{"id":352575,"date":"2024-05-20T22:11:20","date_gmt":"2024-05-20T22:11:20","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=352575"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=352575","title":{"rendered":"<span>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Python-\u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 spaCy<\/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>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 (NLP) \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0432\u0430\u0436\u043d\u0443\u044e \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439, \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u044e\u0449\u0443\u044e \u043b\u0438\u043d\u0433\u0432\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0443, \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0443\u043a\u0438 \u0438 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442. \u041e\u043d\u0430 \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0449\u0435\u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430, \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u043c\u0438. \u0412\u0430\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c NLP \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432\u0441\u0435 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u044f\u0432\u043d\u043e\u0439, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043e\u043d\u0430 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0444\u0435\u0440\u0430\u0445, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434, \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u043d\u043e-\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0435.<\/p>\n<p>\u0412 \u043c\u0438\u0440\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 <strong>spaCy<\/strong> \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e. \u041e\u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u0430 \u0441 \u0430\u043a\u0446\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u043d\u0430 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0435\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0447\u0442\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 NLP.<\/p>\n<blockquote>\n<p>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 \u2013 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430\u0443\u043a\u0430, \u043d\u043e \u0438 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u043e. \u0412\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430, \u0443\u043c\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0442\u044c \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0435 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u044b \u0438 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u00ab\u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u043e\u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u043c\u044b\u0439\u00bb \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442 \u2013 \u0432\u0441\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c. spaCy \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432\u0430\u0448\u0438\u043c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u043c \u0441\u043e\u044e\u0437\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043a\u0440\u0435\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435, \u0438 \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u0434\u043e\u0445\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0441 \u043d\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u044f\u0441\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<\/blockquote>\n<h2>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0438 spaCy<\/h2>\n<h4>\u0422\u043e\u043a\u0435\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430<\/h4>\n<p>\u041e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438\u0437 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0445 \u0448\u0430\u0433\u043e\u0432 \u0432 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043c\u0435\u043b\u043a\u0438\u0435 \u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0446\u044b, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439. SpaCy \u043e\u0431\u043b\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0449\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044f \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043d\u0430 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u044b.<\/p>\n<h4>\u0420\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0438 \u043f\u0443\u043d\u043a\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u044e<\/h4>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0438 \u043f\u0443\u043d\u043a\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u044b \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432 \u0432 NLP. SpaCy \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import spacy  # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c nlp = spacy.load(\"en_core_web_sm\")  # \u0412\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 text = \"spaCy is an amazing tool for natural language processing.\"  # \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e doc = nlp(text)  # \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u044b (\u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0438 \u043f\u0443\u043d\u043a\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u044e) \u0438\u0437 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 for token in doc:     print(token.text)<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u0443\u044e \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c (<code>en_core_web_sm<\/code>), \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u0435\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e <code>spacy.load()<\/code>. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u043c\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u044d\u0442\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 <code>Doc<\/code> \u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u043e \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0430\u043c, \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044f \u0438\u0445 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442.<\/p>\n<h4>\u0420\u0430\u0437\u0431\u0438\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f<\/h4>\n<p>\u0427\u0430\u0441\u0442\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0438\u0437 \u0441\u043b\u043e\u0432, \u043d\u043e \u0438 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. SpaCy \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import spacy  # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c nlp = spacy.load(\"en_core_web_sm\")  # \u0412\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0441 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 text = \"SpaCy is fast. It's also efficient.\"  # \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f doc = nlp(text)  # \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 for sentence in doc.sents:     print(sentence.text) <\/code><\/pre>\n<p>\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 <code>doc.sents<\/code>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435 \u0438 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0445 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 <code>Span<\/code>.<\/p>\n<h2>II. \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0438 spaCy<\/h2>\n<h3>\u0427\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0435\u0447\u043d\u0430\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0430 (POS-\u0442\u0435\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435)<\/h3>\n<h4>\u041e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0440\u0435\u0447\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432<\/h4>\n<p>\u0427\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0435\u0447\u043d\u0430\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0430 (Part-of-Speech tagging \u0438\u043b\u0438 POS-\u0442\u0435\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435) \u2013 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0432\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c\u0443 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0443 \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0438, \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0435\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0440\u043e\u043b\u0438. SpaCy \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0449\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import spacy  # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c nlp = spacy.load(\"en_core_web_sm\")  # \u0412\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 text = \"I like to read books.\"  # \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 doc = nlp(text)  # \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0438 \u0438\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0435\u0447\u0438 for token in doc:     print(token.text, token.pos_) <\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0441\u0432\u0435\u0436\u0435\u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u0443\u044e \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c (<code>en_core_web_sm<\/code>), \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 <code>Doc<\/code> \u0434\u043b\u044f \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u043e \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0430\u043c (\u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c), \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0430 \u0438 \u0435\u0433\u043e \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u0440\u0435\u0447\u0438.<\/p>\n<h4>\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0440\u0435\u0447\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430<\/h4>\n<p>\u0427\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0435\u0447\u0438 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u043c\u0438 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043e\u043d\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 \u0438 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0420\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0435\u0447\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0441\u0443\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442, \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442, \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435, \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438 \u0442.\u0434. \u042d\u0442\u0430 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043e\u0442 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043e \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<h3>\u041b\u0435\u043c\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/h3>\n<h4>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u043a \u0438\u0445 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0435<\/h4>\n<p>\u041b\u0435\u043c\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u043a \u0435\u0433\u043e \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0435 (\u043b\u0435\u043c\u043c\u0435) \u043f\u0443\u0442\u0435\u043c \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u043a\u043e\u043d\u0447\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0441\u0443\u0444\u0444\u0438\u043a\u0441\u043e\u0432. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0443\u043d\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0444\u043e\u0440\u043c\u044b \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0438 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import spacy  nlp = spacy.load(\"en_core_web_sm\")  text = \"running dogs are happily barking\"  doc = nlp(text)  for token in doc:     print(token.text, token.lemma_) <\/code><\/pre>\n<h4>\u0412\u0430\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043b\u0435\u043c\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430<\/h4>\n<p>\u041b\u0435\u043c\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043d\u0438\u0437\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0444\u043e\u0440\u043c\u044b \u0441\u043b\u043e\u0432. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043f\u0440\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0435 \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0447\u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0444\u043e\u0440\u043c\u044b \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u043b\u0438\u0431\u043e \u043e\u0442\u0442\u0435\u043d\u043e\u043a.<\/p>\n<h3>\u0418\u043c\u0435\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c (NER) \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h3>\n<h4>\u041e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u043c\u0435\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439<\/h4>\n<p>\u0418\u043c\u0435\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (Named Entities) &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0438\u0440\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e \u0438\u043c\u0435\u043d\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430 \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439, \u043c\u0435\u0441\u0442\u0430, \u0434\u0430\u0442\u044b, \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0442.\u0434. \u0418\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u043c\u0435\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435\u0439 \u0432 NLP. SpaCy \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0446\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import spacy  nlp = spacy.load(\"en_core_web_sm\")  text = \"Apple is going to build a new office in London in 2023.\"  doc = nlp(text)  for ent in doc.ents:     print(ent.text, ent.label_) <\/code><\/pre>\n<h4>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 NER \u0432 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430<\/h4>\n<p>\u0418\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0412 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u043c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0435, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043e\u043d\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430\u043c, \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0438\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438.<\/p>\n<h2>\u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438  <\/h2>\n<h3>\u0412\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b \u0441\u043b\u043e\u0432<\/h3>\n<h4>\u041f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u043e\u0432<\/h4>\n<p>\u0412\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u043e\u0432 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0432 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u0438\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u0435 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e \u043d\u0430 \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u0435 \u043e \u0434\u0438\u0441\u0442\u0440\u0438\u0431\u0443\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0441\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u043d\u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0432 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430\u0445, \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0441\u0445\u043e\u0436\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<h4>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0432 spaCy<\/h4>\n<p>\u041e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u043c\u043e\u0449\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 spaCy \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0441\u043b\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0431\u043b\u0438\u0437\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0441\u0445\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438. \u042d\u0442\u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b \u043d\u0430 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u0430\u0445 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0438\u0445 \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import spacy  nlp = spacy.load(\"en_core_web_sm\")  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \"cat\" vector_cat = nlp(\"cat\").vector  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \"dog\" vector_dog = nlp(\"dog\").vector  # \u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u043c \u043a\u043e\u0441\u0438\u043d\u0443\u0441\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 similarity = vector_cat.dot(vector_dog) \/ (vector_cat.norm() * vector_dog.norm())  print(\"Similarity between 'cat' and 'dog':\", similarity) <\/code><\/pre>\n<h3>\u041f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b<\/h3>\n<h4>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0440\u043f\u0443\u0441\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432<\/h4>\n<p>\u0412 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f\u0445 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c \u043a\u043e\u0440\u043f\u0443\u0441\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0441 \u0443\u0437\u043a\u043e\u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0435\u0439 \u0438\u043b\u0438 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442\u0435 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u043a \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u0443 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import spacy from gensim.models import Word2Vec  # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c nlp = spacy.load(\"en_core_web_sm\")  # \u041f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0440\u043f\u0443\u0441 corpus = [\"I like cats.\", \"Dogs are friendly.\", \"Cats and dogs are pets.\"]  # \u0422\u043e\u043a\u0435\u043d\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0438 \u043b\u0435\u043c\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 processed_corpus = [] for doc in nlp.pipe(corpus):     processed_corpus.append([token.lemma_ for token in doc])  # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c Word2Vec model = Word2Vec(processed_corpus, vector_size=100, window=5, min_count=1, sg=0)  # \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c model.save(\"custom_word_vectors.model\") <\/code><\/pre>\n<h4>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0432 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438<\/h4>\n<p>\u041f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0445 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score  # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c Word2Vec custom_model = Word2Vec.load(\"custom_word_vectors.model\")  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \"cat\" vector_cat = custom_model.wv[\"cat\"]  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \"dog\" vector_dog = custom_model.wv[\"dog\"]  # \u041f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 X = [vector_cat, vector_dog] y = [\"animal\", \"animal\"]  # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 classifier = SVC() classifier.fit(X, y)  # \u0422\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c test_vector = custom_model.wv[\"dog\"] predicted_label = classifier.predict([test_vector])[0]  print(\"Predicted label for 'dog':\", predicted_label)<\/code><\/pre>\n<p><em>\u0412\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u043e\u0432 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0434\u0432\u0435\u0440\u0438 \u043a \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447. \u041e\u043d\u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u043b\u0438\u0437\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0432, \u043d\u043e \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0443 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f. \u0412\u0430\u0448\u0430 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b \u0434\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0431\u0435\u0441\u043a\u0440\u0430\u0439\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0442\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430.<\/em><\/p>\n<h2>\u0421\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437  <\/h2>\n<h3>\u0414\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439<\/h3>\n<h4>\u0421\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439<\/h4>\n<p>\u0421\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437, \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0430\u043a \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c\u044e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430. \u041e\u043d \u0444\u043e\u043a\u0443\u0441\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0432\u044b\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438. \u0414\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<h4>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438<\/h4>\n<p>\u0414\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u043c\u0438, \u0430 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u044b\u043c\u0438, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0432\u044f\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0438\u0445. \u0412 spaCy \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 <code>.print_tree()<\/code>.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import spacy  nlp = spacy.load(\"en_core_web_sm\")  text = \"The cat chased the mouse.\"  doc = nlp(text)  # \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 for token in doc:     print(token.text, token.dep_, token.head.text) <\/code><\/pre>\n<h3>\u0413\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f<\/h3>\n<h4>\u041f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u0435 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 (\u0441\u0443\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442, \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u0438 \u0434\u0440.)<\/h4>\n<p>\u0421\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u044e\u0442, \u043a\u0430\u043a \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u044b \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438. \u041d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044e\u0442 \u0441\u0443\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442, \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442, \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0435 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043a\u043e\u0441\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0442.\u0434. \u042d\u0442\u0438 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<h4>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438<\/h4>\n<p>\u0413\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430. \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0440\u043e\u043b\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import spacy  nlp = spacy.load(\"en_core_web_sm\")  text = \"The cat chased the mouse.\"  doc = nlp(text)  # \u0418\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0435\u043c \u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0440\u043e\u043b\u0438 for token in doc:     if token.dep_ == \"nsubj\":         print(f\"Subject: {token.text}\")     elif token.dep_ == \"dobj\":         print(f\"Direct Object: {token.text}\")     elif token.dep_ == \"prep\":         print(f\"Preposition: {token.text}\") <\/code><\/pre>\n<p>\u0421\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0434\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u043e\u0431\u0448\u0438\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0430\u0439\u0442 \u0432 \u0442\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u044b \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438, \u0438 \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u0438 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u043e\u0432\u043b\u0438\u044f\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041f\u043e\u043c\u0438\u043c\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b, \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0438 \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439.<\/p>\n<h2>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 SpaCy<\/h2>\n<h4>\u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430<\/h4>\n<p>\u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u043c\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. SpaCy, \u0445\u043e\u0442\u044f \u0438 \u043d\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u043c \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import spacy from textblob import TextBlob  nlp = spacy.load(\"en_core_web_sm\")  text = \"I love this product. It's amazing!\"  doc = nlp(text)  # \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c TextBlob \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 analysis = TextBlob(text)  # \u041e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 sentiment = analysis.sentiment.polarity  if sentiment > 0:     sentiment_label = \"positive\" elif sentiment &lt; 0:     sentiment_label = \"negative\" else:     sentiment_label = \"neutral\"  print(f\"Sentiment: {sentiment_label}\") <\/code><\/pre>\n<h4>\u0418\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432<\/h4>\n<p>\u0418\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0436\u0430\u0442\u044c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438 \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0441\u0430\u043c\u044b\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u044b \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u044f. SpaCy \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0442\u044c \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0443 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0438\u043b\u0438 \u0438\u0445 \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import spacy  nlp = spacy.load(\"en_core_web_sm\")  text = \"Natural language processing is a field of study focused on making sense of text data.\"  doc = nlp(text)  # \u0418\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0435\u043c \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b keywords_freq = [token.text for token in doc if not token.is_stop and token.is_alpha]  # \u0418\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0435\u043c \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 keywords_semantic = [token.text for token in doc if not token.is_stop and token.vector_norm > 0]  print(\"Keywords based on frequency:\", keywords_freq) print(\"Keywords based on semantics:\", keywords_semantic) <\/code><\/pre>\n<h4>\u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0430\u043d\u043d\u043e\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432<\/h4>\n<p>\u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0430\u043d\u043d\u043e\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430\u043c. \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043f\u0440\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432, \u0433\u0434\u0435 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import spacy  nlp = spacy.load(\"en_core_web_sm\")  text = \"John is a data scientist working in a tech company.\"  doc = nlp(text)  # \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0430\u043d\u043d\u043e\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e \u0441 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u043e \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 doc.ents = [(doc[3:5], \"PERSON\"), (doc[8:11], \"ORG\")]  # \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0430\u043d\u043d\u043e\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 for ent in doc.ents:     print(ent.text, \"-\", ent.label_) <\/code><\/pre>\n<p><em>SpaCy \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u044b, \u043d\u043e \u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u043a \u043d\u0438\u043c \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043e\u0433\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442\u0430. \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0440\u0442\u0430\u043b\u044b, \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435.<\/em><\/p>\n<h2>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>\u041c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043b\u0438 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0438, \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044f \u043e\u0442 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0440\u0435\u0447\u0438, \u0434\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0441\u0430 \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432. \u0411\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f spaCy, \u043c\u044b \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0442\u044c \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0430\u043d\u043d\u043e\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b. \u0412\u0441\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043b\u0438\u0448\u044c \u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043d\u0443 \u0430\u0439\u0441\u0431\u0435\u0440\u0433\u0430 \u0432 \u043c\u0438\u0440\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 spaCy. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u043e\u0432\u043b\u0430\u0434\u0435\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435\u043c\u0438 \u0430\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0438 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0435\u0451 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445, \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e, \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. <\/p>\n<p>\u0412 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0430\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0439 \u0443\u0440\u043e\u043a, \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u043c\u0443 \u0441\u0431\u043e\u0440\u0443 \u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439. \u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u0437\u0430\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f \u0443 \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043f\u043e\u044f\u0432\u044f\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b \u043f\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 \u0437\u0430\u043a\u0430\u0437\u0447\u0438\u043a\u043e\u043c \u0432 \u0445\u043e\u0434\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043f\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043f\u043e\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u043e\u0432\u0435\u0442\u0430\u043c\u0438 \u043f\u043e \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0441 \u0437\u0430\u043a\u0430\u0437\u0447\u0438\u043a\u043e\u043c \u0432 \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441-\u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u044f\u0445. \u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e <a href=\"https:\/\/otus.pw\/V9hz\/\">\u043d\u0430 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0435 \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 \u00ab\u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445\u00bb.<\/a><\/p>\n<\/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\/articles\/755584\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/755584\/<\/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>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 (NLP) \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0432\u0430\u0436\u043d\u0443\u044e \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439, \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u044e\u0449\u0443\u044e \u043b\u0438\u043d\u0433\u0432\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0443, \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0443\u043a\u0438 \u0438 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442. \u041e\u043d\u0430 \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0449\u0435\u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430, \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u043c\u0438. \u0412\u0430\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c NLP \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432\u0441\u0435 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u044f\u0432\u043d\u043e\u0439, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043e\u043d\u0430 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0444\u0435\u0440\u0430\u0445, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434, \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u043d\u043e-\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0435.<\/p>\n<p>\u0412 \u043c\u0438\u0440\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 <strong>spaCy<\/strong> \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e. \u041e\u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u0430 \u0441 \u0430\u043a\u0446\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u043d\u0430 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0435\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0447\u0442\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 NLP.<\/p>\n<blockquote>\n<p>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 \u2013 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430\u0443\u043a\u0430, \u043d\u043e \u0438 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u043e. \u0412\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430, \u0443\u043c\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0442\u044c \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0435 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u044b \u0438 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u00ab\u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u043e\u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u043c\u044b\u0439\u00bb \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442 \u2013 \u0432\u0441\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c. spaCy \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432\u0430\u0448\u0438\u043c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u043c \u0441\u043e\u044e\u0437\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043a\u0440\u0435\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435, \u0438 \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u0434\u043e\u0445\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0441 \u043d\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u044f\u0441\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<\/blockquote>\n<h2>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0438 spaCy<\/h2>\n<h4>\u0422\u043e\u043a\u0435\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430<\/h4>\n<p>\u041e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438\u0437 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0445 \u0448\u0430\u0433\u043e\u0432 \u0432 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043c\u0435\u043b\u043a\u0438\u0435 \u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0446\u044b, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439. SpaCy \u043e\u0431\u043b\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0449\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044f \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043d\u0430 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u044b.<\/p>\n<h4>\u0420\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0438 \u043f\u0443\u043d\u043a\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u044e<\/h4>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0438 \u043f\u0443\u043d\u043a\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u044b \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432 \u0432 NLP. SpaCy \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import spacy  # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c nlp = spacy.load(\"en_core_web_sm\")  # \u0412\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 text = \"spaCy is an amazing tool for natural language processing.\"  # \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e doc = nlp(text)  # \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u044b (\u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0438 \u043f\u0443\u043d\u043a\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u044e) \u0438\u0437 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 for token in doc:     print(token.text)<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u0443\u044e \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c (<code>en_core_web_sm<\/code>), \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u0435\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e <code>spacy.load()<\/code>. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u043c\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u044d\u0442\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 <code>Doc<\/code> \u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u043e \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0430\u043c, \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044f \u0438\u0445 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442.<\/p>\n<h4>\u0420\u0430\u0437\u0431\u0438\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f<\/h4>\n<p>\u0427\u0430\u0441\u0442\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0438\u0437 \u0441\u043b\u043e\u0432, \u043d\u043e \u0438 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. SpaCy \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import spacy  # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c nlp = spacy.load(\"en_core_web_sm\")  # \u0412\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0441 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 text = \"SpaCy is fast. It's also efficient.\"  # \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f doc = nlp(text)  # \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 for sentence in doc.sents:     print(sentence.text) <\/code><\/pre>\n<p>\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 <code>doc.sents<\/code>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435 \u0438 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0445 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 <code>Span<\/code>.<\/p>\n<h2>II. \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0438 spaCy<\/h2>\n<h3>\u0427\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0435\u0447\u043d\u0430\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0430 (POS-\u0442\u0435\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435)<\/h3>\n<h4>\u041e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0440\u0435\u0447\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432<\/h4>\n<p>\u0427\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0435\u0447\u043d\u0430\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0430 (Part-of-Speech tagging \u0438\u043b\u0438 POS-\u0442\u0435\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435) \u2013 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0432\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c\u0443 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0443 \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0438, \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0435\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0440\u043e\u043b\u0438. SpaCy \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0449\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import spacy  # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c nlp = spacy.load(\"en_core_web_sm\")  # \u0412\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 text = \"I like to read books.\"  # \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 doc = nlp(text)  # \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0438 \u0438\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0435\u0447\u0438 for token in doc:     print(token.text, token.pos_) <\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0441\u0432\u0435\u0436\u0435\u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u0443\u044e \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c (<code>en_core_web_sm<\/code>), \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 <code>Doc<\/code> \u0434\u043b\u044f \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u043e \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0430\u043c (\u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c), \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0430 \u0438 \u0435\u0433\u043e \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u0440\u0435\u0447\u0438.<\/p>\n<h4>\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0440\u0435\u0447\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430<\/h4>\n<p>\u0427\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0435\u0447\u0438 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u043c\u0438 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043e\u043d\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 \u0438 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0420\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0435\u0447\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0441\u0443\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442, \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442, \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435, \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438 \u0442.\u0434. \u042d\u0442\u0430 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043e\u0442 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043e \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<h3>\u041b\u0435\u043c\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/h3>\n<h4>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u043a \u0438\u0445 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0435<\/h4>\n<p>\u041b\u0435\u043c\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u043a \u0435\u0433\u043e \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0435 (\u043b\u0435\u043c\u043c\u0435) \u043f\u0443\u0442\u0435\u043c \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u043a\u043e\u043d\u0447\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0441\u0443\u0444\u0444\u0438\u043a\u0441\u043e\u0432. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0443\u043d\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0444\u043e\u0440\u043c\u044b \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0438 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import spacy  nlp = spacy.load(\"en_core_web_sm\")  text = \"running dogs are happily barking\"  doc = nlp(text)  for token in doc:     print(token.text, token.lemma_) <\/code><\/pre>\n<h4>\u0412\u0430\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043b\u0435\u043c\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430<\/h4>\n<p>\u041b\u0435\u043c\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043d\u0438\u0437\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0444\u043e\u0440\u043c\u044b \u0441\u043b\u043e\u0432. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043f\u0440\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0435 \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0447\u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0444\u043e\u0440\u043c\u044b \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u043b\u0438\u0431\u043e \u043e\u0442\u0442\u0435\u043d\u043e\u043a.<\/p>\n<h3>\u0418\u043c\u0435\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c (NER) \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h3>\n<h4>\u041e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u043c\u0435\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439<\/h4>\n<p>\u0418\u043c\u0435\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (Named Entities) &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0438\u0440\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e \u0438\u043c\u0435\u043d\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430 \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439, \u043c\u0435\u0441\u0442\u0430, \u0434\u0430\u0442\u044b, \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0442.\u0434. \u0418\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u043c\u0435\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435\u0439 \u0432 NLP. SpaCy \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0446\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import spacy  nlp = spacy.load(\"en_core_web_sm\")  text = \"Apple is going to build a new office in London in 2023.\"  doc = nlp(text)  for ent in doc.ents:     print(ent.text, ent.label_) <\/code><\/pre>\n<h4>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 NER \u0432 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430<\/h4>\n<p>\u0418\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0412 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u043c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0435, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043e\u043d\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430\u043c, \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0438\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438.<\/p>\n<h2>\u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438  <\/h2>\n<h3>\u0412\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b \u0441\u043b\u043e\u0432<\/h3>\n<h4>\u041f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u043e\u0432<\/h4>\n<p>\u0412\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u043e\u0432 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0432 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u0438\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u0435 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e \u043d\u0430 \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u0435 \u043e \u0434\u0438\u0441\u0442\u0440\u0438\u0431\u0443\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0441\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u043d\u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0432 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430\u0445, \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0441\u0445\u043e\u0436\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<h4>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0432 spaCy<\/h4>\n<p>\u041e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u043c\u043e\u0449\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 spaCy \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0441\u043b\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0431\u043b\u0438\u0437\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0441\u0445\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438. \u042d\u0442\u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b \u043d\u0430 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u0430\u0445 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0438\u0445 \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import spacy  nlp = spacy.load(\"en_core_web_sm\")  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \"cat\" vector_cat = nlp(\"cat\").vector  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \"dog\" vector_dog = nlp(\"dog\").vector  # \u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u043c \u043a\u043e\u0441\u0438\u043d\u0443\u0441\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 similarity = vector_cat.dot(vector_dog) \/ (vector_cat.norm() * vector_dog.norm())  print(\"Similarity between 'cat' and 'dog':\", similarity) <\/code><\/pre>\n<h3>\u041f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b<\/h3>\n<h4>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0440\u043f\u0443\u0441\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432<\/h4>\n<p>\u0412 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f\u0445 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c \u043a\u043e\u0440\u043f\u0443\u0441\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0441 \u0443\u0437\u043a\u043e\u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0435\u0439 \u0438\u043b\u0438 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442\u0435 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u043a \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u0443 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import spacy from gensim.models import Word2Vec  # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c nlp = spacy.load(\"en_core_web_sm\")  # \u041f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0440\u043f\u0443\u0441 corpus = [\"I like cats.\", \"Dogs are friendly.\", \"Cats and dogs are pets.\"]  # \u0422\u043e\u043a\u0435\u043d\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0438 \u043b\u0435\u043c\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 processed_corpus = [] for doc in nlp.pipe(corpus):     processed_corpus.append([token.lemma_ for token in doc])  # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c Word2Vec model = Word2Vec(processed_corpus, vector_size=100, window=5, min_count=1, sg=0)  # \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c model.save(\"custom_word_vectors.model\") <\/code><\/pre>\n<h4>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0432 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438<\/h4>\n<p>\u041f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0445 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score  # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c Word2Vec custom_model = Word2Vec.load(\"custom_word_vectors.model\")  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \"cat\" vector_cat = custom_model.wv[\"cat\"]  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \"dog\" vector_dog = custom_model.wv[\"dog\"]  # \u041f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 X = [vector_cat, vector_dog] y = [\"animal\", \"animal\"]  # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 classifier = SVC() classifier.fit(X, y)  # \u0422\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c test_vector = custom_model.wv[\"dog\"] predicted_label = classifier.predict([test_vector])[0]  print(\"Predicted label for 'dog':\", predicted_label)<\/code><\/pre>\n<p><em>\u0412\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u043e\u0432 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0434\u0432\u0435\u0440\u0438 \u043a \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447. \u041e\u043d\u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u043b\u0438\u0437\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0432, \u043d\u043e \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0443 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f. \u0412\u0430\u0448\u0430 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b \u0434\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0431\u0435\u0441\u043a\u0440\u0430\u0439\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0442\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430.<\/em><\/p>\n<h2>\u0421\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437  <\/h2>\n<h3>\u0414\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439<\/h3>\n<h4>\u0421\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439<\/h4>\n<p>\u0421\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437, \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0430\u043a \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c\u044e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430. \u041e\u043d \u0444\u043e\u043a\u0443\u0441\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0432\u044b\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438. \u0414\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<h4>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438<\/h4>\n<p>\u0414\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u043c\u0438, \u0430 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u044b\u043c\u0438, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0432\u044f\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0438\u0445. \u0412 spaCy \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 <code>.print_tree()<\/code>.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import spacy  nlp = spacy.load(\"en_core_web_sm\")  text = \"The cat chased the mouse.\"  doc = nlp(text)  #<\/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-352575","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/352575","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=352575"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/352575\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=352575"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=352575"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=352575"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}