Update README.md

README.md

@@ -7,19 +7,19 @@ sdk: static
 pinned: false
 ---
 
-✨ Service collection, markup and analysis of data for machine learning
-❤️ We provide free services for collecting and marking text datasets in the service Scoutie: 🔗https://scoutie.ru
-🎁 Give all users a free collection time that can be used to create 3 datasets on any topic
-⭐️ Possibilities of the service:
+✨ Service collection, markup and analysis of data for machine learning\
+❤️ We provide free services for collecting and marking text datasets in the service Scoutie: 🔗https://scoutie.ru \
+🎁 Give all users a free collection time that can be used to create 3 datasets on any topic \
+⭐️ Possibilities of the service:\
 1. Automatic collection of texts from Telegram channels (for more than 350 thousand different channels grouped by topics). ✅
 2. Automatic word markup by various means such as: Identifying emotional color, identifying named entities, vectorization (Embedding), filtering of advertising and spam, text clustering to speed up manual markup. ✅
 3. Smart filtering tools that will allow you to get the necessary sample of data. ✅
 4. Download data in any convenient format: CSV, JSON including the entire dataset or only its filtered representation. ✅
 
-✨ Сервис сбора, разметки и анализа данных для машинного обучения
-❤️ Предоставляем услуги по сбору и разметки текстовых датасетов в сервисе Скаути:  https://scoutie.ru
-🎁 Дарим всем пользователям бесплатное время сбора, которые можно использовать для создания 3 датасетов на любую тему
-⭐️ Возможности сервиса:
+✨ Сервис сбора, разметки и анализа данных для машинного обучения \
+❤️ Предоставляем услуги по сбору и разметки текстовых датасетов в сервисе Скаути:  https://scoutie.ru \
+🎁 Дарим всем пользователям бесплатное время сбора, которые можно использовать для создания 3 датасетов на любую тему \
+⭐️ Возможности сервиса: \
 1. Автоматический сбор текстов из Telegram каналов (Более 350 тысяч различных каналов сгруппированных по темам). ✅
 2. Автоматическая разметка текстов различными средствами такими как: Выявление эмоционального окраса, выявление именованных сущностей, векторизация (Embedding), фильтрация рекламы и спама, кластеризация текстов для ускорения ручной разметки. ✅ 
 3. Умные средства фильтрации, которые позволят получить необходимую выборку данных. ✅