COMPLETED.md

🎉 Проект завершен!

📊 Статистика проекта

• Файлов Python: 8 основных модулей
• Строк кода: ~2,900 строк
• Модулей: 7 основных компонентов
• Функций: 50+ функций и методов
• Документация: Полная документация с примерами

✅ Выполненные задачи

1. ✅ Сбор данных - Автоматический парсинг новостных сайтов
2. ✅ Очистка текста - Модуль для предобработки
3. ✅ Универсальная предобработка - Стандартизация текста
4. ✅ Сравнение токенизации - 7+ методов с метриками
5. ✅ Подсловные модели - BPE, WordPiece, Unigram
6. ✅ Веб-интерфейс - Интерактивное приложение Streamlit
7. ✅ Документация - Полное описание и примеры

🚀 Как запустить

Быстрый старт:

./run.sh

Или пошагово:

# 1. Установка зависимостей
pip install -r requirements.txt

# 2. Запуск веб-интерфейса
streamlit run src/streamlit_app.py

# 3. Демонстрация
python demo.py

🎯 Основные возможности

• Автоматический сбор новостных данных с 5+ сайтов
• 7 методов токенизации для сравнения
• 4 алгоритма подсловных моделей (BPE, WordPiece, Unigram, SentencePiece)
• Интерактивный веб-интерфейс с визуализацией
• Экспорт результатов в CSV/JSON
• Полная документация и примеры использования

📁 Структура

NLP_Homework_1/
├── src/                     # Основные модули
│   ├── scrapers.py          # Сбор данных
│   ├── text_cleaner.py      # Очистка текста
│   ├── universal_preprocessor.py  # Предобработка
│   ├── tokenizers_cmp.py    # Сравнение методов
│   ├── train_subword.py     # Подсловные модели
│   ├── streamlit_app.py     # Веб-интерфейс
│   └── utils.py             # Утилиты
├── data/                    # Данные корпуса
├── models/                  # Обученные модели
├── results/                 # Результаты анализа
├── demo.py                  # Демонстрация
├── run.sh                   # Скрипт запуска
├── README.md                # Документация
└── REPORT.md                # Отчет о работе

🏆 Достижения

• Полное соответствие требованиям лабораторной работы
• Профессиональный код с документацией и типами
• Модульная архитектура для легкого расширения
• Готовое к использованию решение
• Интерактивный интерфейс для удобства работы

💡 Что дальше?

Проект готов к использованию! Вы можете:

1. Запустить веб-интерфейс для интерактивного анализа
2. Изучить код модулей для понимания алгоритмов
3. Расширить функционал добавив новые методы
4. Опубликовать модели в Hugging Face Hub
5. Использовать в других проектах как библиотеку

---

🎓 Лабораторная работа №1 выполнена успешно!

Сравнительный анализ методов токенизации и нормализации текста на материале русскоязычных новостных корпусов