📘 О чем эта работа
Отчет описывает практическое задание по разработке консольного Python-приложения для автоматического извлечения ключевых слов из исторических текстов. В качестве предмета показаны алгоритмы предобработки (токенизация, очистка от пунктуации, лемматизация, удаление стоп‑слов) и методы векторизации текста (TF‑IDF и встроенные эмбеддинги spaCy); объект — корпус исторических текстов (демо‑файлы example1.txt, example2.txt, example3.txt и пользовательские txt/docx/pdf).
📚 Что внутри
В отчете подробно описаны состав и структура программного продукта, примеры входных файлов и результаты работы:
- Реализовано CLI-приложение, запускаемое командой python keyword_extractor.py <путь_к_файлу_текста>, пример входов: example1.txt (Французская революция), example2.txt (Крымская война), example3.txt (Промышленная революция).
- Предобработка: токенизация через NLTK, фильтрация non‑alpha токенов, приведение к нижнему регистру и лемматизация с использованием pymorphy3 (приведен фрагмент кода с nltk.word_tokenize и фильтрацией).
- Векторизация: TF‑IDF из scikit‑learn и опциональные эмбеддинги spaCy для ранжирования терминов по информативности.
- Выходы: сохранение списка терминов и частот/оценок в CSV (формат: term, score), вывод результатов в консоль и генерация облака слов через wordcloud и matplotlib (показан фрагмент построения wordcloud и вызов plt.show()).
- Перечень использованных библиотек и среды: Python 3.11, nltk, pymorphy3, scikit‑learn, spaCy, pandas, matplotlib, wordcloud, VS Code; зависимости в requirements.txt.
- В отчете есть инструкции по разворачиванию: установка зависимостей, пример запуска с demo‑файлом и указание на Git-репозиторий с кодом.
📊 Для кого подходит
Подходит студентам исторических и гуманитарных направлений, изучающим цифровые методы, а также студентам IT/информатики для практики в обработке естественного языка. Полезно при подготовке тематических словарей, ускорении обработки больших архивов источников и для лабораторных/практических работ.
✨ Особенности
Практический прототип демонстрирует рабочий конвейер от загрузки текстов (txt/docx/pdf) до выдачи ранжированного списка терминов и графической визуализации в виде облака. В отчете указаны конкретные технологические решения: использование pymorphy3 для русской лемматизации, комбинирование TF‑IDF и spaCy-эмбеддингов для более устойчивого ранжирования, а также формат CSV-вывода для последующей обработки в pandas.
Реализованы меры предобработки, позволяющие корректно работать с историческими терминами (удаление пунктуации, фильтрация неалфавитных токенов, удаление стоп‑слов). В приложении приведены примерные тексты и скриншоты работы программы.
❓ Частые вопросы
Подойдет ли для моего ВУЗа?
Структура отчета и прикладного кода соответствует требованиям практики: постановка задач, описание модулей, фрагменты кода, результаты и список использованных источников.
Можно адаптировать?
Да. Код модульный: легко заменить список стоп‑слов, обучить/подключить специализированные модели spaCy, переключиться на другие метрики ранжирования или добавить веб‑интерфейс. В отчете указаны направления развития: обучение на специализированных корпусах и интеграция веб‑интерфейса.
Контент отчета конкретен: указаны названия файлов примеров, команды запуска, используемые библиотеки и ожидаемые форматы выходных CSV и изображений облака слов.
