齢自動評価と,ロシア言語脚本のコンテンツ安全性評価
• Authors: Nikita Zmanovskii,
• Abstract要約: 我々は、ロシア語の脚本の年齢自動評価とコンテンツ安全性評価のためのエンドツーエンドシステムであるQwerty AIを提案する。 システムはフル長のスクリプト(最大700ページを2分以内で処理し、物語単位に分割する。 5つのカテゴリー(違反、性的内容、暴言、物質、恐ろしい要素)にわたるコンテンツ違反を検出し、説明可能な正当化で年齢評価を割り当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We present Qwerty AI, an end-to-end system for automated age-rating and content-safety assessment of Russian-language screenplays according to Federal Law No. 436-FZ. The system processes full-length scripts (up to 700 pages in under 2 minutes), segments them into narrative units, detects content violations across five categories (violence, sexual content, profanity, substances, frightening elements), and assigns age ratings (0+, 6+, 12+, 16+, 18+) with explainable justifications. Our implementation leverages a fine-tuned Phi-3-mini model with 4-bit quantization, achieving 80% rating accuracy and 80-95% segmentation precision (format-dependent). The system was developed under strict constraints: no external API calls, 80GB VRAM limit, and <5 minute processing time for average scripts. Deployed on Yandex Cloud with CUDA acceleration, Qwerty AI demonstrates practical applicability for production workflows. We achieved these results during the Wink hackathon (November 2025), where our solution addressed real editorial challenges in the Russian media industry.
• Abstract（参考訳）: 我々は、連邦法No.436-FZに従って、ロシア語の脚本の年齢自動評価とコンテンツ安全性評価のためのエンドツーエンドシステムであるQwerty AIを提案する。 システムは、フル長のスクリプト(最大700ページから2分以内)を処理し、物語単位に分割し、5つのカテゴリ(違反、性的内容、暴言、物質、恐ろしい要素)にわたるコンテンツ違反を検出し、説明可能な正当化とともに年齢評価(0+、6+、12+、16+、18+)を割り当てる。 本実装では,4ビット量子化を用いた微調整Phi-3-miniモデルを用いて,80%のレーティング精度と80-95%のセグメンテーション精度(形式に依存しない)を実現する。 このシステムは、外部API呼び出しなし、80GBのVRAM制限、平均スクリプトの処理時間<5分>という厳格な制約の下で開発された。 CUDAアクセラレーションを備えたYandex Cloud上にデプロイされたQwerty AIは、運用ワークフローに実用的な適用性を示している。 われわれは2025年11月のWinkハッカソンでこの結果を得た。

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