Koziev

    ... код поскипан ...
    
    static string RebuildVerb2(SolarixGrammarEngineNET.GrammarEngine2 gren, SolarixGrammarEngineNET.SyntaxTreeNode v_node, string qword)
    {
        if( string.IsNullOrEmpty(qword))
        {
            return null;
        }

        List<int> coords = new List<int>();

Koziev

# -*- coding: utf-8 -*-
'''
Ответчик.
Использует все ранее обученные скриптами relevancy_model и qa_model модели
и выполняет следующие действия:
1) с консоли вводится вопрос.
2) ищется наиболее подходящая предпосылка из списка, загружаемого из текстового файла.
3) определяется способ конструирования ответа - yes/no или word copy.
4) ответ генерируется и печатается.
'''

Koziev

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Генерация словарных статей для деепричастий по статьям инфинитивов.
"""

from __future__ import division  # for python2 compatability
from __future__ import print_function

import codecs
import collections

Koziev

# -*- coding: utf-8 -*-
'''
Генерация word2vector моделей для слов.
Используется готовый корпус, в котором каждое слово отделено пробелами, и каждое
предложение находится на отдельной строке.
'''

from __future__ import print_function
from gensim.models import word2vec
import logging

Koziev

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using NNSharp.DataTypes;

namespace sample1
{
    class Program

Koziev

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using NNSharp.DataTypes;

namespace sample1
{
    class Program

Koziev

# -*- coding: utf-8 -*-

"""
Использование автоматического дифференцирования autograd (https://github.com/HIPS/autograd)
для решения линейной регрессии МНК.

Код может решать только задачу линейно регрессии, так как
в нем отдельно выписывается градиентный спуск по каждому из двух
компонентов решения через частные производные.
"""

Koziev

# -*- coding: utf-8 -*-

"""
Использование автоматического дифференцирования autograd (https://github.com/HIPS/autograd)
для решения линейной регрессии МНК.
"""

from __future__ import print_function

import autograd.numpy as np

Koziev

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Решение задачи линейно регрессии по МНК с помощью Keras. 
"""

from __future__ import print_function

import random
import numpy as np

Koziev

# -*- coding: utf-8 -*-
'''
Сортировка списка предложений через последовательное применение LSA и t-SNE (встраивание
векторов LSA в 1d)
'''

from __future__ import division  # for python2 compatability
from __future__ import print_function

import codecs