team-work-ai-Slava1111

##Gitverse аккаунты:

Student 1: Slava1111

Student 2: Teyu

Student 3: discocat

(Я выполняла роль Student 2 в работе Teyu)

---

Описание проекта

Работа выполнялась в Gigacode IDE 2024.3 двумя запросами.

Данный проект представляет собой API для анализа данных ресторанов на основе датасета Yelp/Kaggle. Цель — предоставить инструменты для быстрого получения статистики по рейтингам, отзывам, типам кухни и локациям без использования сложных NLP-моделей.

Работа выполнялась в рамках учебного задания (Вариант 10) в папке

, где реализован основной функционал в файле

solution.py

.

---

Функционал API

API реализует следующие функции:

get_top_restaurants(cuisine, location, min_reviews)

Возвращает список лучших ресторанов, отфильтрованных по типу кухни, локации и минимальному количеству отзывов.

get_cuisine_statistics(location)

Позволяет получить средний рейтинг по типам кухни для указанной локации.

get_review_sentiment_summary(restaurant_name)

Выполняет простой анализ тональности отзывов (позитивные/негативные/нейтральные) для конкретного ресторана с помощью ключевых слов.

---

Входные данные

Ожидается CSV-файл со следующими полями:

• restaurant_name
  — название ресторана
• cuisine
  — тип кухни
• location
  — город/штат
• rating
  — рейтинг (1–5, float)
• review_count
  — количество отзывов
• avg_review_rating
  — средний рейтинг отзывов
• review_text
  — текст отзыва (опционально)

---

Выходные данные

Результат работы API возвращается в формате JSON с полями:

• avg_rating
  — средний рейтинг
• top_cuisines
  — топ-кухни
• location_statistics
  — статистика по локациям
• review_sentiment_distribution
  — распределение тональности отзывов
• restaurant_count
  — количество ресторанов, соответствующих критериям фильтрации

---

Ограничения

• Анализ тональности отзывов выполняется без NLP-моделей — только по ключевым словам.
• Рейтинги ограничены шкалой от 1 до 5 звезд.
• Поддерживается фильтрация по типу кухни и локации.

---

Структура репозитория

project-root/

├── dev/ # Основной код решения

│ └── solution.py # Реализация API-функций

├── demo/ # Пример входных данных

│ └── sample_data.csv # CSV-файл с данными о ресторанах

├── spec/ # Техническое задание

│ └── codex.md # Документация спецификации

├── tasks/ # Задачи и требования

├── CONTRIBUTING.md # Инструкция по вкладу в проект

└── README.md # Данный файл