Техническое задание на разработку программного обеспечения для автоматизированного анализа текстовых данных
!!!Проект учебный!!!

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 (>70% для современных моделей NLP).
• Производительность: обработка текста до 1 секунды.
• Возможность интеграции с API.

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 >70 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.