deletions | additions       diff --git a/Experiments1.tex b/Experiments1.tex  index ea66d21..f476c5d 100644  --- a/Experiments1.tex  +++ b/Experiments1.tex 
...
В этой работе используются нейронные модели, созданные авторами проекта $RusVectores$~\cite{Kutuzov_2015}. А именно: модель, построенная по текстам Национального корпуса русского языка (НКРЯ или Ruscoprora), и модель, созданная на основе текстов отечественных новостных сайтов (Новостной корпус или News corpus). Модели доступны на сайте проекта $RusVectores$~\cite{Kutuzov_2015}.  Авторы $RusVectores$ А.~Кутузов и Е.~Кузьменко обращают внимание читателя на такие особенности НКРЯ, как ручной отбор текстов для пополнения корпуса и регулирование соотношения текстов разных жанров, малый размер основного корпуса, порядка 107 млн слов (для сравнения Новостной корпус включает 2.4 млрд токенов).   В работе~\cite{Kutuzov_2015} вводится понятие \textit{представительность корпуса} как способность отражать (указывать на) те ассоциации для слова, с которыми согласится большинство носителей. В своей работе ученые сравнивали различия в ассоциациях, порождаемых NN-моделями по данным НКРЯ и по данным веб-корпуса. Задача заключалась в поиске слов, значения которых в веб-корпусе существенно (или полностью) отличались бы от значений в НКРЯ. Сравнение показало, что у более чем половины слов (общие слова (общих слов  двух корпусов) совпадало три и более слов из первой десятки наиболее близких по данным NN-модели. Для последующих экспериментов важно следующее наблюдение работы~\cite{Kutuzov_2015}. Чем более слово является редким, чем меньше данных, контекстов с этим словом, тем более сомнительными, неточными будут ассоциативные слова, порождаемые NN-моделью.