{"id":464141,"date":"2025-06-23T03:00:51","date_gmt":"2025-06-23T03:00:51","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=464141"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=464141","title":{"rendered":"<span>\u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f<\/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<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/99a\/f81\/526\/99af815261d6fb167c04746de1c873d4.jpg\" width=\"1920\" height=\"1080\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/upload_files\/99a\/f81\/526\/99af815261d6fb167c04746de1c873d4.jpg 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/99a\/f81\/526\/99af815261d6fb167c04746de1c873d4.jpg 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/figure>\n<p>\u041c\u044b \u0441 <a href=\"https:\/\/www.chrisgregory.me\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u041a\u0440\u0438\u0441\u043e\u043c<\/a> \u043d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u00ab\u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f\u00bb \u0431\u0443\u043a\u0432\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0437\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0443 \u0447\u0430\u0441\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b\u0438 \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0435\u0433\u043e \u0431\u043b\u043e\u0433\u0430. \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0443\u044e \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u041a\u0440\u0438\u0441, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0434\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441 word2vec \u044f \u0431\u044b\u043b \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c \u043b\u0438\u0448\u044c \u043e\u0442\u0434\u0430\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e.<\/p>\n<p>\u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u0438\u043a \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 (\u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0430\u0445) \u0441\u043b\u043e\u0432. \u041f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439. \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e \u0438 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442 \u0435\u0433\u043e \u0432 N-\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e (\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 <code>N=300<\/code>), \u0433\u0434\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0442\u0442\u0435\u043d\u043e\u043a \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0430. <a href=\"https:\/\/jaketae.github.io\/study\/word2vec\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0412\u043e\u0442 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f<\/a> (\u0430\u043d\u0433\u043b.) \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c word2vec, \u0438 \u0435\u0451 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0435\u043c \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0435. <\/p>\n<p>\u0421\u0443\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439, \u0430 \u0442\u043e\u0447\u043d\u0435\u0435, \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0438\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432, \u0432 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438, \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0432 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0435\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u0438 \u0441\u043e\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439. \u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443 <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Cosine_similarity\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u043a\u043e\u0441\u0438\u043d\u0443\u0441\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0445\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430<\/a>, \u043c\u044b \u0440\u0430\u043d\u0436\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u043f\u043e \u0438\u0445 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0443.<\/p>\n<p>\u0423\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u0443\u0433\u0430\u044e\u0449\u0438\u043c, \u043d\u043e \u0432 \u043d\u0451\u043c \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043a\u043e\u0441\u0438\u043d\u0443\u0441\u043d\u043e\u0435 \u0441\u0445\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0435\u0435 \u043a\u043e\u0441\u0438\u043d\u0443\u0441 \u0443\u0433\u043b\u0430 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 <code>cos(theta)<\/code>, \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0441\u043a\u0430\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430. \u0420\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0451\u043c \u0432\u0441\u0451 \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435.<\/p>\n<figure class=\"\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/352\/731\/61e\/35273161eadab9f54ea281ed22252763.jpg\" alt=\"\u0423\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0430 Wikipedia\" title=\"\u0423\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0430 Wikipedia\" width=\"441\" height=\"86\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/upload_files\/352\/731\/61e\/35273161eadab9f54ea281ed22252763.jpg 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/352\/731\/61e\/35273161eadab9f54ea281ed22252763.jpg 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0423\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Cosine_similarity\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0438\u0437 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0430 Wikipedia<\/a><\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u041a\u043e\u0441\u0438\u043d\u0443\u0441\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439, \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439\u0448\u0438\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u0441 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0430\u043c\u0438 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0445 \u0440\u0430\u043d\u0436\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u0415\u0449\u0451 \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438\u043d\u0442\u0443\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u043c \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u043e\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430 \u0435\u0432\u043a\u043b\u0438\u0434\u043e\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0443\u0433\u043b\u0430 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u043d\u0438 \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u044b \u0434\u0440\u0443\u0433 \u043e\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430.<\/p>\n<p>\u041c\u044b \u043e\u0442\u0434\u0430\u0451\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0441\u0438\u043d\u0443\u0441\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044e, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d\u043e \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c\u0443 \u0438\u043d\u0442\u0443\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0432\u0430 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u043f\u043e\u0440\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0445 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442. \u0422\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0438 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432, \u0443\u0441\u0442\u0440\u0435\u043c\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d\u0438 \u043d\u0435\u0441\u0443\u0442 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b, \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043a\u043e\u0440\u043e\u0442\u043a\u0438\u0439, \u0430 \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0434\u043b\u0438\u043d\u043d\u044b\u0439. (\u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0445, \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438, \u0440\u0435\u0447\u044c \u0438\u0434\u0451\u0442 \u043e \u043a\u043e\u0448\u043a\u0430\u0445, \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e \u00ab\u043a\u043e\u0448\u043a\u0430\u00bb \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u0447\u0430\u0449\u0435).<\/p>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c word2vec \u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0437\u0443\u0435\u043c \u043d\u0430\u0448\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430.<\/p>\n<h2>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432<\/h2>\n<p>\u041c\u044b \u0432\u0437\u044f\u043b\u0438 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0443\u044e \u0431\u0430\u0437\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 10\u00a0000 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432 \u0441\u043b\u043e\u0432, \u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0435 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0430 pickle \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u043c 12 \u041c\u0411. \u0412\u043e\u0442 \u0435\u0451 \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">couch\u00a0 [0.23, 0.05, ..., 0.10] banana [0.01, 0.80, ..., 0.20] ...<\/code><\/pre>\n<p>\u041a\u0440\u0438\u0441 \u043f\u0440\u0438\u0441\u043b\u0430\u043b \u043c\u043d\u0435 \u0435\u0451 \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u0438. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u044d\u0442\u0443 \u0431\u0430\u0437\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u044c, \u0442\u043e \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 NumPy: \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044c, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u0441\u043e\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430\u043c\u0438 <code>numpy.float32<\/code>. \u042f \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043b \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0441 \u043f\u043b\u0430\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0437\u0430\u043f\u044f\u0442\u043e\u0439 \u0438 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0438, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0451 \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e. <\/p>\n<p>\u041a\u043e\u0434 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0432\u0435\u0441\u044c\u043c\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442 \u2014 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 <code>pickle<\/code>. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043f\u0440\u0438\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0438\u0441\u043a\u0438 \u0431\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043d\u043e \u044f \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u044e \u041a\u0440\u0438\u0441\u0443. <\/p>\n<pre><code class=\"python\">import pickle  def load_data(path): \u00a0\u00a0\u00a0 with open(path, \"rb\") as f: \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 return pickle.load(f)  \u00a0word2vec = load_data(\"word2vec.pkl\")<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u0436\u0435\u043b\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0432\u044b\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438\u00a0<code>word2vec<\/code>, \u043d\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u044b\u043c, \u0438\u043c\u0435\u0439\u0442\u0435 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0443. \u042f \u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043b \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u043f\u0435\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u043e\u043f\u044b\u0442\u0435\u2026 \u041f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e \u0432\u044b\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u00a0<code>word2vec[\"cat\"]<\/code>. \u0412 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0435 \u0432\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433.<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0435\u0433\u043e \u0432 \u043d\u0435\u043e\u0431\u044a\u044f\u0442\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u0435. \u0425\u043e\u0442\u044f \u0431\u0435\u0441\u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0442\u0438\u043f\u0438\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432 \u043d\u0451\u043c \u043d\u0435 \u0431\u044b\u0442\u044c, \u0432 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0447\u0435\u0433\u043e \u043c\u044b \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u0432\u0435\u0440\u043d\u0451\u043c <code>None<\/code>.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def embed_word(word2vec, word): \u00a0\u00a0\u00a0 return word2vec.get(word)<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u043f\u043e \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0447\u0435\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u043c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438 \u043f\u043e\u043f\u0430\u0440\u043d\u043e. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0435-\u0442\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e \u043d\u0435\u043b\u044c\u0437\u044f \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440, \u0438\u0433\u043d\u043e\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0435\u0433\u043e. \u041f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u0435\u0442 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432 \u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u044b \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u043d\u0438 \u043e\u0434\u043d\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def vec_add(a, b): \u00a0\u00a0\u00a0 return [x + y for x, y in zip(a, b)]  def embed_words(word2vec, words): \u00a0\u00a0\u00a0 result = [0.0] * len(next(iter(word2vec.values()))) \u00a0\u00a0\u00a0 num_known = 0 \u00a0\u00a0\u00a0 for word in words: \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 embedding = word2vec.get(word) \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 if embedding is not None: \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 result = vec_add(result, embedding) \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 num_known += 1 \u00a0\u00a0\u00a0 if not num_known: \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 raise SyntaxError(f\"\u041d\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u0438\u0437 {words}\") \u00a0\u00a0\u00a0 return result<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0432\u0441\u044f \u0441\u0443\u0442\u044c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432 \u2014 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043f\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044e \u0438 \u0441\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">embed_words([a, b]) == vec_add(embed_word(a), embed_word(b))<\/code><\/pre>\n<p>\u0410 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u00ab\u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u00bb, \u0430 \u0442\u043e\u0447\u043d\u0435\u0435, \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043c\u043e\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439.<\/p>\n<h2>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439<\/h2>\n<p>\u0412\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0440\u0430\u0437\u0443\u043c\u0435\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0435\u043a\u0443\u0440\u0441\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0431\u0445\u043e\u0434 \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433\u043e\u0432, \u0432 \u0445\u043e\u0434\u0435 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044c \u0441\u043e\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0443\u0442\u0435\u0439 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 \u0441 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0430\u043c\u0438 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import os def load_post(pathname): \u00a0\u00a0\u00a0 with open(pathname, \"r\") as f: \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 contents = f.read() \u00a0\u00a0\u00a0 return normalize_text(contents).split()    def load_posts(): \u00a0\u00a0\u00a0 # \u041e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c _posts \u0432 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 *.md. \u00a0\u00a0\u00a0 posts = {} \u00a0\u00a0\u00a0 for root, dirs, files in os.walk(\"_posts\"): \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 for file in files: \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 if file.endswith(\".md\"): \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 pathname = os.path.join(root, file) \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 posts[pathname] = load_post(pathname) \u00a0\u00a0\u00a0 return posts  post_embeddings = {pathname: embed_words(word2vec, words) \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 for pathname, words in posts.items()}  with open(\"post_embeddings.pkl\", \"wb\") as f: \u00a0\u00a0\u00a0 pickle.dump(post_embeddings, f)<\/code><\/pre>\n<p>\u041d\u043e \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u043c\u044b \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0435\u0449\u0451 \u043a\u043e\u0435-\u0447\u0442\u043e: <code>normalize_text<\/code>. \u0412\u0441\u0451 \u0434\u0435\u043b\u043e \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 \u0432\u0441\u044f\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u043f\u0443\u043d\u043a\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u044e, \u0437\u0430\u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0441\u0431\u0438\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0441 \u0442\u043e\u043b\u043a\u0443 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b. \u041d\u0430\u043c \u0436\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0433\u043e \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 \u00abCoMpIlEr\u00bb \u0438 \u00abcompiler\u00bb \u043a\u0430\u043a \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import re  def normalize_text(text): \u00a0\u00a0\u00a0 return re.sub(r\"[^a-zA-Z]\", r\" \", text).lower()<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u0441\u0451 \u044d\u0442\u043e \u043c\u044b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0435\u043b\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430. \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0435\u043d\u044c\u043a\u0443\u044e REPL \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430.<\/p>\n<h2>\u0421\u043a\u0440\u043e\u043c\u043d\u0430\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u0430 REPL \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430<\/h2>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f REPL-\u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432 Python \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c <code>code<\/code>. \u041d\u0430\u043f\u0438\u0448\u0435\u043c \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441, \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 <code>runsource<\/code>. \u041e\u043d \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0432\u043e\u0434 <code>source<\/code> \u0438 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c \u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 (\u0432 \u043f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0442\u044c \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0432\u043e\u0434).<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import code  class SearchRepl(code.InteractiveConsole): \u00a0\u00a0\u00a0 def init(self, word2vec, post_embeddings): \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 super().__init__() \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 self.word2vec = word2vec \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 self.post_embeddings = post_embeddings  \u00a0\u00a0\u00a0 def runsource(self, source, filename=\"&lt;input&gt;\", symbol=\"single\"): \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 for result in self.search(source): \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 print(result)<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>search<\/code>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438. \u0412\u0443\u0430\u043b\u044f, \u0438 \u043d\u0430\u0448 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">class SearchRepl(code.InteractiveConsole): \u00a0\u00a0\u00a0 # ... \u00a0\u00a0\u00a0 def search(self, query_text, n=5): \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 # \u0412\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0437\u0443\u0435\u043c \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441. \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 words = normalize_text(query_text).split() \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 try: \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 query_embedding = embed_words(self.word2vec, words) \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 except SyntaxError as e: \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 print(e) \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 return \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 # \u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u043c \u043a\u043e\u0441\u0438\u043d\u0443\u0441\u043d\u043e\u0435 \u0441\u0445\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 post_ranks = {pathname: vec_cosine_similarity(query_embedding, \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0embedding) for pathname, \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 embedding in self.post_embeddings.items()} \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 posts_by_rank = sorted(post_ranks.items(), \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 reverse=True, \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 key=lambda entry: entry[1]) \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 top_n_posts_by_rank = posts_by_rank[:n] \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 return [path for path,  in topn_posts_by_rank]<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u0430, \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0442\u044c \u043a\u043e\u0441\u0438\u043d\u0443\u0441\u043d\u043e\u0435 \u0441\u0445\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e. \u0418 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u0432\u0435\u0437\u043b\u043e, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0432\u0437\u044f\u0442\u044b\u0439 \u0438\u0437 Wikipedia \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0432 \u043e\u0434\u0438\u043d \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043a\u043e\u0434 Python:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import math \u00a0 def vec_norm(v): \u00a0\u00a0\u00a0 return math.sqrt(sum([x*x for x in v]))  def vec_cosine_similarity(a, b): \u00a0\u00a0\u00a0 assert len(a) == len(b) \u00a0\u00a0\u00a0 a_norm = vec_norm(a) \u00a0\u00a0\u00a0 b_norm = vec_norm(b) \u00a0\u00a0\u00a0 dot_product = sum([ax*bx for ax, bx in zip(a, b)]) \u00a0\u00a0\u00a0 return dot_product\/(a_norm*b_norm)<\/code><\/pre>\n<p>\u041d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u043c REPL.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">sys.ps1 = \"QUERY. \" sys.ps2 = \"...... \"  repl = SearchRepl(word2vec, post_embeddings) repl.interact(banner=\"\", exitmsg=\"\")<\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u0430\u043a \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f:<\/p>\n<pre><code>QUERY. type inference _posts\/2024-10-15-type-inference.md _posts\/2025-03-10-lattice-bitset.md _posts\/2025-02-24-sctp.md _posts\/2022-11-07-inline-caches-in-skybison.md _posts\/2021-01-14-inline-caching.md QUERY.<\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0435\u0446 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u043a \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u043c\u0443 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0443 (\u043c\u043e\u0435\u043c\u0443 \u0431\u043b\u043e\u0433\u0443). \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u043f\u043b\u043e\u0445\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442, \u043d\u043e \u043e\u043d \u043d\u0435 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0435 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430. \u041a\u0440\u0438\u0441 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043d\u0435 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u044b, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u00ab\u0432 \u0441\u0444\u0435\u0440\u0435 \u0418\u0418 \u0432\u0441\u0435 \u0442\u0430\u043a \u0434\u0435\u043b\u0430\u044e\u0442\u00bb.<\/p>\n<p>\u0425\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e, \u0441 \u044d\u0442\u0438\u043c \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c. \u041d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0449\u0443\u0442 \u0447\u0442\u043e-\u043b\u0438\u0431\u043e \u043d\u0430 \u043c\u043e\u0451\u043c \u0441\u0430\u0439\u0442\u0435, \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u043b. \u041d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0439 \u0431\u043b\u043e\u0433 \u0437\u0430\u0442\u043e\u0447\u0435\u043d \u043f\u043e\u0434 \u0443\u0434\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u043e \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0431\u0440\u0430\u0443\u0437\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 Lynx, \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u0447\u0438\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0435\u0433\u043e \u0438\u0437 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445. \u0417\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0444\u0440\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0434.<\/p>\n<h2>\u0412\u0435\u0431-\u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0432 \u043c\u0438\u043d\u0438\u0430\u0442\u044e\u0440\u0435<\/h2>\n<p>\u041a \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u0443 \u043c\u044b \u0432\u0441\u0451 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u043c\u043e\u0435\u0439 \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u0435, \u0433\u0434\u0435 \u043c\u0435\u043d\u044f \u043d\u0438\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0435 \u043d\u0430\u043f\u0440\u044f\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u043c 12 \u041c\u0411. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0436\u0435 \u043c\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u0432 \u0432\u0435\u0431-\u0441\u0440\u0435\u0434\u0443, \u0438 \u043c\u043d\u0435 \u043d\u0435 \u0445\u043e\u0447\u0435\u0442\u0441\u044f \u0443\u0442\u0440\u0443\u0436\u0434\u0430\u0442\u044c \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0431\u0440\u0430\u0443\u0437\u0435\u0440 \u043d\u0435\u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u043e\u043c \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0433\u0440\u0430\u043c\u043e\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435. <\/p>\n<p>\u041a \u0441\u0447\u0430\u0441\u0442\u044c\u044e, \u043c\u044b \u0441 \u041a\u0440\u0438\u0441\u043e\u043c \u043e\u0431\u0430 \u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u0438 <a href=\"https:\/\/phiresky.github.io\/blog\/2021\/hosting-sqlite-databases-on-github-pages\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u044d\u0442\u0443 \u043a\u0440\u0443\u0442\u0443\u044e \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e<\/a> (\u0430\u043d\u0433\u043b.) \u043e \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433\u0435 \u0431\u0430\u0437\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 SQLite \u043d\u0430 GitHub Pages. \u0412 \u043d\u0435\u0439 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0441\u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b SQLite \u0432 Wasm, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u043d\u0430 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u043b\u0430\u0441\u044c \u043d\u0430 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u0435,<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b \u0432\u0438\u0440\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432\u0443\u044e \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u043d\u0430 \u043c\u043e\u0433\u043b\u0430 \u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u0411\u0414 \u0438\u0437 \u0441\u0435\u0442\u0438,<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043c\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u044b SQLite,<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u041f\u041e \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0431\u0430\u0437\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e HTTP-\u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 Range.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0414\u0430, \u044d\u0442\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043a\u0440\u0443\u0442\u043e, \u043d\u043e SQLite \u0432\u043e\u043f\u0440\u0435\u043a\u0438 \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u043c\u0438\u043d\u0438\u0430\u0442\u044e\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0432\u0441\u0451 \u0436\u0435 \u0432\u0435\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u0442\u0430. \u041c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0451 \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f \u0438, \u043a \u0441\u0447\u0430\u0441\u0442\u044c\u044e, \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u044d\u043c\u0443\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0435\u0451 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u044b.<\/p>\n<p>\u041c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0443\u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u0447\u0438\u0442\u044c word2vec \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u043d\u0430 \u0434\u0432\u0430 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430. \u041e\u0434\u0438\u043d \u0444\u0430\u0439\u043b \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432, \u0431\u0435\u0437 \u0438\u043c\u0451\u043d. \u0412\u043e \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441, \u0433\u0434\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u0430\u0434\u0440\u0435\u0441\u043e\u043c \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u0430\u0439\u0442\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u0438 \u0438\u0445 \u0434\u043b\u0438\u043d\u043e\u0439 (\u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0447\u0435 \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435 \u0438 \u0434\u043b\u0438\u043d\u0435 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u0437\u0430\u0439\u043c\u0443\u0442 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c, \u043d\u0435\u0436\u0435\u043b\u0438 \u043e \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435 \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435).<\/p>\n<pre><code class=\"json\"># vecs.jsonl [0.23, 0.05, ..., 0.10] [0.01, 0.80, ..., 0.20] ...<\/code><\/pre>\n<pre><code class=\"json\"># index.json {\"couch\": [0, 20], \"banana\": [20, 30], ...}<\/code><\/pre>\n<p>\u0425\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e <code>index.json<\/code> \u043d\u0430\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u0431\u043b\u043e\u0431-\u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 word2vec \u0438 \u0432\u0435\u0441\u0438\u0442 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e 244 \u041a\u0411. \u041f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u043d \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0447\u0430\u0441\u0442\u043e (\u043a\u0430\u043a \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f word2vec?), \u044f \u043d\u0435 \u0432\u0438\u0436\u0443 \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u0441\u0442\u0440\u0430\u0448\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043a\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0432\u0435\u0441\u044c \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441. \u0422\u043e \u0436\u0435 \u043a\u0430\u0441\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f <code>post_embeddings.json<\/code>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0432\u0435\u0441\u0438\u0442 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e 388 \u041a\u0411. \u042d\u0442\u0438 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043a\u044d\u0448\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c. \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043e\u043d\u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0441\u0436\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f (\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0436\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f) \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u043e\u043c \u0438 \u0431\u0440\u0430\u0443\u0437\u0435\u0440\u043e\u043c \u0434\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 84 \u041a\u0411 \u0438 140 \u041a\u0411 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e. \u041e\u043d\u0438 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0443\u0442 \u0435\u0449\u0451 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0434\u0432\u043e\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442, \u043d\u043e \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043d\u044e\u0430\u043d\u0441 \u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c. <\/p>\n<p>\u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c HTTP-\u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b Range \u043a \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0443 \u0438 \u0441\u043a\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0442\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b. \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u044b (ranges) \u0432 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441 (\u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d). \u041a \u0441\u043e\u0436\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e, GitHub Pages \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0441\u043a\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0435.<\/p>\n<p>\u0412\u043e\u0442 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 JS-\u043a\u043e\u0434, \u0433\u0434\u0435 (\u043a\u043e\u0440\u043e\u0442\u043a\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u044b\u0435) \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u044b:<\/p>\n<pre><code class=\"javascript\">(async function() { \u00a0 \/\/ \u0421\u043a\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435. \u00a0 async function get_index() { \u00a0\u00a0\u00a0 const req = await fetch(\"index.json\"); \u00a0\u00a0\u00a0 return req.json(); \u00a0 } \u00a0 async function get_post_embeddings() { \u00a0\u00a0\u00a0 const req = await fetch(\"post_embeddings.json\"); \u00a0\u00a0\u00a0 return req.json(); \u00a0 } \u00a0 const index = new Map(Object.entries(await get_index())); \u00a0 const post_embeddings = new Map(Object.entries(await get_post_embeddings())); \u00a0 \/\/ \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430. \u00a0 search.addEventListener(\"input\", debounce(async function(value) { \u00a0\u00a0\u00a0 const query = search.value; \u00a0\u00a0\u00a0 \/\/ TODO(max): \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u00a0\u00a0\u00a0 const words = query.split(\/\\s+\/); \u00a0\u00a0\u00a0 if (words.length === 0) { \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 \/\/ \u0411\u0435\u0437 \u0441\u043b\u043e\u0432. \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 return; \u00a0\u00a0\u00a0 } \u00a0\u00a0\u00a0 const requests = words.reduce((acc, word) =&gt; { \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 const entry = index.get(word); \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 if (entry === undefined) { \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 \/\/ \u041d\u0435\u0434\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c\u043e\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e; \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u043c. \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 return acc; \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 } \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 const [start, length] = entry; \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 const end = start+length-1; \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 acc.push(fetch(\"vecs.jsonl\", { \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 headers: new Headers({ \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 \"Range\": bytes=${start}-${end}, \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 }), \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 })); \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 return acc; \u00a0\u00a0\u00a0 }, []); \u00a0\u00a0\u00a0 if (requests.length === 0) { \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 \/\/ \u0414\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u043d\u0435\u0442 :( \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 search_results.innerHTML = \"No results :(\"; \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 return; \u00a0\u00a0\u00a0 } \u00a0\u00a0\u00a0 const responses = await Promise.all(requests); \u00a0\u00a0\u00a0 const embeddings = await Promise.all(responses.map(r =&gt; r.json())); \u00a0\u00a0\u00a0 const query_embedding = embeddings.reduce((acc, e) =&gt; vec_add(acc, e)); \u00a0\u00a0\u00a0 const post_ranks = {}; \u00a0\u00a0\u00a0 for (const [path, embedding] of post_embeddings) { \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 post_ranks[path] = vec_cosine_similarity(embedding, query_embedding); \u00a0\u00a0\u00a0 } \u00a0\u00a0\u00a0 const sorted_ranks = Object.entries(post_ranks).sort(function(a, b) { \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 \/\/ \u0423\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0430\u0435\u043c. \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 return b[1]-a[1]; \u00a0\u00a0\u00a0 }); \u00a0\u00a0\u00a0 \/\/ \u0417\u0430\u043d\u044f\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0444\u0430\u043a\u0442: HTML-\u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0441 \u0430\u0442\u0440\u0438\u0431\u0443\u0442\u043e\u043c \u2018id\u2019 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0433\u043b\u043e\u0431\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 JS \u043f\u043e\u0434 \u0442\u0435\u043c \u0436\u0435 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043c. \u00a0\u00a0\u00a0 search_results.innerHTML = \"\"; \u00a0\u00a0\u00a0 for (let i = 0; i &lt; 5; i++) { \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 search_results.innerHTML += &lt;li&gt;${sorted_ranks[i][0]}&lt;\/li&gt;; \u00a0\u00a0\u00a0 } \u00a0 })); })();<\/code><\/pre>\n<p>\u0417\u0430\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u0435 <a href=\"https:\/\/bernsteinbear.com\/websearch\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0443 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430<\/a>. \u0410 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0432\u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043e\u043a \u043e\u0442\u043a\u0440\u043e\u0439\u0442\u0435 \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0441\u043e\u043b\u0438 \u0431\u0440\u0430\u0443\u0437\u0435\u0440\u0430 \u0432\u043a\u043b\u0430\u0434\u043a\u0443 Network \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0443. \u041f\u0440\u0435\u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0441\u043a\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043f\u0430\u0440\u0430 \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432 \u043f\u043e 4 \u041a\u0411. <\/p>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0448\u0430 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430? \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438.<\/p>\n<h2>\u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430<\/h2>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u043c \u043d\u0430\u0448 \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043e\u043d \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0438\u0437 \u0442\u043e\u043f\u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0432 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0435 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u0447\u043d\u0451\u043c \u0441\u043e \u0441\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u043f\u0430\u0440 <code>(document, query)<\/code>. \u041c\u044b \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0438\u0441\u043a\u0430\u0437\u0438\u043c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437, \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u0432 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e. \u041d\u043e \u044f \u043d\u0430\u0434\u0435\u044e\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430. \u0417\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u043c \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435, \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0448 \u0432\u0437\u0433\u043b\u044f\u0434, \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043a \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0447\u0435 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430.<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">sample_documents = { \u00a0 \"_posts\/2024-10-27-on-the-universal-relation.md\": \"database relation universal tuple function\", \u00a0 \"_posts\/2024-08-25-precedence-printing.md\": \"operator precedence pretty print parenthesis\", \u00a0 \"_posts\/2019-03-11-understanding-the-100-prisoners-problem.md\": \"probability strategy game visualization simulation\", \u00a0 # ... }<\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d, \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u0435\u043c \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 top-k \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432. \u042d\u0442\u0430 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u0438\u0445 k \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u0445 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u043c \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0435.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def compute_top_k_accuracy( \u00a0\u00a0\u00a0 # \u0421\u043e\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0441 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0446\u043e\u043c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 (\u0443\u0436\u0435 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e). \u00a0\u00a0\u00a0 # \u0421\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 sample_documents \u0432\u044b\u0448\u0435. \u00a0\u00a0\u00a0 eval_set: dict[str, str], \u00a0\u00a0\u00a0 max_n_keywords: int, \u00a0\u00a0\u00a0 max_top_k: int, \u00a0\u00a0\u00a0 n_query_samples: int, ) -&gt; list[list[float]]: \u00a0\u00a0\u00a0 counts = [[0] * max_top_k for  in range(maxn_keywords)] \u00a0\u00a0\u00a0 for n_keywords in range(1, max_n_keywords + 1): \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 for post_id, keywords_str in eval_set.items(): \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 for  in range(nquery_samples): \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 # \u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u043f\u0443\u0442\u0451\u043c \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432. \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 keywords = keywords_str.split(\" \") \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 sampled_keywords = random.choices(keywords, k=n_keywords) \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 query = \" \".join(sampled_keywords)  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 # \u041e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u043c \u0440\u0430\u043d\u0433 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430 \u0432 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u0445 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430. \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 ids = search(query, n=max_top_k) \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 rank = safe_index(ids, post_id)  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 # \u0418\u043d\u043a\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u044e \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430. \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 if rank is not None and rank &lt; max_top_k: \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 counts[n_keywords - 1][rank] += 1 \u00a0\u00a0\u00a0 accuracies = [[0.0] * max_top_k for  in range(maxn_keywords)] \u00a0\u00a0\u00a0 for i in range(max_n_keywords): \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 for j in range(max_top_k): \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 # \u0414\u0435\u043b\u0438\u043c \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0446\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e,             # \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u043c. \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 accuracies[i][j] = counts[i][j] \/ n_query_samples \/ len(eval_set)  \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 # \u0410\u043a\u043a\u0443\u043c\u0443\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u044f \u0440\u0430\u0432\u043d\u0430 i,             # \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0431\u044b\u043b \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0451\u043d \u0432\u043e \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u044f\u0445 j &gt; i . \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 if j &gt; 0: \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 accuracies[i][j] += accuracies[i][j - 1]  \u00a0    return accuracies<\/code><\/pre>\n<p>\u041d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a, \u043e\u0442\u0440\u0430\u0436\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c top-k \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 k. \u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 k \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442\u0430\u0435\u0442 \u2014 \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u044d\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a 100%. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0441 \u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0438 \u0438\u0445 \u043b\u0438\u043d\u0438\u0438 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0442 \u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442 \u043e\u0431 \u0443\u0431\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u043e\u0442\u0434\u0430\u0447\u0435 \u043f\u0440\u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043d\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/f8f\/095\/982\/f8f0959820b0872a38232d90746a59fb.png\" width=\"1000\" height=\"600\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/upload_files\/f8f\/095\/982\/f8f0959820b0872a38232d90746a59fb.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/f8f\/095\/982\/f8f0959820b0872a38232d90746a59fb.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/figure>\n<p>\u0414\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043b\u0438 \u044d\u0442\u0438 \u043c\u0435\u0433\u0430\u0431\u0430\u0439\u0442\u044b \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043a\u0430\u043a-\u0442\u043e \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0430\u0448 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a? \u041d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438. \u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u043f\u0440\u0438 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u043d\u0436\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0441\u0443\u043c\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445. \u041d\u043e \u044d\u0442\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0443 \u043c\u044b \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c \u0432\u0430\u043c, \u0434\u043e\u0440\u043e\u0433\u0438\u0435 \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430\u0448\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0438\u0441\u0442\u0435\u043a\u043b\u043e \ud83d\ude0a.<\/p>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 word2vec \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u041f\u0440\u0438 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435 top-k \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a <code>(\u041d\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u0438\u0437 ['prank', ...])<\/code>. \u042d\u0442\u0438 \u043d\u0435\u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0438\u0437 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f. \u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043e\u0431\u0448\u0438\u0440\u043d\u0430\u044f \u0431\u0430\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 word2vec (\u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0430\u044f &gt;10\u00a0000 \u0441\u043b\u043e\u0432) \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0451\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430, \u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a.<\/p>\n<h2>\u041f\u043e\u0434\u044b\u0442\u043e\u0436\u0438\u043c<\/h2>\n<p>\u0412\u044b \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u00ab\u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f\u00bb, \u043e\u0431\u043e\u0439\u0434\u044f\u0441\u044c \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0441\u043e\u0442\u043d\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430. \u041e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u044c\u0442\u0435\u0441\u044c \u0441 <a href=\"https:\/\/github.com\/tekknolagi\/tekknolagi.github.com\/blob\/25d0f5bbe04db7a907409dd5a48648dc8bbd3307\/search.py\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0446\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043e\u0439 \u0432 search.py<\/a>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430.<\/p>\n<h2>\u0418\u0434\u0435\u0438 \u043d\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u0435<\/h2>\n<p>\u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u0439\u0442\u0438 \u0437\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044b \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043a\u043e\u0441\u0438\u043d\u0443\u0441\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0445\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430. \u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0441\u0435 \u043d\u0430\u0448\u0438 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438\u0437 \u0441\u0444\u0435\u0440\u044b \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0439, \u043d\u043e \u043b\u0438\u0448\u044c \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u043e\u0431\u0441\u0443\u0436\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440\u044b (\u043a\u0430\u043a\u0430\u044f \u0436\u0430\u043b\u043e\u0441\u0442\u044c). \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e \u00ab\u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u00bb, \u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043e\u0441\u043e\u0431\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430, \u0438 \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0438\u0445 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0430\u0445 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e \u0441\u0442\u0430\u043d\u0435\u0442, \u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u0435, \u0448\u0443\u043c\u043e\u043c. \u0414\u043b\u044f \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0448\u0443\u043c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0443 \u043f\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Tf%E2%80%93idf\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">TF-IDF<\/a> (\u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430 \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u0430\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u044c \u0438\u0437 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0442\u0438\u043f\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0438 \u0441\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u043e\u0447\u0438\u0442\u044c \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0445.<\/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\/920174\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/920174\/<\/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<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p>\u041c\u044b \u0441 <a href=\"https:\/\/www.chrisgregory.me\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u041a\u0440\u0438\u0441\u043e\u043c<\/a> \u043d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u00ab\u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f\u00bb \u0431\u0443\u043a\u0432\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0437\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0443 \u0447\u0430\u0441\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b\u0438 \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0435\u0433\u043e \u0431\u043b\u043e\u0433\u0430. \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0443\u044e \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u041a\u0440\u0438\u0441, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0434\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441 word2vec \u044f \u0431\u044b\u043b \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c \u043b\u0438\u0448\u044c \u043e\u0442\u0434\u0430\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e.<\/p>\n<p>\u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u0438\u043a \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 (\u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0430\u0445) \u0441\u043b\u043e\u0432. \u041f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439. \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e \u0438 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442 \u0435\u0433\u043e \u0432 N-\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e (\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 <code>N=300<\/code>), \u0433\u0434\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0442\u0442\u0435\u043d\u043e\u043a \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0430. <a href=\"https:\/\/jaketae.github.io\/study\/word2vec\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0412\u043e\u0442 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f<\/a> (\u0430\u043d\u0433\u043b.) \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c word2vec, \u0438 \u0435\u0451 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0435\u043c \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0435. <\/p>\n<p>\u0421\u0443\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439, \u0430 \u0442\u043e\u0447\u043d\u0435\u0435, \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0438\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432, \u0432 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438, \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0432 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0435\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u0438 \u0441\u043e\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439. \u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443 <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Cosine_similarity\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u043a\u043e\u0441\u0438\u043d\u0443\u0441\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0445\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430<\/a>, \u043c\u044b \u0440\u0430\u043d\u0436\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u043f\u043e \u0438\u0445 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0443.<\/p>\n<p>\u0423\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u0443\u0433\u0430\u044e\u0449\u0438\u043c, \u043d\u043e \u0432 \u043d\u0451\u043c \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043a\u043e\u0441\u0438\u043d\u0443\u0441\u043d\u043e\u0435 \u0441\u0445\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0435\u0435 \u043a\u043e\u0441\u0438\u043d\u0443\u0441 \u0443\u0433\u043b\u0430 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 <code>cos(theta)<\/code>, \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0441\u043a\u0430\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430. \u0420\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0451\u043c \u0432\u0441\u0451 \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435.<\/p>\n<figure class=\"\">\n<div><figcaption>\u0423\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Cosine_similarity\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0438\u0437 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0430 Wikipedia<\/a><\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u041a\u043e\u0441\u0438\u043d\u0443\u0441\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439, \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439\u0448\u0438\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u0441 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0430\u043c\u0438 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0445 \u0440\u0430\u043d\u0436\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u0415\u0449\u0451 \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438\u043d\u0442\u0443\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u043c \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u043e\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430 \u0435\u0432\u043a\u043b\u0438\u0434\u043e\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0443\u0433\u043b\u0430 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u043d\u0438 \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u044b \u0434\u0440\u0443\u0433 \u043e\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430.<\/p>\n<p>\u041c\u044b \u043e\u0442\u0434\u0430\u0451\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0441\u0438\u043d\u0443\u0441\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044e, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d\u043e \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c\u0443 \u0438\u043d\u0442\u0443\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0432\u0430 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u043f\u043e\u0440\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0445 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442. \u0422\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0438 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432, \u0443\u0441\u0442\u0440\u0435\u043c\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d\u0438 \u043d\u0435\u0441\u0443\u0442 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b, \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043a\u043e\u0440\u043e\u0442\u043a\u0438\u0439, \u0430 \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0434\u043b\u0438\u043d\u043d\u044b\u0439. (\u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0445, \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438, \u0440\u0435\u0447\u044c \u0438\u0434\u0451\u0442 \u043e \u043a\u043e\u0448\u043a\u0430\u0445, \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e \u00ab\u043a\u043e\u0448\u043a\u0430\u00bb \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u0447\u0430\u0449\u0435).<\/p>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c word2vec \u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0437\u0443\u0435\u043c \u043d\u0430\u0448\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430.<\/p>\n<h2>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432<\/h2>\n<p>\u041c\u044b \u0432\u0437\u044f\u043b\u0438 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0443\u044e \u0431\u0430\u0437\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 10\u00a0000 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432 \u0441\u043b\u043e\u0432, \u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0435 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0430 pickle \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u043c 12 \u041c\u0411. \u0412\u043e\u0442 \u0435\u0451 \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">couch\u00a0 [0.23, 0.05, ..., 0.10] banana [0.01, 0.80, ..., 0.20] ...<\/code><\/pre>\n<p>\u041a\u0440\u0438\u0441 \u043f\u0440\u0438\u0441\u043b\u0430\u043b \u043c\u043d\u0435 \u0435\u0451 \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u0438. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u044d\u0442\u0443 \u0431\u0430\u0437\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u044c, \u0442\u043e \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 NumPy: \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044c, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u0441\u043e\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430\u043c\u0438 <code>numpy.float32<\/code>. \u042f \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043b \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0441 \u043f\u043b\u0430\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0437\u0430\u043f\u044f\u0442\u043e\u0439 \u0438 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0438, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0451 \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e. <\/p>\n<p>\u041a\u043e\u0434 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0432\u0435\u0441\u044c\u043c\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442 \u2014 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 <code>pickle<\/code>. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043f\u0440\u0438\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0438\u0441\u043a\u0438 \u0431\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043d\u043e \u044f \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u044e \u041a\u0440\u0438\u0441\u0443. <\/p>\n<pre><code class=\"python\">import pickle  def load_data(path): \u00a0\u00a0\u00a0 with open(path, \"rb\") as f: \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 return pickle.load(f)  \u00a0word2vec = load_data(\"word2vec.pkl\")<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u0436\u0435\u043b\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0432\u044b\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438\u00a0<code>word2vec<\/code>, \u043d\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u044b\u043c, \u0438\u043c\u0435\u0439\u0442\u0435 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0443. \u042f \u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043b \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u043f\u0435\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u043e\u043f\u044b\u0442\u0435\u2026 \u041f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e \u0432\u044b\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u00a0<code>word2vec[\"cat\"]<\/code>. \u0412 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0435 \u0432\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433.<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0435\u0433\u043e \u0432 \u043d\u0435\u043e\u0431\u044a\u044f\u0442\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u0435. \u0425\u043e\u0442\u044f \u0431\u0435\u0441\u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0442\u0438\u043f\u0438\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432 \u043d\u0451\u043c \u043d\u0435 \u0431\u044b\u0442\u044c, \u0432 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0447\u0435\u0433\u043e \u043c\u044b \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u0432\u0435\u0440\u043d\u0451\u043c <code>None<\/code>.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def embed_word(word2vec, word): \u00a0\u00a0\u00a0 return word2vec.get(word)<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u043f\u043e \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0447\u0435\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u043c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438 \u043f\u043e\u043f\u0430\u0440\u043d\u043e. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0435-\u0442\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e \u043d\u0435\u043b\u044c\u0437\u044f \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440, \u0438\u0433\u043d\u043e\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0435\u0433\u043e. \u041f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u0435\u0442 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432 \u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u044b \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u043d\u0438 \u043e\u0434\u043d\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def vec_add(a, b): \u00a0\u00a0\u00a0 return [x + y for x, y in zip(a, b)]  def embed_words(word2vec, words): \u00a0\u00a0\u00a0 result = [0.0] * len(next(iter(word2vec.values()))) \u00a0\u00a0\u00a0 num_known = 0 \u00a0\u00a0\u00a0 for word in words: \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 embedding = word2vec.get(word) \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 if embedding is not None: \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 result = vec_add(result, embedding) \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 num_known += 1 \u00a0\u00a0\u00a0 if not num_known: \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 raise SyntaxError(f\"\u041d\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u0438\u0437 {words}\") \u00a0\u00a0\u00a0 return result<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0432\u0441\u044f \u0441\u0443\u0442\u044c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432 \u2014 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043f\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044e \u0438 \u0441\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">embed_words([a, b]) == vec_add(embed_word(a), embed_word(b))<\/code><\/pre>\n<p>\u0410 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u00ab\u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u00bb, \u0430 \u0442\u043e\u0447\u043d\u0435\u0435, \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043c\u043e\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439.<\/p>\n<h2>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439<\/h2>\n<p>\u0412\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0440\u0430\u0437\u0443\u043c\u0435\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0435\u043a\u0443\u0440\u0441\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0431\u0445\u043e\u0434 \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433\u043e\u0432, \u0432 \u0445\u043e\u0434\u0435 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044c \u0441\u043e\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0443\u0442\u0435\u0439 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 \u0441 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0430\u043c\u0438 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import os def load_post(pathname): \u00a0\u00a0\u00a0 with open(pathname, \"r\") as f: \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 contents = f.read() \u00a0\u00a0\u00a0 return normalize_text(contents).split()    def load_posts(): \u00a0\u00a0\u00a0 # \u041e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c _posts \u0432 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 *.md. \u00a0\u00a0\u00a0 posts = {} \u00a0\u00a0\u00a0 for root, dirs, files in os.walk(\"_posts\"): \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 for file in files: \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 if file.endswith(\".md\"): \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 pathname = os.path.join(root, file) \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 posts[pathname] = load_post(pathname) \u00a0\u00a0\u00a0 return posts  post_embeddings = {pathname: embed_words(word2vec, words) \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 for pathname, words in posts.items()}  with open(\"post_embeddings.pkl\", \"wb\") as f: \u00a0\u00a0\u00a0 pickle.dump(post_embeddings, f)<\/code><\/pre>\n<p>\u041d\u043e \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u043c\u044b \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0435\u0449\u0451 \u043a\u043e\u0435-\u0447\u0442\u043e: <code>normalize_text<\/code>. \u0412\u0441\u0451 \u0434\u0435\u043b\u043e \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 \u0432\u0441\u044f\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u043f\u0443\u043d\u043a\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u044e, \u0437\u0430\u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0441\u0431\u0438\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0441 \u0442\u043e\u043b\u043a\u0443 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b. \u041d\u0430\u043c \u0436\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0433\u043e \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 \u00abCoMpIlEr\u00bb \u0438 \u00abcompiler\u00bb \u043a\u0430\u043a \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import re  def normalize_text(text): \u00a0\u00a0\u00a0 return re.sub(r\"[^a-zA-Z]\", r\" \", text).lower()<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u0441\u0451 \u044d\u0442\u043e \u043c\u044b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0435\u043b\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430. \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0435\u043d\u044c\u043a\u0443\u044e REPL \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430.<\/p>\n<h2>\u0421\u043a\u0440\u043e\u043c\u043d\u0430\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u0430 REPL \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430<\/h2>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f REPL-\u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432 Python \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c <code>code<\/code>. \u041d\u0430\u043f\u0438\u0448\u0435\u043c \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441, \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 <code>runsource<\/code>. \u041e\u043d \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0432\u043e\u0434 <code>source<\/code> \u0438 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c \u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 (\u0432 \u043f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0442\u044c \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0432\u043e\u0434).<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import code  class SearchRepl(code.InteractiveConsole): \u00a0\u00a0\u00a0 def init(self, word2vec, post_embeddings): \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 super().__init__() \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 self.word2vec = word2vec \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 self.post_embeddings = post_embeddings  \u00a0\u00a0\u00a0 def runsource(self, source, filename=\"&lt;input&gt;\", symbol=\"single\"): \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 for result in self.search(source): \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 print(result)<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>search<\/code>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438. \u0412\u0443\u0430\u043b\u044f, \u0438 \u043d\u0430\u0448 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">class SearchRepl(code.InteractiveConsole): \u00a0\u00a0\u00a0 # ... \u00a0\u00a0\u00a0 def search(self, query_text, n=5): \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 # \u0412\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0437\u0443\u0435\u043c \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441. \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 words = normalize_text(query_text).split() \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 try: \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 query_embedding = embed_words(self.word2vec, words) \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 except SyntaxError as e: \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 print(e) \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 return \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 # \u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u043c \u043a\u043e\u0441\u0438\u043d\u0443\u0441\u043d\u043e\u0435 \u0441\u0445\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 post_ranks = {pathname: vec_cosine_similarity(query_embedding, \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0embedding) for pathname, \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 embedding in self.post_embeddings.items()} \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 posts_by_rank = sorted(post_ranks.items(), \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 reverse=True, \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 key=lambda entry: entry[1]) \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 top_n_posts_by_rank = posts_by_rank[:n] \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 return [path for path,  in topn_posts_by_rank]<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u0430, \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0442\u044c \u043a\u043e\u0441\u0438\u043d\u0443\u0441\u043d\u043e\u0435 \u0441\u0445\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e. \u0418 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u0432\u0435\u0437\u043b\u043e, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0432\u0437\u044f\u0442\u044b\u0439 \u0438\u0437 Wikipedia \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0432 \u043e\u0434\u0438\u043d \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043a\u043e\u0434 Python:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import math \u00a0 def vec_norm(v): \u00a0\u00a0\u00a0 return math.sqrt(sum([x*x for x in v]))  def vec_cosine_similarity(a, b): \u00a0\u00a0\u00a0 assert len(a) == len(b) \u00a0\u00a0\u00a0 a_norm = vec_norm(a) \u00a0\u00a0\u00a0 b_norm = vec_norm(b) \u00a0\u00a0\u00a0 dot_product = sum([ax*bx for ax, bx in zip(a, b)]) \u00a0\u00a0\u00a0 return dot_product\/(a_norm*b_norm)<\/code><\/pre>\n<p>\u041d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u043c REPL.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">sys.ps1 = \"QUERY. \" sys.ps2 = \"...... \"  repl = SearchRepl(word2vec, post_embeddings) repl.interact(banner=\"\", exitmsg=\"\")<\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u0430\u043a \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f:<\/p>\n<pre><code>QUERY. type inference _posts\/2024-10-15-type-inference.md _posts\/2025-03-10-lattice-bitset.md _posts\/2025-02-24-sctp.md _posts\/2022-11-07-inline-caches-in-skybison.md _posts\/2021-01-14-inline-caching.md QUERY.<\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0435\u0446 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u043a \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u043c\u0443 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0443 (\u043c\u043e\u0435\u043c\u0443 \u0431\u043b\u043e\u0433\u0443). \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u043f\u043b\u043e\u0445\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442, \u043d\u043e \u043e\u043d \u043d\u0435 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0435 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430. \u041a\u0440\u0438\u0441 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043d\u0435 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u044b, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u00ab\u0432 \u0441\u0444\u0435\u0440\u0435 \u0418\u0418 \u0432\u0441\u0435 \u0442\u0430\u043a \u0434\u0435\u043b\u0430\u044e\u0442\u00bb.<\/p>\n<p>\u0425\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e, \u0441 \u044d\u0442\u0438\u043c \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c. \u041d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0449\u0443\u0442 \u0447\u0442\u043e-\u043b\u0438\u0431\u043e \u043d\u0430 \u043c\u043e\u0451\u043c \u0441\u0430\u0439\u0442\u0435, \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u043b. \u041d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0439 \u0431\u043b\u043e\u0433 \u0437\u0430\u0442\u043e\u0447\u0435\u043d \u043f\u043e\u0434 \u0443\u0434\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u043e \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0431\u0440\u0430\u0443\u0437\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 Lynx, \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u0447\u0438\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0435\u0433\u043e \u0438\u0437 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445. \u0417\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0444\u0440\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0434.<\/p>\n<h2>\u0412\u0435\u0431-\u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0432 \u043c\u0438\u043d\u0438\u0430\u0442\u044e\u0440\u0435<\/h2>\n<p>\u041a \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u0443 \u043c\u044b \u0432\u0441\u0451 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u043c\u043e\u0435\u0439 \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u0435, \u0433\u0434\u0435 \u043c\u0435\u043d\u044f \u043d\u0438\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0435 \u043d\u0430\u043f\u0440\u044f\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u043c 12 \u041c\u0411. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0436\u0435 \u043c\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u0432 \u0432\u0435\u0431-\u0441\u0440\u0435\u0434\u0443, \u0438 \u043c\u043d\u0435 \u043d\u0435 \u0445\u043e\u0447\u0435\u0442\u0441\u044f \u0443\u0442\u0440\u0443\u0436\u0434\u0430\u0442\u044c \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0431\u0440\u0430\u0443\u0437\u0435\u0440 \u043d\u0435\u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u043e\u043c \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0433\u0440\u0430\u043c\u043e\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435. <\/p>\n<p>\u041a \u0441\u0447\u0430\u0441\u0442\u044c\u044e, \u043c\u044b \u0441 \u041a\u0440\u0438\u0441\u043e\u043c \u043e\u0431\u0430 \u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u0438 <a href=\"https:\/\/phiresky.github.io\/blog\/2021\/hosting-sqlite-databases-on-github-pages\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u044d\u0442\u0443 \u043a\u0440\u0443\u0442\u0443\u044e \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e<\/a> (\u0430\u043d\u0433\u043b.) \u043e \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433\u0435 \u0431\u0430\u0437\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 SQLite \u043d\u0430 GitHub Pages. \u0412 \u043d\u0435\u0439 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0441\u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b SQLite \u0432 Wasm, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u043d\u0430 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u043b\u0430\u0441\u044c \u043d\u0430 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u0435,<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b \u0432\u0438\u0440\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432\u0443\u044e \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u043d\u0430 \u043c\u043e\u0433\u043b\u0430 \u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u0411\u0414 \u0438\u0437 \u0441\u0435\u0442\u0438,<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043c\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u044b SQLite,<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u041f\u041e \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0431\u0430\u0437\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e HTTP-\u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 Range.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0414\u0430, \u044d\u0442\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043a\u0440\u0443\u0442\u043e, \u043d\u043e SQLite \u0432\u043e\u043f\u0440\u0435\u043a\u0438 \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u043c\u0438\u043d\u0438\u0430\u0442\u044e\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0432\u0441\u0451 \u0436\u0435 \u0432\u0435\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u0442\u0430. \u041c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0451 \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f \u0438, \u043a \u0441\u0447\u0430\u0441\u0442\u044c\u044e, \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u044d\u043c\u0443\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0435\u0451 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u044b.<\/p>\n<p>\u041c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0443\u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u0447\u0438\u0442\u044c word2vec \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u043d\u0430 \u0434\u0432\u0430 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430. \u041e\u0434\u0438\u043d \u0444\u0430\u0439\u043b \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432, \u0431\u0435\u0437 \u0438\u043c\u0451\u043d. \u0412\u043e \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441, \u0433\u0434\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u0430\u0434\u0440\u0435\u0441\u043e\u043c \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u0430\u0439\u0442\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u0438 \u0438\u0445 \u0434\u043b\u0438\u043d\u043e\u0439 (\u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0447\u0435 \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435 \u0438 \u0434\u043b\u0438\u043d\u0435 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u0437\u0430\u0439\u043c\u0443\u0442 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c, \u043d\u0435\u0436\u0435\u043b\u0438 \u043e \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435 \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435).<\/p>\n<pre><code class=\"json\"># vecs.jsonl [0.23, 0.05, ..., 0.10] [0.01, 0.80, ..., 0.20] ...<\/code><\/pre>\n<pre><code class=\"json\"># index.json {\"couch\": [0, 20], \"banana\": [20, 30], ...}<\/code><\/pre>\n<p>\u0425\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e <code>index.json<\/code> \u043d\u0430\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 <\/p>\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-464141","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/464141","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=464141"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/464141\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=464141"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=464141"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=464141"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}