Что такое разметка текста

Что такое разметка текста

Существует два главных класса текстовой разметки: логическая и физическая. Логическая разметка показывает роль текстового сегмента, например, большую значимость по сравнению с обычным текстом или то, что данный сегмент является цитатой. Физическая разметка связана с представлением текста в специальной манере, например, с использованием шрифтов или специального вида подчеркивания.

Таблица стилей также будет полезна для использования. Например, кому-то захочется все программные коды представлять на желтом фоне и большим шрифтом, в то время как кто-то другой предпочтет совсем другие методы для выделения их в обычном тексте. Такие операции будут выполняться много проще, если постоянно будет использоваться логическая разметка.

В дополнение к большей гибкости при представлении текста различными броузерами логическая разметка имеет следующее преимущество по сравнению с физической: все большее количество компьютерных программ извлекают информацию из HTML документов для различных целей. Для такой работы лучше иметь «индикаторы» логической разметки, выделяющие, например, некоторый текст, как более важный, или цитированные разделы.

Броузеры с ограниченным набором шрифтов могут иметь трудности в представлении разметки текста.

Элементы фразы (логическая разметка текста)

Избегайте выделения слишком больших частей текста, так как подчеркивая все, Вы не подчеркиваете ничего! (Вошедший в поговорку студент, который подчеркивает все в своей книге, не понимает самой идеи подчеркивания.)

К сожалению, не существует «де-выделяющего» элемента фразы, обозначающего менее важный текст. Если Вам действительно это необходимо, можно использовать элемент SMALL. Однако, если менее важный текст объемен, лучше его вынести в отдельный документ, связь с которым указать в главном документе. Лицо, которое последует по таким связям, заинтересовавшись текстом, вероятно, предпочтет увидеть нормальный текст, и поэтому нет необходимости в каком-либо «де-подчеркивании»

Элемент DFN также может рассматриваться, как специальный вид подчеркивания, однако, логически он обозначает, что этот термин имеет определение. Это, в принципе, очень полезный элемент, однако, к сожалению многие броузеры, включая Netscape, поддерживают его не эффективно.

Шрифтовые элементы это:

Заметим: SUB и SUP могут быть отнесены к разметке фразового уровня, как упоминалось выше; SMALL может быть использован для де-подчеркивания.

Элементы FONT и BASEFONT предлагают много возможностей для задания размеров шрифта по сравнению с BIG и SMALL. Однако избегайте чрезмерного использования физической разметки.

Отображение разметки

У Вас может появиться желание взглянуть на отдельный файл, чтобы получить визуальное представление о различных элементах разметки на Вашем броузере. Однако не думайте, что отображение, которое Вы увидите, является универсальным или верным.

Таким образом, избегайте связываться с размерами шрифта ; используйте фразовую разметку и другие структурные элементы и позвольте пользователям, если им не нравятся размеры шрифта в Вашем тексте, определять шрифты в их собственных броузерах как им нравится.

Данные таблицы относятся к невложенным элементам. Вложенность текстовых элементов может повысить наглядность отображения.

Представление взаимодействия с компьютером

Во всех подходах должны приниматься во внимание принципы деления в пределах строки и использования пробелов и символов табуляции, что может требовать вставки BR элементов или использования PRE элементов. Заметим, что логическая разметка разрешена в PRE элементах (хотя это, возможно, не самое лучшее ее использование).

Следующий пример иллюстрирует подход в контексте введения в язык программирования Perl.

The loop construct is of the form
while (&lt;&gt;) <
process one line of input >

Источник

Три шага для экспресс-обработки и разметки текста​

Сегодня мы поговорим об анализе текста. Нередко перед нами стоит задача обработать большой массив однотипного текста и выбрать/подсветить определенные фрагменты, которые будут использованы в аудиторском проекте.

Рассмотрим стандартную ситуацию, когда надо сделать и обработать подборку негатива СМИ по контрагентам. Если эта задача разовая, количество контрагентов не велико и анализируемый период достаточно короткий, то не стоит нагружать себя и готовить автоматизированное решение не имеет смысла. Поэтому данная информация будет интересна тем, кто планирует регулярно обрабатывать большие массивы информации.

Для успешного решения данной задачи необходимо выполнить 3 шага:

1 шаг. Получить информацию.
2 шаг. Убрать лишнее.
3 шаг. Сделать разметку.

Рассмотрим каждый из этих шагов более подробно.

1 шаг. Получить информацию

Мы не планируем подробно останавливаться на рекомендациях по подбору и поиску информации по контрагенту. Будем считать, что массив данных для разметки у Вас уже сформирован и требуется его обработать. Данное предположение сделано поскольку каждый вправе выбрать наиболее приемлемый для себя источник информации:

Для тестирования нашего алгоритма мы оформили тестовый доступ к новостному агрегатору, с помощью которого создали подборку СМИ из 6000 новостей за год по 300 компаниям, находящимся в фокусе внимания федеральных, региональных СМИ.

2 шаг. Убрать лишнее

На этом шаге нам требуется качественно очистить выгруженную информацию от «мусора» или шумов.

На примере задачи с негативом СМИ по контрагентам можно выделить следующие виды шумов:

Для решения задачи по очистке шумов мы применяли последовательно 4 алгоритма.

Для оптимизации работы рекомендуем сначала использовать быстрые алгоритмы, а более медленные ставить на последние этапы, когда объем обрабатываемой информации будет минимальным.

Алгоритм 1. Удаление дублей с использованием библиотеки Pandas, метод класса DataFrame – drop_duplicates()

Использование данной библиотеки позволяет удалить полные дубли по большому массиву информации менее чем за секунду, поэтому мы использовали ее в первую очередь.

На нашей тестовой выборке мы сократили объем информации подлежащей обработке почти в 2 раза за 16 мсек.

Алгоритм 2. Удаление шумов не относящуюся к контрагенту.

В данном случае требуется использовать доступную информацию, полученную в ходе сотрудничества с контрагентом.

Для нашей тестовой выборки мы собрали информацию о территориях присутствия выбранных компаний из открытых источниках (официальные сайты компаний, информационные порталы с адресами и телефонами организаций).

После чего написали процедуру, которая удаляет новости по региональному признаку. На выходе у нас остались новости только всех федеральных СМИ и части региональных СМИ, в которых контрагент ведет деятельность.

Алгоритм работал чуть менее полминуты и сократил нашу подборку на 1000 новостей.

Для удаления шумов по территориальному признаку мы использовали стандартные процедуры циклов и ветвления. В цикле просматриваем регионы новостей и проверяем, ведет ли контрагент деятельность в этом регионе. На выходе получаем массив «флагов», по которому мы в дальнейшем фильтруем данные и избавимся от дубликатов.

Алгоритм 3. Удаление дублей побитовым методом.

Учитывая практику некоторых СМИ перепечатывать другие источники, внося незначительные изменения в текст, мы решили удалить дубли путем побитового сравнения текстов.

Наша тестовая процедура удаляет дублирующие новости, совпадающие побитово на 70 и более процентов при условии, что новости опубликованные в одну дату по одному контрагенту.

На тестовой выборке этот алгоритм работает чуть более 35 сек. и удаляет 174 дубля или 9% от своего входа.

В итоге наша исходная выборка сократилась до 1 139 новостей.

Для побитового метода были разработаны 2 функции:

Параметры tolerance и w_tolerance позволяют регулировать «толерантность» к неполным дубликатам (в данном случае установлено значение 0.7, т.е. слова и предложения признаются дубликатами в случае совпадение на 70 и более процентов)

Алгоритм 4. Удаление дублей с использованием PyMorphy2.

Морфологический анализатор PyMorphy2 позволяет нормализовать формы слов и провести их последующее сравнение. Это наиболее медленный алгоритм в нашем арсенале, поэтому мы использовали его на последнем этапе. Логика нашей процедуры была такой – удаляем дублирующие новости, которые пословно совпадают на 70 и более процентов при условии, что они опубликованные в одну дату по одному контрагенту.

Работа этого алгоритма заняла более 8 часов и позволила удалить еще 363 дубля.

Основной продукт этого этапа — нормализованные формы слов, которые используются нами на этапе разметки.

Суть алгоритма предельно похожа на предыдущий, за исключением использования класса MorphAnalyzer() библиотеки PyMorpy2.

3 шаг. Сделать разметку

На данном этапе необходимо создать «Мешок слов» и разработать пул правил для разметки текста.

Наполнить «Мешок слов» вы можете на свое усмотрение, в качестве примера рисковых событий могут быть выбраны фразы «Банкротство», «Ликвидация», «Долги», «Иски», «Акционерный конфликт».

Наш тестовый «Мешок слов» состоял из 90 слов, а алгоритм разметки позволял разметить новости по компаниям по 12 типам событий. Как я уже ранее писал, алгоритм разметки использует полученную на предыдущем этапе нормализованные тексты, на выходе мы получаем статьи, в которых упомянуты слова и/или словосочетания из «Мешка слов».

Из 1498 новостей, поступивших на обработку, на выходе осталось 136, соответствующих 12-ти выбранным типам событий.

Для алгоритма разметки мы использовали стандартные процедуры циклов и ветвления. Функция получает на вход предложение, ищет в нем слова из «Мешка» и возвращает их или сообщение об их отсутствии.

Правильная последовательность применения алгоритмов для удаления дублей и шумов, грамотно составленный «Мешок слов» – вот залог успеха экспресс-обработки и разметки текста! Это позволит Вам существенно сократить количество часов монотонной работы высокооплачиваемых специалистов. Желаем Вам успехов на практике!

Источник

Логическая разметка в сравнении с физической

Существует два главных класса текстовой разметки: логическая и физическая. Логическая разметка показывает роль текстового сегмента, например, большую значимость по сравнению с обычным текстом или то, что данный сегмент является цитатой. Физическая разметка связана с представлением текста в специальной манере, например, с использованием шрифтов или специального вида подчеркивания.

Предпочтение должно отдаваться логической разметке. Используйте физическую разметку только, если это действительно соответствует требованиям представления текста. Например, для сильного выделения используйте элемент STRONG, а не B, в предположении, что различные Web броузеры реализуют подчеркивания лучшим образом для того окружения, в котором они установлены.

Таблица стилей также будет полезна для использования. Например, кому-то захочется все программные коды представлять на желтом фоне и большим шрифтом, в то время как кто-то другой предпочтет совсем другие методы для выделения их в обычном тексте. Такие операции будут выполняться много проще, если постоянно будет использоваться логическая разметка.

В дополнение к большей гибкости при представлении текста различными броузерами логическая разметка имеет следующее преимущество по сравнению с физической: все большее количество компьютерных программ извлекают информацию из HTML документов для различных целей. Для такой работы лучше иметь «индикаторы» логической разметки, выделяющие, например, некоторый текст, как более важный, или цитированные разделы.

Как логическая, так и физическая разметки делаются с использованием элементов HTML с начальным и конечным тегами. Элементы разметки не должны перекрываться. Например, следующая запись будет ошибкой:

С другой стороны, элементы разметки могут быть вложенными. Лучше отобразить подобные структуры следующим образом:

Броузеры с ограниченным набором шрифтов могут иметь трудности в представлении разметки текста.

Элементы фразы (логическая разметка текста)

Избегайте выделения слишком больших частей текста, так как подчеркивая все, Вы не подчеркиваете ничего! (Вошедший в поговорку студент, который подчеркивает все в своей книге, не понимает самой идеи подчеркивания.)

К сожалению, не существует «де-выделяющего» элемента фразы, обозначающего менее важный текст. Если Вам действительно это необходимо, можно использовать элемент SMALL. Однако, если менее важный текст объемен, лучше его вынести в отдельный документ, связь с которым указать в главном документе. Лицо, которое последует по таким связям, заинтересовавшись текстом, вероятно, предпочтет увидеть нормальный текст, и поэтому нет необходимости в каком-либо «де-подчеркивании»

Элемент DFN также может рассматриваться, как специальный вид подчеркивания, однако, логически он обозначает, что этот термин имеет определение. Это, в принципе, очень полезный элемент, однако, к сожалению многие броузеры, включая Netscape, поддерживают его не эффективно.

Элемент VAR показывает, что часть текста (обычно слово) является переменной, т.е. текстом, который может быть заменен различными выражениями.

Следующие фразовые элементы задают различные виды ссылок или цитирования:

Шрифтовые элементы это:

Заметим: SUB и SUP могут быть отнесены к разметке фразового уровня, как упоминалось выше; SMALL может быть использован для де-подчеркивания.

Элементы FONT и BASEFONT предлагают много возможностей для задания размеров шрифта по сравнению с BIG и SMALL. Однако избегайте чрезмерного использования физической разметки.

Отображение разметки

У Вас может появиться желание взглянуть на отдельный файл, чтобы получить визуальное представление о различных элементах разметки на Вашем броузере. Однако не думайте, что отображение, которое Вы увидите, является универсальным или верным.

Таким образом, избегайте связываться с размерами шрифта; используйте фразовую разметку и другие структурные элементы и позвольте пользователям, если им не нравятся размеры шрифта в Вашем тексте, определять шрифты в их собственных броузерах как им нравится.

Данные таблицы относятся к невложенным элементам. Вложенность текстовых элементов может повысить наглядность отображения.

Представление взаимодействия с компьютером

Для представления взаимодействия человека с компьютером на текстовой или другой основе могут использоваться следующие подходы:

Во всех подходах должны приниматься во внимание принципы деления в пределах строки и использования пробелов и символов табуляции, что может требовать вставки BR элементов или использования PRE элементов. Заметим, что логическая разметка разрешена в PRE элементах (хотя это, возможно, не самое лучшее ее использование).

Следующий пример иллюстрирует подход в контексте введения в язык программирования Perl.

The loop construct is of the form
while (&lt;&gt;) <
process one line of input >

Замечания к примеру:

Источник

Логическая разметка текста

Логика речи, разметка — это письменное изображение логического прочтения текста.
В практической работе она играет чисто служебную роль.

С помощью логической разметки можно проверить, верно ли вы поняли мысль, выраженную какой-то особенно сложной фразой. Можно формально доказать товарищу, что он неверно распределяет ударения во фразах, а значит, не разобрался в мыслях автора.

Можно послать разметку спорной фразы педагогу и посоветоваться с ним на расстоянии. Но делать логическую разметку текста роли бессмысленно и не нужно.

Известно, например, что ударением выделяется всякое новое, впервые встречающееся понятие.

Однако если какой-то предмет или явление обозначается целой группой слов (единым многословным понятием), ударение ставится на последнем слове в группе; самое же наименование предмета может оказаться лишенным ударения.

Как раз такой случай можно обнаружить в уже знакомой фразе нашего рассказа: «Дом тетки Варвары с резным крыльцом и расписными наличниками был поставлен еще дедом моего отца в незапамятное время».

Дом — несомненно главное слово во фразе. Но речь идет не просто о любом доме, а о «доме тетки Варвары»: это единственное многословное понятие. «Дом тетки Варвары», — говорим мы, произнося все три слова как единое целое с ударением на конце.

В жизни мы не задумываясь выделим именно последнее слово.

Тем самым мы привлекаем внимание слушателей к определенному свойству; отличающему этот дом от всех остальных домов на земле.

Но при чтении незнакомого текста порой не умеем сразу уловить единое многословное понятие. Отсюда возникает ошибочное ударение.

Постараюсь обнаружить пояснительные слова при глаголе. Они составляют с ним одно целое.

Как единое многословное понятие есть расширенное наименование одного какого-то предмета, так и глагол вместе с пояснительными словами есть расширенное обозначение одного какого-то действия.

.
ГАВРИЛОВНА
— С повинной, матушка! Не вели казнить, а вели речь говорить!
МАМЕНЬКА
— Ну, вот есть же, прости Господи, люди, которые ни стыда, ни совести не имеют!
ГАВРИЛОВНА
— И не говори!
МАМЕНЬКА
— Гавриловна, ну, это невозможно, надобно и совесть знать!
ГАВРИЛОВНА
— У меня совесть-то чище золота, да! Одно слово – ХРУСТАЛЬ! Да, что же ты прикажешь делать, коль такие оказии выходят?

МАМЕНЬКА
— Оказии, да? Признаться сказать, кроме насмешки я от тебя ничего ожидать не могу.
ГАВРИЛОВНА
— Насмешки?! От меня?!
(ДАЛЕЕ ПРИЧИТАТЕЛЬНО)
— А, ты знаешь ли? Что душа, то у меня какая? Душа то, какая?! Вот если уж я против кого виновата… так я ж пополам разорвусь! А за свою вину, то в двое заслужу! (ВСХЛИПЫВАЕТ) Вот душа то у меня какая, Го-по-ди… Оо-ааа-ай! Горе-горе-горе мне. Горе!

МАМЕНЬКА
(утешает сваху)
— Ой! Ты это меня прости! Что я тебя приняла так то! Ну, ты пойми! Мне ж обидно, что моим, вот это вот, СЫНОЧКОЙ, как дураком помыкают!
(САДЯТСЯ ЗА СТОЛ)

ГАВРИЛОВНА
— Ладно, маменька, «брань на вороту не виснет». А, сынка твоего, мы обеспечим! Такая на примете у меня есть краля, что и признаться сказать, согрешила, думала про твоего сына, что, мол, не жирно ли ему будет…
….

Источник

Конспект «Разметка текста»

Списки

Неупорядоченный список

Тег

(сокращение от «unordered list»). Используется, когда порядок элементов не важен. Например, для разметки перечня ссылок в меню, преимуществ товара, ингредиентов в составе продукта.

По умолчанию элементы

отмечаются маркерами такого же цвета, как цвет текста.

Упорядоченный список

Тег

(сокращение от «ordered list»). В этом списке действительно важно, в каком порядке идут элементы. Упорядоченные списки подходят для разметки алгоритмов, инструкций, рецептов, результатов соревнований и так далее.

По умолчанию перед элементами

ставится их порядковый номер.

Атрибут start меняет стартовое число нумерации пунктов. Может быть отрицательным.

Атрибут reversed меняет направление нумерации на противоположный. Этот атрибут не требует значения.

С помощью атрибута type можно задавать различные типы маркеров: строчные и заглавные латинские буквы или римские цифры.

Список описаний

Тег (сокращение от «description list»). Список описаний используется для разметки вопросов-ответов, наименований и определений, категорий и тем. Он создаётся с помощью трёх тегов:

По умолчанию браузер добавляет небольшой отступ слева от определений.

Преформатированный текст и код

С его помощью размечается любой фрагмент текста, который распознается компьютером: код программы, разметки, название файла и так далее. Обычно браузеры отображают текст в теге моноширинным шрифтом.

Тег можно вкладывать внутрь тега

Тег может быть самостоятельным и не привязываться к цитате:

Длинные цитаты

. Предназначен для выделения длинных цитат, которые могут состоять из нескольких абзацев. Тег выделяет цитату не как фрагмент текста в предложении, а как отдельный блок текста с отступами.

В браузере контенту тега

обычно добавляется дополнительный отступ слева и справа.

Ум ценится дорого, когда дешевеет сила.

Разметка фрагментов текста

Символы-мнемоники

Это особые строки, которые начинаются с амперсанда (&) и заканчиваются точкой с запятой (;). Например, знак меньше на страницу можно вставить мнемоникой (less than), а знак больше мнемоникой > (greater than):

Некоторые символы в HTML зарезервированы, то есть браузер считает их HTML-кодом. Например, любой текст после знака меньше (
(сокращение от «line break»). Применяется, чтобы вставить в текст перенос строки, не создавая при этом абзац. Например, при разметке стихов или текстов песен.

Верхний и нижний индексы

Теги и _{. Названия образованы от слов «superscript» и «subscript».}

Тег отображает текст в виде верхнего индекса, а _{отображает текст в виде нижнего индекса.}

Их используют для указания единиц измерения или для написания простых формул:

Для создания более сложных формул, эти теги можно использовать внутри друг друга.

Дата и время

Браузер отображает только содержимое тега, а содержимое datetime не отображается.

Акцентирование внимания

Теги и . Названия образованы от слов «emphasis» и «italic». Предназначены для акцентирования внимания на слово или фразу. Визуально оба тега одинаковы, они выделяют текст курсивом.

Тег определяет текст, на который сделан особый акцент, меняющий смысл предложения.

Тег применяется для обозначения текста, который отличается от окружающего текста, но не является более важным. Например, в можно заключать названия, термины, иностранные слова. Также в этот тег можно обернуть мысли героя. В речи такой текст обычно выделяется интонационно:

Выделение и придание важности

Теги и . Название образовано от слова «bold». Отображаются оба тега одинаково, они выделяют текст жирным.

Тег указывает на важность отмеченного текста. Он может использоваться для выделения предупреждений или части документа, которую пользователь должен увидеть раньше остального. При этом обозначение части текста тегом не должно изменять смысла предложения.

Тег предназначен для выделения текста с целью привлечения к нему внимания, но без придания ему особой важности. Использовать его нужно только в случае, когда остальные теги выделения не подходят. Типичный пример — выделение вводного предложения статьи.

Описание изменений

Разделение контента

Тег используется для группировки текстовых элементов, выделения отдельных слов или фраз внутри абзацев, пунктов списка и так далее.

Источник