Програмний модуль обробки текстових запитів для рекомендацій фільмів у Telegram-боті

Abstract

Метою кваліфікаційної роботи є розробка та програмна реалізація інтелектуального модуля обробки неструктурованих текстових запитів для персоналізованої рекомендації багатоформатного кіноконтенту у месенджері Telegram. Методами дослідження є методи системного аналізу, обробки природної мови, теорії реляційних баз даних та об'єктно-орієнтованого проєктування. Внаслідок виконання роботи розроблено асинхронну архітектуру програмного модуля з використанням мови Python та фреймворку python-telegrambot. Створено гібридний NLP-конвеєр на базі векторної лінгвістичної моделі spaCy та системи регулярних виразів, що дозволяє виконувати токенізацію, семантичне мапування жанрів за допомогою методу семантичних якорів, розпізнавання логічних операторів (AND/OR) та екстракцію числових параметрів з вільного тексту. Локальна база даних SQLite забезпечує персоналізацію та фільтрацію історії переглядів користувачів під час інтеграції з API The Movie Database. Розроблений програмний продукт є готовою до використання інформаційною системою, яка може бути розгорнута як самостійний сервіс або інтегрована в існуючі онлайн-кінотеатри для забезпечення швидкого інтелектуального текстового пошуку українською мовою.

The aim of the qualification work is to develop and programmatically implement an intelligent module for processing unstructured text queries for personalized multiformat movie content recommendations in the Telegram messenger. Research methods include system analysis, natural language processing (NLP), relational database theory, and object-oriented design. As a result of the work, an asynchronous software module architecture was developed using Python and the python-telegram-bot framework. A hybrid NLP pipeline was created based on the spaCy vector linguistic model and regular expressions, enabling tokenization, semantic genre mapping via semantic anchors, logical operators recognition (AND/OR), and numerical parameters extraction from free text. A local SQLite database provides personalization and user viewing history filtering during integration with The Movie Database API. The developed software product is a ready-to-use information system that can be deployed as a standalone service or integrated into existing online cinemas to provide fast intelligent text search in the Ukrainian language.