Модуль NLP Core отвечает за анализ текстового технического задания (ТЗ) и формирование структурированного JSON, который используется на следующих этапах пайплайна (BIM Core и MCP Server).

📂 Структура

nlp_core/
├── config/            # Конфигурационные файлы (если нужны)
├── input/             # Входные ТЗ (docx/pdf/txt)
├── nlp_core/
│   ├── __init__.py    # пустой или с минимальным кодом
│   ├── run.py         # Основная логика анализа ТЗ
│   └── run_cli.py     # CLI-обёртка (точка входа для запуска)
├── OUT/               # Результаты анализа (JSON)
├── requirements.txt   # Зависимости Python
└── README.md          # Документация модуля

⚙️ Установка

• Перейдите в каталог модуля:

cd draftai\nlp_core

• Создайте и активируйте виртуальное окружение:

python -m venv .venv

.\.venv\Scripts\Activate.ps1

• Установите зависимости:

pip install --upgrade pip

pip install -r requirements.txt

• Установите модель spaCy для русского языка:

python -m spacy download ru_core_news_sm

🚀 Запуск

Показ справки

python .\nlp_core\nlp_core\run_cli.py --help

Запуск с указанием входного файла

python .\nlp_core\nlp_core\run_cli.py --tz .\input\TZ_object.docx --out .\OUT\result.json -v

Автоматический поиск входного файла

Если --tz не указан, wrapper попытается найти первый .docx, .pdf или .txt в папке nlp_core/input/:*

python .\nlp_core\nlp_core\run_cli.py --out .\OUT\result.json -v

🔑 Основные моменты

Запускать только run_cli.py, а не run.py.

Входные файлы должны быть в формате DOCX, PDF или TXT.

Результаты сохраняются в папку OUT/.

Код возврата процесса:

0 — успешное выполнение,

-0 — ошибка (например, файл не найден или неверный формат).