Разработка ПО для автоматизированного анализа тональности текста
Техническое задание на разработку программного обеспечения для автоматизированного анализа текстовых данных 1. Введение Целью разработки является создание программного обеспечения для автоматизированного анализа текстовых данных, включающего классификацию текстов и определение их тональности с применением методов машинного обучения и нейросетевых моделей. 2. Основания для разработки Разработка актуальна в связи с необходимостью эффективной обработки больших массивов текстовой информации, что важно для анализа пользовательских отзывов, мониторинга социальных сетей и управления репутацией. Использование современных методов NLP и машинного обучения повысит точность классификации и определения тональности текстов. 3. Цели и задачи проекта 3.1. Цель: Создание системы, обеспечивающей высокоточную и быструю обработку текстовых данных. 3.2. Задачи: Анализ существующих методов классификации и определения тональности. Разработка и тестирование моделей машинного обучения (SVM, LSTM, BERT и др.). Реализация предобработки текста (токенизация, лемматизация, удаление стоп-слов). Разработка интерфейса пользователя для удобного ввода и обработки данных. Внедрение механизма многокритериальной оптимизации. Разработка системы визуализации результатов анализа. 4. Функциональные требования 4.1. Входные данные: Текстовые данные (отзывы, публикации, статьи, сообщения). Датасеты для обучения и тестирования моделей (IMDb, Yelp, SST и др.). 4.2. Функции системы: Автоматическая классификация текстов по категориям (положительный, нейтральный, отрицательный тон). Анализ тональности с учетом контекста. Возможность загрузки текстов для пакетной обработки. Визуализация результатов анализа в виде графиков и гистограмм. Настройки для выбора модели анализа (SVM, BERT и др.). 4.3. Выходные данные: Классификация текста (тональность). Графики распределения результатов. Отчеты о точности модели (Accuracy, Precision, Recall, F1-score). 5. Нефункциональные требования Высокая точность предсказаний (>90% для современных моделей NLP). Производительность: обработка текста до 1 секунды. Возможность интеграции с API. Безопасность: защита пользовательских данных в соответствии с GDPR. 6. Технологический стек Язык программирования: Python. Фреймворки и библиотеки: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face Transformers. NLP-инструменты: NLTK, SpaCy, Pandas. Визуализация: Matplotlib, Seaborn. Интерфейс: Streamlit. База данных: SQLite, CSV. 7. Разработка и тестирование Разработка модуля предобработки текста. Обучение и дообучение моделей на размеченных датасетах. Разработка веб-интерфейса с возможностью анализа пользовательского текста. Тестирование производительности и точности модели. 8. Ожидаемые результаты Создано программное обеспечение для анализа текстовых данных. Реализована поддержка нескольких моделей классификации. Достигнута высокая точность предсказаний. Обеспечена возможность визуализации результатов анализа. 9. Заключение Разработка данного программного обеспечения позволит автоматизировать анализ текстов, повысить скорость и точность обработки данных и упростить применение методов NLP в различных сферах деятельности.
Prototyping
