<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<rss version="2.0" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" >

  <channel>
    <title><![CDATA[Статьи]]></title>
    <link>https://habr.com/ru/users/codex1/publications/articles/</link>
    <description><![CDATA[Хабр: статьи пользователя codex1]]></description>
    <language>ru</language>
    <managingEditor>editor@habr.com</managingEditor>
    <generator>habr.com</generator>
    <pubDate>Mon, 04 May 2026 19:06:28 GMT</pubDate>
    
    
      <image>
        <link>https://habr.com/ru/</link>
        <url>https://habrastorage.org/webt/ym/el/wk/ymelwk3zy1gawz4nkejl_-ammtc.png</url>
        <title>Хабр</title>
      </image>
    

    
      
        
    
    <item>
      <title><![CDATA[А пользователь кто? Моделирование пользовательских ролей и описание персон]]></title>
      <guid isPermaLink="true">https://habr.com/ru/articles/690872/</guid>
      <link>https://habr.com/ru/articles/690872/?utm_campaign=690872&amp;utm_source=habrahabr&amp;utm_medium=rss</link>
      <description><![CDATA[<img src="https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/a2f/78f/145/a2f78f1455303dded8dcaf03dd68dce9.png" /><p>В гибкой разработке как никогда популярно использование пользовательских историй (user story). И если вы слышали или работали с ними, то в курсе, что они пишутся от имени разных пользователей (user types). Определение пользователей важно не только для этого инструмента, но и если используются сценарии (use cases) или иное представление требований. Эта статья расскажет о моделировании персон, о том, как можно определить пользовательские роли для своего продукта.</p> <a href="https://habr.com/ru/articles/690872/?utm_campaign=690872&amp;utm_source=habrahabr&amp;utm_medium=rss#habracut">Читать далее</a>]]></description>
      
      <pubDate>Fri, 30 Sep 2022 04:17:01 GMT</pubDate>
      <dc:creator><![CDATA[Codex1]]></dc:creator>
      <category><![CDATA[Программирование]]></category><category><![CDATA[Анализ и проектирование систем]]></category>
      <category><![CDATA[анализ систем]]></category><category><![CDATA[пользователи]]></category><category><![CDATA[проектирование систем]]></category><category><![CDATA[проектирование взаимодействия]]></category><category><![CDATA[проектирование сайтов]]></category><category><![CDATA[проектирование по]]></category><category><![CDATA[agile]]></category><category><![CDATA[scrum]]></category><category><![CDATA[user story]]></category><category><![CDATA[user type]]></category>
    </item>
  

  

  

	
  

  

  

    
    <item>
      <title><![CDATA[Суммаризация текста: подходы, алгоритмы, рекомендации и перспективы]]></title>
      <guid isPermaLink="true">https://habr.com/ru/articles/514540/</guid>
      <link>https://habr.com/ru/articles/514540/?utm_campaign=514540&amp;utm_source=habrahabr&amp;utm_medium=rss</link>
      <description><![CDATA[Ежедневно каждый из нас сталкивается с огромным информационным потоком. Нам часто необходимо изучить множество объемных текстов (статей, документов) в ограниченное время. Поэтому в области машинного обучения естественным образом родилась задача автоматического составления аннотации текста. <br>
<br>
У нас в компании мы активно работаем над автореферированием документов, в эту статью не стал включать все подробности и код, но описал основные подходы и результаты на примере нейтрального датасета: 30 000 футбольных спортивных новостных статей, собранных с информационного портала «Спорт-Экспресс».<br>
<br>
<img src="https://habrastorage.org/webt/c1/nt/m1/c1ntm19zf2o9kcobwqn_phmlnka.png"> <a href="https://habr.com/ru/articles/514540/?utm_campaign=514540&amp;utm_source=habrahabr&amp;utm_medium=rss#habracut">Читать дальше &rarr;</a>]]></description>
      
      <pubDate>Tue, 11 Aug 2020 09:26:40 GMT</pubDate>
      <dc:creator><![CDATA[Codex1]]></dc:creator>
      <category><![CDATA[Python]]></category><category><![CDATA[Машинное обучение]]></category>
      <category><![CDATA[нейросети]]></category><category><![CDATA[анализ текстов]]></category><category><![CDATA[суммаризация]]></category><category><![CDATA[python]]></category><category><![CDATA[автореферирование]]></category>
    </item>
  

  

  

	
  

  

  

    
    <item>
      <title><![CDATA[Лемматизируй это быстрее (PyMorphy2, PyMystem3 и немного магии)]]></title>
      <guid isPermaLink="true">https://habr.com/ru/articles/503420/</guid>
      <link>https://habr.com/ru/articles/503420/?utm_campaign=503420&amp;utm_source=habrahabr&amp;utm_medium=rss</link>
      <description><![CDATA[Я работаю программистом, и в том числе занимаюсь машинным обучением применительно к анализу текстов. При обработке естественного языка требуется предварительная подготовка документов, и одним из способов является лемматизация – приведение всех слов текста к их нормальным формам с учетом контекста. <br>
<br>
<b>Недавно мы столкнулись с проблемой больших временных затрат на этот процесс.</b> В конкретной задаче было более 100000 документов, средняя длина которых около 1000 символов, и требовалось реализовать обработку на обычном локальном компьютере, а не на нашем сервере для вычислений. Решение на просторах интернета мы найти не смогли, но нашли его сами, и я хотел бы поделиться — продемонстрировать сравнительный анализ двух наиболее популярных библиотек по лемматизации в этой статье. <br>
<br>
<img src="https://habrastorage.org/webt/wq/t_/f9/wqt_f9iudgj6iemgovbkss1lkq4.png"><br> <a href="https://habr.com/ru/articles/503420/?utm_campaign=503420&amp;utm_source=habrahabr&amp;utm_medium=rss#habracut">Читать дальше &rarr;</a>]]></description>
      
      <pubDate>Sat, 23 May 2020 08:45:37 GMT</pubDate>
      <dc:creator><![CDATA[Codex1]]></dc:creator>
      <category><![CDATA[Python]]></category><category><![CDATA[Машинное обучение]]></category>
      <category><![CDATA[python]]></category><category><![CDATA[machine learning]]></category><category><![CDATA[pymorphy2]]></category><category><![CDATA[PyMystem3]]></category><category><![CDATA[лемматизация]]></category><category><![CDATA[подготовка данных к анализу]]></category>
    </item>
  

  

  

	
  

  

  

    
    <item>
      <title><![CDATA[Как мы перешли на удалёнку]]></title>
      <guid isPermaLink="true">https://habr.com/ru/articles/496518/</guid>
      <link>https://habr.com/ru/articles/496518/?utm_campaign=496518&amp;utm_source=habrahabr&amp;utm_medium=rss</link>
      <description><![CDATA[Думаю, самая актуальная тема — переход на дистанционную работу. Мы — одна из тех компаний, которая ни на день не прерывала свою деятельность. Хочется поделиться опытом, как это организовано у нас. В тексте упоминаются названия ПО, прошу не считать рекламой, мы просто это используем. <a href="https://habr.com/ru/articles/496518/?utm_campaign=496518&amp;utm_source=habrahabr&amp;utm_medium=rss#habracut">Читать дальше &rarr;</a>]]></description>
      
      <pubDate>Mon, 13 Apr 2020 06:20:29 GMT</pubDate>
      <dc:creator><![CDATA[Codex1]]></dc:creator>
      <category><![CDATA[Анализ и проектирование систем]]></category><category><![CDATA[Управление персоналом]]></category>
      <category><![CDATA[коронавирус]]></category><category><![CDATA[сэд]]></category><category><![CDATA[менеджмент]]></category><category><![CDATA[технологии]]></category>
    </item>
  

  

  

	
  

  

  

    
    <item>
      <title><![CDATA[Развитие аналитиков]]></title>
      <guid isPermaLink="true">https://habr.com/ru/articles/491992/</guid>
      <link>https://habr.com/ru/articles/491992/?utm_campaign=491992&amp;utm_source=habrahabr&amp;utm_medium=rss</link>
      <description><![CDATA[Как правило, все заинтересованы в том, чтобы расти, развивать свои профессиональные качества. Аналитики – не исключение. В данной статье я описала способы почерпнуть новые знания в сфере анализа.<br/>
<br/>
<img src="https://habrastorage.org/webt/2f/nz/zd/2fnzzdgi86e6kf54miu5li2sf1i.jpeg"/>&quot; <br/>
<br/>
В целом, развитие любого сотрудника можно описать матрицей Мотивация-компетентность (или энтузиазм-компетентность): в зависимости от уровня мотивации и уровня знаний выделяется четыре основных группы.<br/>
<br/>
<ul>
<li>Начинающие энтузиасты</li>
<li>Разочарованные ученики</li>
<li>Осторожные исполнители</li>
<li>Уверенные профессионалы</li>
</ul> <a href="https://habr.com/ru/articles/491992/?utm_campaign=491992&amp;utm_source=habrahabr&amp;utm_medium=rss#habracut">Читать дальше &rarr;</a>]]></description>
      
      <pubDate>Thu, 12 Mar 2020 06:40:45 GMT</pubDate>
      <dc:creator><![CDATA[Codex1]]></dc:creator>
      <category><![CDATA[ECM/СЭД]]></category><category><![CDATA[Карьера в IT-индустрии]]></category>
      <category><![CDATA[аналитик]]></category><category><![CDATA[развитие]]></category><category><![CDATA[мотивация сотрудников]]></category><category><![CDATA[СЭД]]></category>
    </item>
  

  

  

	
  

  

  

      

      

      

    
  </channel>
</rss>
