Разработка ПО для автоматизированного анализа тональности текста

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