Состав команды :

• Кульпин Егор – Backend
• Матяшов Владимир – ML
• Голев Семён – DS
• Пастухова Зоя – Frontend
• Фарисеева Арина – Frontend

О приложении

Наш проект представляет собой веб-приложение, способное анализировать тональность текста и ранжировать текст по 3-х бальной шкале, где:

В данной сфере очень важно правильно производить классификацию данных, визуализировать данные, чтобы облегчить их понимание, и возможность выгрузки файла с размеченными данными для дальнейшей работы.

Наше приложение предоставляет удобный интерфейс для пользователя, позволяющий загрузить свой .csv файл с данными и дальнейшим анализом этих данных. Анализ данных представляет из себя несколько возможных видов визуализации, а именно:

• Список, в котором отображаются отзывы с цветовой и текстовой пометкой об их тональности;

• Таблица с отзывами, в которой есть такие столбцы как: отзыв, тональность, источник;

• Диаграммы, которые представляют собой удобный дашборд, на котором с помощью диаграмм можно узнать информацию по загруженным данным.

Итоговый ответ для F1_macro представлен в файле submission.csv

Сайт работает по ссылке https://botclub.kulpin.online

Главная страница	Таблица данных	Аналитика

Pipeline системы

Система построена на базе градиентного бустинга LightGBM и использует TF-IDF для векторизации текста.

Технический стек и процесс

1. Предобработка (Preprocessing)

• Приведение к нижнему регистру.
• Очистка от спецсимволов и лишних пробелов.
• Замена сущностей (URL, email, даты, числа) на токены.

2. Векторизация (Feature Engineering)

• TF-IDF Vectorizer:
  • Лимит: 40,000 признаков.
  • N-граммы: униграммы, биграммы и триграмма.

3. Модель (Model)

• LightGBM Classifier:
  • Обучение с кросс-валидацией (Stratified K-Fold, 3 фолда).
  • Метрика оптимизации: F1-macro score.
  • Сохранение модели и векторизатора через joblib.

Запуск

Ниже представлены команды для локального запуска приложения

git clone https://hub.mos.ru/semengolev2005/botclub.git
cd botclub

docker-compose up -d

Приложение будет работать на http://localhost:3000