Токен куда ударение

Токен — что это такое? Определение, значение, перевод

Английское слово token (ударение на «о») обычно переводится на русский язык словом «жетон», однако в применении к цифровым технологиям этот перевод выглядит нелепым и устаревшим.

Токен это уникальный ключ, представляющий из себя длинный набор символов и дающий его владельцу право пользоваться цифровыми услугами. Смысл этого понятия лучше всего усвоить на примере: у сервиса «Яндекс.Карты» есть API, позволяющий любому вебмастеру встроить карту Яндекса на свой сайт. Однако для того чтобы пользоваться этой штукой, нужно получить специальный ключ (токен), который необходимо указывать при обращении к сервису. В данном случае токен не является секретным, но привязывается к определённому домену. Токены бывают как платными, так и бесплатными, в зависимости от типа услуг и их поставщика. При первичном размещении криптовалют происходит торговля токенами, которые затем обмениваются на определённое количество новой валюты.
Метки / Компьютеры

Понравилась страница?
Пожалуйста, поделитесь ссылкой с друзьями:

Как правильно на русском языке?

Изначально задумывалось, что «РУ» — это приставка, означающая Россию, как домен .ru, а Токен — это, соответственно, обобщенное название устройств такого типа. Произносится с ударением на «о».
Таким образом, мы считаем правильным произносить название устройства РУТОКЕН с ударением на «о». 🙂

#3 Ответ от Dama s @ 2011-04-06 08:28:46

Re: Как правильно на русском языке?

Спасибо!я так и поняла,что РУ,это Россия) а Етокен-Европа?)))насколько я знаю,етокены именно иностранного производства

#4 Ответ от Алексей Несененко 2011-04-06 09:21:35

• Алексей Несененко
• Посетитель
• Неактивен

Re: Как правильно на русском языке?

А некоторые умудряются еще и так произнозить — рУтокен 🙂

Токен против криптовалюты – кто кого

Компания «Атомайз Россия» и Росбанк выпустили первый в стране цифровой финансовый актив (ЦФА) — токен на палладий, включающий в себя право на денежное требование, эквивалентное рыночной стоимости палладия.

Закон о ЦФА вступил в силу ещё в 2021 году, однако бизнес-сообщество ждало изменений в налоговом поле. Платформа «Атомайз», основным инвестором которой выступил «Интеррос» Владимира Потанина, первой выпустила токен на следующий день после подписания Президентом поправок в налоговый кодекс по ЦФА.

«Считаю, что это поистине знаменательное событие, — заявил Владимир Потанин, — И не потому, что впервые российский бизнес и частные лица получили возможность инвестировать в этот металл. Гораздо важнее другое: появление первого российского индустриального токена ознаменовало вступление российской экономики в новый период — эпоху токенизации.

Российский бизнес давно ждал этого дня. На протяжении двух лет я лично, компания «Интеррос», наши коллеги по РСПП, представители ЦБ и Минфина напряжённо работали над законом о цифровых финансовых активах. Необходимость его принятия была обусловлена как потребностями бизнеса, так и всей логикой развития мировой «цифровой» экономики, в которой Россия может и должна занять не просто равное, но и, как я считаю, лидирующее положение».

Как сообщили «Новым известиям» в компании «Атомайз Россия», первым эмитентом выступил GPF Investments – это российское дочернее подразделение фонда Global Palladium, международного фонда с портфелем ценных металлов. А первыми инвесторами на платформе стали Росбанк и брокер «Вектор Икс».

Генеральный директор GPF Investments Владимир Пронский считает, что выпуск ЦФА на физический металл может стать новым этапом в управлении сбытом драгоценных металлов не только в России, но и в мире.

«Данный инструмент будет востребован среди многих типов клиентов. Инвестиционная привлекательность платиновой группы металлов, и палладия в частности, подтверждается растущим мировым спросом», — сказал он.

По словам генерального директора «Атомайз Россия» Екатерины Фроловичевой, компания прошла долгий путь от идеи до выпуска первого ЦФА.

«Наша команда создала уникальную блокчейн-платформу, позволившую первыми войти в реестр операторов информационной системы ЦФА, — рассказала Екатерина Фроловичева. — Для этого длительное время велась совместная работа с регулятором и законодательными органами по совершенствованию законодательства в новейшей индустрии, поменявшей парадигму финансовых рынков в России».

Компания «Атомайз Россия» станет ключевым элементом цифровой экосистемы «Интерроса», в которую войдут также Росбанк, «Рексофт» и другие компании группы.

Первый заместитель председателя правления Росбанка Перизат Шайхина отметила, что кредитная организация предоставляет инфраструктуру для организации расчетов и идентификации клиентов оператора. А в случае с выпуском токенов на драгметалл Росбанк выступил в качестве инвестора.

«Дебютная инвестиционная сделка с использованием ЦФА в России подтверждает возможность активного развития финансового рынка с помощью технологий распределенного реестра, — сообщила она, — токенизация прав на драгоценные и редкие металлы, другие сырьевые активы — это новый инструмент для самых широких категорий инвесторов, который, например, может стать очень интересной альтернативой вложениям в валюту».

Цифровые финансовые активы — это инструмент, который выпускается, учитывается и обращается с использованием технологии распределенного реестра (блокчейна) на специально предназначенных для этого платформах, получивших разрешения от Центрального банка. ЦФА похожи на ценные бумаги, но не являются ими. ЦФА включают цифровые права, куда входят право на денежное требование, участие в капитале непубличных акционерных обществ и право по ценным бумагам и передаче права их требования. ЦФА строятся на платформе блокчейна, но в отличие от криптовалют у цифрового актива есть конкретные обязанные лица, которые должны выполнять требования, предусмотренные условиями выпуска ЦФА, отвечать за выпуск и обмен.

Помимо токенизации металлов и выпуска углеродно нейтрального никеля (этим занимается «Норникель»), эксперты не раз говорили о возможности использовать цифровую технологию для развития абсолютно разных сфер: недвижимость, искусство, туризм, банковский сектор (токенизация ипотеки). Если купить картину проблематично, то стать одним из совладельцев возможно. Технологию уже подхватил Эрмитаж. В прошлом году музей токенизировал несколько произведений. NFT на основе произведений Леонардо, Ван Гога, Моне и других авторов из собрания Государственного Эрмитажа появились на маркетплейсе Binance.

В работе над законом о ЦФА принимали участие «Интеррос» и лично Владимир Потанин. Теперь платформа «Атомайз Россия» станет ключевым элементом цифровой экосистемы «Интерроса», в которую также войдут Росбанк, «Тинькофф», «Рексофт». Ранее Потанин уже заявил о своих планах на цифровизацию: «Интеррос» считает вложения в цифровые технологии и хайтек своими якорными инвестициями. Считаю, что Россия может обеспечить себе лидерство в цифровой экономике будущего», — отметил Владимир Потанин в интервью для «Россия24».

Расставляем ударения с помощью Natasha и Spacy

Представьте себя на месте изучающего русский язык иностранца. Ударение станет одним из ваших самых страшных ночных кошмаров. Во-первых, оно не описывается каким-то простым набором правил, и чаще всего правильное произношение приходится просто запоминать. Во-вторых, оно обычно не обозначается в текстах, что практически сводит на нет относительную близость русской орфографии к произношению — без ударений правильно прочитать текст с незнакомыми словами иностранец все равно не сможет. В-третьих, неправильное ударение сильно меняет фонетический образ слова для русского человека, и из-за одной ошибки вас могут просто не понять.

Мой опыт

Я знаком с одной девушкой, которая изучает русский язык в университете Лейдена. Однажды я написал приложение для изучения русского, одной из функций которого была расстановка ударений. Я просто проверял каждое слово по словарю. Однако, это часто приводило к ситуации неоднозначности, когда ударение зависит от контекста. Например: «два сло́ва», но «длинные слова́». В подобных ситуациях мне ничего не оставалось делать, кроме как оставлять слово без ударения.

Идея

Но ведь неоднозначность возникает из-за того, что ударение зависит от того, в какой форме употреблено слово, от его морфологических показателей. Если мы сможем найти словарь ударений в зависимости от формы слова + научимся определять форму слова по контексту, то мы сможем разрешить неоднозначность. Морфологический анализ — одна из стандартных задач NLP, для ее решения воспользуемся библиотекой Spacy.

Данные

Где же нам найти подходящий словарь ударений? Интересующая нас информация есть в wiktionary.

Для парсинга wiktionary существует либа wiktionaryparser. Впрочем, для наших целей подойдёт уже готовый результат её работы. Json-файл содержит набор словоформ, для каждой из которых доступно ее написание с ударением, набор определений, а также маркер части речи. Кроме того, я распарсил словарь Зализняка и добавил те формы оттуда, которых не нашлось в wiktionary.

Для одного токена может быть несколько объектов-словоформ, которые отличаются частью речи (военный как прилагательное и военный как существительное) или смыслом (писа́ть и пи́сать).

Я перевел словарь в новый формат: каждому токену соответствует массив словоформ, для каждой словоформы определены поля accentuated (вид словоформы с ударением), form (морфологические показатели) и lemma (ссылка на лемму). Словарь сериализован с помощью pickle в wordforms.dat.

Кроме этого, я создал словарь лемм. Леммы содержат массив возможных частей речи + частотный ранг. Словарь лемм также сериализован с помощью pickle, в lemmas.dat.

Spacy

Spacy — это библиотека для NLP. Она умеет делать такие вещи как токенизация, морфологический анализ, синтаксический анализ, Named Entity Recognition. Нас интересуют первые две функции.

Мы будем использовать natasha-spacy, реализацию русского языка для spacy на основе natasha, поскольку она поддерживает более сложный морфологический анализ (падежи, времена), чем стандартная версия. Инструкция по настройке находится здесь.

Инициализация

import spacy import pickle ru_nlp = spacy.load('ru_core_news_md') def load(): with open(file="lemmas.dat", mode='rb') as f: lemmas = pickle.loads(f.read()) with open(file="wordforms.dat", mode='rb') as f: wordforms = pickle.loads(f.read()) return lemmas, wordforms def introduce_special_cases_from_dictionary(dictionary): for word in dictionary: if (" " in word) or ("-" in word): if len(dictionary[word]) == 1: ru_nlp.tokenizer.add_special_case(word, []) ru_nlp.tokenizer.add_special_case(word.capitalize(), []) lemmas, wordforms = load() introduce_special_cases_from_dictionary(wordforms) f = open("in.txt", mode='r', encoding='utf-8') text = f.read() f.close() res = accentuate(text, wordforms, lemmas) f = open("out.txt", mode='w', encoding='utf-8') f.write(res) f.close()

Сначала загрузим наши словари, затем модифицируем токенизатор: добавим нестандартные (содержащие дефис или пробел) токены из нашего словаря. Это нужно из-за случаев наподобие «по-моему»: иначе слово будет разделено на «по», «-» и «моему», с неправильным ударением в «моему».

Токенизация и морфологический анализ

def tokenize(text, wordforms): res = [] doc = ru_nlp(text) for token in doc: if token.pos_ != 'PUNCT': word = if word["token"] in wordforms: word["interpretations"] = wordforms[word["token"]] if word["token"].lower() in wordforms: word["interpretations"] = wordforms[word["token"].lower()] word["lemma"] = token.lemma_ word["is_punctuation"] = False word["uppercase"] = word["token"].upper() == word["token"] word["starts_with_a_capital_letter"] = word["token"][0].upper() == word["token"][0] else: word = word["whitespace"] = token.whitespace_ res.append(word) return res

Делаем одновременно токенизацию и морфологический анализ.

Каждое слово представляем в виде словаря со значениями:

• token — собственно запись словоформы (в нижнем регистре)
• tag — набор морфологических показателей. Строка tag может выглядеть, например, так: «NOUN__Animacy=Inan|Case=Gen|Gender=Masc|Number=Plur» или «‘VERB__Aspect=Perf|Mood=Imp|Number=Plur|Person=Second|VerbForm=Fin|Voice=Act'»
• interpretations — набор объектов из словаря (возможно, с различными ударениями), которыми может быть наш токен
• lemma — исходная лемма токена с точки зрения spacy
• is_punctuation — признак принимает значение True не только для знаков пунктуации, но и для «специальных случаев» (см. предыдущий раздел про инициализацию spacy).
• starts_with_a_capital_letter — мы переводим все токены в нижний регистр, и отдельно запоминаем, а было ли слово изначально написано с большой буквы
• uppercase — написано ли слово полностью в верхнем регистре
• whitespace — содержит пробел, если после токена идёт пробел. Нужно для восстановления результата

Совместимость морфологических показателей

Для каждой возможной «интерпретации» токена мы будем проверять, совместима ли она с морфологическими тегами, которые выдал spacy.

def compatible(interpretation, lemma, tag, lemmas): if lemma in lemmas: pos_exists = False possible_poses = lemmas[lemma]["pos"] for i in range(len(possible_poses)): if possible_poses[i] in tag: pos_exists = True break if not (pos_exists): return False if interpretation == "canonical": return True if "plural" in interpretation and not ("Number=Plur" in tag): return False if "singular" in interpretation and not ("Number=Sing" in tag): return False if not ("nominative" in interpretation) and ("Case=Nom" in tag): return False if not ("genitive" in interpretation) and ("Case=Gen" in tag): return False if not ("dative" in interpretation) and ("Case=Dat" in tag): return False if not ("accusative" in interpretation) and ("Case=Acc" in tag): adj = False if "ADJ" in tag and "Animacy=Inan" in tag: adj = True if not adj: return False if not ("instrumental" in interpretation) and ("Case=Ins" in tag): return False if not ("prepositional" in interpretation) and not ("locative" in interpretation) and ("Case=Loc" in tag): return False if (("present" in interpretation) or ("future" in interpretation)) and ("Tense=Past" in tag): return False if (("past" in interpretation) or ("future" in interpretation)) and ("Tense=Pres" in tag): return False if (("past" in interpretation) or ("present" in interpretation)) and ("Tense=Fut" in tag): return False return True

• interpretation — строка с морфологическими показателями из словаря wordforms. Пример: «genitive plural»
• lemma — лемма токена по версии natasha-spacy
• tag — морфологический тег от spacy. Пример: «NOUN__Animacy=Inan|Case=Gen|Gender=Masc|Number=Plur»
• lemmas — словарь лемм

Сначала проверим, что лемма lemma вообще может быть частью речи, указанной в tag. Это позволяет отфильтровать случаи вроде «потом» как наречие, чтобы не интерпретировать его как форму слова «пот».

Далее, проверяем различные несовместимые условия (только если interpretation не ‘canonical’):

• В interpretation написано и в tag явно указано разное грамматическое число
• В tag указан падеж, а в interpretation соответствующего падежа нет
• Явное противоречие во времени глагола

Обрабатываем все токены

def accentuate(text, wordforms, lemmas): res = "" words = tokenize(text, wordforms) for i in range(len(words)): accentuated = accentuate_word(words[i], lemmas) if "starts_with_a_capital_letter" in words[i] and words[i]["starts_with_a_capital_letter"]: accentuated = accentuated.capitalize() if "uppercase" in words[i] and words[i]["uppercase"]: accentuated = accentuated.upper() res += accentuated res += words[i]["whitespace"] return res def accentuate_word(word, lemmas): if ("tag" in word) and ("PROPN" in word["tag"]): return word["token"] if word["is_punctuation"] or (not "interpretations" in word): return word["token"] else: res = derive_single_accentuation(word["interpretations"]) if not (res is None): return res else: compatible_interpretations = [] for i in range(len(word["interpretations"])): if compatible(word["interpretations"][i]["form"], word["interpretations"][i]["lemma"], word["tag"], lemmas): compatible_interpretations.append(word["interpretations"][i]) res = derive_single_accentuation(compatible_interpretations) if not (res is None): return res else: new_compatible_interpretations = [] for i in range(len(compatible_interpretations)): if compatible_interpretations[i]["lemma"] == word["lemma"]: new_compatible_interpretations.append(compatible_interpretations[i]) res = derive_single_accentuation(new_compatible_interpretations) if not (res is None): return res else: return word["token"] def derive_single_accentuation(interpretations): if len(interpretations) == 0: return None res = interpretations[0]["accentuated"] for i in range(1, len(interpretations)): if interpretations[i]["accentuated"] != res: return None return res

В accentuate_word сначала проверяем, не является ли слово именем собственным. Если является, ничего с ним не делаем. Если этого не делать, могут возникнуть случаи вроде интерпретации «Же́не» как «жене́».

derive_single_interpretation проверяет, существует ли единственный способ постановки ударения. Если да, она возвращает этот способ, иначе возвращается None.

Постановка ударения происходит в 3 этапа

• Если у нас сразу получилось так, что можно однозначно поставить ударение, то мы ничего дальше не делаем. Большинство слов в реальных текстах будут попадать в эту категорию.
• Если есть различные варианты ударения, отфильтруем interpretations, оставив только те, которые проходят процедуру compatible. После данного этапа снова проверяем, остался ли у нас лишь один вариант ударения.
• Если даже это не помогло, оставим только те interpretations, у которых лемма совпадает с той, которую дает natasha-spacy (в определении леммы spacy нередко ошибается).
• Возвращаем просто сырой токен без ударения, если даже после этого у нас не образовалось единственного варианта.

Результаты

Замечание: алгоритм не делает ёфикацию, поэтому текст следует предварительно пропустить через ёфикатор.

Литературный текст

Жил на опу́шке дрему́чего ле́са бе́дный дровосе́к со свое́й жено́й и двумя́ детьми́; ма́льчика зва́ли Гензель, а де́вочку — Гретель. Жил дровосе́к впроголодь; вот наступи́ла одна́жды в той земле́ така́я дорогови́зна, что не на что бы́ло ему́ купи́ть да́же хлеба на пропита́ние. И вот, под ве́чер, лёжа в посте́ли, стал он разду́мывать, и всё одолева́ли его́ ра́зные мы́сли и забо́ты; повздыхал он и говори́т жене́:

— Что же тепе́рь бу́дет с на́ми? Как нам прокорми́ть бе́дных дете́й, нам-то ведь и сами́м есть не́чего!

— А зна́ешь что, — отвеча́ла жена́, — дава́й-ка пораньше у́тром, то́лько начнёт света́ть, заведём дете́й в лес, в са́мую глуху́ю ча́щу; разведём им костёр, дади́м ка́ждому по куску́ хлеба, а са́ми уйдём на рабо́ту и оста́вим их одни́х. Доро́ги домо́й они́ не найду́т, вот мы от них и изба́вимся.

Ошибок нет. Однако, слова «впроголодь», «повздыхал» и «пораньше» не были найдены в словаре, и для них ударения не проставлены. Кроме того, не поставлено ударение в слове «хлеба»: в словаре не записано, что «хлеба́» — множественное число, а «хле́ба» — родительный падеж (парсер немного запутался из-за того, что нормальная форма множественного числа — «хлебы»). Проблемы подобного рода со словарем есть, но они довольно редки.

Некоторые сложные случаи

Я стою у окна́. В до́ме больши́е о́кна.

Ну, «стоить у окна» в теории тоже возможно. Слово «большие» иногда получает ударение на и (работа spacy стохастическая), иногда остается без него.

Я куплю́ немно́жко земли́. Не смей претендова́ть на мои́ зе́мли.

Нам нужны́ учителя́. Я процити́ровал своего́ учи́теля.

Мы зале́зли на строи́тельные леса́.

Самолёт жда́ли два дире́ктора. Дире́ктора бы́ли пожило́го во́зраста.

Увы, ошибка natasha-spacy со словом «директора»

Ключ снача́ла находи́лся в двери, а пото́м лежа́л на полу́.

Не разрешена неоднозначность со словом «двери»

К сожалению, слово «каре» не нашлось в словаре.

По-мо́ему, Маше стоит купи́ть маши́ну.

Не разрешена неоднозначность со словом «стоит»

По ле́су броди́л медве́дь. Мы наткну́лись на него́, когда́ гуля́ли в лесу́.