Автоматизированная обработка текстовых данных с помощью нейросетей

Системное программирование
29 просмотров
01.05.2025
План выполнения проекта TextData.docx
20 КБ

Задача:
Заказчику требовалось решение для анализа больших объемов текстовых данных (документы, статьи, отчеты) с последующей их обработкой нейросетью для выделения ключевой информации и сохранения структурированных результатов в базу данных. Основные требования:

  • Автоматическое сканирование папок с текстовыми файлами (.txt, .pdf, .docx).

  • Обработка текста через NLP-модели (например, summarization, keyphrase extraction).

  • Сохранение результатов в БД с возможностью дальнейшего анализа.

  • Гибкость в выборе моделей (локальные или API-решения, например, Hugging Face, OpenAI, spaCy).

Анализ и решение:

1. Выбор технологий и библиотек:

  • Обработка файлов:

    • PyPDF2 / pdfplumber – для чтения PDF.

    • python-docx – для работы с .docx.

    • os / glob – рекурсивный обход папок.

  • NLP-обработка:

    • transformers (Hugging Face) – для суммаризации и выделения сущностей.

    • spaCy / nltk – для предобработки текста (токенизация, стемминг).

    • Возможность подключения OpenAI API для более сложных запросов.

  • База данных:

    • SQLite / PostgreSQL – для хранения структурированных данных.

    • SQLAlchemy – ORM для удобной работы с БД.

  • Дополнительно:

    • asyncio / aiofiles – для асинхронной обработки больших объемов данных.

    • logging – трекинг ошибок и прогресса.

2. Архитектура:

  • Модульная структура:

    • file_reader/ – загрузка и парсинг файлов.

    • nlp_processor/ – обработка текста нейросетью.

    • db_manager/ – работа с базой данных.

    • config/ – настройки путей, моделей, API-ключей.

  • Гибкость:

    • Поддержка разных NLP-моделей через конфигурационный файл.

    • Возможность выбора между локальными и облачными моделями.

3. Особенности реализации:

  • Автоматическое определение формата файлов и выбор парсера.

  • Пакетная обработка (batch processing) для оптимизации нагрузки на GPU/CPU.

  • Кэширование промежуточных результатов (если обработка прерывается).

  • Логирование всех этапов для отладки.

  • Поддержка мультиязычных текстов (если модель позволяет).

Почему заказчик остался доволен?

- Автоматизация: Ручная обработка тысяч файлов больше не нужна – система делает всё сама.
- Гибкость: Можно использовать как локальные модели (дешево), так и мощные API (качественно).
- Масштабируемость: Архитектура позволяет легко добавлять новые форматы файлов и NLP-модели.
- Надежность: Логирование и кэширование минимизируют потери данных при сбоях.

Итог:

TextDataProcessor – это универсальное решение для автоматической обработки текстовых данных с помощью нейросетей. Заказчик получил инструмент, который экономит часы ручной работы, предоставляя структурированные данные для аналитики, отчетности или интеграции в другие системы.

🔗 Стек технологий:

  • Python, Hugging Face Transformers, spaCy, SQLAlchemy

  • PyPDF2, python-docx, aiofiles

  • SQLite / PostgreSQL

  • Docker (опционально для развертывания)

Система успешно применяется для анализа научных статей в инфраструктуре компании.