Iconfinder com на русском: 7,375,000+ free and premium vector icons, illustrations and 3D illustrations

Содержание

Введение в обработку естественного языка для текста

Перевод Ссылка на автора

Источник иконок: https://iconfinder.com

Прочитав этот пост, вы узнаете некоторые основные приемыизвлечь особенности изнесколькотекст, так что вы можете использовать эти функции каквходдлямодели машинного обучения,

NLPявляется областью информатики и искусственного интеллекта, связанной с взаимодействием между компьютерами и человеческими (естественными) языками. Используется для применениямашинное обучениеалгоритмы длятекста такжеречь,

Например, мы можем использовать НЛП для создания таких систем, какраспознавание речи,обобщение документов,машинный перевод,обнаружение спама,признание именованного объекта,

ответ на вопрос, автозаполнение, интеллектуальная типизацияи так далее.

В настоящее время у большинства из нас есть смартфоны с распознаванием речи. Эти смартфоны используют НЛП, чтобы понять, что говорится. Также многие люди используют ноутбуки, в операционную систему которых встроено распознавание речи.

Некоторые примеры

Кортана

Источник: https://blogs.technet.microsoft.com/microsoft_presse/auf-diesen-4-saeulen-basiert-cortanas-persoenlichkeit/

В ОС Microsoft есть виртуальный помощник под названием Кортана который может распознатьестественный голос, Вы можете использовать его для настройки напоминаний, открытия приложений, отправки электронных писем, игры, отслеживания рейсов и пакетов, проверки погоды и так далее.

Вы можете прочитать больше о командах Cortana из Вот,

Siri

Источник: https://www.analyticsindiamag.com/behind-hello-siri-how-apples-ai-powered-personal-assistant-uses-dnn/

Siri — виртуальный помощник операционных систем Apple, iOS, watchOS, macOS, HomePod и tvOS. Опять же, вы можете сделать много вещей сголоскоманды: начать звонок, отправить кому-либо сообщение, отправить электронное письмо, установить таймер, сделать снимок, открыть приложение, установить будильник, использовать навигацию и так далее.

Вот полный список всех команд Siri.

Gmail

Источник: https://i.gifer.com/Ou1t.gif

Знаменитый почтовый сервисGmailразработанный Google используетобнаружение спамаотфильтровать некоторые спам-письма.

НЛТК (Инструментарий естественного языка) этоведущая платформадля создания программ Python для работы сданные о человеческом языке, Он предоставляет простые в использовании интерфейсы длямногие корпуса а такжелексические ресурсы, Кроме того, он содержит наборбиблиотеки обработки текстадля классификации, токенизации, определения, тегирования, анализа и семантического мышления. Лучше всего то, что NLTK — это бесплатный проект с открытым исходным кодом, управляемый сообществом.

Мы будем использовать этот инструментарий, чтобы показать некоторые основы области обработки естественного языка. Для приведенных ниже примеров я предполагаю, что мы импортировали инструментарий NLTK. Мы можем сделать это так:import nltk,

В этой статье мы рассмотрим следующие темы:

Токенизация приговора
Слово токенизация
Лемматизация текста и стемминг
Стоп Слова
Regex
Сумка-оф-слов
TF-IDF

1. Приговор токенизации

Токенизация предложения (также называемаясегментация предложения) это проблемаделение строкиписьменного языкавего составляющаяпредложения, Идея здесь выглядит очень просто. В английском и некоторых других языках мы можем разделять предложения всякий раз, когда видим знак препинания.

Однако даже на английском языке эта проблема не является тривиальной из-за использования символа полной остановки для сокращений. При обработке простого текста таблицы сокращений, которые содержат точки, могут помочь нам предотвратить неправильное присвоениеграницы предложения, Во многих случаях мы используем библиотеки, чтобы выполнить эту работу за нас, поэтому не стоит слишком беспокоиться о деталях.

пример:

Давайте посмотрим фрагмент текста об известной настольной игре под названием нарды.

Нарды — одна из старейших известных настольных игр. Его история восходит к почти 5 000 лет назад к археологическим открытиям на Ближнем Востоке. Это игра для двух игроков, в которой у каждого игрока есть пятнадцать шашек, которые перемещаются между 24 очками в соответствии с броском двух костей.

Чтобы применить токенизацию предложений с помощью NLTK, мы можем использоватьnltk.sent_tokenizeфункция.

В качестве результата мы получаем 3-х компонентные предложения отдельно.

Backgammon is one of the oldest known board games.

Its history can be traced back nearly 5,000 years to archeological discoveries in the Middle East.

It is a two player game where each player has fifteen checkers which move between twenty-four points according to the roll of two dice.

2. Слово токенизация

Слово токенизация (также называетсясегментация слов) это проблемаделение строкиписьменного языкавего составляющаяслова, В английском и многих других языках, использующих некоторую форму латинского алфавита, пробел является хорошим приближением к разделителю слов.

Тем не менее, у нас все еще могут быть проблемы, если мы разделим пространство на части для достижения желаемых результатов. Некоторые английские составные существительные пишутся по-разному, и иногда они содержат пробел. В большинстве случаев мы используем библиотеку для достижения желаемых результатов, поэтому снова не беспокойтесь о деталях

пример:

Давайте используем предложения из предыдущего шага и посмотрим, как мы можем применить к ним слово токенизацию. Мы можем использоватьnltk.word_tokenizeфункция.

Выход:

['Backgammon', 'is', 'one', 'of', 'the', 'oldest', 'known', 'board', 'games', '.']

['Its', 'history', 'can', 'be', 'traced', 'back', 'nearly', '5,000', 'years', 'to', 'archeological', 'discoveries', 'in', 'the', 'Middle', 'East', '.']

['It', 'is', 'a', 'two', 'player', 'game', 'where', 'each', 'player', 'has', 'fifteen', 'checkers', 'which', 'move', 'between', 'twenty-four', 'points', 'according', 'to', 'the', 'roll', 'of', 'two', 'dice', '.']

Лемматизация текста и стемминг

По грамматическим причинам документы могут содержатьразные формы словатакие какпривод,диски,вождение, Кроме того, иногда мы имеемсвязанные словас аналогичным значением, таким какнация,национальный,Национальность,

Цель обоихвытекающиеа такжелемматизацииэто куменьшить флективный формыа иногда связанные с деривацией формыизслово дляобщая базовая форма,

Источник: https://nlp. stanford.edu/IR-book/html/htmledition/stemming-and-lemmatization-1.html

Примеры:

есть, есть, есть=>быть
собака, собаки, собаки, собаки=>собака

Результат этого сопоставления, примененного к тексту, будет примерно таким:

собаки мальчика разных размеров=>мальчик собака будет различаться по размеру

Стемминг и лемматизация являются частными случаяминормализация, Однако они отличаются друг от друга.

Морфологическийобычно относится ксырой эвристический процессэто обрезает концы слов в надежде на правильное достижение этой цели большую часть времени и часто включает удаление деривационных аффиксов.
лемматизацииобычно относится кделать вещи правильнос использованиемсловарьа такжеморфологический анализслов, обычно стремясь удалить только словесные окончания и вернуть базовую или словарную форму слова, которая известна каклемма,

Источник: https://nlp. stanford.edu/IR-book/html/htmledition/stemming-and-lemmatization-1.html

Разница в том, чтопарадигматическийработаетбез знания контекстаи, следовательно, не может понять разницу между словами, которые имеют различное значение в зависимости от части речи. Но у стеммеров тоже есть свои преимущества, онилегче реализоватьи обычнобеги быстрее, Кроме того, сниженная «точность» может не иметь значения для некоторых приложений.

Примеры:

Слово «лучше» имеет «хорошо» в качестве своей леммы. Эта ссылка пропущена, поскольку она требует поиска в словаре.
Слово «игра» является базовой формой для слова «игра», и, следовательно, оно соответствует как в терминах, так и в лемматизации.
Слово «встреча» может быть либо базовой формой существительного, либо формой глагола («встречаться») в зависимости от контекста; например, «на нашей последней встрече» или «мы встретимся завтра». В отличие от stemming, лемматизация пытается выбрать правильную лемму в зависимости от контекста.

После того, как мы узнаем, в чем разница, давайте посмотрим на некоторые примеры, используя инструмент NLTK.

Выход:

Stemmer: seen
Lemmatizer: seeStemmer: drove
Lemmatizer: drive

Стоп слова

Источник: http://www.nepalinlp.com/detail/stop-words-removal_nepali/
Стоп-слова — это слова, которыеотфильтрованыдо или после обработки текста. При применении машинного обучения к тексту, эти слова могут добавить многошум, Вот почему мы хотим удалить этинеуместные слова,
Стоп словаобычнообратитесь кнаиболее распространенные словатакие как «а также»,«»,«На языке, но естьнет единого универсального спискастоп-слов. Список стоп-слов может меняться в зависимости от вашего приложения.
Инструмент NLTK имеет предопределенный список стоп-слов, который относится к наиболее распространенным словам. Если вы используете его впервые, вам нужно скачать стоп-слова, используя этот код:nltk. download(“stopwords”), После завершения загрузки мы можем загрузитьstopwordsпакет изnltk.corpusи использовать его для загрузки стоп-слов.
Выход:
['i', 'me', 'my', 'myself', 'we', 'our', 'ours', 'ourselves', 'you', "you're", "you've", "you'll", "you'd", 'your', 'yours', 'yourself', 'yourselves', 'he', 'him', 'his', 'himself', 'she', "she's", 'her', 'hers', 'herself', 'it', "it's", 'its', 'itself', 'they', 'them', 'their', 'theirs', 'themselves', 'what', 'which', 'who', 'whom', 'this', 'that', "that'll", 'these', 'those', 'am', 'is', 'are', 'was', 'were', 'be', 'been', 'being', 'have', 'has', 'had', 'having', 'do', 'does', 'did', 'doing', 'a', 'an', 'the', 'and', 'but', 'if', 'or', 'because', 'as', 'until', 'while', 'of', 'at', 'by', 'for', 'with', 'about', 'against', 'between', 'into', 'through', 'during', 'before', 'after', 'above', 'below', 'to', 'from', 'up', 'down', 'in', 'out', 'on', 'off', 'over', 'under', 'again', 'further', 'then', 'once', 'here', 'there', 'when', 'where', 'why', 'how', 'all', 'any', 'both', 'each', 'few', 'more', 'most', 'other', 'some', 'such', 'no', 'nor', 'not', 'only', 'own', 'same', 'so', 'than', 'too', 'very', 's', 't', 'can', 'will', 'just', 'don', "don't", 'should', "should've", 'now', 'd', 'll', 'm', 'o', 're', 've', 'y', 'ain', 'aren', "aren't", 'couldn', "couldn't", 'didn', "didn't", 'doesn', "doesn't", 'hadn', "hadn't", 'hasn', "hasn't", 'haven', "haven't", 'isn', "isn't", 'ma', 'mightn', "mightn't", 'mustn', "mustn't", 'needn', "needn't", 'shan', "shan't", 'shouldn', "shouldn't", 'wasn', "wasn't", 'weren', "weren't", 'won', "won't", 'wouldn', "wouldn't"]
Давайте посмотрим, как мы можем удалить стоп-слова из предложения.
Выход:
['Backgammon', 'one', 'oldest', 'known', 'board', 'games', '.']
Если вы не знакомы с список пониманийв Python, Вот еще один способ добиться того же результата.
Однако имейте в виду, чтосписок пониманийявляютсяБыстреепотому что ониоптимизированныйдля интерпретатора Python, чтобы определить предсказуемый шаблон во время цикла.
Вы можете удивиться, почему мы превращаем наш список в поставил, Set — это абстрактный тип данных, который может хранить уникальные значения без какого-либо определенного порядка.операция поискав комплектеявляетсянамного быстреечемоперация поискав списке, Для небольшого количества слов нет большой разницы, но если у вас есть большое количество слов, настоятельно рекомендуется использовать тип набора.
Если вы хотите узнать больше о затратах времени между различными операциями для различных структур данных, вы можете посмотреть на это удивительно шпаргалка,
Regex
Источник: https://digitalfortress. abc]—несоответствует a, b или c
[a-g]— сопоставить персонажамеждуа & г
Регулярные выражения используютсимвол обратной косой черты('\') указывать специальные формы или разрешать использовать специальные символы, не вызывая их особого значения. этосталкивается с использованием Pythonодного и того же символа для той же цели в строковых литералах; например, чтобы соответствовать буквальному обратному слешу, можно написать'\\\\'в качестве строки шаблона, потому что регулярное выражение должно быть\\и каждый обратный слеш должен быть выражен как\\внутри обычного строкового литерала Python.
Решение заключается в использовании Pythonнеобработанная строкадля шаблонов регулярных выражений; обратные слеши не обрабатываются каким-либо особым образом в строковый литералс префиксом'r', Такr"\n"является двухсимвольной строкой, содержащей'\'а также'n', в то время как"\n"является односимвольной строкой, содержащей символ новой строки. Обычно шаблоны будут выражаться в коде Python с использованием этой необработанной строковой записи.
Источник: https://docs.python.org/3/library/re.html?highlight=regex
Мы можем использовать регулярные выражения, чтобы применитьдополнительная фильтрацияк нашему тексту. Например, мы можем удалить все не-словесные символы. Во многих случаях нам не нужны знаки препинания, и их легко удалить с помощью регулярных выражений.
В PythonreМодуль обеспечивает операции сопоставления регулярных выражений, аналогичные тем, которые существуют в Perl. Мы можем использоватьre.subфункция для замены совпадений для шаблона замещающей строкой. Давайте рассмотрим пример, когда мы заменим все не-слова с пробелом.
Выход:
'The development of snowboarding was inspired by skateboarding sledding surfing and skiing '
Регулярное выражение представляет собой мощный инструмент, и мы можем создавать гораздо более сложные модели. Если вы хотите узнать больше о регулярных выражениях, я могу порекомендовать вам попробовать эти 2 веб-приложения: регулярное выражение р, regex101,
Сумка-из-слов
Источник: https://www.iconfinder.com/icons/299088/bag_icon
Алгоритмы машинного обучения не могут работать с необработанным текстом напрямую, нам нужно преобразовать текст в векторы чисел. Это называется извлечение признаков,
мешок из-словмодельпопулярныйа такжепростотехника извлечения признаковиспользуется, когда мы работаем с текстом. Он описывает вхождение каждого слова в документ.
Чтобы использовать эту модель, нам нужно:
Дизайнсловарьиз известных слов (также называетсяжетоны)
Выберитемера присутствияиз известных слов
Любая информация оприказилисоставсловотбрасывается, Вот почему это называетсямешокслов. Эта модель пытается понять, встречается ли в документе известное слово, но не знает, где это слово в документе.
Интуиция в том, чтопохожие документыимеютаналогичное содержание, Кроме того, из содержания, мы можем узнать что-то о значении этого документа.
пример
Давайте посмотрим, какие шаги, чтобы создать модель мешка из-слов. В этом примере мы будем использовать только четыре предложения, чтобы увидеть, как работает эта модель. В реальных проблемах, вы будете работать с гораздо большими объемами данных.
1. Загрузите данные
Источник: https://www.iconfinder.com/icons/315166/note_text_icon
Допустим, что это наши данные, и мы хотим, чтобы загрузить его как массив.
Для достижения этой цели мы можем просто прочитать файл и разделить его на линии.
Выход:
["I like this movie, it's funny.", 'I hate this movie.', 'This was awesome! I like it.', 'Nice one. I love it.']
2. Дизайн словарный запас
Источник: https://www.iconfinder.com/icons/2109153/book_contact_dairy_google_service_icon
Давайте получим все уникальные слова из четырех загруженных предложений, игнорируя регистр, знаки препинания и токены из одного символа. Эти слова станут нашей лексикой (известные слова).
Мы можем использовать CountVectorizer класс из библиотеки sklearn для разработки нашего словаря. Мы посмотрим, как мы можем использовать его после прочтения следующего шага тоже.
3. Создайте векторы документов
Источник: https://www.iconfinder.com/icons/1574/binary_icon
Далее нам нужно оценить слова в каждом документе. Задача здесь состоит в том, чтобы преобразовать каждый необработанный текст в вектор чисел. После этого, мы можем использовать эти векторы в качестве входных данных для модели машинного обучения. Самый простой метод подсчета очков — отметить наличие слов с 1 для настоящего и 0 для отсутствия.
Теперь давайте посмотрим, как мы можем создать модель пакета слов, используя упомянутый выше класс CountVectorizer.
Выход:
Вот наши предложения. Теперь мы можем видеть, как работает модель «мешок слов».
Дополнительные примечания по модели Bag of Words
Источник: https://www.iconfinder.com/icons/1118207/clipboard_notes_pen_pencil_icon
сложностьмодели мешка слов приходит в решении, какразработать словарьизвестных слов (токенов) и какоценить присутствиеиз известных слов
Разработка словарного запаса
Когда словарный запасразмер увеличиваетсяВектор представление документов, также увеличивается. В приведенном выше примере длина вектора документа равна числу известных слов.
В некоторых случаях мы можем иметьогромное количество данныхи в этом случае длина вектора, который представляет документ, может бытьтысячи или миллионыэлементов. Кроме того, каждый документ может содержатьтолько несколько из известных словв словаре.
Поэтому вектор представление будет иметьмного нулей, Эти векторы, которые имеют много нулей, называютсяразреженные векторы, Они требуют больше памяти и вычислительных ресурсов.
Мы можемснижениеколичество известных словпри использовании модели мешка слов для уменьшения необходимой памяти и вычислительных ресурсов. Мы можем использоватьметоды очистки текстамы уже видели в этой статье, прежде чем мы создадим нашу модель мешка слов:
Игнорирование деласлов
Игнорирование знаков препинания
Удалениестоп словаиз наших документов
Сокращение слов, чтобы их основной форме (Лемматизация текста и стемминг)
Исправление слов с ошибками
Еще один более сложный способ создать словарь — это использоватьсгруппированные слова, Это меняетобъемсловарного запаса и позволяет модели мешка слов, чтобы получитьбольше деталейо документе. Этот подход называетсяп-граммы,
Н-грамм этоПоследовательность изколичествоПредметы(слова, буквы, цифры, цифры и т. д.). В контексте текстовые корпуса n-граммы обычно относятся к последовательности слов.Юниграммаэто одно слово,биграммпредставляет собой последовательность из двух слов,триграммаявляется последовательностью из трех слов и т. д. «n» в «n-грамме» относится к числу сгруппированных слов. Моделируются только n-граммы, которые появляются в корпусе, а не все возможные n-граммы.
пример
Давайте посмотрим на все биграммы для следующего предложения:
The office building is open today
Все биграммы это:
офис
офисное здание
здание
открыто
открыт сегодня
мешок из-биграммаявляется более мощным, чем подход мешок слов.
Подсчет слов
После того, как мы создали наш словарь известных слов, нам нужно оценить вхождение слов в наши данные. Мы увидели один очень простой подход — бинарный подход (1 для присутствия, 0 для отсутствия).
Некоторые дополнительные методы оценки:
Графы, Подсчитайте, сколько раз каждое слово появляется в документе.
частоты, Вычислите частоту появления каждого слова в документе среди всех слов в документе.
TF-IDF
Одна проблема счастота словявляется то, что самые частые слова в документе начинают иметь самые высокие оценки. Эти частые слова не могут содержать столько «информационный приростМодели по сравнению с некоторыми более редкими и предметно-ориентированными словами. Один из подходов к решению этой проблемы заключается вШтрафуетсяслова, которыечасто встречается во всех документах, Такой подход называется TF-IDF.
TF-IDF, сокращение оттермин частота-обратная частота документаэтостатистическая мераиспользуется для оценки важности слова для документа в коллекции или тело,
Значение оценки TF-IDF увеличивается пропорционально тому, сколько раз слово появляется в документе, но оно компенсируется количеством документов в корпусе, которые содержат слово.
Давайте посмотрим на формулу, используемую для расчета балла TF-IDF для данного терминаИксв документеY,
Формула TF-IDF. Источник: http://filotechnologia.blogspot.com/2014/01/a-simple-java-class-for-tfidf-scoring.html
Теперь давайте немного разделим эту формулу и посмотрим, как работают разные части формулы.
Термин частота (TF): оценка частоты слова в текущем документе.
Формула частоты термина
Частота обратного термина (ITF): оценка того, насколько редко это слово встречается в документах.
Формула частоты обратных документов
Наконец, мы можем использовать предыдущие формулы для расчетаОценка TF-IDFдля данного термина, как это:
Формула TF-IDF
пример
В Python, можно использоватьTfidfVectorizerкласс из библиотеки sklearn для расчета баллов TF-IDF для заданных документов. Давайте использовать те же предложения, которые мы использовали в примере с набором слов.
Выход:
Опять же, я добавлю здесь предложения для простого сравнения и лучшего понимания того, как работает этот подход.
В этом посте вы узнаете основы НЛП для текста. В частности, вы узнали следующие понятия с дополнительными деталями:
NLPиспользуется для примененияалгоритмы машинного обучениявтекста такжеречь
НЛТК (Инструментарий естественного языка) этоведущая платформадля создания программ Python для работы сданные о человеческом языке
Приговор токенизацииэто проблемаделение строкиписьменного языкавего составляющаяпредложения
Слово токенизацияэто проблемаделение строкиписьменного языкавего составляющаяслова
Цель обоихвытекающиеа такжелемматизацииэто куменьшить флективный формыа иногда связанные с деривацией формыизслово дляобщая базовая форма,
Стоп словаслова, которые отфильтровываются до или после обработки текста. Oниобычнообратитесь кнаиболее распространенные слована языке.
регулярное выражениепоследовательность символов, которые определяютшаблон поиска,
мешок из-словмодельпопулярныйа такжепростотехника извлечения признаковиспользуется, когда мы работаем с текстом. Он описывает вхождение каждого слова в документ.
TF-IDFэтостатистическая мерапривык коценить важностьизсловок документу в коллекции или тело,
Потрясающе! Теперь мы знаем основы того, как извлечь элементы из текста. Затем мы можем использовать эти функции в качестве входных данных для алгоритмов машинного обучения.
Хочешь увидетьвсе понятияиспользуется веще один большой пример?
— Держи! Если вы читаете с мобильного, прокрутите вниз до конца и нажмите «Настольная версия» ссылка.
https://en.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing
http://www.nltk.org/
https://en.wikipedia.org/wiki/Text_segmentation
https://en.wikipedia.org/wiki/Lemmatisation
https://en.wikipedia.org/wiki/Stemming
https://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/stemming-and-lemmatization-1.html
https://en.wikipedia.org/wiki/Stop_words
https://en.wikipedia.org/wiki/Regular_expression
https://docs.python.org/3/library/re.html?highlight=regex
https://machinelearningmastery.com/gentle-introduction-bag-words-model/
https://chrisalbon.com/machine_learning/preprocessing_text/bag_of_words/
https://en.wikipedia.org/wiki/Tf%E2%80%93idf
Вот являетсяинтерактивная версияэтой статьи, загруженной в Deepnote (облачная платформа Jupyter Notebook). Не стесняйтесь проверить это и поиграть с примерами.
Вы также можете проверить мои предыдущие сообщения в блоге.
Ярлыки для ноутбуков Jupyter
Основы Python для науки о данных
Наука о данных с помощью Python: введение в визуализацию данных с помощью Matplotlib
Наука о данных с помощью Python: введение в загрузку, настройку и фильтрацию данных с помощью панд
Если вы хотите получать уведомления при публикации нового блога, вы можете подписаться на мой свежий бюллетень,
Вот мой профиль в LinkedIn в случае, если вы хотите связаться со мной. Я буду счастлив быть на связи с вами.
Спасибо за прочтение. Я надеюсь, что вам понравилась статья. Если вам это нравится, пожалуйста, удерживайте кнопку хлопка и поделитесь им с друзьями. Я буду рад услышать ваши отзывы. Если у вас есть вопросы, не стесняйтесь их задавать. 😉
Penis Icon – Telegraph

👉🏻👉🏻👉🏻 ALL INFORMATION CLICK HERE 👈🏻👈🏻👈🏻
РекламаBinance биржа – официальный сайт на русском, покупка BTC.Вход и быстрая регистрация · будни 9:00-20:00, выходные 11:00-16:00
https://www. flaticon.com/free-icons/penis
Перевести · Download over 202 icons of penis in SVG, PSD, PNG, EPS format or as webfonts. Flaticon, the largest database of free vector icons.
Перевести · Get free Penis icons in iOS, Material, Windows and other design styles for web, mobile, and graphic design projects. These free images are pixel perfect to fit your design and available in both PNG and vector. Download icons …
https://thenounproject.com/term/penis
Перевести · Penis icons. SVG and PNG downloads. Get free icons or unlimited royalty-free icons with NounPro.
https://www.iconfinder.com/search/?q=penis
Перевести · Download 348 penis icons. Available in PNG and SVG formats. Ready to be used in web design, mobile apps and …
Перевести · Penis icons PNG, SVG, EPS, ICO, ICNS and Icon Fonts are available. Icons are in Line, Flat, Solid, Colored outline, and other styles. Download free and premium icons …
https://www.shutterstock.com/search/penis+icon
Перевести · 31. 03.2021 · Find penis icon stock images in HD and millions of other royalty-free stock photos, illustrations and vectors in the Shutterstock collection. Thousands of new, …
Бесплатные иконки «Pênis» в различных стилях для мобильных и веб-интерфейсов, а также графического дизайна. Скачивайте бесплатно в форматах PNG, SVG, PDF 👆
Перевести · Free flat Dick icon of All; available for download in PNG, SVG and as a font. Icons8. Icons Icons. PNG and SVG icons in 35 different styles. Pichon. Download icons to use offline. Plugins. Drag and drop icons …
www.sherv.net/zone.php?zid=8&name=cmsh&CMTYPE=textz&CMPAGE=ITEM&CMSTR=smileys.penis&…
Перевести · Details for x smileys penis. The X Smileys Penis text emoticon is single line; Visual size: 3×1 characters; Added on 23 March, 2013; Last commented on 30 March, 2021; Text Emoticon category: Misc. text emoticons; X Smileys Penis …
https://thebookofman.com/mind/masculinity/penis-photos
Перевести · 12.03.2020 · Penis photos from The Book of Man’s Penis Gallery 2020, created to break taboos around penis anxiety and reduce shame. Plus the photos are arty! In 2020 our famed Penis …
РекламаBinance биржа – официальный сайт на русском, покупка BTC.Вход и быстрая регистрация · будни 9:00-20:00, выходные 11:00-16:00
Не удается получить доступ к вашему текущему расположению. Для получения лучших результатов предоставьте Bing доступ к данным о расположении или введите расположение.
Не удается получить доступ к расположению вашего устройства. Для получения лучших результатов введите расположение.
PNG and SVG icons in 35 different styles
Drag and drop icons into other apps
Protect your identity with generative media
Remove the background from any photo
Vector illustrations from top Dribbble illustrators
Compose illustrations from elements
A collection of adorable puffy hands
Generate unique, expressive AI-generated faces in real time
Protect your identity with generative media
Remove the background from any photo
Download 81 free Penis Icons in iOS, Windows, Material, and other design styles.
Get free Penis icons in iOS, Material, Windows and other design styles for web, mobile, and graphic design projects. These free images are pixel perfect to fit your design and available in both PNG and vector. Download icons in all formats or edit them for your designs.
Also, be sure to check out new icons and popular icons.
We use cookies and local storage for better UX (such as your collections in icons app), extra powers for the paid users, analytics, and ads.
Sex Old Grandpa Big Cock
Lesbian Sex Long
Vkook Moans 18
Old Grannies Porn Pics
Jojo Parody
Penis Icons — 202 free vector icons — Flaticon
Penis Icons – Free Vector Download, PNG, SVG, GIF
Penis Icons — Download Free Vector Icons | Noun Project
Penis icons — Iconfinder
Penis icons — 100+ Free SVG and PNG — Iconscout
Penis Icon Images, Stock Photos & Vectors | Shutterstock
Иконки «Pênis» — скачай бесплатно PNG и вектор
Dick Icon – Free Download, PNG and Vector
X Smileys Penis text emoticon | Free text and ASCII emoticons
Penis Photos from the Penis Gallery 2020 | The Book of Man
Penis Icon
Линия русская соц.
вк иконка вконтакте — Иконки социальных сетей

Аналогично
Линия русская соц.
Logo player v v icon video vimeo icon logo,
Формат textdirection l to r Формат 18px, расположение, композиция,
Формат textdirection l to r Формат 24px, расположение, композиция,
Формат textdirection l to r Формат 48px, расположение, композиция,
Формат textdirection r to l Формат 18px, расположение, композиция,
Формат textdirection r to l Формат 24px, расположение, композиция,
Формат textdirection r to l Формат 48px, расположение, композиция,
Зачеркнутый s 24px зачеркнутый, цветение, цвет лица,
Remix icons system icons up s line ремикс, аранжировка, организация,
Сетевой плеер, социальная сеть v vimeo icon network,
Зачеркнутый s 48px зачеркнутый, цветение, цвет лица,
Часть 2, копия,
Часть 2 часть,
Часть 1, копия,
Часть 1 часть,
Марс инсульт против Марса,
Социальная сеть Network s,
Иконки Vscode типа r vscode,
Часть 1 часть,
Вольт v,
В в,
Р Р,
значки редактора значков ремиксов цитаты l remix, авантюрный, дерзкий,
Ремикс иконки редактор иконки кавычки r remix,
Вилка электромобиля бытовая,
Вилка Ev, внутренний лев.
,
Remix icons development icons s fill remix, продвижение, эволюция,
Remix icons development icons s line ремикс, продвижение, эволюция,
Remix icons development icons s slash fill remix, продвижение, эволюция,
Remix icons development icons s slash line ремикс, продвижение, эволюция,
EV вилка тесла r ев,
Вилка EV тесла с ев,
RISC V RISC, край, пересечение,
Многоточие v многоточие,
Сеть социальная сеть Vine Icon Network,
Remix icons system icons box r fill remix, аранжировка, организация,
Remix icons system icons box r line remix, аранжировка, организация,
Remix icons системные значки кружок r заливка ремикс, аранжировка, организация,
Социальная сеть Network s,
Remix icons системные значки круг r линия ремикс, аранжировка, организация,
Контакт в контакте вк значок вконтакте
Ветер S ветер, воздух, порыв,
Водопады в водопады, край, перекресток,
I info info more icon увеличить, похвастаться, увеличить,
Точка v точка край, пересечение, обод,
Социальная иконка медиасети,
Письмо я письмо,
Письмо л,
значки редактора значков ремиксов угловой ремикс, край, пересечение,
Буква р буква,
Иконки ремиксов значки редактора кавычки l remix, авантюрный, дерзкий,
Письмо с письмом,
Ремикс иконки редактор иконки кавычки r remix,
Письмо v письмо,
Стрелки против стрелок, край, пересечение,

Я Сделка I,
Stylus S Stylus, цветочный, цвет лица,
Логотип s Skype icon logotype,
Закругленный угол 24px закругленный, изогнутый, сферический,
Ремикс значки редактор значков направление л ремикс, управление, руководство,
Закругленный угол 48px закругленный, изогнутый, сферический,
я я,
Ремикс значки редактор значков направление r ремикс, управление, руководство,
Иконки криптовалюты цвет r криптовалюта, свечение, оттенок,
Угол вниз левый угол, край, пересечение,
Угол вниз правый угол, край, пересечение,
Угол левый нижний угол, край, пересечение,
Угол левый верхний угол, край, пересечение,
Угол правый нижний угол, край, пересечение,
Угол правый верхний угол, край, пересечение,

Remix icons системные значки половинный ремикс, аранжировка, организация,
Угол вверх левый угол, край, пересечение,
Remix icons system icons Half s line remix, аранжировка, организация,
Угол вверх правый угол, край, пересечение,
Remix icons system icons s fill remix, аранжировка, организация,
Стрелы против стрел,
Медиа сеть онлайн социальные сети v vimeo icon media,
Remix icons system icons s line remix, аранжировка, организация,
Социальная сеть Network s,
Часть 2 часть,
р р,
Логотип социальная социальная сеть в контакте сайт иконка логотип,
Меню v меню,
В в,
Cryptocurrency icons black r crypto, брюнет, уголь,
Тип значков Vscode против vscode, край, пересечение,

Вкладка v вкладка,
Film network play player поделиться социальными v просмотром видео vimeo icon film,
я курсор я,
Часть 1 и часть,
‹
›

Другие бесплатные иконки из Social Icons set
Русский Магазин — Русские иконы
Интернет-магазин

Иконы
Реликварии
Артефакты
Коллекции
0 Частные
3
3 Статьи
3

Сегодня получил иконку. Позвольте воспользоваться этой возможностью, чтобы поблагодарить вас за самую красивую икону. Ваше обслуживание клиентов фантастическое, ваша упаковка — 5 звезд. Я заказывала иконы со всего мира у частных дилеров, аукционных домов, православных центров, включая Святую Гору Афон. Честно могу сказать, что ваши иконы, обслуживание, цена, все самое лучшее, что я когда-либо встречал. Эта святая икона прекрасно смотрится в моей молитвенной комнате. Да благословит вас Бог, и я с нетерпением жду возможности заказать у вас еще много раз.
Иконки были так хорошо упакованы и просто потрясающие!!!! Спасибо!
Иконы прибыли, они прекрасны и так хорошо упакованы!!
Я хочу, чтобы вы знали, что присланная вами иконка «Всевидящее око» потрясающая, трогательная и замечательная. Я так благодарен.
Настоящим письмом сообщаем, что сегодня утром прибыла икона святого Димитрия Ростовского и все в порядке. Эта икона прекрасна и действительно передает мудрость святого Димитрия и его любовь к своим духовным чадам. Видеть его образ приносит мне великий покой и радость. Спасибо за отличный сервис и за то, что позволили мне принести такую прекрасную икону в мой дом.
Предмет
ВСЕ ВЫБРАНЫ ИЗ 12 ДОСТУПНЫХ
Алфавитный фильтр
Сортировать по: Новые поступления | Цена