{"id":343285,"date":"2022-12-28T09:02:20","date_gmt":"2022-12-28T09:02:20","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=343285"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=343285","title":{"rendered":"<span>\u0422\u0435\u043a\u0441\u0442-\u043c\u0430\u0439\u043d\u0438\u043d\u0433 \u0441 \u043f\u0430\u043d\u0434\u0430\u043c\u0438, \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u044f\u0431\u043b\u043e\u043a\u0430\u043c\u0438<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0425\u0430\u0431\u0440! <\/p>\n<p>\u041c\u0435\u043d\u044f \u0437\u043e\u0432\u0443\u0442 \u041f\u0451\u0442\u0440 \u041c\u0430\u043d\u0430\u043d\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u044f Data Scientist \u0438 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0441\u044c \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c\u00a0<a href=\"https:\/\/newtechaudit.ru\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 NTA<\/a>.\u00a0\u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435 \u0441\u0438\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u044e: \u0432\u0430\u0441 \u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043b\u0438 \u0441\u043f\u0438\u043a\u0435\u0440\u043e\u043c \u043d\u0430 \u043c\u0435\u0440\u043e\u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u0438\u0438, \u0438 \u0432\u044b \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435, \u043e \u0447\u0435\u043c \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0430\u0443\u0434\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438. \u041d\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043b\u0438 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0439 \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442 \u0432\u0430\u0448 \u0434\u043e\u043a\u043b\u0430\u0434 \u0442\u0430\u043a, \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b \u0441\u0435\u0431\u0435 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u043b\u0438? \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0439\u0442\u0438 \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a, \u0438 \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c.  <\/p>\n<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/776\/f09\/ab9\/776f09ab9b9443744490b3617a3c2699.jpeg\" width=\"1280\" height=\"720\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/776\/f09\/ab9\/776f09ab9b9443744490b3617a3c2699.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043d\u0430\u043c \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432\u044b\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0434\u043e\u043a\u043b\u0430\u0434\u043e\u043c, \u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439, \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0431\u044b\u0442\u044c \u0441\u043f\u0438\u043a\u0435\u0440\u043e\u043c \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u0438? \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0434\u0435\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430\u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e \u043d\u0435 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u0430 \u0441 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c, \u043d\u0430\u0432\u044b\u043a \u0433\u0440\u0430\u043c\u043e\u0442\u043d\u043e \u0434\u043e\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u044e \u0442\u043e\u0447\u043a\u0443 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c. \u0414\u0440\u0443\u0437\u044c\u044f \u0438 \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0447\u0430\u0441\u0442\u0443\u044e \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0430\u0441 \u201c\u043a\u0430\u043a \u0435\u0441\u0442\u044c\u201d, \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u0443\u044e \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u043b\u043e\u044f\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u0440\u0443\u0437\u0435\u0439 \u0438 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0435\u0433, \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0441\u0442\u0443\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432\u0430\u0436\u043d\u0430 \u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438 \u043c\u044b\u0441\u043b\u0438 \u0438 \u0447\u0443\u0432\u0441\u0442\u0432\u0430.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u043d\u0430\u0448\u0438\u043c\u0438 \u0432\u0435\u0440\u0431\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0432\u044b\u0447\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0441\u0432\u0435\u0442\u0438\u0442 \u0437\u043e\u043d\u044b \u0440\u043e\u0441\u0442\u0430. \u041a \u0435\u0433\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044e \u043c\u0435\u043d\u044f \u043f\u043e\u0434\u0442\u043e\u043b\u043a\u043d\u0443\u043b \u0441\u043f\u0438\u043a\u0435\u0440 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 youtube \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432 it-\u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0415\u0433\u043e \u0440\u0435\u0447\u044c, \u043d\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0438\u0434\u0438\u043e\u043c\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0432\u0432\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438, \u043c\u0435\u0448\u0430\u043b\u0430 \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u0438\u044e \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442\u0430. \u0412\u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u0440\u043e\u0434\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u0438\u0434\u0435\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e\u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438 \u0440\u043e\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0438 \u0432\u044b\u044f\u0441\u043d\u0438\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0447\u0430\u0449\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u044e\u0442 \u0440\u0435\u0447\u044c. \u041f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u043b\u0430 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u043a\u0440\u0438\u0431\u0430\u0446\u0438\u044f \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e\u0434\u043e\u0440\u043e\u0436\u043a\u0438, \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u2013 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430, \u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\u0435\u0439 \u2014 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u043d\u0430\u0434 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<p>\u0414\u0435\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c \u044f \u0432\u044b\u043b\u043e\u0436\u0438\u043b \u043d\u0430\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/newtechaudit\/text_mining\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">GitHub.<\/a><\/p>\n<h3>\u0422\u0440\u0430\u043d\u0441\u043a\u0440\u0438\u0431\u0430\u0446\u0438\u044f<\/h3>\n<p>\u041f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e \u0441\u0432\u0435\u043b\u0441\u044f \u043a \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0443 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u0430\u043c\u0438. \u0420\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u0435 \u2018for free\u2019 \u0432 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0445 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f\u0445, \u043d\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0438\u043c \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c \u043f\u043e \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430. \u0410\u0434\u0435\u043a\u0432\u0430\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u0438\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438, \u043d\u0430\u0448\u043b\u043e\u0441\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0443 \u0442\u044b\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043d\u0435\u0442\u0440\u0438\u0432\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043a \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u0430 \u0441\u0442\u0430\u043b \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435\u043d API \u0430\u0441\u0438\u043d\u0445\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u041d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u0430 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u044b \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c: cloud.yandex.ru\/docs\/speechkit\/. \u0414\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0430 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e\u0434\u043e\u0440\u043e\u0436\u043a\u0430 \u0441 \u043c\u043e\u0438\u043c\u0438 \u0432\u043f\u0435\u0447\u0430\u0442\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0437\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0438\u0439 \u0433\u043e\u0434. \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0432 \u043a\u043e\u0434\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043e\u043d\u0430.<\/p>\n<p>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 mp3-\u0444\u0430\u0439\u043b\u0430<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import pandas as pd import requests import time import json from collections import Counter<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u043a cloud.yandex.ru , \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u0432\u0441\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0430 \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430. \u0417\u0430\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e\u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0432 \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0435 \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u0430, \u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u043c \u043f\u0440\u0430\u0432\u0430 \u043d\u0430 \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u0443 Speech_Kit, \u043a\u043e\u043f\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u0444\u0430\u0439\u043b, \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0435\u0451 \u0432 POST-\u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 key = '\u0432\u0430\u0448 API - key yc\u2019  # \u043f\u0443\u0442\u044c \u043a \u0444\u0430\u0439\u043b\u0443 \u0432 \u0431\u0430\u043a\u0435\u0442\u0435 YC filelink = 'https:\/\/storage.yandexcloud.net\/bucket0011\/test_audio.mp3'      body ={     \"config\": {         \"specification\": {             \"languageCode\": \"ru-RU\"             , \"audioEncoding\": \"MP3\"         }     },     \"audio\": {         \"uri\": filelink     } }  header = {'Authorization': 'Api-Key {}'.format(key)} POST = \"https:\/\/transcribe.api.cloud.yandex.net\/speech\/stt\/v2\/longRunningRecognize\"  # \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 POST - \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u0441\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u043d\u043e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438 API req = requests.post(POST, headers=header, json=body)  #\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u043e\u0442 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0430, \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0437\u0430\u0431\u0438\u0440\u0430\u043c ID \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e\u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438. data = req.json() id_ = data['id']   print(id_)<\/code><\/pre>\n<p>\u0417\u0430\u043f\u0440\u0430\u0448\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u043d\u0430 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0443\u0441 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0437 \u0432 10 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434 \u0438 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u043c \u043e\u043a\u043e\u043d\u0447\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">for i in range(1000):     # \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043d\u043e \u043b\u0438 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e     GET = \"https:\/\/operation.api.cloud.yandex.net\/operations\/{id}\"     req = requests.get(GET.format(id=id_), headers=header)     req = req.json()     # \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043d\u043e \u2014 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u0438\u0437 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430     if req['done']: break     # \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0442 \u2014 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435     print(\"\u0444\u0430\u0439\u043b \u0432 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435\")     # \u0436\u0434\u0451\u043c 10 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434     time.sleep(10)  #\u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0430 all_sentenses = [] sentenses_dic = {} all_text ='' for id,chunk in enumerate(req['response']['chunks']): #     if id%2==1:  #\u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u043b\u044f \u0434\u0432\u0443\u0445\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e      chnk = chunk['alternatives'][0]['text'].lower()     all_text = all_text+chnk+' '          print(\"\u0427\u0430\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430: \",all_text[:55])<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0432\u0435\u0441\u044c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0432 \u043d\u0438\u0436\u043d\u0438\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440, \u0447\u0438\u0441\u0442\u0438\u043c \u043e\u0442 \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u043f\u0443\u043d\u043a\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u0438:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">all_text = all_text.lower() all_text = all_text.replace('.','').replace(',','').replace(' - ','')<\/code><\/pre>\n<h2>\u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430<\/h2>\n<p>\u0418\u0449\u0435\u043c \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0434\u0438\u043e\u043c\u044b \u0438\u0437 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432, \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0434 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0447\u0435\u0432\u044b\u0435 \u043e\u0431\u043e\u0440\u043e\u0442\u044b:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def get_word_pairs_dic(data):         dic_words_order1 = {}     counter=0     for num, word in enumerate(data.split()):          dic_words_order1[num] = word      all_p =[]     all_p2 =[]     pair=[]     pair2=[]     p=''     p2=''     cnt2=0     for word in dic_words_order1.items():         pair.append(word[1])      #     \u0441\u043e\u0447\u0435\u0442\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432         pair2.append(word[1])         if int(word[0])%2==0:                     try:                 p = pair[0]+' '+pair[1]             except:                 pass             all_p.append(p)             pair=[]      #     \u0441\u043e\u0447\u0435\u0442\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0441\u043e \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043d\u0430 1 \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e         if int(word[0])%2==1:              try:                 p2 = pair2[0]+' '+pair2[1]             except:                 pass             all_p2.append(p2)             pair2=[]      #  ------------ \u0447\u0438\u0441\u0442\u0438\u043c \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0438 \u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0431\u0435\u043b\u043e\u0432 -----------------     try:         all_p.pop(all_p.index(''))     except:         pass     try:         all_p2.pop(all_p2.index(''))     except:         pass     # -------------- \u0443\u0434\u0430\u043b\u044f\u0435\u043c \u0434\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0442\u044b ------------------     all_p = list(set(all_p))     all_p2 = list(set(all_p2))      return all_p ,all_p2 all_pairs1 ,all_pairs2 = get_word_pairs_dic(all_text)<\/code><\/pre>\n<p>\u0421\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0430\u0440 \u0438\u0437 2 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">def pair_counter(pair_list,text):     phrase_dic = dict(zip(pair_list,[text.count(k) for k in pair_list ]))     df_phrase = pd.DataFrame.from_dict(phrase_dic,  orient='index')     df_phrase = df_phrase.reset_index().rename(columns={'index': 'word_pair', 0: 'count'})     df_phrase.where(df_phrase['word_pair'].str.len()>5).sort_values(by='count', ascending = False)          return df_phrase def combine_pairs_count_results(pair_list, pair_list2, text):     df_pairs = pair_counter(pair_list, text)     df_pairs2 = pair_counter(pair_list2, text)     combine_df = pd.concat([df_pairs,df_pairs2])     combine_df = combine_df.where(combine_df['word_pair'].str.len()>5).drop_duplicates()     .sort_values(by='count', ascending = False)          return combine_df<\/code><\/pre>\n<p>\u041e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0435\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">combine_df = combine_pairs_count_results(all_pairs1, all_pairs2,all_text) combine_df[:5]     word_pair  count 105   \u044d\u0442\u043e \u0431\u044b\u043b    6.0 28    \u0432 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c    4.0 55    \u0438 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c    3.0 81     22 \u0433\u043e\u0434    3.0 71    \u0431\u044b\u043b \u0435\u0449\u0435    3.0<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u043c\u0435\u0436\u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">most_popular_phrase = combine_df.iloc[0]['word_pair'] print(f'\u0412 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0444\u0440\u0430\u0437\u0430 \"{most_popular_phrase}\"') \u0412 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0444\u0440\u0430\u0437\u0430 \"\u044d\u0442\u043e \u0431\u044b\u043b\"<\/code><\/pre>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0438\u0449\u0435\u043c \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0447\u0435\u0432\u044b\u0435 \u043e\u0431\u043e\u0440\u043e\u0442\u044b, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0431\u043e\u0440\u0430, \u0437\u0430\u0434\u0430\u0432 \u0438\u0445 \u0432 \u044f\u0432\u043d\u043e\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">bad_word_dic = {} bad_words = ['\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c','\u043f\u043e \u043c\u043e\u0435\u043c\u0443','\u043f\u043e-\u043c\u043e\u0435\u043c\u0443','\u0447\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f','\u043a\u0430\u043a \u0431\u044b','\u0442\u0430\u043a \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c','\u043f\u043e \u0441\u0443\u0442\u0438','\u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f','\u043a\u0430\u043a \u0431\u044b'              ,'\u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c','\u043a\u0430\u043a \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u0441\u044f','\u0442\u0430\u043a \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435','\u043a\u0430\u043a \u0435\u0433\u043e','\u0442\u0430\u043a \u0432\u043e\u0442','\u043a\u0430\u043a \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c','\u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435','\u0432 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c-\u0442\u043e'              ,'\u0432 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c','\u0432 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0440\u043e\u0434\u0435','\u0432 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0435','\u0442\u0438\u043f\u0430 \u0442\u043e\u0433\u043e','\u0432 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435','\u0432\u0441\u0451 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435','\u0432 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c','\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c'              ,'\u044d\u0442\u043e \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435','\u043d\u0443 \u0432\u043e\u0442','\u043d\u0443 \u044d\u0442\u043e','\u0442\u0430\u043a \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c','\u0434\u0430 \u043b\u0430\u0434\u043d\u043e', '\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c', '\u043a\u0430\u043a-\u0442\u043e','\u043d\u0435 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441','\u0431\u0435\u0437 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c'              ,'\u043a\u0430\u043a-\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a','\u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u0441\u0435\u0431\u0435','\u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e']<\/code><\/pre>\n<p>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044c \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0440\u0430\u0437 \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">def bad_phrase_counter(text):     dic = dict(zip(bad_words,[text.count(k) for k in bad_words ]))     df = pd.DataFrame.from_dict(dic,  orient='index')     df = df.reset_index().rename(columns={'index': 'word', 0: 'count'})     return df<\/code><\/pre>\n<p>\u0421\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u043e\u0432-\u043f\u0430\u0440\u0430\u0437\u0438\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">df = bad_phrase_counter(all_text) df.sort_values(by='count', ascending = False)[:5]             word  count 16       \u0432 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c      4 1       \u043f\u043e \u043c\u043e\u0435\u043c\u0443      1 18    \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0435      0 19     \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0442\u043e\u0433\u043e      0 20  \u0432 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435      0<\/code><\/pre>\n<p>\u0421\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">def word_counter(all_sentenses):     all_words = []     for sentance in all_sentenses:         for word in sentance.split(sep=' '):             word = word.lower()             if len(word)>=2:                 all_words.append(word)     unique = dict(zip(all_words,[all_words.count(i) for i in all_words]))     df = pd.DataFrame.from_dict(unique,  orient='index')     df2 =df.reset_index().rename(columns={'index': 'word', 0: 'count'})     return df2 all_sentenses = all_text.split() df_words = word_counter(all_sentenses) df_words.sort_values(by='count', ascending = False)[:5]    word  count 71  \u044d\u0442\u043e     14 12   \u043d\u0430     10 33  \u0447\u0442\u043e     10 56   \u043d\u0435     10 22  \u0442\u0430\u043a     10<\/code><\/pre>\n<p>\u041d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u0441\u0430\u043c\u0443\u044e \u00ab\u0432\u0440\u0435\u0434\u043d\u0443\u044e\u00bb \u0444\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0438\u0437 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430, \u0434\u0430\u0435\u043c \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">bad_word = str(combine_df.iloc[0]['word_pair']) bad_word2 = str(combine_df.iloc[1]['word_pair']) print(f'\u0421\u0430\u043c\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0432\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0440\u0435\u0447\u0438 - \"{bad_word}\" \u0438 \"{bad_word2}\".') word_to_post = bad_word.replace(' ','%20') word_to_post2 = bad_word2.replace(' ','%20') print(f'\u041e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u044c\u0442\u0435\u0441\u044c, \u043f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439\u0441\u0442\u0430, \u0441 \u0438\u0445 \u0441\u0438\u043d\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043c\u0438: \\nhttps:\/\/sinonim.org\/s\/       {word_to_post} \\nhttps:\/\/sinonim.org\/s\/{word_to_post2}') \u0421\u0430\u043c\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0432\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0440\u0435\u0447\u0438 - \"\u044d\u0442\u043e \u0431\u044b\u043b\" \u0438 \"\u0432 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c\". \u041e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u044c\u0442\u0435\u0441\u044c, \u043f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439\u0441\u0442\u0430, \u0441 \u0438\u0445 \u0441\u0438\u043d\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043c\u0438:  https:\/\/sinonim.org\/s\/\u044d\u0442\u043e%20\u0431\u044b\u043b  https:\/\/sinonim.org\/s\/\u0432%20\u043e\u0431\u0449\u0435\u043c<\/code><\/pre>\n<h2>\u0418\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0442\u0441\u0442\u0443\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p><strong>\u0420\u0435\u0447\u044c \u0421\u0442\u0438\u0432\u0430 \u0414\u0436\u043e\u0431\u0441\u0430<\/strong><\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043c\u0441\u044f \u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0430 \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 Apple 2007 \u0433\u043e\u0434\u0430, \u0433\u0434\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0438\u0440\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0430\u043d\u043e\u043d\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0435\u043b\u0435\u0444\u043e\u043d \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0441 \u0441\u0435\u043d\u0441\u043e\u0440\u043d\u044b\u043c \u0434\u0438\u0441\u043f\u043b\u0435\u0435\u043c \u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0433\u0435\u043e\u043b\u043e\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0444\u0440\u0430\u0437\u044b \u0421\u0442\u0438\u0432 \u0414\u0436\u043e\u0431\u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0432\u043e\u0435\u0433\u043e \u043d\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0442\u0432\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u0440\u0435\u0447\u044c \u0441\u043f\u0438\u043a\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0441 \u0441\u0430\u0439\u0442\u0430\u00a0<a href=\"https:\/\/singjupost.com\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/singjupost.com\/<\/a>\u00a0\u043f\u043e \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0435:\u00a0<a href=\"https:\/\/singjupost.com\/wp-content\/uploads\/2014\/07\/Steve-Jobs-iPhone-2007-Presentation-Full-Transcript.pdf\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/singjupost.com\/wp-content\/uploads\/2014\/07\/Steve-Jobs-iPhone-2007-Presentation-Full-Transcript.pdf<\/a><\/p>\n<p>\u041e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0440\u0435\u0447\u044c \u0421\u0442\u0438\u0432\u0430:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">with open ('apple2007_.txt','r') as file:     presentation_text = file.read() presentation_text = presentation_text.replace('.','').replace(',','').replace(' - ','') presentation_text = presentation_text.lower() print(presentation_text[:211]) this is the day i\u2019ve been looking forward to for two and a half years every once in a while a revolutionary product comes along that changes everything and apple has been \u2013 well first of all one\u2019s very fortunate \u0420\u0430\u0437\u0431\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043d\u0430 \u043f\u0430\u0440\u044b \u0440\u044f\u0434\u043e\u043c \u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0438\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432: all_p ,all_p2 = get_word_pairs_dic(presentation_text) all_p[:5] ['completely automatically',  'hold on',  'wide screen',  'mail this',  'are calling']<\/code><\/pre>\n<p>\u0421\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0430\u0440 \u0441\u043b\u043e\u0432:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">combine_df2 = combine_pairs_count_results(all_p, all_p2,presentation_text) combine_df2[:10].sort_values(by='count', ascending = False)      word_pair  count 1456  going to   68.0 1375   want to   57.0 2436    i want   47.0 2139    this i   44.0 2444    here a   42.0 2942   this is   40.0 3069  here and   39.0 930     in the   38.0 2777    here i   35.0 2473   you can   33.0<\/code><\/pre>\n<p>\u0418\u0437 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430 \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0435\u0447\u044c C\u0442\u0438\u0432\u0430 \u043d\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0430 \u0444\u0440\u0430\u0437\u0430\u043c\u0438 \u043f\u0440\u043e \u043d\u0430\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0436\u0435\u043b\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u0443. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u043e\u0441\u044b\u043b \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0430\u0443\u0434\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438: \u0438 \u0442\u043e, \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d \u0432\u0434\u043e\u0445\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043e \u043d\u043e\u0432\u043e\u043c \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0435, \u0438 \u0442\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0443\u043c\u0435\u043b\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0435\u0433\u043e \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u0440\u0443\u043a\u0430\u0445. \u041b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a \u043f\u043e\u0434\u0441\u043e\u0437\u043d\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u043d\u0438\u043a\u043d\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0430\u0447\u0435\u0439.<\/p>\n<h2>\u041f\u043e\u0434\u0432\u043e\u0434\u044f \u0438\u0442\u043e\u0433<\/h2>\n<p>\u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0435\u0447\u044c \u2014 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442, \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u044b\u0439 \u0443\u0431\u0435\u0436\u0434\u0430\u0442\u044c, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0435 \u0432\u0435\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0438 \u0447\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b \u0441 \u0430\u0443\u0434\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0435\u0439.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u043f\u0440\u043e\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e\u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0438\u043b\u0438 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442. \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0432 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0440\u0430\u0437\u044b \u0432 \u0440\u0435\u0447\u0438, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u043d\u0438 \u0446\u0435\u043d\u043d\u044b \u0438\u043b\u0438, \u043d\u0430\u043e\u0431\u043e\u0440\u043e\u0442, \u0431\u0435\u0441\u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b. \u041f\u0440\u043e\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0432 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432\u044b\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0441\u043b\u0443\u0448\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f, \u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u043d\u044b\u043c \u0441\u043e\u0431\u0435\u0441\u0435\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c \u0438\u043b\u0438 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u044b\u043c \u0441\u043f\u0438\u043a\u0435\u0440\u043e\u043c.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p> <!----> <!----><\/div>\n<p> <!----> <!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/708100\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/post\/708100\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0425\u0430\u0431\u0440! <\/p>\n<p>\u041c\u0435\u043d\u044f \u0437\u043e\u0432\u0443\u0442 \u041f\u0451\u0442\u0440 \u041c\u0430\u043d\u0430\u043d\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u044f Data Scientist \u0438 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0441\u044c \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c\u00a0<a href=\"https:\/\/newtechaudit.ru\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 NTA<\/a>.\u00a0\u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435 \u0441\u0438\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u044e: \u0432\u0430\u0441 \u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043b\u0438 \u0441\u043f\u0438\u043a\u0435\u0440\u043e\u043c \u043d\u0430 \u043c\u0435\u0440\u043e\u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u0438\u0438, \u0438 \u0432\u044b \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435, \u043e \u0447\u0435\u043c \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0430\u0443\u0434\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438. \u041d\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043b\u0438 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0439 \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442 \u0432\u0430\u0448 \u0434\u043e\u043a\u043b\u0430\u0434 \u0442\u0430\u043a, \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b \u0441\u0435\u0431\u0435 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u043b\u0438? \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0439\u0442\u0438 \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a, \u0438 \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c.  <\/p>\n<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043d\u0430\u043c \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432\u044b\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0434\u043e\u043a\u043b\u0430\u0434\u043e\u043c, \u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439, \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0431\u044b\u0442\u044c \u0441\u043f\u0438\u043a\u0435\u0440\u043e\u043c \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u0438? \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0434\u0435\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430\u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e \u043d\u0435 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u0430 \u0441 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c, \u043d\u0430\u0432\u044b\u043a \u0433\u0440\u0430\u043c\u043e\u0442\u043d\u043e \u0434\u043e\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u044e \u0442\u043e\u0447\u043a\u0443 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c. \u0414\u0440\u0443\u0437\u044c\u044f \u0438 \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0447\u0430\u0441\u0442\u0443\u044e \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0430\u0441 \u201c\u043a\u0430\u043a \u0435\u0441\u0442\u044c\u201d, \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u0443\u044e \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u043b\u043e\u044f\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u0440\u0443\u0437\u0435\u0439 \u0438 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0435\u0433, \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0441\u0442\u0443\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432\u0430\u0436\u043d\u0430 \u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438 \u043c\u044b\u0441\u043b\u0438 \u0438 \u0447\u0443\u0432\u0441\u0442\u0432\u0430.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u043d\u0430\u0448\u0438\u043c\u0438 \u0432\u0435\u0440\u0431\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0432\u044b\u0447\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0441\u0432\u0435\u0442\u0438\u0442 \u0437\u043e\u043d\u044b \u0440\u043e\u0441\u0442\u0430. \u041a \u0435\u0433\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044e \u043c\u0435\u043d\u044f \u043f\u043e\u0434\u0442\u043e\u043b\u043a\u043d\u0443\u043b \u0441\u043f\u0438\u043a\u0435\u0440 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 youtube \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432 it-\u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0415\u0433\u043e \u0440\u0435\u0447\u044c, \u043d\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0438\u0434\u0438\u043e\u043c\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0432\u0432\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438, \u043c\u0435\u0448\u0430\u043b\u0430 \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u0438\u044e \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442\u0430. \u0412\u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u0440\u043e\u0434\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u0438\u0434\u0435\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e\u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438 \u0440\u043e\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0438 \u0432\u044b\u044f\u0441\u043d\u0438\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0447\u0430\u0449\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u044e\u0442 \u0440\u0435\u0447\u044c. \u041f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u043b\u0430 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u043a\u0440\u0438\u0431\u0430\u0446\u0438\u044f \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e\u0434\u043e\u0440\u043e\u0436\u043a\u0438, \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u2013 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430, \u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\u0435\u0439 \u2014 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u043d\u0430\u0434 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<p>\u0414\u0435\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c \u044f \u0432\u044b\u043b\u043e\u0436\u0438\u043b \u043d\u0430\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/newtechaudit\/text_mining\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">GitHub.<\/a><\/p>\n<h3>\u0422\u0440\u0430\u043d\u0441\u043a\u0440\u0438\u0431\u0430\u0446\u0438\u044f<\/h3>\n<p>\u041f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e \u0441\u0432\u0435\u043b\u0441\u044f \u043a \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0443 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u0430\u043c\u0438. \u0420\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u0435 \u2018for free\u2019 \u0432 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0445 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f\u0445, \u043d\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0438\u043c \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c \u043f\u043e \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430. \u0410\u0434\u0435\u043a\u0432\u0430\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u0438\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438, \u043d\u0430\u0448\u043b\u043e\u0441\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0443 \u0442\u044b\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043d\u0435\u0442\u0440\u0438\u0432\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043a \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u0430 \u0441\u0442\u0430\u043b \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435\u043d API \u0430\u0441\u0438\u043d\u0445\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u041d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u0430 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u044b \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c: cloud.yandex.ru\/docs\/speechkit\/. \u0414\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0430 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e\u0434\u043e\u0440\u043e\u0436\u043a\u0430 \u0441 \u043c\u043e\u0438\u043c\u0438 \u0432\u043f\u0435\u0447\u0430\u0442\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0437\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0438\u0439 \u0433\u043e\u0434. \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0432 \u043a\u043e\u0434\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043e\u043d\u0430.<\/p>\n<p>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 mp3-\u0444\u0430\u0439\u043b\u0430<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import pandas as pd import requests import time import json from collections import Counter<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u043a cloud.yandex.ru , \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u0432\u0441\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0430 \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430. \u0417\u0430\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e\u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0432 \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0435 \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u0430, \u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u043c \u043f\u0440\u0430\u0432\u0430 \u043d\u0430 \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u0443 Speech_Kit, \u043a\u043e\u043f\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u0444\u0430\u0439\u043b, \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0435\u0451 \u0432 POST-\u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 key = '\u0432\u0430\u0448 API - key yc\u2019  # \u043f\u0443\u0442\u044c \u043a \u0444\u0430\u0439\u043b\u0443 \u0432 \u0431\u0430\u043a\u0435\u0442\u0435 YC filelink = 'https:\/\/storage.yandexcloud.net\/bucket0011\/test_audio.mp3'      body ={     \"config\": {         \"specification\": {             \"languageCode\": \"ru-RU\"             , \"audioEncoding\": \"MP3\"         }     },     \"audio\": {         \"uri\": filelink     } }  header = {'Authorization': 'Api-Key {}'.format(key)} POST = \"https:\/\/transcribe.api.cloud.yandex.net\/speech\/stt\/v2\/longRunningRecognize\"  # \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 POST - \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u0441\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u043d\u043e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438 API req = requests.post(POST, headers=header, json=body)  #\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u043e\u0442 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0430, \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0437\u0430\u0431\u0438\u0440\u0430\u043c ID \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e\u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438. data = req.json() id_ = data['id']   print(id_)<\/code><\/pre>\n<p>\u0417\u0430\u043f\u0440\u0430\u0448\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u043d\u0430 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0443\u0441 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0437 \u0432 10 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434 \u0438 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u043c \u043e\u043a\u043e\u043d\u0447\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">for i in range(1000):     # \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043d\u043e \u043b\u0438 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e     GET = \"https:\/\/operation.api.cloud.yandex.net\/operations\/{id}\"     req = requests.get(GET.format(id=id_), headers=header)     req = req.json()     # \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043d\u043e \u2014 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u0438\u0437 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430     if req['done']: break     # \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0442 \u2014 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435     print(\"\u0444\u0430\u0439\u043b \u0432 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435\")     # \u0436\u0434\u0451\u043c 10 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434     time.sleep(10)  #\u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0430 all_sentenses = [] sentenses_dic = {} all_text ='' for id,chunk in enumerate(req['response']['chunks']): #     if id%2==1:  #\u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u043b\u044f \u0434\u0432\u0443\u0445\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e      chnk = chunk['alternatives'][0]['text'].lower()     all_text = all_text+chnk+' '          print(\"\u0427\u0430\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430: \",all_text[:55])<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0432\u0435\u0441\u044c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0432 \u043d\u0438\u0436\u043d\u0438\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440, \u0447\u0438\u0441\u0442\u0438\u043c \u043e\u0442 \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u043f\u0443\u043d\u043a\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u0438:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">all_text = all_text.lower() all_text = all_text.replace('.','').replace(',','').replace(' - ','')<\/code><\/pre>\n<h2>\u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430<\/h2>\n<p>\u0418\u0449\u0435\u043c \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0434\u0438\u043e\u043c\u044b \u0438\u0437 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432, \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0434 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0447\u0435\u0432\u044b\u0435 \u043e\u0431\u043e\u0440\u043e\u0442\u044b:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def get_word_pairs_dic(data):         dic_words_order1 = {}     counter=0     for num, word in enumerate(data.split()):          dic_words_order1[num] = word      all_p =[]     all_p2 =[]     pair=[]     pair2=[]     p=''     p2=''     cnt2=0     for word in dic_words_order1.items():         pair.append(word[1])      #     \u0441\u043e\u0447\u0435\u0442\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432         pair2.append(word[1])         if int(word[0])%2==0:                     try:                 p = pair[0]+' '+pair[1]             except:                 pass             all_p.append(p)             pair=[]      #     \u0441\u043e\u0447\u0435\u0442\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0441\u043e \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043d\u0430 1 \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e         if int(word[0])%2==1:              try:                 p2 = pair2[0]+' '+pair2[1]             except:                 pass             all_p2.append(p2)             pair2=[]      #  ------------ \u0447\u0438\u0441\u0442\u0438\u043c \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0438 \u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0431\u0435\u043b\u043e\u0432 -----------------     try:         all_p.pop(all_p.index(''))     except:         pass     try:         all_p2.pop(all_p2.index(''))     except:         pass     # -------------- \u0443\u0434\u0430\u043b\u044f\u0435\u043c \u0434\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0442\u044b ------------------     all_p = list(set(all_p))     all_p2 = list(set(all_p2))      return all_p ,all_p2 all_pairs1 ,all_pairs2 = get_word_pairs_dic(all_text)<\/code><\/pre>\n<p>\u0421\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0430\u0440 \u0438\u0437 2 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">def pair_counter(pair_list,text):     phrase_dic = dict(zip(pair_list,[text.count(k) for k in pair_list ]))     df_phrase = pd.DataFrame.from_dict(phrase_dic,  orient='index')     df_phrase = df_phrase.reset_index().rename(columns={'index': 'word_pair', 0: 'count'})     df_phrase.where(df_phrase['word_pair'].str.len()>5).sort_values(by='count', ascending = False)          return df_phrase def combine_pairs_count_results(pair_list, pair_list2, text):     df_pairs = pair_counter(pair_list, text)     df_pairs2 = pair_counter(pair_list2, text)     combine_df = pd.concat([df_pairs,df_pairs2])     combine_df = combine_df.where(combine_df['word_pair'].str.len()>5).drop_duplicates()     .sort_values(by='count', ascending = False)          return combine_df<\/code><\/pre>\n<p>\u041e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0435\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">combine_df = combine_pairs_count_results(all_pairs1, all_pairs2,all_text) combine_df[:5]     word_pair  count 105   \u044d\u0442\u043e \u0431\u044b\u043b    6.0 28    \u0432 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c    4.0 55    \u0438 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c    3.0 81     22 \u0433\u043e\u0434    3.0 71    \u0431\u044b\u043b \u0435\u0449\u0435    3.0<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u043c\u0435\u0436\u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">most_popular_phrase = combine_df.iloc[0]['word_pair'] print(f'\u0412 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0444\u0440\u0430\u0437\u0430 \"{most_popular_phrase}\"') \u0412 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0444\u0440\u0430\u0437\u0430 \"\u044d\u0442\u043e \u0431\u044b\u043b\"<\/code><\/pre>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0438\u0449\u0435\u043c \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0447\u0435\u0432\u044b\u0435 \u043e\u0431\u043e\u0440\u043e\u0442\u044b, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0431\u043e\u0440\u0430, \u0437\u0430\u0434\u0430\u0432 \u0438\u0445 \u0432 \u044f\u0432\u043d\u043e\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">bad_word_dic = {} bad_words = ['\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c','\u043f\u043e \u043c\u043e\u0435\u043c\u0443','\u043f\u043e-\u043c\u043e\u0435\u043c\u0443','\u0447\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f','\u043a\u0430\u043a \u0431\u044b','\u0442\u0430\u043a \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c','\u043f\u043e \u0441\u0443\u0442\u0438','\u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f','\u043a\u0430\u043a \u0431\u044b'              ,'\u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c','\u043a\u0430\u043a \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u0441\u044f','\u0442\u0430\u043a \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435','\u043a\u0430\u043a \u0435\u0433\u043e','\u0442\u0430\u043a \u0432\u043e\u0442','\u043a\u0430\u043a \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c','\u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435','\u0432 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c-\u0442\u043e'              ,'\u0432 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c','\u0432 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0440\u043e\u0434\u0435','\u0432 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0435','\u0442\u0438\u043f\u0430 \u0442\u043e\u0433\u043e','\u0432 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435','\u0432\u0441\u0451 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435','\u0432 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c','\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c'              ,'\u044d\u0442\u043e \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435','\u043d\u0443 \u0432\u043e\u0442','\u043d\u0443 \u044d\u0442\u043e','\u0442\u0430\u043a \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c','\u0434\u0430 \u043b\u0430\u0434\u043d\u043e', '\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c', '\u043a\u0430\u043a-\u0442\u043e','\u043d\u0435 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441','\u0431\u0435\u0437 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c'              ,'\u043a\u0430\u043a-\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a','\u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u0441\u0435\u0431\u0435','\u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e']<\/code><\/pre>\n<p>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044c \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0440\u0430\u0437 \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">def bad_phrase_counter(text):     dic = dict(zip(bad_words,[text.count(k) for k in bad_words ]))     df = pd.DataFrame.from_dict(dic,  orient='index')     df = df.reset_index().rename(columns={'index': 'word', 0: 'count'})     return df<\/code><\/pre>\n<p>\u0421\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u043e\u0432-\u043f\u0430\u0440\u0430\u0437\u0438\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">df = bad_phrase_counter(all_text) df.sort_values(by='count', ascending = False)[:5]             word  count 16       \u0432 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c      4 1       \u043f\u043e \u043c\u043e\u0435\u043c\u0443      1 18    \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0435      0 19     \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0442\u043e\u0433\u043e      0 20  \u0432 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435      0<\/code><\/pre>\n<p>\u0421\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">def word_counter(all_sentenses):     all_words = []     for sentance in all_sentenses:         for word in sentance.split(sep=' '):             word = word.lower()             if len(word)>=2:                 all_words.append(word)     unique = dict(zip(all_words,[all_words.count(i) for i in all_words]))     df = pd.DataFrame.from_dict(unique,  orient='index')     df2 =df.reset_index().rename(columns={'index': 'word', 0: 'count'})     return df2 all_sentenses = all_text.split() df_words = word_counter(all_sentenses) df_words.sort_values(by='count', ascending = False)[:5]    word  count 71  \u044d\u0442\u043e     14 12   \u043d\u0430     10 33  \u0447\u0442\u043e     10 56   \u043d\u0435     10 22  \u0442\u0430\u043a     10<\/code><\/pre>\n<p>\u041d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u0441\u0430\u043c\u0443\u044e \u00ab\u0432\u0440\u0435\u0434\u043d\u0443\u044e\u00bb \u0444\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0438\u0437 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430, \u0434\u0430\u0435\u043c \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">bad_word = str(combine_df.iloc[0]['word_pair']) bad_word2 = str(combine_df.iloc[1]['word_pair']) print(f'\u0421\u0430\u043c\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0432\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0440\u0435\u0447\u0438 - \"{bad_word}\" \u0438 \"{bad_word2}\".') word_to_post = bad_word.replace(' ','%20') word_to_post2 = bad_word2.replace(' ','%20') print(f'\u041e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u044c\u0442\u0435\u0441\u044c, \u043f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439\u0441\u0442\u0430, \u0441 \u0438\u0445 \u0441\u0438\u043d\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043c\u0438: \\nhttps:\/\/sinonim.org\/s\/       {word_to_post} \\nhttps:\/\/sinonim.org\/s\/{word_to_post2}') \u0421\u0430\u043c\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0432\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0440\u0435\u0447\u0438 - \"\u044d\u0442\u043e \u0431\u044b\u043b\" \u0438 \"\u0432 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c\". \u041e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u044c\u0442\u0435\u0441\u044c, \u043f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439\u0441\u0442\u0430, \u0441 \u0438\u0445 \u0441\u0438\u043d\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043c\u0438:  https:\/\/sinonim.org\/s\/\u044d\u0442\u043e%20\u0431\u044b\u043b  https:\/\/sinonim.org\/s\/\u0432%20\u043e\u0431\u0449\u0435\u043c<\/code><\/pre>\n<h2>\u0418\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0442\u0441\u0442\u0443\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p><strong>\u0420\u0435\u0447\u044c \u0421\u0442\u0438\u0432\u0430 \u0414\u0436\u043e\u0431\u0441\u0430<\/strong><\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043c\u0441\u044f \u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0430 \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 Apple 2007 \u0433\u043e\u0434\u0430, \u0433\u0434\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0438\u0440\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0430\u043d\u043e\u043d\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0435\u043b\u0435\u0444\u043e\u043d \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0441 \u0441\u0435\u043d\u0441\u043e\u0440\u043d\u044b\u043c \u0434\u0438\u0441\u043f\u043b\u0435\u0435\u043c \u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0433\u0435\u043e\u043b\u043e\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0444\u0440\u0430\u0437\u044b \u0421\u0442\u0438\u0432 \u0414\u0436\u043e\u0431\u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0432\u043e\u0435\u0433\u043e \u043d\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0442\u0432\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u0440\u0435\u0447\u044c \u0441\u043f\u0438\u043a\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0441 \u0441\u0430\u0439\u0442\u0430\u00a0<a href=\"https:\/\/singjupost.com\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/singjupost.com\/<\/a>\u00a0\u043f\u043e \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0435:\u00a0<a href=\"https:\/\/singjupost.com\/wp-content\/uploads\/2014\/07\/Steve-Jobs-iPhone-2007-Presentation-Full-Transcript.pdf\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/singjupost.com\/wp-content\/uploads\/2014\/07\/Steve-Jobs-iPhone-2007-Presentation-Full-Transcript.pdf<\/a><\/p>\n<p>\u041e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0440\u0435\u0447\u044c \u0421\u0442\u0438\u0432\u0430:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">with open ('apple2007_.txt','r') as file:     presentation_text = file.read() presentation_text = presentation_text.replace('.','').replace(',','').replace(' - ','')<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-343285","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/343285","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=343285"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/343285\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=343285"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=343285"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=343285"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}