Открыть список
Как стать автором
Обновить
  • по релевантности
  • по времени
  • по рейтингу

О том, как мы ворпсиманием теcкт

Искусственный интеллект
Помните, в интернете, году этак в 2003, проходила картинка, в которой сообщалось, что неважно в каком порядке идут буквы в слове, лишь бы первая и последняя были на местах, а остально мозг сам скомпонует и вычленит смысл. Вот оригинальный текст:

По рзелульаттам илссеовадний одонго анлигйсокго унвиертисета, не иеемт занчнеия, в кокам пряокде рсапожолены бкувы в солве. Галвоне, чотбы преавя и пслоендяя бквуы блыи на мсете. Осатьлыне бкувы мгоут селдовтаь в плоонм бсепордяке, все-рвано ткест чтаитсея без побрелм. Пичрионй эгото ялвятеся то, что мы чиатем не кдаужю бкуву по отдльенотси, а все солво цликеом.


В английском варианте это звучало так:
Arocdnicg to rsceearch at Cmabrigde Uinervtisy, it deosn’t mttaer in waht oredr the ltteers in a wrod are, the olny iprmoatnt tihng is taht the frist and lsat ltteer are in the rghit pcale. The rset can be a toatl mses and you can sitll raed it wouthit pobelrm. Tihs is buseace the huamn mnid deos not raed ervey lteter by istlef, but the wrod as a wlohe.


Попытка поэкспериментировать с разными текстами показала, что с русским языком все не так безоблачно, как с английским и алгоритм эффективного и readable-перемешивания все-таки немного другой.

Читать дальше →
Всего голосов 125: ↑107 и ↓18 +89
Просмотры70.2K
Комментарии 86

Машинный перевод и автоматический словарь в Яндексе

Блог компании Яндекс
Каждый большой продукт включает в себя много сложных и интересных технологий, над созданием которых работали люди, зачастую посвятившие им целую жизнь. И в браузере Yandex реализованы многие разработки наших коллег, которые могут остаться не замеченными неспециалистами и казаться незначимыми деталями. Например, одной из облачных технологий Яндекса, которые интегрированы в Браузер, стал наш собственный переводчик.

Сам Яндекс.Перевод вышел из беты несколько месяцев назад. От других немногочисленных подобных сервисов его отличает автословарь, уникальная технология которого разработана командой лингвистов и программистов Яндекса. Во время его разработки удалось объединить современные статистические подходы машинного перевода и традиционные лингвистические инструменты.



Чтобы понять, насколько значимым шагом в развитии машинного перевода является появление автословаря, стоит вспомнить, что 20 лет назад были распространены синтаксические переводчики, для которых таблицы соответствия фраз на разных языках составляли вручную. Процесс их создания стал меняться только в конце 1990-х, когда появились первые статистические переводчики. Для обучения их моделям переводов стали использовать параллельные тексты. Документы, в которых одно и то же написано на разных языках, извлекали, например, из дипломатической документации. Большой базой параллельных текстов стали документы ООН. Но на подобной лексике создать общелексический переводчик не получилось, потому что даже неформальные тексты он переводил сухим дипломатическим языком.
Читать дальше →
Всего голосов 65: ↑59 и ↓6 +53
Просмотры18.8K
Комментарии 30

Прививка от реальности: розовые очки для браузера

JavaScriptGoogle ChromeРегулярные выражения
Tutorial
Почему вокруг так много матерятся? Одно дело, когда на ногу падает молоток, или когда надо срочно сообщить коллеге, что он не успевает сделать макет сайта. Но в Интернете-то у автора всегда должно быть достаточно времени, чтобы подобрать красивую фразу и показать себя грамотным интеллигентным человеком с большим словарным запасом. К сожалению, редок тот случай, когда обсценная лексика действительно уместна — навскидку, один на сотню.

Некоторые владельцы форумов, чатов и блогов борются с обилием мата организационными мерами (устанавливая правила) или техническими (используя парсеры), но самый большой недостаток существующих антимат-систем — это многочисленные ложные срабатывания, порождающие удивительные неологизмы вроде заштричлен, застрапенис и скигей (кто не догадался — в оригинале было слово «скипидар»). Также скрипты (а зачастую — и сами авторы текстов) иногда заменяют буквы из середины бранных слов на звёздочки (***) или символы "#$%^", из-за чего у меня возникает подозрение, что у этих людей вместо половых органов чёрные квадратики.

Мы пойдём иным путём: пусть читатель сам решает, что он хочет видеть на экране: красочный русский мат или не менее красочный литературный русский язык. Мы разработаем расширение для браузера «У нас не матерятся», заменяющее ненормативную лексику на синонимичные литературные выражения. Основным и решающим требованием к расширению является естественность и читабельность текста после замены. Мы не хотим обеднять язык, просто изымая из него мат — мы обогащаем его, предлагаем взамен нечто большее.

В нижеследующей статье я привожу поверхностное лингвистическое исследование русского мата, а также даю краткий курс регулярных выражений в JavaScript и руководство по созданию расширений для браузера Chrome.

Приступим
Всего голосов 67: ↑51 и ↓16 +35
Просмотры25.2K
Комментарии 43

Как Яндекс.Почта стала понимать, что вам нужно

Блог компании Яндекс
Несколько минут назад Яндекс.Почта анонсировала новый подход к чтению и написанию писем. Мы считаем, что современная почта должна быть намного умнее, чем сейчас. Она должна понимать написанное и сразу помогать отреагировать на него. А также лучше позволять своим пользователям делать что-то совместно. Чуть подробнее о новых возможностях можно почитать в нашем пресс-релизе. В этом посте мы хотим рассказать, как работает одно из самых важных нововведений, объявленных сегодня.

Яндекс.Почта умеет напоминать о событиях

Что именно мы сделали


Что если почта начнёт делать за вас рутинную работу, связанную с содержанием письма? Например, поможет не забыть о важном мероприятии, напомнит о предстоящем вылете к морю, даст нужные ссылки и полезную информацию. Мы с коллегами из отдела лингвистики применили совершенно особенную технологию, которая, как мы надеемся, изменит представление о том, что такое электронная почта.
Читать дальше →
Всего голосов 99: ↑82 и ↓17 +65
Просмотры39.3K
Комментарии 87

Манускрипт Войнича. Маньчжурский кандидат

Криптография
Манускрипт Войнича (МВ или VMS) называют чашей Грааля криптографии. За несколько сотен лет тысячи человеко-дней были потрачены и продолжают тратиться в попытках разгадать его смысл и перевод. Причем пытались люди очень разные, в том числе выдающиеся мировые криптографы. Пока что получается не очень. Две с небольшим сотни пергаментных страниц, неизвестный алфавит, неизвестный язык, каллиграфический уверенный почерк, десятки рисунков неизвестных растений и обнаженных женщин, купающихся в странных каналах, зодиакальные астрологические диаграммы — множество зацепок, но пока ничего, что позволило бы дешифровать рукопись. Для любого, кто хоть чуть-чуть попробовал поразгадывать крючки, МВ представляется идеальной головоломкой — не имеющей пока известной разгадки.

image

Страница 16v


Видел несколько месяцев назад пост на Хабре про ацтекский язык и ботаников, опознавших несколько центрально-американских растений, но всё-таки достану из черновиков свои записи. Их цель — познакомить читателей с миром разгадывателей VMS и моим не очень глубоким анализом одной из относительно недавних гипотез — о маньчжурском языке манускрипта.

Читать далее: Fachys ykal ar ytaiin
Всего голосов 185: ↑182 и ↓3 +179
Просмотры81.9K
Комментарии 45

Как Яндекс использует лингвистику в поиске

Блог компании ЯндексАлгоритмы
Яндексу ежедневно приходится отвечать на десятки миллионов запросов. Поисковая система должна уметь быстро и точно их обрабатывать. Без применения лингвистики поисковая система сможет найти только точные совпадения в проиндексированных документах. Чтобы найти релевантные документы, системе необходимо правильно определить язык запроса, исправить опечатки, произвести морфологический разбор каждого слова, расширить запрос синонимами или вообще его переформулировать. В этой лекции Алексей Зобнин постарался дать студентам Малого ШАДа ответы на следующие вопросы:

  • Зачем нужно учитывать морфологию?
  • Как и зачем мы определяем язык запроса и документа?
  • Что такое корпус языка?
  • Что такое языковые модели, и как они применяются в поиске?
  • Как производится морфологический анализ несловарных слов?
  • Как определить правильное значение и морфологическую парадигму омонимов?
  • Какие бывают опечатки, и как мы их исправляем?
  • Что такое расширения запроса и чем они могут быть полезны?



Страница лекции

Изначально лекция рассчитана на старшеклассников, но и взрослые смогут почерпнуть из нее много полезного.
Презентацию можно скачать здесь.
Читать дальше →
Всего голосов 62: ↑56 и ↓6 +50
Просмотры17.1K
Комментарии 8

Как Яндекс сделал самую подробную русскоязычную карту мира

Блог компании ЯндексГеоинформационные сервисы
Сегодня Яндекс объявил о крупном обновлении Карт. Теперь на сервисе доступна подробная карта мира, с детализацией вплоть до домов и маршрутизацией. Все основные названия на ней представлены сразу на двух языках: местном и русском.
Кроме того, карты России, Украины, Казахстана и Беларуси теперь полностью принадлежат Яндексу.

Сервис теперь работает на единой платформе, позволяющей поддерживать и самостоятельно обновлять любые объёмы данных. Карты России, Украины, Беларуси и Казахстана обновляют картографы Яндекса каждый месяц. Все остальные страны, схемы которых нарисованы партнёром Яндекса — компанией Navteq, изменяются раз в три месяца.

image

Детальнее всего на части Navteq выполнены Европа и Северная Америка: со всеми основными улицами и домами в городах и подробной сетью дорог, по которым сервис умеет строить автомобильные маршруты.

Большинство топонимов на картах Navteq было записано латиницей, хотя для некоторых языков (например, тайского и арабского) использовались оригинальные алфавиты. Чтобы пользователям было легче ориентироваться, Яндекс автоматически перевёл иностранные названия городов и популярных туристических мест на русский язык. Перед нами стояла задача перевести с 37 языков более 7 миллионов топонимов из 237 стран.

В этом посте мы подробно расскажем о том, как мы выбирали методы перевода и использовали их на практике.
Читать дальше →
Всего голосов 167: ↑149 и ↓18 +131
Просмотры68.6K
Комментарии 186

API Яндекс Лингвистики под .NET

Open source.NETЯндекс API
После посещения Yet another Conference 2013 у меня возникла идея написать API для всех сервисов яндекс лингвистики под .NET. После недлительного гугления, таких библиотек к счастью не оказалось. Несмотря на то, что может она никому особо и не понадобится, я все же решил реализовать ее хотя бы для того, чтобы попрактиковаться с RestSharp, тестированием и различными функциями гитхаба (issuers, release, markdown и др.). Кроме того, в процессе реализации пришлось столкнуться с интересным алгоритмом сравнения строк, о котором я упомяну в топике.

Сразу кидаю ссылки на исходники и бинарики на GitHub: Code, Binary

Реализованные API


  • Яндекс.Предиктор. Данный сервис позволяет приложениям получать в виде подсказок наиболее вероятное продолжение слова или фразы. Предиктор также учитывает опечатки в исходном запросе. Это упрощает процесс ввода текста, особенно на мобильных устройствах.
  • Яндекс.Словарь. Данный сервис позволяет приложениям получать подробные словарные статьи из машинных словарей Яндекса. Статьи содержат сгруппированные переводы, информацию о частях речи, примеры, а также транскрипцию для английских слов.
  • Яндекс.Перевод. Перевод текста для более чем 30 языков.
  • Яндекс.Спеллер. Сервис проверки правописания, который помогает находить и исправлять орфографические ошибки. Работа сервиса основана на использовании орфографического словаря. В настоящее время Спеллер проверяет тексты на русском, украинском и английском языках.

Читать дальше →
Всего голосов 25: ↑21 и ↓4 +17
Просмотры12.7K
Комментарии 16

Извлечение объектов и фактов из текстов в Яндексе. Лекция для Малого ШАДа

Блог компании ЯндексАлгоритмыNatural Language Processing
В докладе рассказывается о том, как мы извлекаем сущности (например, имена людей и географические названия) из текстов и запросов. А также об извлечении фактов, т.е. связей между объектами. Мы рассмотрим несколько подходов к решению этих задач: формулирование правил, составление словарей всевозможных объектов, машинное обучение.

Лекция рассчитана на старшеклассников — студентов Малого ШАДа, но и взрослые смогут с ее помощью восполнить некоторые пробелы.

http://video.yandex.ru/users/e1coyot/view/4/
Конспект лекции
Всего голосов 77: ↑71 и ↓6 +65
Просмотры37.5K
Комментарии 23

Знания о языке и Яндекс. Зачем нам падежи? Лекция малой школы анализа данных

Блог компании ЯндексПоисковые технологии
Tutorial


По разным оценкам сейчас в мире существует от трех до семи тысяч языков. Между языками могут быть очень значительные различия в графематике, фонетике, грамматике, лексике. Но если посмотреть шире, станет ясно, что все языки очень похожи и подвержены описанию при помощи универсальных категорий.

В этой лекции Елена Грунтова раскрывает студентам Малого ШАДа понятие грамматической категории и подробно рассказывает падежах, их природе, типах, а также способах выражения.

Лекция рассчитана на старшеклассников, но выходит за рамки школьной программы, поэтому может быть интересна и взрослым.
Презентация
Всего голосов 61: ↑55 и ↓6 +49
Просмотры19.3K
Комментарии 4

Конкурс разработчиков «Родная речь» — начинаем обратный отсчет!

Блог компании Центр речевых технологий (ЦРТ)Алгоритмы
Важная информация для всех участников.

15 февраля в общий доступ выложена конкурсная база, с которой вам предстоит работать. Пароль для скачивания: SKT38G9MC28

image

Задание нужно выполнить до конца марта. Дедлайн отправки готового задания организаторам – 2 апреля. 3 апреля состоится полуфинал.

Напоминаем, что участники должны будут создать работоспособный алгоритм преобразования распознанной последовательности фонем в текст, соответствующий нормам русского языка. Подробнее о задаче в одном из предыдущих постов.
Читать дальше →
Всего голосов 10: ↑4 и ↓6 -2
Просмотры2.1K
Комментарии 3

То, что вы, возможно, не знали о словарях в лекции «Словари: мифы и реальность»

Блог компании ЯндексПоисковые технологии
Tutorial
Словари – одно из самых древних и самых известных достижений мировой лингвистики. Но насколько распространённые представления о словарях соответствуют реальности? Кто составляет словари? Как это делалось прежде и что изменилось в новую, компьютерную эпоху? Всё ли знают словари – а если нет, то кто знает лучше их? Всегда ли стоит доверять словарям, можно ли обойтись совсем без них и что ждет словари в будущем?


Читает лекцию кандидат филологических наук Борис Леонидович Иомдин, старший научный сотрудник Института русского языка им. В. В. Виноградова РАН, доцент Института лингвистики РГГУ, доцент факультета филологии Высшей школы экономики.
Конспект лекции
Всего голосов 63: ↑58 и ↓5 +53
Просмотры25.4K
Комментарии 9

Загадочное объявление от IBM

Криптография
Из песочницы
Сегодня в пятницу на доске объявлений ИМКН матмеха УрФУ было обнаружено странное объявление с логотипом IBM.
Текст сразу бросился в глаза необычными словами; никто не смог узнать язык. Гугл-переводчик на разные предложения подсказывает разные языки: от эсперанто до каталонского. Под катом немного соображений о природе текста.

image
Тем, кто прочитает топик уже 1.04
Прошу обратить внимание, что проблема возникла уже в пятницу; статья была добавлена в песочницу тоже в пятницу. Не стоит плодить поздравления с первым апреля в комментариях.


Читать дальше →
Всего голосов 101: ↑93 и ↓8 +85
Просмотры107.7K
Комментарии 185

Загадочная игра от IBM

Криптография
Из песочницы
Вчера был опубликован интереснейший пост про загадочное объявление от IBM с неким зашифрованным текстом. Все довольно быстро сошлись на том, что текст более всего напоминает приглашение на работу, сам по себе являясь эдаким экзаменом для претендента. Вооружившись словарями, специальным ПО и подгоняемые желанием стать частью IBM пользователи ринулись на штурм. И мне — не лингвисту и не криптографу — кажется, что ринулись совсем в другую сторону.
Читать дальше →
Всего голосов 81: ↑74 и ↓7 +67
Просмотры53.4K
Комментарии 32

О недоязыках. Лекция Михаила Даниэля в Яндексе

Блог компании Яндекс
В повседневной жизни мы каждый день сталкиваемся с отклонениями от нормы русского языка — например, с неграмотными надписями и неправильным употреблением слов. Они вызывают у нас раздражение или, в лучшем случае, смех. Тем не менее у таких недоязыков, ломаного языка и неграмотной речи есть собственная внутренняя система. Она заслуживает не меньшего (а может быть, и большего) научного внимания, чем нормативный язык, который мы учим в школе.



Сегодня мы поговорим о ломаном русском, региональных вариантах русского языка, о пиджинах и их праве на существование как объектов научного исследования и социального феномена. А также о том, может ли отрицательное отношение общества к ним (и положительное — к норме) быть объективным или необъективным.
Коспект лекции
Всего голосов 96: ↑81 и ↓15 +66
Просмотры35.4K
Комментарии 32

Что такое Томита-парсер, как Яндекс с его помощью понимает естественный язык, и как вы с его помощью сможете извлекать факты из текстов

Блог компании ЯндексOpen source
Мечта о том, чтобы машина понимала человеческий язык, завладела умами еще когда компьютеры были большими, а их производительность – маленькой. Главная проблема на пути к этому заключается в том, что грамматика и семантика естественных языков слабо поддаются формализации. Кроме того, от языков программирования их отличает присутствие многозначности.

Конечно, мечта о полноценной коммуникации с компьютером на естественном языке пока еще далека от полноценной реализации примерно настолько же, как и мечта об искусственном интеллекте. Однако некоторые результаты есть уже сейчас: машину можно научить находить нужные объекты в тексте на естественном языке, находить между ними связи и представлять необходимые данные в формализованном виде для дальнейшей обработки. В Яндексе уже достаточно давно применяется такая технология. Например, если вам придет письмо с предложением о встрече в определенном месте и в определенное время, специальный алгоритм самостоятельно извлечет нужные данные и предложит внести ее в календарь.

image

Вскоре мы планируем отдать эту технологию в open source, чтобы любой мог пользоваться ей и развивать ее, приближая тем самым светлое будущее свободного общения между человеком и компьютером. Подготовка к открытию исходных кодов уже началась, но процесс этот не такой быстрый, как нам бы хотелось, и, скорее всего, продлится до конца этого года. За это время мы постараемся как можно больше рассказать о своем продукте, для чего запускаем серию постов, в рамках которой расскажем об устройстве инструмента и принципах работы с ним.

Называется технология Томита-парсер, и по большому счету, любой желающий может воспользоваться ей уже сейчас: бинарные файлы доступны для скачивания. Однако прежде чем пользоваться технологией, нужно научиться ее правильно готовить.
Читать дальше →
Всего голосов 154: ↑148 и ↓6 +142
Просмотры82.1K
Комментарии 78

Какому языку можно научиться, задавая вопросы поисковой системе? Семинар в Яндексе

Блог компании ЯндексПоисковые технологииАлгоритмы
Языки, на которых пользователи интернет-поиска составляют свои поисковые запросы, появились на наших глазах. Лексически они слабо отличимы от более привычных нам языков, например, русского или английского, и в начале своего существования совпадали с родительскими языками. Но языки поисковых запросов быстро отошли от родительских и обзавелись собственными наборами идиом, синтаксисом и даже особыми «частями речи». Небольшой размер и простота их грамматик, а также возможность изучать полное множество высказываний, порожденных на таких языках, делают их идеальными модельными объектами для тестирования моделей усвоения языка.

Я провел небольшое исследование того языка запросов, на котором пользователи обращаются к поиску Яндекса, и на его основе подготовил доклад. Как это часто бывает, вопросов осталось больше чем ответов. Однако результаты получились достаточно интересными.



Хотелось бы также поблагодарить Елену Грунтову за одну из основных идей для исследования и помощь в подготовке доклада.
Конспект доклада
Всего голосов 74: ↑64 и ↓10 +54
Просмотры22.7K
Комментарии 8

Почему в поиске без лингвистики не обойтись?

Блог компании ЯндексПоисковые технологииАлгоритмы
Сегодня речь пойдет о том, какую роль в Интернет-поиске играет лингвистика. Чтобы поместить это в контекст, начну с того, как связаны между собой лингвисты и большая поисковая компания, например, «Яндекс» (более 5000 чел.), «Гугл» (более 50 000 чел.), «Байду» (более 20 000). От трети до половины этих людей работают непосредственно на поиск. Лингвисты внутри этих компаний примерно поровну делятся между поиском и остальными направлениями — новостями, переводом и т.д.



Я сегодня буду говорить о той части лингвистов, которая пересекается с поиском. На диаграмме она обозначена штриховкой. Возможно, в Google и других компаниях все устроено немножко иначе, чем у нас, тем не менее, общая картина примерно такая: лингвистика является важным, но не определяющим направлением работы поисковых компаний. Еще одно важное дополнение: в жизни, конечно, границы расплывчаты – невозможно сказать, например, где заканчивается лингвистика и начинается машинное обучение. Каждый лингвист, работающий в поиске, немного занимается программированием, немного — машинным обучением.
Читать дальше →
Всего голосов 70: ↑64 и ↓6 +58
Просмотры21.9K
Комментарии 14

Как использовать Томита-парсер в своих проектах. Практический курс

Блог компании ЯндексOpen sourceNatural Language Processing
Tutorial

Привет, меня зовут Наталья, я работаю в Яндексе разработчиком в группе извлечения фактов. Весной мы рассказали о том, что такое Томита-парсер и для чего он используется в Яндексе. А уже этой осенью исходники парсера будут выложены в открытый доступ.

В предыдущем посте мы пообещали рассказать, как пользоваться парсером и о синтаксисе его внутреннего языка. Именно этому и посвящен мой сегодняшний рассказ.





Прочитав этот пост, вы узнаете, как составляются словари и грамматики для Томиты, а также, как извлекать с их помощью факты из текстов на естественном языке. Та же информация доступна в формате небольшого видеокурса.

Читать дальше →
Всего голосов 75: ↑72 и ↓3 +69
Просмотры41.7K
Комментарии 8

Лингвистическая загадка. Переводим с «мертвого» языка

Криптография
Ответ можно найти здесь — Лингвистическая загадка. Переводим с «мертвого» языка. [§2] Разбор полётов.

Навеяло постом «Продолжение дилетанта».

Хотя оригинал «Манускрипт Войнича. Маньчжурский кандидат» по своему шедеврален, с подходом с лингвистической стороны, изложенной makondo, я бы местами пожалуй не согласился. Но сам разбор полетов прочитал запоем. В отличии от «Продолжение дилетанта», имхо.

К слову, я никогда не понимал людей, пытающихся вот так — нахрапом брать подобные «лингвистические» задачи, и делать на основании (иногда даже огромной) проделанной работы, но базирующейся на сомнительных исходных выкладках, далекоидущие выводы.
А некоторые методы вообще доставляют, в криптографии их назвали бы — брутфорсом и серьезно к анализу «чего либо» так никто не подходит.

Все же, критиковать и холиварить здесь совсем не хочу, в качестве прикладного примера, накидал на коленке текст, написаный неизвестным «мертвым» языком. Это достаточно известная цитата из книги, которую, имхо, каждый «лингвист» должен как минимум поверхностно прочитать.
Ну и в общем-то совсем не шифр, просто набор правил морфемики и немного семантики (в части словообразования).

Скажем так, тот язык за многие лета претерпел некоторые изменения.

Собственно текст

მეაგ პგლოეზგასელ პაგდლრეოლმელეოგ გილრაგლახაგ მოლ კეუგლზდლიმეილ პეალკგლეგ სფაგიხაგ, ეპეალ ფაგსცლგიბიშჩულდგ პაგდლრეოლეუგლშჩეილ, დოლ ფაგშცელეოგეუგლტ პაგდლრეოლინეგილ. გილრაგელეო კეუგლზდლოლ სტიკეალ პაგდლრეოლმეუგლრეოლ პეალკგლეგ ელ კეუგლლდეოჩედგეგ პეალკლეამკეოლეგ. დოლ მეაგ პაგდლიტ უგ პეალკგლეგ კეუგლზდლეგ, ოლ უგ კეუგლზდლეგ პეალკგლეგ ბლგიდ რეცინოგ ნაენოგ, ეპეალ ეოგლ სცლგოშმაგ პაგდლრეოლმეუგლრ, ელ ნმაეუგლ ტოხგ პაგდლრეოლმეუგლგტაგ.

Задача — то же, но по-русски.

Все совпадения с действующими алфавитами случайны (и я ни в коем случае не хотел назвать какой-либо существующий язык — мертвым).
Читать дальше →
Всего голосов 38: ↑31 и ↓7 +24
Просмотры27K
Комментарии 64