deletions | additions       diff --git a/WVR.tex b/WVR.tex  index 5a9c93d..281a92a 100644  --- a/WVR.tex  +++ b/WVR.tex 
...
на основе текстов корпусов.   Далее такие модели нейронных сетей   будем называть \textit{CP-моделями} от англ. context-predicting models, предсказательные модели или модели, использующие для предсказания данные контекста, в соответствии с названием, предложенным Марко Барони и его коллегами в работе~\cite{Baroni_2014}.   Забегая вперед, можно сказать, что, с нашей точки зрения, не меньший вклад сделали и отечественные ученые Андрей Кутузов и Елизавета Кузьменко, которые приготовили с помощью word2vec NN-модели CP-модели  для русского языка на основе ряда корпусов. Свой инструмент они назвали RusVectores~\cite{RusVectores-website}. Бедность подхода, предложенного Т.~Миколовым в том, что поиск осмысленных пар семантических отношений работает только на некоторых ярких примерах ($queen - woman + man \approx king$).   У нас есть обоснованные подозрения, что не на всём пространстве текстов