Задача анализа комментариев и сбор положительных отзывов
Недавно перед автором встала непростая задача: собрать и проанализировать все положительные комментарии к своим статьям. Общее количество комментариев оказалось достаточно внушительным — свыше 10 тысяч, распределённых по четырём крупным площадкам. Для удобства данные уже были аккуратно структурированы в таблице, включающей более 300 строчек с комментариями.
Основные платформы, на которых публикуются статьи автора, выглядят следующим образом:
- Хабр — 4 497 комментариев;
- Т—Ж (Тинькофф Журнал) — 4 186 комментариев;
- Смартлаб — 1 998 комментариев;
- Пикабу — 726 комментариев.
Ручной поиск и выделение слов поддержки в таком объёме текста — задача изнурительная и однозначно не масштабируемая. Поэтому возникла идея автоматизировать этот процесс с помощью локальной нейросети, способной выполнять анализ тональности текста. Параллельно автор хотел на практике освоить работу с моделями, основанными на архитектуре BERT.
Подготовка и выбор аппаратного обеспечения
Для реализации идеи аналитики нейросетью автор решил использовать свой компьютер с предустановленной Ubuntu 24 LTS, среду контейнеризации Docker и установленной мощной видеокартой NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti с 16 ГБ видеопамяти. Такое сочетание казалось идеальным: современные модели на базе BERT требовали существенных вычислительных ресурсов, а GPU с большим объёмом памяти должен был обеспечить быстрый и эффективный запуск анализа.
В теории всё выглядело очень многообещающе — мощный графический процессор должен был гарантировать молниеносное выполнение заданий. Впрочем, на практике ситуация оказалась несколько иная — именно GPU стал главным «узким местом» системы и источником отказов в процессе работы. В итоге вычисления пришлось выполнять на процессоре, что значительно сказалось на скорости обработки.
Проблемы с GPU и неожиданные ограничения
Несмотря на высокие характеристики видеокарты, программная совместимость и особенности работы с драйверами и CUDA-инструментариями внесли свои коррективы. Это вызвало целый ряд сбоев и нестабильностей, поэтому для стабилизации работы и завершения анализа решено было переключиться на использование CPU.
Хотя вычисления на центральном процессоре заняли гораздо больше времени, таким образом удалось всё же добиться успешного завершения задачи. Опыт показал: несмотря на хорошие аппаратные характеристики, для некоторых локальных реализаций нейросетей правильная настройка и стабильность зачастую важнее чистой производительности.
Реализация проекта и открытый код
Для автоматизации анализа комментариев автор подготовил проект с открытым исходным кодом, который выложил на платформе GitHub. Этот репозиторий позволяет быстро запускать локальный анализ тональности комментариев, используя современные модели глубокого обучения.
Ссылка на проект: https://github.com/empenoso/comment-sentiment-analyzer/.
Основные возможности и функционал
- Автоматический анализ тональности комментариев с разделением на позитивные, нейтральные и негативные.
- Поддержка локального запуска без необходимости обращения к сторонним API, что обеспечивает конфиденциальность и скорость.
- Возможность масштабирования на большие объемы данных с помощью оптимизации и доработок.
Кроме того, проект позволяет обучаться и экспериментировать с различными моделями на базе BERT, что даёт практические знания в области современных NLP-технологий и глубокого обучения.
Заключение: опыт и перспективы работы с локальными AI
Подводя итоги, стоит отметить, что несмотря на сложности с аппаратным обеспечением и некоторую задержку из-за отказов GPU, опыт автоматизации анализа комментариев решил изначальную проблему автора. Теперь поиск и сбор положительных отзывов стали значительно проще, а сама работа приобрела масштабируемость.
Такой подход показал, что локальные AI-модели при правильной настройке способны эффективно справляться с большими объёмами текстовой информации и могут стать полезным инструментом для авторов, блогеров и контент-мейкеров.
Если вы также рассматриваете внедрение нейросетей для анализа своих данных, то учтите необходимость тщательной проверки совместимости оборудования и софта, а также возможность гибко переключаться между GPU и CPU для обеспечения стабильной работы.
Ознакомиться подробнее с проектом и его результатами можно по ссылке ниже.