{"id":415824,"date":"2024-06-30T00:35:52","date_gmt":"2024-06-30T00:35:52","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=415824"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=415824","title":{"rendered":"\u0410\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u043a\u0440\u0430\u0443\u0434\u0441\u043e\u0440\u0441\u0438\u043d\u0433\u0435. \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0441\u00a0\u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u043e\u0439 \u042f\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430<\/span>"},"content":{"rendered":"
<\/div>\n
\n
\n
\n
\u041a\u0440\u0430\u0443\u0434\u0441\u043e\u0440\u0441\u0438\u043d\u0433 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0447\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447, \u043d\u043e \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e, \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e, \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u2014 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043e\u043a. \u041e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0432 \u043a\u0440\u0430\u0443\u0434\u0441\u043e\u0440\u0441\u0438\u043d\u0433\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0447\u0430\u044e\u0442 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0446\u0438\u0438 \u2014 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0432\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u0442\u043e\u043c \u044f \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0443, \u043a\u0430\u043a \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432: \u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u0430 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u0414\u044d\u0432\u0438\u0434\u0430-\u0421\u043a\u0438\u043d\u0430. <\/p>\n

\u042f \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Crowd-Kit<\/a> \u2014 \u043d\u0430\u0448\u0443 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u0443\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044f \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0432 \u043a\u0440\u0430\u0443\u0434\u0441\u043e\u0440\u0441\u0438\u043d\u0433\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432, \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043d\u0435\u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0441\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0442. \u0434. \u041d\u043e \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0430\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u0430\u043c\u0438: spark-crowd<\/a> (\u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 Scala \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e Python), CEKA<\/a> (Java \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e Python) \u0438\u043b\u0438 Truth Inference<\/a> (\u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 Python, \u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u044b).
<\/a> <\/p>\n

\u0427\u0442\u043e \u0435\u0449\u0451 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432 Crowd-Kit<\/b> <\/p>\n
\u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0441\u0442\u0430\u043c \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 API: \u043e\u043d\u0430 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 Python, \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043a\u0430\u043a NumPy, SciPy \u0438 pandas. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043e\u043d\u0430 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0440\u0430\u0443\u0434\u0441\u043e\u0440\u0441\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u044b. \u041d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432, \u0430 Crowd-Kit \u0432\u044b\u0434\u0430\u0441\u0442 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e \u043e\u0442 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043d\u0430 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b.<\/div>\n<\/p><\/div>\n

\u041f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434 \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0432 Google Colab, \u043d\u043e \u043b\u044e\u0431\u0430\u044f \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u0430 \u0434\u043b\u044f Python \u0442\u043e\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0439\u0434\u0451\u0442. \u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 Crowd-Kit \u0438\u0437 PyPI. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043c\u043d\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u044f\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u2014 \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0422\u043e\u043b\u043e\u043a\u0438<\/a> \u043e \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u044f\u043c\u0438: \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u043d\u0435\u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u0435. \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0447\u0438\u043a\u043e\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u0430\u043c Crowd-Kit, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u043a\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446 pandas. \u041e\u043f\u044f\u0442\u044c \u0436\u0435, \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e.<\/p>\n

!pip install crowd-kit<\/code><\/pre>\n
  <\/p>\n
from crowdkit.datasets import load_dataset<\/code><\/pre>\n
  <\/p>\n
df, df_gt = load_dataset('relevance-2')<\/code><\/pre>\n
  \u0418\u0442\u0430\u043a, \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u044b \u2014 \u043f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0447\u0435\u043c \u0434\u0432\u0438\u043d\u0443\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435, \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432\u0437\u0433\u043b\u044f\u043d\u0435\u043c \u043d\u0430 \u043d\u0438\u0445.  <\/p>\n
\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
<\/td>\nperfomer<\/b><\/td>\ntask<\/b><\/td>\nlabel<\/b><\/td>\n<\/tr>\n
0<\/b><\/td>\nw851<\/td>\nt30685<\/td>\n1<\/td>\n<\/tr>\n
1<\/b><\/td>\nw6991<\/td>\nt30008<\/td>\n0<\/td>\n<\/tr>\n
2<\/b><\/td>\nw2596<\/td>\nt36316<\/td>\n0<\/td>\n<\/tr>\n
3<\/b><\/td>\nw5507<\/td>\nt15145<\/td>\n1<\/td>\n<\/tr>\n
4<\/b><\/td>\nw2982<\/td>\nt44785<\/td>\n1<\/td>\n<\/tr>\n
…<\/b><\/td>\n…<\/td>\n…<\/td>\n…<\/td>\n<\/tr>\n
475531<\/b><\/td>\nw4660<\/td>\nt62250<\/td>\n1<\/td>\n<\/tr>\n
475532<\/b><\/td>\nw6630<\/td>\nt46626<\/td>\n0<\/td>\n<\/tr>\n
475533<\/b><\/td>\nw4605<\/td>\nt93513<\/td>\n1<\/td>\n<\/tr>\n
475534<\/b><\/td>\nw1928<\/td>\nt29002<\/td>\n0<\/td>\n<\/tr>\n
475535<\/b><\/td>\nw5375<\/td>\nt49052<\/td>\n1<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n<\/div>\n
475536 rows x 3 columns<\/sup><\/i><\/p>\n
df_gt<\/code><\/pre>\n
  <\/p>\n
task t30006    0 t33578    0 t22462    1 t52093    0 t26935    0          .. t57345    1 t81052    1 t7189     1 t80463    0 t93643    0 Name: label, Length: 10079, dtype: int64<\/code><\/pre>\n
  \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f load_dataset \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0430\u0440\u0443 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432. \u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 pandas \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u0437 \u043a\u0440\u0430\u0443\u0434\u0441\u043e\u0440\u0441\u0438\u043d\u0433\u0430. \u0412\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442 (\u0435\u0441\u043b\u0438 \u043e\u043d \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442\u0441\u044f) \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u0432\u0435\u0440\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430\u043c\u0438 (ground truth). \u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 df<\/code> \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0442\u0440\u0438 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430: \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c, \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0438 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0430. \u041c\u0435\u0442\u043a\u0430 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 0<\/code>, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u043b \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043a\u0430\u043a \u043d\u0435\u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439, \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 1<\/code>. \u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 df_gt<\/code> \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c pandas, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u044b \u043d\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438, \u043f\u043e\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441. <\/p>\n
  \u0418\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0442\u0440\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0446\u0438\u0438: \u043c\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430, Wawa \u0438 \u0414\u044d\u0432\u0438\u0434-\u0421\u043a\u0438\u043d. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043c\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u2014 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0433\u043e \u044d\u0432\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430. <\/p>\n
from crowdkit.aggregation import MajorityVote, Wawa, DawidSkene<\/code><\/pre>\n
  \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 \u0441 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u043c\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0438 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0435\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 fit_predict<\/code>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435.<\/p>\n
agg_mv = MajorityVote().fit_predict(df) agg_mv<\/code><\/pre>\n
  <\/p>\n
task t0       1 t1       1 t10      1 t100     0 t1000    0         .. t9995    1 t9996    0 t9997    0 t9998    0 t9999    1 Length: 99319, dtype: int64<\/code><\/pre>\n
  \u042d\u0442\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430\u044f \u044d\u0432\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0435\u0451 \u2014 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0430\u044f \u0438\u0434\u0435\u044f. \u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0434\u0432\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u043e\u0432, \u0442\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u0443\u044e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0437\u0431\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u0443 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043a\u0438.<\/p>\n
  \u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043c\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043d\u0435 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0432\u044b\u043a\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439. \u041d\u043e \u0438\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e \u0432\u0437\u0432\u0435\u0441\u0438\u0442\u044c \u0432\u043a\u043b\u0430\u0434 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u0443\u044e \u043c\u0435\u0442\u043a\u0443 \u0441 \u0443\u0447\u0451\u0442\u043e\u043c \u0438\u0445 \u0441\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441 \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f Wawa, \u0438 \u043e\u043d \u0442\u043e\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d \u0432 Crowd-Kit. \u041e\u043d \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043c\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e \u0432\u0437\u0432\u0435\u0448\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0434\u043e\u043b\u044e \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432, \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0432\u0448\u0438\u0445 \u0441 \u043c\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430.<\/p>\n
agg_wawa = Wawa().fit_predict(df) agg_wawa<\/code><\/pre>\n
  <\/p>\n
task t0       1 t1       1 t10      1 t100     0 t1000    0         .. t9995    1 t9996    0 t9997    0 t9998    0 t9999    1 Length: 99319, dtype: int64<\/code><\/pre>\n
  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u0442\u0443 \u0436\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0414\u044d\u0432\u0438\u0434\u0430-\u0421\u043a\u0438\u043d\u0430, \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432 Crowd-Kit \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 EM-\u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430. \u042d\u0442\u043e \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u0438\u043d \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043a \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u0432 \u043a\u0440\u0430\u0443\u0434\u0441\u043e\u0440\u0441\u0438\u043d\u0433\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0431\u044b\u043b \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d \u0432 70-\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u0435\u0434\u0438\u0446\u0438\u043d\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043e\u0431\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439. \u041a\u043e\u0434 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0442\u043e\u0442 \u0436\u0435: \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440, \u0437\u0430\u0434\u0430\u0451\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430, \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c fit_predict<\/code> \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b.<\/p>\n
agg_ds = DawidSkene(n_iter=10).fit_predict(df) agg_ds<\/code><\/pre>\n
  <\/p>\n
task t30685    1 t30008    0 t36316    0 t15145    1 t44785    0          .. t95222    0 t83525    0 t49227    0 t96106    1 t16185    1 Length: 99319, dtype: int64<\/code><\/pre>\n
  \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u043c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u0443\u044e F1-\u043c\u0435\u0440\u0443 \u0438\u0437 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 scikit-learn.<\/p>\n
from sklearn.metrics import f1_score<\/code><\/pre>\n
  \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0435\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u044b \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u0438\u0439, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e \u043d\u0438\u043c. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043d\u0430\u0434\u0451\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a pandas, scikit-learn \u0438 Crowd-Kit.<\/p>\n
f1_score(df_gt, agg_mv[df_gt.index])<\/code><\/pre>\n
  <\/p>\n
0.7621861152141802<\/code><\/pre>\n
  <\/p>\n
f1_score(df_gt, agg_wawa[df_gt.index])<\/code><\/pre>\n
  <\/p>\n
0.7610675039246467<\/code><\/pre>\n
  <\/p>\n
f1_score(df_gt, agg_ds[df_gt.index])<\/code><\/pre>\n
  <\/p>\n
0.7883762200532387<\/code><\/pre>\n
  \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0435 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0435 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0433\u043d\u0443\u0442\u043e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0414\u044d\u0432\u0438\u0434\u0430-\u0421\u043a\u0438\u043d\u0430. \u0412\u044b\u0431\u0440\u0430\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b \u0432 \u0431\u043e\u0435\u0432\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445.<\/p>\n
  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e pandas \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b TSV, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432.<\/p>\n
agg_ds.to_frame('label').to_csv('test.txt')<\/code><\/pre>\n
  \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0437\u0430\u0433\u043b\u044f\u043d\u0435\u043c \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u044c. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u044b \u043d\u0430 \u043c\u0435\u0441\u0442\u0435, \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0442\u043e\u0436\u0435.<\/p>\n
  <\/p>\n
  \u041c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<\/a>, \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0432 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430.<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
<\/div>\n

 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438  https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/594057\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
<\/div>\n
\n
\n
\n
\u041a\u0440\u0430\u0443\u0434\u0441\u043e\u0440\u0441\u0438\u043d\u0433 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0447\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447, \u043d\u043e \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e, \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e, \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u2014 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043e\u043a. \u041e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0432 \u043a\u0440\u0430\u0443\u0434\u0441\u043e\u0440\u0441\u0438\u043d\u0433\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0447\u0430\u044e\u0442 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0446\u0438\u0438 \u2014 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0432\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u0442\u043e\u043c \u044f \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0443, \u043a\u0430\u043a \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432: \u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u0430 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u0414\u044d\u0432\u0438\u0434\u0430-\u0421\u043a\u0438\u043d\u0430. <\/p>\n
  \u042f \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Crowd-Kit<\/a> \u2014 \u043d\u0430\u0448\u0443 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u0443\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044f \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0432 \u043a\u0440\u0430\u0443\u0434\u0441\u043e\u0440\u0441\u0438\u043d\u0433\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432, \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043d\u0435\u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0441\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0442. \u0434. \u041d\u043e \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0430\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u0430\u043c\u0438: spark-crowd<\/a> (\u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 Scala \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e Python), CEKA<\/a> (Java \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e Python) \u0438\u043b\u0438 Truth Inference<\/a> (\u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 Python, \u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u044b).   <\/p>\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-415824","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/415824","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=415824"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/415824\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=415824"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=415824"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=415824"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}