Анализатор тональности текста (Sentiment Analysis)
📋 Описание задачи
Это веб-приложение выполняет анализ тональности (сентимент-анализ) текстов на различных языках. Определяет эмоциональную окраску текста: позитивную, негативную или нейтральную.
🎯 Возможности
- Мультимодельный анализ: 3 предобученные модели на выбор
- Мультиязычность: Поддержка русского, английского и других языков
- Пакетная обработка: Анализ текстов из TXT и CSV файлов
- История запросов: Сохранение последних 10 анализов
- Метрики качества: Оценка точности на тестовых данных
- Примеры: Готовые примеры для быстрого тестирования
🤖 Выбранные модели
1. cointegrated/rubert-tiny-sentiment-balanced
- Язык: Русский
- Классы: Нейтрал/Позитив/Негатив
- Преимущества: Лёгкая, быстрая, оптимизирована для русского языка
- Размер: ~47 МБ
2. distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english
- Язык: Английский
- Классы: POSITIVE/NEGATIVE
- Преимущества: Высокая точность для английских текстов
- Размер: ~268 МБ
3. nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment
- Язык: Мультиязычная
- Классы: 1-5 звёзд (5 -самый позитивный)
- Преимущества: Поддержка множества языков
- Размер: ~668 МБ
📊 Примеры входных и выходных данных
Пример 1 (Русский)
Вход: