Тайны Текста: Как Мы Превращаем Слова в Золото с Помощью NLP и Python

Дорогие читатели, друзья и коллеги по цифровому пространству! Сегодня мы хотим поделиться с вами чем-то поистине захватывающим – нашим личным опытом погружения в мир Обработки Естественного Языка, или, как его принято называть, NLP. Если вы когда-либо задумывались, как машины понимают и анализируют человеческую речь, как они могут отвечать на вопросы, переводить тексты или даже генерировать свои собственные, то эта статья для вас. Мы, как команда увлеченных блогеров и практиков, прошли долгий путь от первых экспериментов с Python до создания сложных систем, и готовы провести вас по этому удивительному маршруту.

Мир вокруг нас переполнен текстом: электронные письма, социальные сети, новостные ленты, научные статьи, отзывы клиентов. Этот массив данных – настоящий золотой рудник, но чтобы извлечь из него ценность, нам нужны специальные инструменты. Именно здесь на сцену выходит NLP, позволяя нам не просто читать, но и понимать, структурировать и анализировать этот текст в масштабах, недоступных человеческому мозгу. Мы покажем вам, как с помощью Python и ряда мощных библиотек мы научились раскрывать эти тайны, превращая неструктурированные данные в ценные инсайты. Приготовьтесь к увлекательному путешествию, полному практических советов и личных открытий!

Фундамент Понимания: Первые Шаги в Мир NLP

Когда мы только начинали наше путешествие в NLP, перед нами стояла задача освоить базовые принципы. Ведь невозможно научить машину "читать", если она не понимает, что такое слово, предложение или даже буква. Мы быстро осознали, что каждый сложный проект начинается с простых, но критически важных этапов предобработки текста. Это как строительство дома: без прочного фундамента все остальное бессмысленно.

Основы NLTK: Токенизация и Стемминг – Разбираем Текст на Атомы

Нашим первым и верным спутником стала библиотека NLTK (Natural Language Toolkit). Это настоящий швейцарский нож для исследователя текста, предоставляющий нам множество инструментов для работы с языком. Мы начали с самых азов: токенизации и стемминга.

Токенизация – это процесс разбиения текста на отдельные единицы, или "токены". Для нас это означало преобразование длинной строки в список слов или предложений. Подумайте сами: "Я люблю NLP!" для компьютера это просто набор символов. Токенизация превращает это в ['Я', 'люблю', 'NLP', '!']. Мы использовали разные токенизаторы из NLTK:

• word_tokenize для разделения на слова.
• sent_tokenize для разделения на предложения.

Далее, мы столкнулись с проблемой того, что одно и то же слово может иметь разные формы (например, "бежать", "бежит", "бежал"). Чтобы компьютер понимал, что все эти слова имеют один корень, мы применили стемминг. Стемминг – это процесс отсечения окончаний и суффиксов, чтобы привести слово к его "основе" или "стеблю". NLTK предлагает несколько стеммеров, и мы часто обращались к стеммеру Портера (Porter Stemmer) для английского языка и Snowball Stemmer для русского.

Продвинутая Лемматизация и Стемминг: Ищем Смысл, а не Просто Корень

Когда стало ясно, что стемминг не всегда идеален, мы обратились к лемматизации. В отличие от стемминга, лемматизация приводит слово не просто к корню, а к его словарной (базовой) форме, так называемой "лемме". Это значит, что "бежать", "бежит", "бежал" будут приведены к "бежать", а не к абстрактному "беж-". Для этого мы активно использовали библиотеку spaCy, которая предлагает гораздо более точную и контекстно-зависимую лемматизацию, особенно для русского языка.

Вот как мы сравнивали подходы:

Метод	Пример (англ.)	Результат	Преимущества	Недостатки
Стемминг (NLTK Porter)	"running", "ran", "runs"	"run"	Быстрый, простой в реализации	Может давать бессмысленные корни, не учитывает части речи
Лемматизация (spaCy)	"running", "ran", "runs"	"run"	Точный, приводит к словарной форме, учитывает часть речи	Медленнее стемминга, требует языковых моделей

Для русского языка лемматизация особенно важна из-за его богатой морфологии. Мы активно использовали spaCy, а также рассматривали другие библиотеки, такие как pymorphy2, которые отлично справляются с этой задачей, предоставляя нам не только лемму, но и информацию о грамматических признаках слова.

Регулярные Выражения (re) в Предобработке Текста: Хирургическая Точность

Прежде чем приступить к глубокому анализу, текст часто требует "очистки". Это означает удаление ненужных символов, ссылок, HTML-тегов, смайликов или специфического сленга. Для этих целей мы активно применяем регулярные выражения (re) – мощный инструмент для поиска и манипулирования текстовыми паттернами.

С помощью re мы научились:

1. Удалять HTML-теги: Часто мы парсим данные с веб-страниц, и они приходят с кучей мусорных тегов, которые мешают анализу.
2. Очищать от пунктуации: Для многих задач пунктуация не важна, и мы заменяем ее пробелами или удаляем.
3. Нормализовать пробелы: Избыточные пробелы могут создавать проблемы, поэтому мы сводим их к одному.
4. Работать с эмодзи и сленгом: Это отдельная головная боль в современных текстах. Регулярные выражения позволяют нам либо удалять их, либо заменять на унифицированные токены.

Использование re требует практики, но как только мы освоили его синтаксис, он стал незаменимым инструментом в нашем арсенале предобработки. Это позволило нам получать по-настоящему чистые данные для дальнейшего анализа.

Раскрываем Смысл: Основные Задачи NLP

После того как текст очищен и подготовлен, мы можем перейти к более интересным и содержательным задачам. Именно здесь NLP начинает демонстрировать свою истинную мощь, позволяя нам извлекать информацию, понимать настроения и классифицировать огромные объемы данных.

Использование spaCy для Быстрого NER (Распознавание Именованных Сущностей)

Одной из самых захватывающих задач для нас стало Распознавание Именованных Сущностей (NER). Это процесс идентификации и классификации именованных сущностей в тексте, таких как имена людей, названия организаций, географические места, даты и т.д.. Представьте, что у вас есть огромный массив новостных статей, и вам нужно быстро понять, о каких людях, компаниях и местах в них идет речь. Вручную это нереально.

Здесь нам на помощь пришла библиотека spaCy. Она невероятно быстрая и эффективная, предоставляя готовые предобученные модели для NER на разных языках, включая русский. Мы были поражены тем, как легко и точно spaCy может выделить сущности в тексте. Это открыло для нас двери к автоматическому извлечению информации из неструктурированных данных.

Анализ Тональности (Sentiment Analysis) с VADER и не только

Еще одна задача, которая сразу же захватила наше внимание – это Анализ Тональности (Sentiment Analysis). Как понять, позитивный, негативный или нейтральный отзыв о продукте или услуге? Как оценить общественное мнение о событии или личности? Анализ тональности позволяет нам это сделать.

Мы начали с простого, но эффективного инструмента – VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) из NLTK. VADER прекрасно работает с текстами из социальных сетей, поскольку он обучен учитывать сленг, эмодзи и акронимы, которые часто встречаются в неформальной речи. Он выдает оценки позитивности, негативности и нейтральности, а также общую составную оценку.

Однако мы быстро поняли, что VADER, хоть и хорош, не всегда справляется со спецификой русского языка или более сложными контекстами, такими как сарказм. Поэтому мы стали исследовать более продвинутые подходы:

• Машинное обучение: Мы обучили свои собственные классификаторы тональности, используя размеченные данные и такие алгоритмы, как SVM (Метод опорных векторов) и Наивный Байесовский классификатор из Scikit-learn.
• Трансформеры: Позже мы перешли к использованию предобученных трансформерных моделей (например, из Hugging Face), которые дают гораздо более точные результаты, особенно для русского языка и сложных контекстов.

Анализ тональности стал для нас мощным инструментом для мониторинга социальных сетей, анализа отзывов о фильмах, продуктах и даже для анализа тональности финансовых новостей, где каждое слово может иметь огромное значение.

Применение Scikit-learn для Классификации Текстов: Распределяем по Категориям

Классификация текстов – это задача отнесения документа к одной или нескольким предопределенным категориям. Мы использовали ее для множества целей: от категоризации новостных статей до фильтрации спама и определения тематики пользовательских запросов. Библиотека Scikit-learn стала нашим основным инструментом для этих задач.

Процесс классификации обычно включает несколько шагов:

1. Векторизация текста: Преобразование текста в числовой формат, понятный для алгоритмов машинного обучения. Мы использовали CountVectorizer и TfidfVectorizer (о них подробнее далее).
2. Выбор модели: Мы экспериментировали с различными классификаторами:
3. Наивный Байесовский классификатор: Простой и эффективный, особенно для текстовых данных.
4. Метод опорных векторов (SVM): Часто дает отличные результаты.
5. Логистическая регрессия: Хороший базовый вариант.
6. Обучение и оценка: Разделение данных на обучающую и тестовую выборки, обучение модели и оценка ее производительности с помощью метрик, таких как точность (Precision), полнота (Recall) и F1-мера.

Мы успешно применяли классификацию для автоматической категоризации статей, фильтрации нежелательного контента и даже для определения авторства текста, что было особенно интересно при анализе стилистики.

Глубокое Погружение: Как Машины "Видят" Слова

Чтобы компьютер мог по-настоящему работать с текстом, ему нужно уметь представлять слова и предложения в виде чисел. Это не просто перевод букв в коды, а создание таких числовых представлений, которые отражают семантический смысл и контекст слов. Это как научить машину "читать между строк".

Разработка Собственных Векторизаторов Текста (CountVectorizer, TfidfVectorizer)

Начали мы с самых базовых методов векторизации, которые позволяют преобразовать текстовые данные в числовые векторы; Два основных инструмента из Scikit-learn, которые мы освоили, это CountVectorizer и TfidfVectorizer.

CountVectorizer просто подсчитывает частоту появления каждого слова в документе. Он создает матрицу, где строки – это документы, а столбцы – уникальные слова во всем корпусе, а значения – количество раз, сколько каждое слово встречается в документе. Это простой, но мощный подход.

Однако мы быстро заметили, что очень частые слова (например, "и", "в", "на") не несут большой смысловой нагрузки. Здесь на помощь пришел TfidfVectorizer (Term Frequency-Inverse Document Frequency); Этот векторизатор не только учитывает частоту слова в документе (TF), но и придает меньший вес словам, которые часто встречаются во многих документах (IDF). Таким образом, он выделяет слова, которые являются уникальными и характерными для конкретного документа, что значительно улучшает качество многих NLP-задач.

Word Embeddings: Word2Vec и GloVe с Использованием Gensim

Хотя TF-IDF был хорош, мы понимали, что он не улавливает семантическую связь между словами. Например, "король" и "королева" по TF-IDF будут восприниматься как совершенно разные слова, хотя они явно связаны. Тогда мы открыли для себя мир Word Embeddings – векторных представлений слов. Это плотные векторы, где слова с похожим значением имеют близкие векторные представления в многомерном пространстве.

Нашим основным инструментом для работы с Word Embeddings стала библиотека Gensim. Мы активно использовали две ключевые модели:

• Word2Vec: Эта модель, разработанная Google, позволяет обучать эмбеддинги, основываясь на контексте слова. Мы экспериментировали с двумя ее архитектурами:
• Skip-gram: Предсказывает контекстные слова по данному слову.
• CBOW (Continuous Bag-of-Words): Предсказывает текущее слово по контекстным словам.
• GloVe (Global Vectors for Word Representation): Другая популярная модель, которая объединяет методы глобальной матричной факторизации и контекстно-зависимого обучения.

Word Embeddings произвели на нас неизгладимое впечатление. Мы могли выполнять векторную арифметику, например, король — мужчина + женщина = королева, что демонстрировало, как модели улавливают сложные семантические отношения. Это стало прорывом для задач поиска синонимов, рекомендательных систем и даже для улучшения классификации текстов.

Векторизация Предложений и Документов: Doc2Vec и Sentence Transformers

После того как мы освоили векторизацию отдельных слов, следующим логичным шагом стало представление в векторном виде целых предложений и документов. Ведь многие задачи требуют анализа не отдельных слов, а их совокупности.

Для этого мы сначала обратились к Doc2Vec, расширению Word2Vec, которое позволяет создавать векторные представления для целых документов. Doc2Vec работает аналогично Word2Vec, но добавляет "вектор абзаца" (или документа), который также обучается и представляет смысл всего документа. Это оказалось очень полезным для:

• Поиска похожих документов (например, дубликатов статей или жалоб).
• Кластеризации документов по смыслу.
• Рекомендации статей пользователям.

Со временем, с появлением более мощных архитектур, мы начали активно использовать Sentence Transformers. Это специальные модели на основе трансформеров (о которых мы поговорим позже), которые способны генерировать высококачественные эмбеддинги для предложений и даже коротких абзацев. Они значительно превосходят Doc2Vec по точности и контекстной осведомленности, позволяя нам решать задачи сравнения строк, поиска плагиата и анализа сходства документов с беспрецедентной точностью.

Искусственный Интеллект Читает: От Тематики до Генерации

На этом этапе мы уже не просто обрабатывали текст, а заставляли машины "читать" его, понимать скрытые темы и даже генерировать новый контент. Это был переход от чистого анализа к более творческим и интеллектуальным задачам.

Библиотека Gensim для Тематического Моделирования (LDA, LSI)

Одна из самых интригующих задач, с которой мы столкнулись, это Тематическое Моделирование. Как из огромного массива текстовых данных извлечь основные "темы", которые в них обсуждаются, без предварительной разметки? Например, определить, о чем говорят в тысячах отзывов клиентов или новостных статей.

Здесь снова проявила себя библиотека Gensim, предоставляющая нам инструменты для реализации таких алгоритмов, как LDA (Latent Dirichlet Allocation) и LSI (Latent Semantic Indexing).

• LSI: Это один из ранних методов тематического моделирования, основанный на сингулярном разложении (SVD). Он выявляет скрытые семантические структуры в тексте.
• LDA: Более популярный и мощный подход, который рассматривает каждый документ как смесь нескольких тем, а каждую тему – как распределение по словам. LDA позволяет нам не только определить основные темы, но и понять, какие слова наиболее характерны для каждой темы, а также какова доля каждой темы в конкретном документе.

Мы использовали тематическое моделирование для анализа отзывов о продуктах по категориям, выявления скрытых тем в больших текстовых массивах и даже для определения сезонности в текстовых данных, обнаруживая, какие темы становятся популярными в определенные периоды года. Сравнение моделей тематического моделирования (LDA vs NMF) также стало важной частью наших исследований, помогая нам выбирать наиболее подходящий инструмент для конкретной задачи.

Трансформеры (Hugging Face) для Сложных Задач NLP

Революция в NLP произошла с появлением Трансформеров. Мы помним, как это изменило наш подход к решению многих задач. Библиотека Hugging Face Transformers стала для нас настоящим открытием, предоставив доступ к сотням предобученных моделей, таких как BERT, GPT, RoBERTa и многим другим.

Трансформеры способны улавливать гораздо более сложные контекстные зависимости в тексте, чем предыдущие модели. Это позволило нам решать задачи, которые ранее казались невозможными или требовали огромных усилий:

• NER с BERT: Значительно улучшили точность распознавания сущностей, особенно для языков с богатой морфологией.
• Классификация с BERT: Тонкая настройка (Fine-tuning) предобученных моделей BERT для задач классификации текста дала нам результаты, значительно превосходящие традиционные методы машинного обучения.
• Генерация текста (GPT): Мы экспериментировали с моделями, такими как GPT, для создания автоматических ответов, суммаризации и даже для генерации художественных текстов.
• Машинный перевод: Transformer-модели стали основой для создания гораздо более качественных систем машинного перевода.

Работа с трансформерами требует больше вычислительных ресурсов (часто GPU-ускорения), но результаты оправдывают затраты. Мы также изучали применение PyTorch/TensorFlow для создания собственных нейросетей NLP, что дало нам глубокое понимание внутренней работы этих мощных моделей.

Разработка Систем Суммаризации Текста (Abstractive vs Extractive)

В мире, переполненном информацией, способность быстро извлекать суть из длинных текстов становится критически важной. Именно поэтому мы уделяли много внимания суммаризации текста. Мы исследовали два основных подхода:

• Экстрактивная суммаризация: Этот метод выбирает наиболее важные предложения из исходного текста и объединяет их в краткое изложение. Он не генерирует новые слова, а лишь "вырезает" ключевые фрагменты. Для этого мы использовали такие библиотеки, как TextRank, которая строит граф предложений и ранжирует их по важности.
• Абстрактивная суммаризация: Гораздо более сложный подход, при котором система генерирует новое, осмысленное краткое изложение, перефразируя исходный текст. Это требует глубокого понимания текста и способности к языковой генерации. Здесь мы активно использовали Transformer-модели, которые показали впечатляющие результаты в создании связных и информативных суммаризаций.

Мы сравнивали модели суммирования, такие как экстрактивная и абстрактная, и пришли к выводу, что для большинства наших практических задач, связанных с быстрым извлечением ключевых моментов из новостей или отчетов, экстрактивные методы были более просты в реализации и достаточно эффективны. Однако для создания по-настоящему "человеческих" резюме абстрактивные модели на основе трансформеров были незаменимы.

NLP в Действии: Практические Приложения и Вызовы

Теория и модели – это здорово, но настоящая магия начинается, когда мы применяем NLP для решения реальных проблем. Мы погрузились в мир практических приложений, сталкиваясь с различными вызовами и находя эффективные решения.

Разработка Систем Вопросно-Ответных Систем (QA) и Чат-ботов

Одной из самых амбициозных задач, которую мы перед собой ставили, была разработка Вопросно-Ответных Систем (QA). Представьте, что у вас есть огромная база документов, и вы хотите, чтобы машина могла отвечать на вопросы, заданные на естественном языке. Это было настоящим испытанием.

Мы использовали подходы, основанные на Transformer-моделях, которые способны находить ответы в больших текстах (Extractive QA) или даже генерировать их (Generative QA). Это позволило нам создать прототипы систем, способных отвечать на вопросы по документации или новостным статьям.

Логичным продолжением стала разработка чат-ботов на Python. Мы экспериментировали с различными фреймворками, такими как Rasa, который предоставляет полный стек для создания разговорных ИИ, включая NLU (Natural Language Understanding) и диалоговое управление. Создание чат-ботов для автоматической поддержки клиентов или для FAQ на основе документов стало для нас не только увлекательным проектом, но и ценным опытом в области интерактивного NLP.

Обработка Многоязычных Текстовых Корпусов и Машинный Перевод

В современном мире, где информация не знает границ, работа с многоязычными текстами стала для нас повседневной реальностью. Мы столкнулись с необходимостью обрабатывать тексты на разных языках, включая языки с богатой морфологией или нелатинскими алфавитами.

Для этого мы использовали:

• Библиотеку Stanza: От Stanford NLP Group, Stanza предоставляет комплексный набор инструментов для многих языков, включая русский, с возможностью POS-теггинга, лемматизации и синтаксического парсинга.
• Библиотеку Polyglot: Отличный выбор для мультиязычности, особенно для анализа редких языков, где доступных моделей меньше. Polyglot позволяет нам определять язык текста, выполнять токенизацию, NER и другие задачи на различных языках.

Нашим конечным вызовом в этой области стала разработка систем машинного перевода на Python. Мы использовали Transformer-модели, которые показали значительный прогресс по сравнению с более старыми статистическими методами. Мы даже пытались создавать системы для автоматического перевода узкоспециализированных текстов, что требовало тонкой настройки моделей на конкретные домены.

Анализ Текста для Извлечения Ключевых Фраз и Информации

Часто нам нужно было не просто классифицировать текст, а извлечь из него конкретные, наиболее важные фрагменты. Это привело нас к задачам извлечения ключевых фраз и информации.

Мы использовали несколько подходов:

• RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction): Простой, но эффективный алгоритм для извлечения ключевых слов из текста без обучения.
• TextRank: Алгоритм, основанный на PageRank, который мы использовали не только для суммаризации, но и для извлечения ключевых предложений и слов, что позволяло нам выделять основные темы в тексте.
• CRF (Conditional Random Fields): Для более сложного распознавания сущностей, особенно когда требовалось учитывать контекст и взаимосвязи между словами, мы обращались к CRF.

Мы также разработали инструменты для извлечения дат и чисел из текста, что было критически важно при анализе юридических документов, лог-файлов или финансовых отчетов. Это позволило нам автоматизировать рутинные задачи по сбору структурированной информации из неструктурированных источников.

Проблемы Обработки Неполных и Ошибочных Данных

Наш опыт показал, что реальные данные редко бывают идеальными. Мы постоянно сталкивались с неполными и ошибочными данными: опечатками, грамматическими ошибками, пропущенными словами, неконсистентным форматированием. Это серьезно затрудняло работу наших моделей.

Для решения этих проблем мы разработали ряд инструментов:

• Проверка орфографии и грамматики: Мы использовали библиотеки, такие как TextBlob (для английского) и создавали свои правила для русского, чтобы исправлять распространенные ошибки.
• Нормализация сленга и эмодзи: В социальных сетях это отдельная проблема. Мы создавали словари и правила для приведения сленговых выражений к стандартной форме.
• Сравнение строк: Библиотека Jellyfish оказалась очень полезной для измерения сходства между строками, что помогало нам находить варианты одного и того же слова с опечатками или синонимы.

Эти шаги по очистке и нормализации данных были трудоемкими, но абсолютно необходимыми для того, чтобы наши NLP-модели могли работать эффективно и выдавать точные результаты. Мы поняли, что качество входных данных часто определяет успех всего проекта.

Оценка и Будущее: Куда Мы Движемся

В завершение нашего погружения в NLP, мы хотели бы поговорить о том, как мы оцениваем нашу работу и куда, по нашему мнению, движется эта захватывающая область.

Оценка Качества Моделей (F1-score, Precision, Recall)

Создать модель – это полдела. Гораздо важнее понять, насколько хорошо она работает. Мы всегда уделяли особое внимание оценке качества наших NLP-моделей. Для задач классификации и распознавания сущностей мы использовали стандартные метрики:

• Точность (Precision): Доля правильно предсказанных положительных результатов среди всех предсказанных положительных.
• Полнота (Recall): Доля правильно предсказанных положительных результатов среди всех фактических положительных.
• F1-мера (F1-score): Гармоническое среднее между точностью и полнотой, дающее сбалансированную оценку.

Мы также строили матрицы ошибок, чтобы понять, где наша модель ошибается. Для каждой новой задачи мы устанавливали базовые показатели и стремились их превзойти, сравнивая различные методы машинного обучения для NLP (SVM, наивный байесовский классификатор) и трансформерные архитектуры.

Инструменты для Визуализации Текстовых Данных

Числа и метрики важны, но иногда лучший способ понять данные – это увидеть их. Мы активно использовали инструменты для визуализации текстовых данных, чтобы представить наши результаты в более наглядной форме:

• Облака слов (Word Clouds): Простой и эффектный способ показать наиболее часто встречающиеся слова в корпусе.
• Тепловые карты (Heatmaps): Для визуализации корреляций между словами или темами.
• Графики распределения: Для анализа частотности слов и n-грамм, а также для выявления редких слов и их значения.

Визуализация помогала нам не только представлять результаты, но и глубже понимать структуру и особенности наших текстовых данных, обнаруживая паттерны, которые могли быть неочевидны при работе только с числами.

Будущее NLP: Трансформеры, Генерация и Этика

Мы видим, что будущее NLP неразрывно связано с развитием Transformer-моделей. Их способность понимать контекст, генерировать связный текст и адаптироваться к новым задачам с минимальной доработкой открывает невероятные возможности. Мы уже используем их для генерации диалогов, кода и суммаризации, и это только начало.

Однако, вместе с мощью приходят и новые вызовы, особенно в области этики. Разработка систем обнаружения плагиата, проверки фактов (Fact-Checking) и анализа тональности с учетом сарказма становится все более важной. Мы также активно исследуем, как использовать NLP для анализа стилистики текстов, чтобы определять авторский почерк, и как обрабатывать текст в режиме реального времени (Streaming NLP).

Наше путешествие в мир NLP постоянно продолжается. Каждый день мы открываем для себя что-то новое, сталкиваемся с новыми проблемами и находим новые решения. Мы надеемся, что наш опыт вдохновит и вас на исследование этих безграничных возможностей. Ведь текст – это не просто слова, это информация, эмоции, идеи. И умение работать с ним – это ключ к пониманию цифрового мира.

Подробнее

Основы NLTK: Токенизация и стемминг	Использование spaCy для быстрого NER	Библиотека Gensim для тематического моделирования	Применение Scikit-learn для классификации текстов	Word Embeddings: Word2Vec и GloVe
Анализ тональности (Sentiment Analysis)	Трансформеры (Hugging Face) для сложных задач NLP	Разработка систем вопросно-ответных систем (QA)	Обработка многоязычных текстовых корпусов	Разработка систем машинного перевода на Python