# 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:**