home.social

#nltk — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #nltk, aggregated by home.social.

  1. Где была Алиса Селезнева. Искал ее адреса с помощью Python

    С помощью Python провел исследование космических адресов Алисы Селезневой. Вокруг нее было так много планет, неплохо исследованных, а посетила она только малую часть из них.

    habr.com/ru/articles/1011866/

    #python #nltk #аналитика #визуализация_данных #данные #научнопопулярное #научнаяфантастика #научная_фантастика #читальный_зал #проза

  2. Где была Алиса Селезнева. Искал ее адреса с помощью Python

    С помощью Python провел исследование космических адресов Алисы Селезневой. Вокруг нее было так много планет, неплохо исследованных, а посетила она только малую часть из них.

    habr.com/ru/articles/1011866/

    #python #nltk #аналитика #визуализация_данных #данные #научнопопулярное #научнаяфантастика #научная_фантастика #читальный_зал #проза

  3. Где была Алиса Селезнева. Искал ее адреса с помощью Python

    С помощью Python провел исследование космических адресов Алисы Селезневой. Вокруг нее было так много планет, неплохо исследованных, а посетила она только малую часть из них.

    habr.com/ru/articles/1011866/

    #python #nltk #аналитика #визуализация_данных #данные #научнопопулярное #научнаяфантастика #научная_фантастика #читальный_зал #проза

  4. Где была Алиса Селезнева. Искал ее адреса с помощью Python

    С помощью Python провел исследование космических адресов Алисы Селезневой. Вокруг нее было так много планет, неплохо исследованных, а посетила она только малую часть из них.

    habr.com/ru/articles/1011866/

    #python #nltk #аналитика #визуализация_данных #данные #научнопопулярное #научнаяфантастика #научная_фантастика #читальный_зал #проза

  5. В эмиграции Цветаеву окружала серость и сырость. Установлено NLTK анализом с помощью Python

    На примере стихотворения "Рассвет на рельсах" можно увидеть эмоции и настроения марины Цветаевой после отъезда в эмиграцию. В нём преобладают серые унылые тона. Но в то же время есть вера восстановить Россию.

    habr.com/ru/articles/997036/

    #python #nltk #nltk_python #nlpмодели #pandas #seaborn #matplotlib #чтение #поэзия #поэзия_серебряного_века

  6. В эмиграции Цветаеву окружала серость и сырость. Установлено NLTK анализом с помощью Python

    На примере стихотворения "Рассвет на рельсах" можно увидеть эмоции и настроения марины Цветаевой после отъезда в эмиграцию. В нём преобладают серые унылые тона. Но в то же время есть вера восстановить Россию.

    habr.com/ru/articles/997036/

    #python #nltk #nltk_python #nlpмодели #pandas #seaborn #matplotlib #чтение #поэзия #поэзия_серебряного_века

  7. В эмиграции Цветаеву окружала серость и сырость. Установлено NLTK анализом с помощью Python

    На примере стихотворения "Рассвет на рельсах" можно увидеть эмоции и настроения марины Цветаевой после отъезда в эмиграцию. В нём преобладают серые унылые тона. Но в то же время есть вера восстановить Россию.

    habr.com/ru/articles/997036/

    #python #nltk #nltk_python #nlpмодели #pandas #seaborn #matplotlib #чтение #поэзия #поэзия_серебряного_века

  8. В эмиграции Цветаеву окружала серость и сырость. Установлено NLTK анализом с помощью Python

    На примере стихотворения "Рассвет на рельсах" можно увидеть эмоции и настроения марины Цветаевой после отъезда в эмиграцию. В нём преобладают серые унылые тона. Но в то же время есть вера восстановить Россию.

    habr.com/ru/articles/997036/

    #python #nltk #nltk_python #nlpмодели #pandas #seaborn #matplotlib #чтение #поэзия #поэзия_серебряного_века

  9. 🚨 CVE-2026-0846: HIGH severity absolute path traversal in nltk v3.9.2 (filestring()). Remote attackers can read files if user input isn’t sanitized. Patch when available & validate inputs! radar.offseq.com/threat/cve-20 #OffSeq #nltk #vuln #infosec

  10. 🚨 CVE-2026-0846: HIGH severity absolute path traversal in nltk v3.9.2 (filestring()). Remote attackers can read files if user input isn’t sanitized. Patch when available & validate inputs! radar.offseq.com/threat/cve-20 #OffSeq #nltk #vuln #infosec

  11. 🚨 CVE-2026-0846: HIGH severity absolute path traversal in nltk v3.9.2 (filestring()). Remote attackers can read files if user input isn’t sanitized. Patch when available & validate inputs! radar.offseq.com/threat/cve-20 #OffSeq #nltk #vuln #infosec

  12. 🚨 CVE-2026-0846: HIGH severity absolute path traversal in nltk v3.9.2 (filestring()). Remote attackers can read files if user input isn’t sanitized. Patch when available & validate inputs! radar.offseq.com/threat/cve-20 #OffSeq #nltk #vuln #infosec

  13. «Ветер истории» в «Двенадцати». Найдет ли его Python?

    C помощью Python опроверг идею о ветре как о символе революции в поэме Александра Блока "Двенадцать". Поэма начинается со слов про ветер, написана про революцию и где-то внутри строк прячет загадочного Христа.

    habr.com/ru/articles/991530/

    #python #razdel #nlp #nltk #поэзия #чтение #литература #революция

  14. «Ветер истории» в «Двенадцати». Найдет ли его Python?

    C помощью Python опроверг идею о ветре как о символе революции в поэме Александра Блока "Двенадцать". Поэма начинается со слов про ветер, написана про революцию и где-то внутри строк прячет загадочного Христа.

    habr.com/ru/articles/991530/

    #python #razdel #nlp #nltk #поэзия #чтение #литература #революция

  15. «Ветер истории» в «Двенадцати». Найдет ли его Python?

    C помощью Python опроверг идею о ветре как о символе революции в поэме Александра Блока "Двенадцать". Поэма начинается со слов про ветер, написана про революцию и где-то внутри строк прячет загадочного Христа.

    habr.com/ru/articles/991530/

    #python #razdel #nlp #nltk #поэзия #чтение #литература #революция

  16. «Ветер истории» в «Двенадцати». Найдет ли его Python?

    C помощью Python опроверг идею о ветре как о символе революции в поэме Александра Блока "Двенадцать". Поэма начинается со слов про ветер, написана про революцию и где-то внутри строк прячет загадочного Христа.

    habr.com/ru/articles/991530/

    #python #razdel #nlp #nltk #поэзия #чтение #литература #революция

  17. Сравнил тоже! Нашел на Python разницу между «Бородино» и «Ледовым побоищем»

    С помощью предобученной мультиязычной модели LaBSE и методов снижения размерности выяснил, что поэмы Лермонтова и Симонова, несмотря на столетнюю дистанцию, семантически близки. Подтвердил гипотезу, что русская патриотическая поэзия сохраняет устойчивое смысловое ядро, даже когда меняется стиль и идеология.

    habr.com/ru/articles/979488/

    #python #transformers #nlp #nltk #scikitlearn #нейросети #huggingface #torch #литература #поэзия

  18. Сравнил тоже! Нашел на Python разницу между «Бородино» и «Ледовым побоищем»

    С помощью предобученной мультиязычной модели LaBSE и методов снижения размерности выяснил, что поэмы Лермонтова и Симонова, несмотря на столетнюю дистанцию, семантически близки. Подтвердил гипотезу, что русская патриотическая поэзия сохраняет устойчивое смысловое ядро, даже когда меняется стиль и идеология.

    habr.com/ru/articles/979488/

    #python #transformers #nlp #nltk #scikitlearn #нейросети #huggingface #torch #литература #поэзия

  19. Сравнил тоже! Нашел на Python разницу между «Бородино» и «Ледовым побоищем»

    С помощью предобученной мультиязычной модели LaBSE и методов снижения размерности выяснил, что поэмы Лермонтова и Симонова, несмотря на столетнюю дистанцию, семантически близки. Подтвердил гипотезу, что русская патриотическая поэзия сохраняет устойчивое смысловое ядро, даже когда меняется стиль и идеология.

    habr.com/ru/articles/979488/

    #python #transformers #nlp #nltk #scikitlearn #нейросети #huggingface #torch #литература #поэзия

  20. Сравнил тоже! Нашел на Python разницу между «Бородино» и «Ледовым побоищем»

    С помощью предобученной мультиязычной модели LaBSE и методов снижения размерности выяснил, что поэмы Лермонтова и Симонова, несмотря на столетнюю дистанцию, семантически близки. Подтвердил гипотезу, что русская патриотическая поэзия сохраняет устойчивое смысловое ядро, даже когда меняется стиль и идеология.

    habr.com/ru/articles/979488/

    #python #transformers #nlp #nltk #scikitlearn #нейросети #huggingface #torch #литература #поэзия

  21. [Перевод] Работаем с NLP на Python

    На тему Natural Processing Language написано множество статей, однако во многих из них рассказывается о том, как уже используется NLP в различных отраслях. Однако, что делать тем, кто только хочет начать использовать естественный язык для своих задач? В этой статье мы изучим основы обработки естественного языка на Python, используя подход «сначала код», используя Natural Language Toolkit (NLTK).

    habr.com/ru/companies/otus/art

    #nlp #python #Обработка_естественного_языка #NLTK #предобработка_текста #токенизация #стемминг #лемматизация

  22. [Перевод] Работаем с NLP на Python

    На тему Natural Processing Language написано множество статей, однако во многих из них рассказывается о том, как уже используется NLP в различных отраслях. Однако, что делать тем, кто только хочет начать использовать естественный язык для своих задач? В этой статье мы изучим основы обработки естественного языка на Python, используя подход «сначала код», используя Natural Language Toolkit (NLTK).

    habr.com/ru/companies/otus/art

    #nlp #python #Обработка_естественного_языка #NLTK #предобработка_текста #токенизация #стемминг #лемматизация

  23. [Перевод] Работаем с NLP на Python

    На тему Natural Processing Language написано множество статей, однако во многих из них рассказывается о том, как уже используется NLP в различных отраслях. Однако, что делать тем, кто только хочет начать использовать естественный язык для своих задач? В этой статье мы изучим основы обработки естественного языка на Python, используя подход «сначала код», используя Natural Language Toolkit (NLTK).

    habr.com/ru/companies/otus/art

    #nlp #python #Обработка_естественного_языка #NLTK #предобработка_текста #токенизация #стемминг #лемматизация

  24. [Перевод] Работаем с NLP на Python

    На тему Natural Processing Language написано множество статей, однако во многих из них рассказывается о том, как уже используется NLP в различных отраслях. Однако, что делать тем, кто только хочет начать использовать естественный язык для своих задач? В этой статье мы изучим основы обработки естественного языка на Python, используя подход «сначала код», используя Natural Language Toolkit (NLTK).

    habr.com/ru/companies/otus/art

    #nlp #python #Обработка_естественного_языка #NLTK #предобработка_текста #токенизация #стемминг #лемматизация

  25. Сердце не сыто. Python помогает раскрыть особенности мастерства поэта Вознесенского

    Можно ли было читать советские стихи американцам? Пытаюсь выяснить это с помощью Python на примере Андрея Вознесенского.

    habr.com/ru/articles/972880/

    #python #tokenizer #stanford #pandas #nlp #nltk #чтение #поэзия #проза #говнокод

  26. Сердце не сыто. Python помогает раскрыть особенности мастерства поэта Вознесенского

    Можно ли было читать советские стихи американцам? Пытаюсь выяснить это с помощью Python на примере Андрея Вознесенского.

    habr.com/ru/articles/972880/

    #python #tokenizer #stanford #pandas #nlp #nltk #чтение #поэзия #проза #говнокод

  27. Сердце не сыто. Python помогает раскрыть особенности мастерства поэта Вознесенского

    Можно ли было читать советские стихи американцам? Пытаюсь выяснить это с помощью Python на примере Андрея Вознесенского.

    habr.com/ru/articles/972880/

    #python #tokenizer #stanford #pandas #nlp #nltk #чтение #поэзия #проза #говнокод

  28. Сердце не сыто. Python помогает раскрыть особенности мастерства поэта Вознесенского

    Можно ли было читать советские стихи американцам? Пытаюсь выяснить это с помощью Python на примере Андрея Вознесенского.

    habr.com/ru/articles/972880/

    #python #tokenizer #stanford #pandas #nlp #nltk #чтение #поэзия #проза #говнокод

  29. Я пена морская. Как BERT не справился с анализом простой поэзии

    Небольшой опыт использования модели для определения эмоций. Я пытался найти эмоции у Цветаевой с помощью Python. Да не смог.

    habr.com/ru/articles/971172/

    #python #nltk #tokenizer #литература #чтение #поэзия #поэзия_серебряного_века #поэзия_и_проза #поэзия_и_поэты_серебряного_века #поэзия_и_интернет

  30. Я пена морская. Как BERT не справился с анализом простой поэзии

    Небольшой опыт использования модели для определения эмоций. Я пытался найти эмоции у Цветаевой с помощью Python. Да не смог.

    habr.com/ru/articles/971172/

    #python #nltk #tokenizer #литература #чтение #поэзия #поэзия_серебряного_века #поэзия_и_проза #поэзия_и_поэты_серебряного_века #поэзия_и_интернет

  31. Я пена морская. Как BERT не справился с анализом простой поэзии

    Небольшой опыт использования модели для определения эмоций. Я пытался найти эмоции у Цветаевой с помощью Python. Да не смог.

    habr.com/ru/articles/971172/

    #python #nltk #tokenizer #литература #чтение #поэзия #поэзия_серебряного_века #поэзия_и_проза #поэзия_и_поэты_серебряного_века #поэзия_и_интернет

  32. Я пена морская. Как BERT не справился с анализом простой поэзии

    Небольшой опыт использования модели для определения эмоций. Я пытался найти эмоции у Цветаевой с помощью Python. Да не смог.

    habr.com/ru/articles/971172/

    #python #nltk #tokenizer #литература #чтение #поэзия #поэзия_серебряного_века #поэзия_и_проза #поэзия_и_поэты_серебряного_века #поэзия_и_интернет

  33. Охлаждение после эмиграции. Грустные выводы исследования поэзии Бродского на Python

    Жить в США стало лучше, но не веселее. После эмиграции поэт написал больше "холодных" стихов. Установлено математически точно с помощью кода.

    habr.com/ru/articles/969522/

    #python #nltk #парсинг #чтение #книги #литература

  34. Охлаждение после эмиграции. Грустные выводы исследования поэзии Бродского на Python

    Жить в США стало лучше, но не веселее. После эмиграции поэт написал больше "холодных" стихов. Установлено математически точно с помощью кода.

    habr.com/ru/articles/969522/

    #python #nltk #парсинг #чтение #книги #литература

  35. Охлаждение после эмиграции. Грустные выводы исследования поэзии Бродского на Python

    Жить в США стало лучше, но не веселее. После эмиграции поэт написал больше "холодных" стихов. Установлено математически точно с помощью кода.

    habr.com/ru/articles/969522/

    #python #nltk #парсинг #чтение #книги #литература

  36. Охлаждение после эмиграции. Грустные выводы исследования поэзии Бродского на Python

    Жить в США стало лучше, но не веселее. После эмиграции поэт написал больше "холодных" стихов. Установлено математически точно с помощью кода.

    habr.com/ru/articles/969522/

    #python #nltk #парсинг #чтение #книги #литература

  37. Пейзажная лирика глазами кода

    Где заканчивается слово и начинается образ? Использую Python для поиска особенностей творчества К.Г. Паустовского.

    habr.com/ru/articles/968362/

    #python #mystem #pymorphy2 #nltk #spacy #razdel

  38. Пейзажная лирика глазами кода

    Где заканчивается слово и начинается образ? Использую Python для поиска особенностей творчества К.Г. Паустовского.

    habr.com/ru/articles/968362/

    #python #mystem #pymorphy2 #nltk #spacy #razdel

  39. Пейзажная лирика глазами кода

    Где заканчивается слово и начинается образ? Использую Python для поиска особенностей творчества К.Г. Паустовского.

    habr.com/ru/articles/968362/

    #python #mystem #pymorphy2 #nltk #spacy #razdel

  40. Пейзажная лирика глазами кода

    Где заканчивается слово и начинается образ? Использую Python для поиска особенностей творчества К.Г. Паустовского.

    habr.com/ru/articles/968362/

    #python #mystem #pymorphy2 #nltk #spacy #razdel

  41. Как Python раскрыл поэтический гений Маршака

    Маршак хорошо переводил Шекспира, но насколько он был близок к оригиналу? Сохранен ли у него ритм, размер, смысл и структура? Установлю это математически точно с помощью Python.

    habr.com/ru/articles/965552/

    #python #nltk #nltk_python #tokenizer

  42. Как Python раскрыл поэтический гений Маршака

    Маршак хорошо переводил Шекспира, но насколько он был близок к оригиналу? Сохранен ли у него ритм, размер, смысл и структура? Установлю это математически точно с помощью Python.

    habr.com/ru/articles/965552/

    #python #nltk #nltk_python #tokenizer

  43. Как Python раскрыл поэтический гений Маршака

    Маршак хорошо переводил Шекспира, но насколько он был близок к оригиналу? Сохранен ли у него ритм, размер, смысл и структура? Установлю это математически точно с помощью Python.

    habr.com/ru/articles/965552/

    #python #nltk #nltk_python #tokenizer

  44. Как Python раскрыл поэтический гений Маршака

    Маршак хорошо переводил Шекспира, но насколько он был близок к оригиналу? Сохранен ли у него ритм, размер, смысл и структура? Установлю это математически точно с помощью Python.

    habr.com/ru/articles/965552/

    #python #nltk #nltk_python #tokenizer

  45. #NLP: is there something in #nltk that allows me to parse word forms into their parts, where possible?

    So words would get broken down into a tree. Like pos_tag and chunk, but without stopping at tokens or word forms.

    Like "stemming", but without throwing away all the other parts.

  46. #NLP: is there something in #nltk that allows me to parse word forms into their parts, where possible?

    So words would get broken down into a tree. Like pos_tag and chunk, but without stopping at tokens or word forms.

    Like "stemming", but without throwing away all the other parts.

  47. #NLP: is there something in #nltk that allows me to parse word forms into their parts, where possible?

    So words would get broken down into a tree. Like pos_tag and chunk, but without stopping at tokens or word forms.

    Like "stemming", but without throwing away all the other parts.

  48. #NLP: is there something in #nltk that allows me to parse word forms into their parts, where possible?

    So words would get broken down into a tree. Like pos_tag and chunk, but without stopping at tokens or word forms.

    Like "stemming", but without throwing away all the other parts.

  49. #NLP: is there something in #nltk that allows me to parse word forms into their parts, where possible?

    So words would get broken down into a tree. Like pos_tag and chunk, but without stopping at tokens or word forms.

    Like "stemming", but without throwing away all the other parts.

  50. 8/31. To ConLang or not to ConLang? Ever been tempted to invent a language for your writing?

    Yes. My fantasy series has a conlang. And some pretty sophisticated translation tools. As a expert, I’ve got some code using that can translate parsed phrases from English to the conlang. Plus a lexicon generator.