Create README.md

README.md

@@ -1,12 +1,40 @@
----
-title: Extracting Entities
-emoji: 🐨
-colorFrom: green
-colorTo: pink
-sdk: gradio
-sdk_version: 6.5.1
-app_file: app.py
-pinned: false
----
-
-Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
+# 🏷️ Классификатор тем текста
+
+Веб-приложение для автоматической классификации текстов по темам/эмоциям с использованием моделей нейронных сетей.
+
+
+## 📌 Возможности приложения
+
+### ✅ Основные функции
+- **Автоматическая классификация** текста по 7 темам/эмоциям
+- **Визуализация результатов** с прогресс-барами
+- **История запросов** (последние 10 запросов)
+- **Настройка количества** отображаемых тем (1-7)
+- **Измерение времени** обработки
+
+### 🎯 Определяемые темы/эмоции
+| Эмоция/тема | Иконка | Описание |
+|------------|--------|----------|
+| **Радость** | 😊 | Положительные эмоции, счастье, удовольствие |
+| **Любовь** | ❤️ | Чувства симпатии, нежности, привязанности |
+| **Грусть** | 😔 | Печаль, тоска, меланхолия |
+| **Страх** | 😨 | Тревога, опасения, беспокойство |
+| **Злость** | 😡 | Гнев, раздражение, недовольство |
+| **Удивление** | 😯 | Неожиданность, изумление |
+| **Нейтральная** | 🗿 | Отсутствие выраженной эмоции |
+
+## 🧠 Используемая модель
+
+### **Модель:** `cointegrated/rubert-tiny2-cedr-emotion-detection`
+
+### **Почему выбрана эта модель:**
+1. **Специализация для русского языка** - обучена на русскоязычных данных
+2. **Оптимизирована для CPU** - быстро работает на бесплатном оборудовании
+3. **Хорошая точность** - показывает до 85% accuracy на тестовых данных
+4. **Небольшой размер** - быстрая загрузка и обработка
+5. **7 сбалансированных классов** - охватывает основные эмоции
+
+## 📊 Примеры работы
+
+### Пример 1: Радостный текст
+**Входной текст:**