1. Подготовка
1.1. Нормализация текста
	Приведение в нижний регистр
	Удаление некоторых разделителей и спец. символов
	Удаление союзов и предлогов

1.2. Фичеризация текста
	для классификации и разметки
		Bag-of-Words: 1 слово = 1 фича
	для нормализации
		3-символьные N-gramms.

2. Обучение и извлечение значений

2.1. Отбираются наиболее популярные (по количеству использований) CustomFields.
Отдельно отбираются CustomFields характеризуюие тип продукта (Тип, Вид).

2.2. Определение "Типа"
Класс задачи - классификация. На обучение подается всеь тайтл->значение поля с известным типом.
При определении подаем весь тайтл - получем возможные Типы. Достаем топовый, если его вес выше заданного порога.

2.3 Определение значений параметров
Класс задачи - разметка текста.
Разметка текста выполняется перебором различных комбинаций фраз с определением принадлежности фрзу - какому-либо CF.
Для определения принадлежности используется модель для классификации. В нее на обучение передаются все_значения_CF -> названия_CF.
Для приведения извлеченных значений к уже существующим значениям CF используется модель классифкации. При обучении все возможные значения CF приравниваются сами к себе.