Автоматизированная обработка текстовых данных с помощью нейросетей

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:

• 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.

• 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.

• 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.