Как стать автором
Обновить

Фрактал Герасимова. Обнаружил закономерность. Таблица Чёрного

Ненормальное программирование *Алгоритмы *Математика *
Из песочницы
Я обнаружил эту закономерность, когда разглядывал пост пользователя xcont. Наткнувшись на эту публикацию, я обратил внимание на то что узоры повторяются не только при увеличении масштаба по числам Фибоначчи.



Мне стало интересно есть ли закономерность в этих узорах. Но имея только 2 параметра x и y, я решил что нужно обозначать что-то ещё, общее среди всех получаемых узоров. Тут я заметил что если взять первые 4 квадрата на поле, в любом случае мы получаем 3 варианта начала узора, если линия идёт:

вверх(↑)



вниз(↓)



или же не идёт*(-)

Читать дальше →
Всего голосов 31: ↑27 и ↓4 +23
Просмотры 9.4K
Комментарии 11

Задача: извлечь ключевые выражения из текста на русском языке. NLP на Python

Занимательные задачки Python *Алгоритмы *Машинное обучение *
Из песочницы
Что было нужно в самом начале:

  • программа, «выуживающая» из сырого текста на русском языке уникальные названия продукции по определенной отрасли. Сырой текст — текст, который писал человек, просто излагая свои мысли и не заботясь о формировании или выделении какого-либо списка слов;
  • автоматически получаемый список слов;
  • минимальная ручная или автоматизированная обработка для преобразования списка в набор хештегов или ключевых слов к тексту.

Полагаю, что неявно с проблемой многие сталкиваются ежедневно, после написания или анализа статьи, поста, комментария, заметки, отчета и т.д. Вот и мне по роду деятельности приходилось сталкиваться с данной проблемой по многу раз в день. Поэтому, можно сказать, к идее автоматизации меня привела «лень», в хорошем смысле этого слова.

Сейчас, когда я пишу эту статью, сохранилась идея, но набор данных конечного результата сильно изменился:

  • выбираются не слова, а ключевые выражения и в том числе слова;
  • список ключевых выражений размечен 16-ю различными маркерами;
  • все слова текста (в том числе и не ключевые) лемматизированы – приведены в начальную форму или унифицированы под выведенный формат;
  • каждое слово в тексте имеет дополнительную аналитику, относящуюся к положению по тексту и числу повторений.

Результаты работы ПО nrlpk (Natural Russian Language Processing by the Keys) подготавливают данные для:

  • анализа текстов неограниченного круга тематик и отраслей (разработка и тестирование проводилось по материалам тематики промышленности и ВПК — Военно-Промышленного Комплекса);
  • автоматической рубрикации, классификации, каталогизации, предметизации материалов (online площадки);
  • контроля и фильтрации по содержимому с настройками реакции системы (службам и системам безопасности в замкнутых контурах или online);
  • многослойной разметки текстов (ИИ).

Качество

Открыть полный текст
Всего голосов 12: ↑10 и ↓2 +8
Просмотры 26K
Комментарии 23