svm: fix XML by converting para to simpara tags via script

2026-03-23 23:32:16 +01:00 · 2026-01-26 14:48:43 +00:00
parent 021d66e554
commit c5426ad10f
22 changed files with 185 additions and 186 deletions
--- a/reference/svm/book.xml
+++ b/reference/svm/book.xml
@@ -1,8 +1,8 @@
 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
-<!-- EN-Revision: 9c0ef76f75541c95cd3c2a031f132a002ea30091 Maintainer: rjhdby Status: ready -->
+<!-- EN-Revision: 1ca2d4af9471f44743281e6949cb53b8afcaefb8 Maintainer: rjhdby Status: ready -->
 <!-- Reviewed: no -->
 <!-- State: experimental -->
-<book xml:id="book.svm" xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">
+<book xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xml:id="book.svm">
 <?phpdoc extension-membership="pecl" ?>
 <title>Support Vector Machine (Вспомогательная векторная машина)</title>
 <titleabbrev>SVM</titleabbrev>
@@ -10,10 +10,10 @@
 <preface xml:id="intro.svm">
  &reftitle.intro;
  &warn.experimental;
-  <para>
+  <simpara>
   LibSVM - это эффективное решение для проблем классификации и регрессии SVM.
   Модуль svm обёртывает это в интерфейс PHP для простого использования в скриптах PHP.
-  </para>
+  </simpara>
 </preface>

 &reference.svm.setup;
--- a/reference/svm/configure.xml
+++ b/reference/svm/configure.xml
@@ -1,16 +1,15 @@
 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
-<!-- EN-Revision: 2bfd4f31617bad59a7ea71b81979b726e15c83f1 Maintainer: rjhdby Status: ready -->
+<!-- EN-Revision: 1ca2d4af9471f44743281e6949cb53b8afcaefb8 Maintainer: rjhdby Status: ready -->
 <!-- Reviewed: no -->
-<section xml:id="svm.installation" xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">
+<section xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xml:id="svm.installation">
 &reftitle.install;

- <para>
+ <simpara>
  &pecl.info;
  <link xlink:href="&url.pecl.package;svm">&url.pecl.package;svm</link>
- </para>
+ </simpara>

 </section>
-
 <!-- Keep this comment at the end of the file
 Local variables:
 mode: sgml
--- a/reference/svm/examples.xml
+++ b/reference/svm/examples.xml
@@ -1,17 +1,17 @@
 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
-<!-- EN-Revision: 20e912791754a34fcdef58be5dfc40b87062b487 Maintainer: rjhdby Status: ready -->
+<!-- EN-Revision: 1ca2d4af9471f44743281e6949cb53b8afcaefb8 Maintainer: rjhdby Status: ready -->
 <!-- Reviewed: no -->
-<chapter xml:id="svm.examples" xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">
+<chapter xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xml:id="svm.examples">
 &reftitle.examples;

- <para>
+ <simpara>
  Процесс довольно прост: задаём параметры, предоставляем обучающие данные,
  на основе которых будет создана модель, а затем делаем прогнозы, основанные
  на этой модели. Набор параметров по умолчанию гарантирует получение
  хоть какого-то результата практически для любых входных данных, так что
  на нем останавливаться не будем и сразу перейдём к обучающим данным.
- </para>
- <para>
+ </simpara>
+ <simpara>
  Есть три пути предоставления обучающих данных: файл, поток и массив.
  Если данные предоставляются с помощью файла или потока, то на каждой
  строке должен содержаться один обучающий пример, отформатированный
@@ -20,11 +20,11 @@
  признак:значение в порядке увеличения признака. Признаки должны быть
  целыми числами, а их значения рациональными, обычно на диапазоне 0-1.
  Например:
- </para>
- <para>
+ </simpara>
+ <simpara>
  -1 1:0.43 3:0.12 9284:0.2
- </para>
- <para>
+ </simpara>
+ <simpara>
  В проблеме классификации документов, например, при проверке письма на спам,
  каждая строка должна представлять один документ. Для задачи проверки на спам
  нам понадобится два класса, -1 для спама и 1 для нормального письма.
@@ -32,29 +32,29 @@
  данного слова в документе (возможно, частота появления относительно длины
  элемента). Признаки со значением 0 (т.е. слово в документе не встречается)
  просто не включаем в набор.
- </para>
- <para>
+ </simpara>
+ <simpara>
  В случае использования массива, данные должны быть представлены в
  виде массива массивов, в котором каждый вложенный массив должен
  первым элементом содержать класс, а все последующие элементы
-  содержать пары "признак" => "значение".
- </para>
- <para>
+  содержать пары "признак" =&gt; "значение".
+ </simpara>
+ <simpara>
  Эти данные передаются обучающей функции класса SVM, которая в результате
  вернёт модель (SVMModel).
- </para>
- <para>
+ </simpara>
+ <simpara>
  Созданная модель может использоваться для построения предположений
  о классе новых объектов, описанных признаками и их значениями.
  Данные, на основе которых делаются предположения, должны быть
  переданы функции модели в том же формате, что описан выше, но
  без указания их класса (т.е. без первого элемента), которая вернёт
  предполагаемый класс, подходящий под эти данные.
- </para>
- <para>
+ </simpara>
+ <simpara>
  Модель впоследствии можно сохранять и загружать с помощью функций,
  принимающих путь к файлу в качестве параметра.
- </para>
+ </simpara>
 <para>
  <example>
   <title>Обучение из массива</title>
--- a/reference/svm/setup.xml
+++ b/reference/svm/setup.xml
@@ -1,19 +1,19 @@
 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
-<!-- EN-Revision: 48ce43fe79fa0c9f31f187ea8ec995b4cb13037e Maintainer: rjhdby Status: ready -->
+<!-- EN-Revision: 1ca2d4af9471f44743281e6949cb53b8afcaefb8 Maintainer: rjhdby Status: ready -->
 <!-- Reviewed: no -->
-<chapter xml:id="svm.setup" xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">
+<chapter xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xml:id="svm.setup">
 &reftitle.setup;

 <section xml:id="svm.requirements">
  &reftitle.required;
-  <para>
+  <simpara>
   Требуется сам модуль Libsvm, который доступен через ряд систем управления пакетами —
   пакет libsvm-devel для систем на базе менеджера RPM-пакетов или пакет libsvm-dev для систем
   на базе Debian-пакетов. Альтернативное скачивание модуля доступно
   <link xlink:href="&url.svm;">с официального сайта</link>.
   При установке с сайта потребуется выполнить ряд шагов, поскольку пакет не устанавливается автоматически.
   Предположим, что последняя версия — 3.1, тогда установка будет выглядет так:
-  </para>
+  </simpara>
  <screen>
 <![CDATA[
 wget http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/cgi-bin/libsvm.cgi?+http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm+tar.gz
@@ -27,17 +27,17 @@ ldconfig --print | grep libsvm
 ]]>
  </screen>

-  <para>
+  <simpara>
   Последний шаг выведет место установки модуля libsvm.
-  </para>
+  </simpara>
 </section>

 <section xml:id="svm.installation">
  &reftitle.install;
-  <para>
+  <simpara>
   &pecl.info;
   <link xlink:href="&url.pecl.package;svm">&url.pecl.package;svm</link>
-  </para>
+  </simpara>
 </section>

 </chapter>
--- a/reference/svm/svm.xml
+++ b/reference/svm/svm.xml
@@ -1,7 +1,7 @@
 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
-<!-- EN-Revision: 4d17b7b4947e7819ff5036715dd706be87ae4def Maintainer: rjhdby Status: ready -->
+<!-- EN-Revision: 1ca2d4af9471f44743281e6949cb53b8afcaefb8 Maintainer: rjhdby Status: ready -->
 <!-- Reviewed: no -->
-<reference xml:id="class.svm" role="class" xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xi="http://www.w3.org/2001/XInclude">
+<reference xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xi="http://www.w3.org/2001/XInclude" xml:id="class.svm" role="class">

 <title>Класс SVM</title>
 <titleabbrev>SVM</titleabbrev>
@@ -11,9 +11,9 @@
  <!-- {{{ svm intro -->
  <section xml:id="svm.intro">
   &reftitle.intro;
-   <para>
+   <simpara>

-   </para>
+   </simpara>
  </section>
  <!-- }}} -->

@@ -187,158 +187,158 @@
     <varlistentry xml:id="svm.constants.c-svc">
      <term><constant>SVM::C_SVC</constant></term>
      <listitem>
-       <para>Базовый тип SVM. Тип по умолчанию, хорош для начала.</para>
+       <simpara>Базовый тип SVM. Тип по умолчанию, хорош для начала.</simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.nu-svc">
      <term><constant>SVM::NU_SVC</constant></term>
      <listitem>
-       <para>Тип NU_SVC использует другой, более гибкий подход к развесовке ошибок.</para>
+       <simpara>Тип NU_SVC использует другой, более гибкий подход к развесовке ошибок.</simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.one-class">
      <term><constant>SVM::ONE_CLASS</constant></term>
      <listitem>
-       <para>Одноклассовая модель. Тренирует только на одном классе,
-        работает с «выпадающими» данными как с отрицательными примерами</para>
+       <simpara>Одноклассовая модель. Тренирует только на одном классе,
+        работает с «выпадающими» данными как с отрицательными примерами</simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.epsilon-svr">
      <term><constant>SVM::EPSILON_SVR</constant></term>
      <listitem>
-       <para>Тип для регрессии (прогнозирование значения, а не просто класса)</para>
+       <simpara>Тип для регрессии (прогнозирование значения, а не просто класса)</simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.nu-svr">
      <term><constant>SVM::NU_SVR</constant></term>
      <listitem>
-       <para>Тип регрессии SVM в стиле NU</para>
+       <simpara>Тип регрессии SVM в стиле NU</simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.kernel-linear">
      <term><constant>SVM::KERNEL_LINEAR</constant></term>
      <listitem>
-       <para>Очень простое ядро, которое хорошо работает для классификации проблем больших документов</para>
+       <simpara>Очень простое ядро, которое хорошо работает для классификации проблем больших документов</simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.kernel-poly">
      <term><constant>SVM::KERNEL_POLY</constant></term>
      <listitem>
-       <para>Полиноминальное ядро</para>
+       <simpara>Полиноминальное ядро</simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.kernel-rbf">
      <term><constant>SVM::KERNEL_RBF</constant></term>
      <listitem>
-       <para>Стандартное Гауссово RBD-ядро. Хорошо обрабатывает нелинейные проблемы и является хорошим
-        значением по умолчанию для классификации</para>
+       <simpara>Стандартное Гауссово RBD-ядро. Хорошо обрабатывает нелинейные проблемы и является хорошим
+        значением по умолчанию для классификации</simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.kernel-sigmoid">
      <term><constant>SVM::KERNEL_SIGMOID</constant></term>
      <listitem>
-       <para>Ядро, основанное на сигмоидной функции. Очень похоже на использование двухуровневой
-        сигмоидной нейронной сети</para>
+       <simpara>Ядро, основанное на сигмоидной функции. Очень похоже на использование двухуровневой
+        сигмоидной нейронной сети</simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.kernel-precomputed">
      <term><constant>SVM::KERNEL_PRECOMPUTED</constant></term>
      <listitem>
-       <para>Предварительно вычисленное ядро — пока не поддерживается</para>
+       <simpara>Предварительно вычисленное ядро — пока не поддерживается</simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.opt-type">
      <term><constant>SVM::OPT_TYPE</constant></term>
      <listitem>
-       <para>Опциональный ключ для типа SVM</para>
+       <simpara>Опциональный ключ для типа SVM</simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.opt-kernel-type">
      <term><constant>SVM::OPT_KERNEL_TYPE</constant></term>
      <listitem>
-       <para>Опциональный ключ для типа ядра</para>
+       <simpara>Опциональный ключ для типа ядра</simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.opt-degree">
      <term><constant>SVM::OPT_DEGREE</constant></term>
      <listitem>
-       <para></para>
+       <simpara/>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.opt-shrinking">
      <term><constant>SVM::OPT_SHRINKING</constant></term>
      <listitem>
-       <para>Обучающий параметр — логическое значение, которое определяет, использовать ли эвристику сокращения</para>
+       <simpara>Обучающий параметр — логическое значение, которое определяет, использовать ли эвристику сокращения</simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.opt-probability">
      <term><constant>SVM::OPT_PROBABILITY</constant></term>
      <listitem>
-       <para>Параметр обучения — логическое значение, которое определяет, будут ли собираться и использоваться оценки вероятности</para>
+       <simpara>Параметр обучения — логическое значение, которое определяет, будут ли собираться и использоваться оценки вероятности</simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.opt-gamma">
      <term><constant>SVM::OPT_GAMMA</constant></term>
      <listitem>
-       <para>Параметр алгоритма для следующих типов ядра: Полиноминальное, RBF и Сигмоидное</para>
+       <simpara>Параметр алгоритма для следующих типов ядра: Полиноминальное, RBF и Сигмоидное</simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.opt-nu">
      <term><constant>SVM::OPT_NU</constant></term>
      <listitem>
-       <para>Опциональный ключ для параметра nu. Используется только с типами NU_ SVM</para>
+       <simpara>Опциональный ключ для параметра nu. Используется только с типами NU_ SVM</simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.opt-eps">
      <term><constant>SVM::OPT_EPS</constant></term>
      <listitem>
-       <para>Опциональный ключ для параметра Epsilon. Используется только в Эпсилон-регрессии</para>
+       <simpara>Опциональный ключ для параметра Epsilon. Используется только в Эпсилон-регрессии</simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.opt-p">
      <term><constant>SVM::OPT_P</constant></term>
      <listitem>
-       <para>Обучающий параметр для Эпсилон-регрессии SVR</para>
+       <simpara>Обучающий параметр для Эпсилон-регрессии SVR</simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.opt-coef-zero">
      <term><constant>SVM::OPT_COEF_ZERO</constant></term>
      <listitem>
-       <para>Параметр алгоритма для полиноминального и сигмоидного ядра</para>
+       <simpara>Параметр алгоритма для полиноминального и сигмоидного ядра</simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.opt-c">
      <term><constant>SVM::OPT_C</constant></term>
      <listitem>
-       <para>Опция для параметра стоимости, контролирующего компромисс между ошибками
-        и неопределённостями — фактически штраф за ошибочную классификацию обучающих примеров.</para>
+       <simpara>Опция для параметра стоимости, контролирующего компромисс между ошибками
+        и неопределённостями — фактически штраф за ошибочную классификацию обучающих примеров.</simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.opt-cache-size">
      <term><constant>SVM::OPT_CACHE_SIZE</constant></term>
      <listitem>
-       <para>Размер кеша в памяти в мегабайтах</para>
+       <simpara>Размер кеша в памяти в мегабайтах</simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>
    </variablelist>
--- a/reference/svm/svm/construct.xml
+++ b/reference/svm/svm/construct.xml
@@ -1,7 +1,7 @@
 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
-<!-- EN-Revision: c44e9cb68b9b65771f9c45db2c07a06c63d71359 Maintainer: rjhdby Status: ready -->
+<!-- EN-Revision: 1ca2d4af9471f44743281e6949cb53b8afcaefb8 Maintainer: rjhdby Status: ready -->
 <!-- Reviewed: no -->
-<refentry xml:id="svm.construct" xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">
+<refentry xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xml:id="svm.construct">
 <refnamediv>
  <refname>SVM::__construct</refname>
  <refpurpose>Конструктор класса SVM</refpurpose>
@@ -11,11 +11,11 @@
  &reftitle.description;
  <constructorsynopsis>
   <modifier>public</modifier> <methodname>SVM::__construct</methodname>
-   <void />
+   <void/>
  </constructorsynopsis>
-  <para>
+  <simpara>
   Создаёт новый объект SVM, готовый к приёму обучающих данных.
-  </para>
+  </simpara>

 </refsect1>

@@ -26,9 +26,9 @@

 <refsect1 role="errors">
  &reftitle.errors;
-  <para>
+  <simpara>
   Выбрасывает <classname>SVMException</classname>, если не может быть загружена библиотека libsvm.
-  </para>
+  </simpara>
 </refsect1>

 </refentry>
--- a/reference/svm/svm/crossvalidate.xml
+++ b/reference/svm/svm/crossvalidate.xml
@@ -1,5 +1,5 @@
 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
-<!-- EN-Revision: 63d53ffd1aeac8cb31553af97085c5175d722a7f Maintainer: rjhdby Status: ready -->
+<!-- EN-Revision: 1ca2d4af9471f44743281e6949cb53b8afcaefb8 Maintainer: rjhdby Status: ready -->
 <!-- Reviewed: no -->
 <refentry xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xml:id="svm.crossvalidate">
 <refnamediv>
@@ -14,7 +14,7 @@
   <methodparam><type>array</type><parameter>problem</parameter></methodparam>
   <methodparam><type>int</type><parameter>number_of_folds</parameter></methodparam>
  </methodsynopsis>
-  <para>
+  <simpara>
   Перекрёстная проверка может быть использована для проверки
   эффективности текущего набора параметров для подмножествах
   обучающих данных. Заданы набор данных по проблеме и количество
@@ -24,7 +24,7 @@
   обучении на полном наборе данных, но возвращаемая оценка
   будет полезна для сравнения качества обучения с использованием
   разных параметров.
-  </para>
+  </simpara>

 </refsect1>

@@ -34,22 +34,22 @@
   <varlistentry>
    <term><parameter>problem</parameter></term>
    <listitem>
-     <para>
+     <simpara>
      Данные по проблеме. Могут быть как массивом, так и ссылкой на
      файл в формате SVMLight или на поток, предоставляющий источник данных
      в формате SVMLight.
-     </para>
+     </simpara>
    </listitem>
   </varlistentry>
   <varlistentry>
    <term><parameter>number_of_folds</parameter></term>
    <listitem>
-     <para>
+     <simpara>
      Количество подмножеств, на которые будет разделён общих набор
      обучающих данных. Чем больше это число, тем более короткими
      и менее надёжными будут обучающие наборы. Хорошее число для
      начала - 5.
-     </para>
+     </simpara>
    </listitem>
   </varlistentry>
  </variablelist>
@@ -57,10 +57,10 @@

 <refsect1 role="returnvalues">
  &reftitle.returnvalues;
-  <para>
+  <simpara>
   Процент корректной классификации в виде числа в диапазоне от 0 до 1.
   В случае ядер NU_SVC и EPSILON_SVR будет возвращена среднеквадратичная ошибка.
-  </para>
+  </simpara>
 </refsect1>

 <refsect1 role="seealso">
--- a/reference/svm/svm/getoptions.xml
+++ b/reference/svm/svm/getoptions.xml
@@ -1,7 +1,7 @@
 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
-<!-- EN-Revision: 20e912791754a34fcdef58be5dfc40b87062b487 Maintainer: rjhdby Status: ready -->
+<!-- EN-Revision: 1ca2d4af9471f44743281e6949cb53b8afcaefb8 Maintainer: rjhdby Status: ready -->
 <!-- Reviewed: no -->
-<refentry xml:id="svm.getoptions" xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">
+<refentry xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xml:id="svm.getoptions">
 <refnamediv>
  <refname>SVM::getOptions</refname>
  <refpurpose>Получить текущие параметры обучения</refpurpose>
@@ -11,12 +11,12 @@
  &reftitle.description;
  <methodsynopsis>
   <modifier>public</modifier> <type>array</type><methodname>SVM::getOptions</methodname>
-   <void />
+   <void/>
  </methodsynopsis>
-  <para>
+  <simpara>
   Возвращает массив, содержащий параметры обучения.
   В качестве ключей используются значения предопределённых констант SVM.
-  </para>
+  </simpara>

 </refsect1>

@@ -27,9 +27,9 @@

 <refsect1 role="returnvalues">
  &reftitle.returnvalues;
-  <para>
+  <simpara>
   Возвращает массив, содержащий параметры обучения.
-  </para>
+  </simpara>
 </refsect1>


--- a/reference/svm/svm/setoptions.xml
+++ b/reference/svm/svm/setoptions.xml
@@ -1,5 +1,5 @@
 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
-<!-- EN-Revision: 63d53ffd1aeac8cb31553af97085c5175d722a7f Maintainer: rjhdby Status: ready -->
+<!-- EN-Revision: 1ca2d4af9471f44743281e6949cb53b8afcaefb8 Maintainer: rjhdby Status: ready -->
 <!-- Reviewed: no -->
 <refentry xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xml:id="svm.setoptions">
 <refnamediv>
@@ -13,9 +13,9 @@
   <modifier>public</modifier> <type>bool</type><methodname>SVM::setOptions</methodname>
   <methodparam><type>array</type><parameter>params</parameter></methodparam>
  </methodsynopsis>
-  <para>
+  <simpara>
   Устанавливает один или несколько параметров обучения.
-  </para>
+  </simpara>

 </refsect1>

@@ -25,9 +25,9 @@
   <varlistentry>
    <term><parameter>params</parameter></term>
    <listitem>
-     <para>
+     <simpara>
      Массив параметров обучения, в котором ключи — константы SVM.
-     </para>
+     </simpara>
    </listitem>
   </varlistentry>
  </variablelist>
@@ -35,10 +35,10 @@

 <refsect1 role="returnvalues">
  &reftitle.returnvalues;
-  <para>
+  <simpara>
   Метод возвращает &true; в случае успешного выполнения
   или выбрасывает исключение SVMException, если возникла ошибка.
-  </para>
+  </simpara>
 </refsect1>
 </refentry>
 <!-- Keep this comment at the end of the file
--- a/reference/svm/svm/train.xml
+++ b/reference/svm/svm/train.xml
@@ -1,5 +1,5 @@
 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
-<!-- EN-Revision: 63d53ffd1aeac8cb31553af97085c5175d722a7f Maintainer: rjhdby Status: ready -->
+<!-- EN-Revision: 1ca2d4af9471f44743281e6949cb53b8afcaefb8 Maintainer: rjhdby Status: ready -->
 <!-- Reviewed: no -->
 <refentry xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xml:id="svm.train">
 <refnamediv>
@@ -14,9 +14,9 @@
   <methodparam><type>array</type><parameter>problem</parameter></methodparam>
   <methodparam choice="opt"><type>array</type><parameter>weights</parameter></methodparam>
  </methodsynopsis>
-  <para>
+  <simpara>
   Создаёт SVMModel на основе обучающих данных.
-  </para>
+  </simpara>

 </refsect1>

@@ -26,7 +26,7 @@
   <varlistentry>
    <term><parameter>problem</parameter></term>
    <listitem>
-     <para>
+     <simpara>
      Есть три пути предоставления обучающих данных: файл, поток и массив.
      Если данные предоставляются с помощью файла или потока, то на каждой
      строке должен содержаться один обучающий пример, отформатированный
@@ -38,19 +38,19 @@
      виде массива массивов, в котором каждый вложенный массив должен
      первым элементом содержать класс, а все последующие элементы
      содержать пары "признак" =&gt; "значение".
-     </para>
+     </simpara>
    </listitem>
   </varlistentry>
   <varlistentry>
    <term><parameter>weights</parameter></term>
    <listitem>
-     <para>
+     <simpara>
      Необязательный набор весовых коэффициентов для разных классов,
      помогающие работать с несбалансированными обучающими наборами.
      К примеру, если у нас два класса, 1 и -1, и обучающих примеров для
      класса -1 сильно больше, то вес для -1 надо выставить равным 0.5.
      Вес должен быть в диапазон от 0 до 1.
-     </para>
+     </simpara>
    </listitem>
   </varlistentry>
  </variablelist>
@@ -58,10 +58,10 @@

 <refsect1 role="returnvalues">
  &reftitle.returnvalues;
-  <para>
+  <simpara>
   Возвращает объект класса SVMModel.
   В случае возникновения ошибки выбрасывает SVMException
-  </para>
+  </simpara>
 </refsect1>

 </refentry>
--- a/reference/svm/svmexception.xml
+++ b/reference/svm/svmexception.xml
@@ -1,7 +1,7 @@
 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
-<!-- EN-Revision: b1ef3427055358ff6d092ddb0a8b5e748a7bbbb2 Maintainer: rjhdby Status: ready -->
+<!-- EN-Revision: 1ca2d4af9471f44743281e6949cb53b8afcaefb8 Maintainer: rjhdby Status: ready -->
 <!-- Reviewed: no -->
-<reference xml:id="class.svmexception" role="class" xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xi="http://www.w3.org/2001/XInclude">
+<reference xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xi="http://www.w3.org/2001/XInclude" xml:id="class.svmexception" role="class">

 <title>Класс SVMException</title>
 <titleabbrev>SVMException</titleabbrev>
@@ -11,9 +11,9 @@
  <!-- {{{ svmexception intro -->
  <section xml:id="svmexception.intro">
   &reftitle.intro;
-   <para>
+   <simpara>
    Исключение, выбрасываемое при возникновении ошибок в классах SVM и SVMModel.
-   </para>
+   </simpara>
  </section>
  <!-- }}} -->

@@ -37,13 +37,13 @@
    </classsynopsisinfo>
    <!-- }}} -->
    <classsynopsisinfo role="comment">&InheritedProperties;</classsynopsisinfo>
-    <xi:include xpointer="xmlns(db=http://docbook.org/ns/docbook) xpointer(id('exception.synopsis')/descendant::db:fieldsynopsis)" />
+    <xi:include xpointer="xmlns(db=http://docbook.org/ns/docbook) xpointer(id('exception.synopsis')/descendant::db:fieldsynopsis)"/>

    <classsynopsisinfo role="comment">&Methods;</classsynopsisinfo>
-    <xi:include xpointer="xmlns(db=http://docbook.org/ns/docbook) xpointer(id('class.svmexception')/db:refentry/db:refsect1[@role='description']/descendant::db:methodsynopsis[1])" />
+    <xi:include xpointer="xmlns(db=http://docbook.org/ns/docbook) xpointer(id('class.svmexception')/db:refentry/db:refsect1[@role='description']/descendant::db:methodsynopsis[1])"/>

    <classsynopsisinfo role="comment">&InheritedMethods;</classsynopsisinfo>
-    <xi:include xpointer="xmlns(db=http://docbook.org/ns/docbook) xpointer(id('class.exception')/db:refentry/db:refsect1[@role='description']/descendant::db:methodsynopsis[1])" />
+    <xi:include xpointer="xmlns(db=http://docbook.org/ns/docbook) xpointer(id('class.exception')/db:refentry/db:refsect1[@role='description']/descendant::db:methodsynopsis[1])"/>

   </classsynopsis>
   <!-- }}} -->
--- a/reference/svm/svmmodel.xml
+++ b/reference/svm/svmmodel.xml
@@ -1,7 +1,7 @@
 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
-<!-- EN-Revision: 4d17b7b4947e7819ff5036715dd706be87ae4def Maintainer: rjhdby Status: ready -->
+<!-- EN-Revision: 1ca2d4af9471f44743281e6949cb53b8afcaefb8 Maintainer: rjhdby Status: ready -->
 <!-- Reviewed: no -->
-<reference xml:id="class.svmmodel" role="class" xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xi="http://www.w3.org/2001/XInclude">
+<reference xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xi="http://www.w3.org/2001/XInclude" xml:id="class.svmmodel" role="class">

 <title>Класс SVMModel</title>
 <titleabbrev>SVMModel</titleabbrev>
@@ -11,10 +11,10 @@
  <!-- {{{ svmmodel intro -->
  <section xml:id="svmmodel.intro">
   &reftitle.intro;
-   <para>
+   <simpara>
    SVMModel — конечный результат процесса обучения.
    Результат можно использовать для классификации ранее неизвестных данных.
-   </para>
+   </simpara>
  </section>
  <!-- }}} -->

--- a/reference/svm/svmmodel/checkprobabilitymodel.xml
+++ b/reference/svm/svmmodel/checkprobabilitymodel.xml
@@ -1,7 +1,7 @@
 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
-<!-- EN-Revision: 18046e022443b3e8a21088f7a2c850158d03f510 Maintainer: rjhdby Status: ready -->
+<!-- EN-Revision: 1ca2d4af9471f44743281e6949cb53b8afcaefb8 Maintainer: rjhdby Status: ready -->
 <!-- Reviewed: no -->
-<refentry xml:id="svmmodel.checkprobabilitymodel" xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">
+<refentry xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xml:id="svmmodel.checkprobabilitymodel">
 <refnamediv>
  <refname>SVMModel::checkProbabilityModel</refname>
  <refpurpose>Возвращает true, если модель содержит информацию о вероятностях</refpurpose>
@@ -11,11 +11,11 @@
  &reftitle.description;
  <methodsynopsis>
   <modifier>public</modifier> <type>bool</type><methodname>SVMModel::checkProbabilityModel</methodname>
-   <void />
+   <void/>
  </methodsynopsis>
-  <para>
+  <simpara>
   Возвращает &true;, если модель содержит информацию о вероятностях.
-  </para>
+  </simpara>

 </refsect1>

@@ -26,9 +26,9 @@

 <refsect1 role="returnvalues">
  &reftitle.returnvalues;
-  <para>
+  <simpara>
   Возвращает логическое значение
-  </para>
+  </simpara>
 </refsect1>

 </refentry>
--- a/reference/svm/svmmodel/construct.xml
+++ b/reference/svm/svmmodel/construct.xml
@@ -1,5 +1,5 @@
 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
-<!-- EN-Revision: 63d53ffd1aeac8cb31553af97085c5175d722a7f Maintainer: rjhdby Status: ready -->
+<!-- EN-Revision: 1ca2d4af9471f44743281e6949cb53b8afcaefb8 Maintainer: rjhdby Status: ready -->
 <!-- Reviewed: no -->
 <refentry xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xml:id="svmmodel.construct">
 <refnamediv>
@@ -13,10 +13,10 @@
   <modifier>public</modifier> <methodname>SVMModel::__construct</methodname>
   <methodparam choice="opt"><type>string</type><parameter>filename</parameter></methodparam>
  </constructorsynopsis>
-  <para>
+  <simpara>
   Метод создаёт объект класса SVMModel. Обычно модели создаются методом
   SVM::train, но сохранённые модели можно восстановить напрямую.
-  </para>
+  </simpara>

 </refsect1>

@@ -26,9 +26,9 @@
   <varlistentry>
    <term><parameter>filename</parameter></term>
    <listitem>
-     <para>
+     <simpara>
      Имя файла, в котором сохранена модель.
-     </para>
+     </simpara>
    </listitem>
   </varlistentry>
  </variablelist>
@@ -36,10 +36,10 @@

 <refsect1 role="errors">
  &reftitle.errors;
-  <para>
+  <simpara>
   Метод выбрасывает исключение <classname>SVMException</classname>,
   если возникла ошибка.
-  </para>
+  </simpara>
 </refsect1>

 <refsect1 role="seealso">
--- a/reference/svm/svmmodel/getlabels.xml
+++ b/reference/svm/svmmodel/getlabels.xml
@@ -1,5 +1,5 @@
 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
-<!-- EN-Revision: 63d53ffd1aeac8cb31553af97085c5175d722a7f Maintainer: rjhdby Status: ready -->
+<!-- EN-Revision: 1ca2d4af9471f44743281e6949cb53b8afcaefb8 Maintainer: rjhdby Status: ready -->
 <!-- Reviewed: no -->
 <refentry xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xml:id="svmmodel.getlabels">
 <refnamediv>
@@ -13,10 +13,10 @@
   <modifier>public</modifier> <type>array</type><methodname>SVMModel::getLabels</methodname>
   <void/>
  </methodsynopsis>
-  <para>
+  <simpara>
   Возвращает массив меток (классов), на которых была обучена модель. Для регрессивной и
   одноклассовой модели возвращается пустой массив.
-  </para>
+  </simpara>

 </refsect1>

@@ -27,9 +27,9 @@

 <refsect1 role="returnvalues">
  &reftitle.returnvalues;
-  <para>
+  <simpara>
   Возвращает массив меток
-  </para>
+  </simpara>
 </refsect1>

 <refsect1 role="seealso">
--- a/reference/svm/svmmodel/getnrclass.xml
+++ b/reference/svm/svmmodel/getnrclass.xml
@@ -1,7 +1,7 @@
 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
-<!-- EN-Revision: 18046e022443b3e8a21088f7a2c850158d03f510 Maintainer: rjhdby Status: ready -->
+<!-- EN-Revision: 1ca2d4af9471f44743281e6949cb53b8afcaefb8 Maintainer: rjhdby Status: ready -->
 <!-- Reviewed: no -->
-<refentry xml:id="svmmodel.getnrclass" xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">
+<refentry xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xml:id="svmmodel.getnrclass">
 <refnamediv>
  <refname>SVMModel::getNrClass</refname>
  <refpurpose>Возвращает количество классов, для которых обучалась модель</refpurpose>
@@ -11,12 +11,12 @@
  &reftitle.description;
  <methodsynopsis>
   <modifier>public</modifier> <type>int</type><methodname>SVMModel::getNrClass</methodname>
-   <void />
+   <void/>
  </methodsynopsis>
-  <para>
+  <simpara>
   Возвращает количество классов, для которых обучалась модель. Для одноклассовой и регрессивной
   моделей вернёт 2.
-  </para>
+  </simpara>

 </refsect1>

@@ -27,9 +27,9 @@

 <refsect1 role="returnvalues">
  &reftitle.returnvalues;
-  <para>
+  <simpara>
   Возвращает целое число
-  </para>
+  </simpara>
 </refsect1>

 </refentry>
--- a/reference/svm/svmmodel/getsvmtype.xml
+++ b/reference/svm/svmmodel/getsvmtype.xml
@@ -1,7 +1,7 @@
 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
-<!-- EN-Revision: 18046e022443b3e8a21088f7a2c850158d03f510 Maintainer: rjhdby Status: ready -->
+<!-- EN-Revision: 1ca2d4af9471f44743281e6949cb53b8afcaefb8 Maintainer: rjhdby Status: ready -->
 <!-- Reviewed: no -->
-<refentry xml:id="svmmodel.getsvmtype" xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">
+<refentry xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xml:id="svmmodel.getsvmtype">
 <refnamediv>
  <refname>SVMModel::getSvmType</refname>
  <refpurpose>Получить тип SVM, с которым обучалась модель</refpurpose>
@@ -11,11 +11,11 @@
  &reftitle.description;
  <methodsynopsis>
   <modifier>public</modifier> <type>int</type><methodname>SVMModel::getSvmType</methodname>
-   <void />
+   <void/>
  </methodsynopsis>
-  <para>
+  <simpara>
   Возвращает целое число, представляющее одну из констант класса SVM. Например SVM::C_SVC.
-  </para>
+  </simpara>

 </refsect1>

@@ -26,9 +26,9 @@

 <refsect1 role="returnvalues">
  &reftitle.returnvalues;
-  <para>
+  <simpara>
   Возвращает целое число
-  </para>
+  </simpara>
 </refsect1>

 </refentry>
--- a/reference/svm/svmmodel/getsvrprobability.xml
+++ b/reference/svm/svmmodel/getsvrprobability.xml
@@ -1,7 +1,7 @@
 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
-<!-- EN-Revision: e9366ee458b2900c53a503b1ad97664e1d9a8859 Maintainer: rjhdby Status: ready -->
+<!-- EN-Revision: 1ca2d4af9471f44743281e6949cb53b8afcaefb8 Maintainer: rjhdby Status: ready -->
 <!-- Reviewed: no -->
-<refentry xml:id="svmmodel.getsvrprobability" xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">
+<refentry xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xml:id="svmmodel.getsvrprobability">
 <refnamediv>
  <refname>SVMModel::getSvrProbability</refname>
  <refpurpose>Получить величину сигмы для регрессионного типа</refpurpose>
@@ -11,12 +11,12 @@
  &reftitle.description;
  <methodsynopsis>
   <modifier>public</modifier> <type>float</type><methodname>SVMModel::getSvrProbability</methodname>
-   <void />
+   <void/>
  </methodsynopsis>
-  <para>
+  <simpara>
   Возвращает значение сигмы для регрессионных моделей. Если информация по
   вероятности отсутствует или модель не SVR, то возвратит 0.
-  </para>
+  </simpara>

 </refsect1>

@@ -27,9 +27,9 @@

 <refsect1 role="returnvalues">
  &reftitle.returnvalues;
-  <para>
+  <simpara>
   Возвращает величину сигмы
-  </para>
+  </simpara>
 </refsect1>

 </refentry>
--- a/reference/svm/svmmodel/load.xml
+++ b/reference/svm/svmmodel/load.xml
@@ -1,5 +1,5 @@
 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
-<!-- EN-Revision: 63d53ffd1aeac8cb31553af97085c5175d722a7f Maintainer: rjhdby Status: ready -->
+<!-- EN-Revision: 1ca2d4af9471f44743281e6949cb53b8afcaefb8 Maintainer: rjhdby Status: ready -->
 <!-- Reviewed: no -->
 <refentry xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xml:id="svmmodel.load">
 <refnamediv>
@@ -13,9 +13,9 @@
   <modifier>public</modifier> <type>bool</type><methodname>SVMModel::load</methodname>
   <methodparam><type>string</type><parameter>filename</parameter></methodparam>
  </methodsynopsis>
-  <para>
+  <simpara>
   Загружает сохранённую модель SVM из файла, готовую к классификации и регрессу.
-  </para>
+  </simpara>

 </refsect1>

@@ -25,9 +25,9 @@
   <varlistentry>
    <term><parameter>filename</parameter></term>
    <listitem>
-     <para>
+     <simpara>
      Имя файла для загрузки.
-     </para>
+     </simpara>
    </listitem>
   </varlistentry>
  </variablelist>
@@ -35,10 +35,10 @@

 <refsect1 role="returnvalues">
  &reftitle.returnvalues;
-  <para>
+  <simpara>
   Метод выбрасывает исключение SVMException, если возникла ошибка.
   В случае успешного выполнения метод возвращает &true;.
-  </para>
+  </simpara>
 </refsect1>

 <refsect1 role="seealso">
--- a/reference/svm/svmmodel/predict-probability.xml
+++ b/reference/svm/svmmodel/predict-probability.xml
@@ -1,5 +1,5 @@
 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
-<!-- EN-Revision: 63d53ffd1aeac8cb31553af97085c5175d722a7f Maintainer: rjhdby Status: ready -->
+<!-- EN-Revision: 1ca2d4af9471f44743281e6949cb53b8afcaefb8 Maintainer: rjhdby Status: ready -->
 <!-- Reviewed: no -->
 <refentry xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xml:id="svmmodel.predict-probability">
 <refnamediv>
@@ -13,12 +13,12 @@
   <modifier>public</modifier> <type>float</type><methodname>SVMModel::predict_probability</methodname>
   <methodparam><type>array</type><parameter>data</parameter></methodparam>
  </methodsynopsis>
-  <para>
+  <simpara>
   Функция принимает массив данных и пытается предсказать класс, как и функция предсказания.
   Однако, дополнительно функция возвратит массив вероятностей, по одной на класс в модели,
   которая представляет вероятность того, что данные принадлежат именно к этому классу.
   Работает только если модель обучалась с параметром вероятности установленном в &true;.
-  </para>
+  </simpara>

 </refsect1>

@@ -28,22 +28,22 @@
   <varlistentry>
    <term><parameter>data</parameter></term>
    <listitem>
-     <para>
+     <simpara>
      Данные для классификации. Массив должен содержать
      элементы в формате "признак" =&gt; "значение", отсортированный
      по возрастанию признака. Признаки не обязательно должны
      представлять собой непрерывную последовательность.
-     </para>
+     </simpara>
    </listitem>
   </varlistentry>
   <varlistentry>
    <term><parameter>probabilities</parameter></term>
    <listitem>
-     <para>
+     <simpara>
      Заданная переменная будет заполнена вероятностями. Если модель обучалась без параметра
      вероятности, будет возвращён &null;. Созданный массив будет содержать в качестве ключей
      метки классов, а в качестве значений - значения вероятности.
-     </para>
+     </simpara>
    </listitem>
   </varlistentry>
  </variablelist>
@@ -51,12 +51,12 @@

 <refsect1 role="returnvalues">
  &reftitle.returnvalues;
-  <para>
+  <simpara>
   Прогнозируемое значение типа float.
   В случае классификации оно будет отражать метку класса, а
   в случае регрессии - рациональное число.
   В случае возникновения ошибки выбрасывает SVMException
-  </para>
+  </simpara>
 </refsect1>

 <refsect1 role="seealso">
--- a/reference/svm/svmmodel/predict.xml
+++ b/reference/svm/svmmodel/predict.xml
@@ -1,5 +1,5 @@
 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
-<!-- EN-Revision: 63d53ffd1aeac8cb31553af97085c5175d722a7f Maintainer: rjhdby Status: ready -->
+<!-- EN-Revision: 1ca2d4af9471f44743281e6949cb53b8afcaefb8 Maintainer: rjhdby Status: ready -->
 <!-- Reviewed: no -->
 <refentry xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xml:id="svmmodel.predict">
 <refnamediv>
@@ -13,10 +13,10 @@
   <modifier>public</modifier> <type>float</type><methodname>SVMModel::predict</methodname>
   <methodparam><type>array</type><parameter>data</parameter></methodparam>
  </methodsynopsis>
-  <para>
+  <simpara>
   Функция принимает массив данных и пытается предсказать класс
   или величину регрессии основываясь на модели, обученной на предыдущих данных.
-  </para>
+  </simpara>

 </refsect1>

@@ -26,12 +26,12 @@
   <varlistentry>
    <term><parameter>data</parameter></term>
    <listitem>
-     <para>
+     <simpara>
      Данные для классификации. Массив должен содержать
      элементы в формате "признак" =&gt; "значение", отсортированный
      по возрастанию признака. Признаки не обязательно должны
      представлять собой непрерывную последовательность.
-     </para>
+     </simpara>
    </listitem>
   </varlistentry>
  </variablelist>
@@ -39,12 +39,12 @@

 <refsect1 role="returnvalues">
  &reftitle.returnvalues;
-  <para>
+  <simpara>
   Прогнозируемое значение типа float.
   В случае классификации оно будет отражать метку класса, а
   в случае регрессии - рациональное число.
   В случае возникновения ошибки выбрасывает SVMException
-  </para>
+  </simpara>
 </refsect1>

 <refsect1 role="seealso">
--- a/reference/svm/svmmodel/save.xml
+++ b/reference/svm/svmmodel/save.xml
@@ -1,5 +1,5 @@
 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
-<!-- EN-Revision: 63d53ffd1aeac8cb31553af97085c5175d722a7f Maintainer: rjhdby Status: ready -->
+<!-- EN-Revision: 1ca2d4af9471f44743281e6949cb53b8afcaefb8 Maintainer: rjhdby Status: ready -->
 <!-- Reviewed: no -->
 <refentry xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xml:id="svmmodel.save">
 <refnamediv>
@@ -13,9 +13,9 @@
   <modifier>public</modifier> <type>bool</type><methodname>SVMModel::save</methodname>
   <methodparam><type>string</type><parameter>filename</parameter></methodparam>
  </methodsynopsis>
-  <para>
+  <simpara>
   Сохраняет готовую модель в файл.
-  </para>
+  </simpara>

 </refsect1>

@@ -25,9 +25,9 @@
   <varlistentry>
    <term><parameter>filename</parameter></term>
    <listitem>
-     <para>
+     <simpara>
      Имя файла для сохранения модели.
-     </para>
+     </simpara>
    </listitem>
   </varlistentry>
  </variablelist>
@@ -35,10 +35,10 @@

 <refsect1 role="returnvalues">
  &reftitle.returnvalues;
-  <para>
+  <simpara>
   В случае успешного выполнения метод возвращает &true;,
   или выбрасывает исключение SVMException, если возникла ошибка.
-  </para>
+  </simpara>
 </refsect1>

 <refsect1 role="seealso">