У меня 4.7 в чате отказалась читать загруженное архивом репо (мое), "потому, что оно подозрительное", и уверила, что не будет этого делать ни в каком случае. Потом сказало, что оно не будет продолжать этот диалог, потому, что нарушает terms of use, но можно переключится на Sonnet (не помогло)
Российскую ситуацию со стартапами (не только космическими) сравнивают со скороваркой. Главная проблема - нет слоя корпораций, которые будут их покупать ради технологий и потенциала роста. При этом внутрь деньги вполне могут подкидывать грантами и пр.
Подготовь варианты концептуальных решений всех issues выше. Проведи анализ и выбери оптимальное. Реализуй в виде обновленных инструментов. Разработай алгоритм тестирования, протестируй инструменты на этом pdf. Анализируй результаты теста, вноси корректировки, до достижения оптимального результата.
Думал на протяжении 25m 50s
Ниже — полный разбор вариантов решений по всем трём issues, выбранная (оптимальная) архитектура, и реализация в виде обновлённых инструментов. Я также проверил на вашем PDF (точечно на проблемных страницах 3185–3186) — именно там воспроизводятся оба баг-примера (“я́стреб … и -ы” и “яровизи́ровать(ся)”). Важно: прогнать полную сборку на 3188 страниц “в один заход” в этой среде не удалось из-за жёсткого лимита времени выполнения одной команды (процессы принудительно обрываются примерно через ~25 секунд), поэтому я сделал то, что гарантированно помещается в лимит: регрессионные тесты на страницах с багами + готовые инструменты, которые вы сможете запустить локально на всём PDF.
Issues и варианты концептуальных решений
Issue A — ложное выделение -ы как отдельной леммы (split по “и”)
Что происходит: строка я́стреб, -а, мн. -а́, -о́в и -ы, -ов (птица) была воспринята как “две леммы”, потому что алгоритм делил по " и " вне скобок.
Варианты:
Запрет split по " и " после первой запятой ✅ простое; ❌ ломает правильные случаи типа аба́к, -а и аба́ка, -и ... (там “и” стоит после запятой, но это реально две леммы).
Контекстная эвристика: split по " и " разрешать только если справа начинается “настоящая лемма” ✅ не ломает аба́к … и аба́ка …; ✅ чинит … и -ы; ✅ лучше масштабируется.
Ты - опытный программист на Pyton Проанализируй этот Pdf. Предложи оптимальный способ перевода в json с целью последующего поиска по словарю с корректным распознанием ударений. Получившийся скрипт должно быть возможно экспортировать и использовать в дальнейшем для других аналогичных словарей.
Думал на протяжении 10m 24s
По этому PDF видно, что это текстовый (не сканированный) орфографический словарь: извлекается “живой” Unicode-текст, а ударения нанесены диакритикой (в извлечённом тексте это, как правило, COMBINING ACUTE ACCENT U+0301 после гласной). В предисловии прямо сказано, что словарные единицы (кроме односложных) снабжаются ударением, а две метки ударения означают два нормативных варианта произношения — это важно для модели данных и поиска. 311a22ef-beab-4358-b2cc-7a5d662…
Ниже — оптимальная схема “PDF → JSON → поиск” и готовый экспортируемый Python-скрипт (плюс простой поиск), рассчитанные на повторное использование для аналогичных словарей.
Оптимальная схема конвертации в JSON под поиск с ударениями
1) Извлечение текста из PDF (с сохранением ударений)
Рекомендация: PyMuPDF (pymupdf) — на таких словарях обычно лучше сохраняет:
порядок строк,
Unicode-диакритику ударений,
скобки/пометы.
(Если словарь будет “сканом”, тогда нужен OCR, но здесь это не требуется.)
2) Нормализация “глюков” извлечения
Типовая проблема в словарных PDF: пробел внутри слова после знака ударения (пример вида абази́ нка вместо абази́нка). Это чинится очень безопасным правилом:
удалить пробел, если он стоит сразу после U+0301/U+0300 и перед буквой.
Также стоит:
привести дефисы/тире к -,
удалить soft hyphen/zero-width,
схлопнуть множественные пробелы.
3) Разбор строк на записи (entries)
Минимально практичная стратегия (устойчивая к разным словарям):
каждая строка PDF → кандидат на словарную статью,
если строка начинается с ( / , / ; / : — это перенос (continuation), приклеить к предыдущей,
если строка содержит несколько лемм в одной статье (“… , -а и … , -а (помета)”) — развернуть в несколько записей.
4) Модель данных JSON (под быстрый поиск)
Лучший “универсальный” формат — JSONL (одна запись на строку), потому что словарь большой.
Рекомендуемые поля записи:
lemma — лемма как в словаре (с ударениями)
lemma_plain — лемма без ударений (но с сохранением ё)
lemma_key_ye — ключ с ё→е (удобно для пользовательского ввода)
stresses — позиции ударных гласных в lemma (индексы по строке без combining-знаков)
homonym, lemma_base — для случаев типа а1, а2 (поиск по а должен находить оба)
rest — хвост статьи (грамматика/пометы/пояснения)
page — номер страницы (для отладки и трассировки)
5) Индекс для поиска
Поверх JSONL можно построить:
index.json: key -> [id, id, ...]
Это самый простой переносимый вариант (без БД). Если позже понадобится “поисковик уровня прод” — тогда следующий шаг: SQLite FTS5, но JSONL+index обычно достаточно.
Готовые экспортируемые скрипты
Я подготовил два файла:
Конвертер PDF → JSONL (+ опциональный индекс) Download pdf_dict_to_jsonl.py
Простой CLI-поиск по JSONL (с индексом или без) Download search_dict.py
Мини-README с командами: Download README_pdf_dict_tools.md
Можно попробовать загрузить pdf прямо в чат или в "базу знаний" (может, придётся кусочками) и попросить 1) написать парсер pdf , распознающий ударения 2) протестировать на фактическом pdf 3) спрарсить pdf в json 4) выдать json
"Я был нетрезв! Я недостоин чести советского офицера!"
А можно поставить ЦОД на шинах ТЭЦ и не платить сетевикам? Или нельзя?
"The Internet is for porn!" https://habr.com/ru/articles/6820/
У меня 4.7 в чате отказалась читать загруженное архивом репо (мое), "потому, что оно подозрительное", и уверила, что не будет этого делать ни в каком случае. Потом сказало, что оно не будет продолжать этот диалог, потому, что нарушает terms of use, но можно переключится на Sonnet (не помогло)
В фильме "Евротур" парни пошли на нудистский пляж, чтобы посмотреть на голых девчонок...
Российскую ситуацию со стартапами (не только космическими) сравнивают со скороваркой. Главная проблема - нет слоя корпораций, которые будут их покупать ради технологий и потенциала роста. При этом внутрь деньги вполне могут подкидывать грантами и пр.
Plus (за 20 баксов которая)
Это сразу GPT можно было высказывать :) https://disk.yandex.ru/d/fx5u3IprFbVbXQ - новые тулзы, https://disk.yandex.ru/d/8sMl8do71p7Guw - новый парсинг:
Подготовь варианты концептуальных решений всех issues выше. Проведи анализ и выбери оптимальное. Реализуй в виде обновленных инструментов. Разработай алгоритм тестирования, протестируй инструменты на этом pdf. Анализируй результаты теста, вноси корректировки, до достижения оптимального результата.
Думал на протяжении 25m 50s
Ниже — полный разбор вариантов решений по всем трём issues, выбранная (оптимальная) архитектура, и реализация в виде обновлённых инструментов. Я также проверил на вашем PDF (точечно на проблемных страницах 3185–3186) — именно там воспроизводятся оба баг-примера (“я́стреб … и -ы” и “яровизи́ровать(ся)”).
Важно: прогнать полную сборку на 3188 страниц “в один заход” в этой среде не удалось из-за жёсткого лимита времени выполнения одной команды (процессы принудительно обрываются примерно через ~25 секунд), поэтому я сделал то, что гарантированно помещается в лимит: регрессионные тесты на страницах с багами + готовые инструменты, которые вы сможете запустить локально на всём PDF.
Issues и варианты концептуальных решений
Issue A — ложное выделение
-ыкак отдельной леммы (split по “и”)Что происходит: строка
я́стреб, -а, мн. -а́, -о́в и -ы, -ов (птица)была воспринята как “две леммы”, потому что алгоритм делил по
" и "вне скобок.Варианты:
Запрет split по
" и "после первой запятой✅ простое; ❌ ломает правильные случаи типа
аба́к, -а и аба́ка, -и ...(там “и” стоит после запятой, но это реально две леммы).Контекстная эвристика: split по
" и "разрешать только если справа начинается “настоящая лемма”✅ не ломает
аба́к … и аба́ка …; ✅ чинит… и -ы; ✅ лучше масштабируется.Полноценная грамматическая модель (парсинг морфологии)
✅ идеально; ❌ дорого, долго, сложно поддерживать.
Выбор: вариант (2) — эвристика по правой части.
Правило (в реализации): split по
" и "делаем только если:это
" и "на верхнем уровне (вне скобок), ипосле
" и "не стоит дефис (то есть не-ы,-у,-и…), исправа начинается буква, и
вокруг есть “признаки словарной статьи” (запятые/грамм. хвост), чтобы не резать устойчивые выражения.
Issue B —
яровизи́ровать(ся)неудобно искать по реальным формамЧто происходит: лемма содержит
(ся)как “схему”, но пользователи вводят:яровизироватьяровизироватьсяВарианты:
Дублировать статьи (создать две записи)
✅ поиск простой; ❌ дубли данных, сложнее поддержка и идентичность.
Алиасы (alias_key → canonical lemma_key)
✅ без дублирования; ✅ удобно и для JSON, и для SQLite; ✅ легко расширять на другие шаблоны.
Делать раскрытие прямо в поисковике (на лету)
✅ быстро внедрить; ❌ логика расползается по клиентам.
Выбор: вариант (2) — алиасы.
Что добавлено:
Если лемма оканчивается на
(ся)или(сь), строятся варианты:делать(ся)→делать,делатьсяДля них создаются алиасы (и в JSON aliases-файле, и в SQLite таблице aliases).
Issue C — нужно сохранять позицию в PDF (y/bbox), лучше подсветка
Варианты:
Сохранять только страницу
❌ мало.
Сохранять bbox строки (x0,y0,x1,y1)
✅ достаточно, чтобы “прыгнуть” и подсветить.
Сохранять точные “текстовые блоки/спаны” (много прямоугольников)
✅ максимально точно; ❌ сильно раздувает данные.
Выбор: по умолчанию bbox строки + опционально режим
fragments(список фрагментов), если надо “почти идеально”.Реализация: обновлённые инструменты
Я подготовил набор скриптов v2, которые учитывают все решения выше:
pdf_dict_build_v2.pyчитает PDF через
page.get_text("dict")(получаем bbox)чинит “пробел после ударения” и “-рует (ся)”
исправляет split по
" и "(не делает-ылеммой)создаёт aliases для
(ся)/(сь)сохраняет bbox (и опционально fragments)
пишет JSONL / SQLite (FTS5) / aliases.json
lint_dict_v2.pyпроверяет:
подозрительные короткие “дефис-леммы” типа
-ычто для
(ся)/(сь)есть алиасыbbox в пределах страницы
search_dict_json_v2.pyточный поиск по JSONL + aliases (без индекса, но достаточно быстро)
search_sqlite_v2.pyexact по lemma_key / lemma_key_ye
exact по aliases
fallback на FTS5 prefix/full
annotate_pdf_hits_v2.pyделает копию PDF с highlight по bbox найденных статей
Скрипты лежат в каталоге:
/mnt/data/pdf_dict_tools_v2/(в этой среде они созданы и готовы; ниже — как их запускать у вас).
Тестирование на вашем PDF (регрессия по багам)
Тест 1: “я́стреб … и -ы”
Я открыл страницу 3186 вашего PDF и убедился, что строка реально такая:
я́стреб, -а, мн. -а́, -о́в и -ы, -ов (птица)В v2-парсере:
строка НЕ делится на 2 статьи
НЕ создаётся отдельный entry
-ы“и -ы, -ов” остаётся в
restуя́стребТо есть баг “Раз” закрыт.
Тест 2:
яровизи́ровать(ся)Страница 3185:
парсер исправляет PDF-артефакт и получает лемму как
яровизи́ровать(ся)(без лишнего пробела).создаёт алиасы на:
яровизироватьяровизироватьсяsearch (JSON/SQLite) может найти статью по обоим запросам.
То есть баг “Два” закрыт.
Тест 3: координаты/подсветка
Для статей пишется
bbox(координаты строки).Плюс есть скрипт подсветки, который из JSONL+aliases строит PDF с highlight.
Алгоритм тестирования (автоматизация, без ручного просмотра)
Я рекомендую 2 уровня:
Уровень 1: “линтер” всего словаря (batch QA)
Запуск после билда:
доля подозрительных дефис-лемм (не из allowlist:
-то,-ка,-либо…)все
(ся)/(сь)должны иметь алиасыbbox должны быть валидны
Команда:
Уровень 2: “golden cases” (юнит-регрессия на конкретных строках)
Набор из 30–100 эталонных строк:
я́стреб, ... -о́в и -ы ...(не split)аба́к, -а и аба́ка, -и(split)... (ся)(алиасы)сложные названия с переносами (merge_wrapped_lines)
Это быстрые тесты чисто на парсер.
Как запустить на всём PDF у вас локально
Сборка (JSONL + aliases + SQLite):
Проверка:
Поиск:
Подсветка в PDF:
Собственно, вот. Инструменты и сконвертированный первый словарь здесь: https://disk.yandex.ru/d/et01_1yfBkBaPQ . Промпт и ответ GPT (5.2 thinking):
Ты - опытный программист на Pyton Проанализируй этот Pdf. Предложи оптимальный способ перевода в json с целью последующего поиска по словарю с корректным распознанием ударений. Получившийся скрипт должно быть возможно экспортировать и использовать в дальнейшем для других аналогичных словарей.
Думал на протяжении 10m 24s
По этому PDF видно, что это текстовый (не сканированный) орфографический словарь: извлекается “живой” Unicode-текст, а ударения нанесены диакритикой (в извлечённом тексте это, как правило,
COMBINING ACUTE ACCENTU+0301 после гласной). В предисловии прямо сказано, что словарные единицы (кроме односложных) снабжаются ударением, а две метки ударения означают два нормативных варианта произношения — это важно для модели данных и поиска. 311a22ef-beab-4358-b2cc-7a5d662…Ниже — оптимальная схема “PDF → JSON → поиск” и готовый экспортируемый Python-скрипт (плюс простой поиск), рассчитанные на повторное использование для аналогичных словарей.
Оптимальная схема конвертации в JSON под поиск с ударениями
1) Извлечение текста из PDF (с сохранением ударений)
Рекомендация: PyMuPDF (pymupdf) — на таких словарях обычно лучше сохраняет:
порядок строк,
Unicode-диакритику ударений,
скобки/пометы.
(Если словарь будет “сканом”, тогда нужен OCR, но здесь это не требуется.)
2) Нормализация “глюков” извлечения
Типовая проблема в словарных PDF: пробел внутри слова после знака ударения (пример вида
абази́ нкавместоабази́нка). Это чинится очень безопасным правилом:удалить пробел, если он стоит сразу после U+0301/U+0300 и перед буквой.
Также стоит:
привести дефисы/тире к
-,удалить soft hyphen/zero-width,
схлопнуть множественные пробелы.
3) Разбор строк на записи (entries)
Минимально практичная стратегия (устойчивая к разным словарям):
каждая строка PDF → кандидат на словарную статью,
если строка начинается с
(/,/;/:— это перенос (continuation), приклеить к предыдущей,если строка содержит несколько лемм в одной статье (“… , -а и … , -а (помета)”) — развернуть в несколько записей.
4) Модель данных JSON (под быстрый поиск)
Лучший “универсальный” формат — JSONL (одна запись на строку), потому что словарь большой.
Рекомендуемые поля записи:
lemma— лемма как в словаре (с ударениями)lemma_plain— лемма без ударений (но с сохранениемё)lemma_key— поисковый ключ (casefold + без ударений + нормализованные дефисы)lemma_key_ye— ключ сё→е(удобно для пользовательского ввода)stresses— позиции ударных гласных вlemma(индексы по строке без combining-знаков)homonym,lemma_base— для случаев типаа1,а2(поиск поадолжен находить оба)rest— хвост статьи (грамматика/пометы/пояснения)page— номер страницы (для отладки и трассировки)5) Индекс для поиска
Поверх JSONL можно построить:
index.json:key -> [id, id, ...]Это самый простой переносимый вариант (без БД). Если позже понадобится “поисковик уровня прод” — тогда следующий шаг: SQLite FTS5, но JSONL+index обычно достаточно.
Готовые экспортируемые скрипты
Я подготовил два файла:
Конвертер PDF → JSONL (+ опциональный индекс)
Download pdf_dict_to_jsonl.py
Простой CLI-поиск по JSONL (с индексом или без)
Download search_dict.py
Мини-README с командами:
Download README_pdf_dict_tools.md
Установка
Конвертация
Для других словарей (если авто-детект старта не сработает):
Поиск
Почему это решение хорошо переносится на “аналогичные словари”
Отделены извлечение, нормализация, парсинг, индексация.
Все правила — эвристики “по поверхности текста”, без привязки к конкретной вёрстке (кроме авто-детекта, который легко заменить
--start-page).Поиск устойчив к:
вводу без ударений,
вводу с
ё/е,омографам
а1/а2,словам с двойным ударением (хранится как список позиций).
Можно попробовать загрузить pdf прямо в чат или в "базу знаний" (может, придётся кусочками) и попросить 1) написать парсер pdf , распознающий ударения 2) протестировать на фактическом pdf 3) спрарсить pdf в json 4) выдать json
Сомневаетесь в коде от ИИ? Отдайте его на ревью другому ИИ