Update README.md

README.md

@@ -1,56 +1,81 @@
 ---
-title: "Анализатор тональности текста"
+title: "Sentiment Analyzer RU"
 emoji: "😊"
 colorFrom: "blue"
-colorTo: "purple"
+colorTo: "green"
 sdk: "gradio"
-sdk_version: "4.19.2"
+sdk_version: "4.12.0"
 app_file: "app.py"
 pinned: false
 ---
 
-# 📊 Анализатор тональности текста (Sentiment Analysis)
+# Анализатор тональности текста
 
-## 📋 Описание задачи
+Интерактивное веб-приложение для анализа эмоциональной окраски русскоязычных текстов.
 
-Это веб-приложение выполняет анализ тональности (сентимент-анализ) текстов на различных языках. Определяет эмоциональную окраску текста: позитивную, негативную или нейтральную.
+## 🎯 Описание
 
-## 🎯 Возможности
+Приложение определяет тональность введенного текста и классифицирует его как:
+- **😊 Позитивный** - положительные эмоции
+- **😞 Негативный** - отрицательные эмоции  
+- **😐 Нейтральный** - без выраженной эмоциональной окраски
 
-- **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
+## 🚀 Быстрый старт
+
+1. **Введите текст** в поле ввода (на русском языке)
+2. **Нажмите "Анализировать тональность"** или клавишу Enter
+3. **Получите результат** с оценкой уверенности модели
+
+## 📊 Примеры использования
+
+| Входной текст | Результат | Уверенность |
+|--------------|-----------|-------------|
+| "Отличный продукт!" | 😊 ПОЗИТИВНЫЙ | 98% |
+| "Ужасное качество" | 😞 НЕГАТИВНЫЙ | 96% |
+| "Обычный день" | 😐 НЕЙТРАЛЬНЫЙ | 92% |
 
-## 🤖 Выбранные модели
+## 🤖 Технические детали
 
-### 1. `cointegrated/rubert-tiny-sentiment-balanced`
+- **Модель:** `cointegrated/rubert-tiny-sentiment-balanced`
+- **Тип задачи:** Анализ тональности (sentiment analysis)
 - **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
+- **Архитектура:** RuBERT-tiny
+- **Классы:** позитив/негатив/нейтрал
 
-## 🚀 Быстрый старт
+## ⚙️ Параметры
+
+- **Максимальная длина текста:** 1000 символов
+- **Автообрезание:** Да (с уведомлением)
+- **Время обработки:** 0.1-0.5 секунд
+- **Платформа:** CPU-оптимизированная
+
+## 📁 Поддерживаемые форматы
 
-1. **Введите текст** в текстовое поле
-2. **Выберите модель** из выпадающего списка
-3. **Нажмите "Анализировать"**
-4. **Получите результат** с тональностью и уверенностью
+- Любой текст на русском языке
+- Короткие сообщения и отзывы
+- Комментарии и рецензии
+- Обращения и feedback
 
-## 📊 Примеры анализа
+## 🔧 Технологии
+
+- **Gradio 4.12.0** - веб-интерфейс
+- **Transformers 4.36.0** - NLP фреймворк
+- **PyTorch 2.1.0** - машинное обучение
+- **Hugging Face Hub** - репозиторий моделей
+
+## ⚠️ Ограничения
+
+- Для лучшей точности используйте явно выраженную тональность
+- Ирония и сарказм могут быть интерпретированы неправильно
+- Рекомендуемая длина текста: 10-500 символов
+
+## 📞 Поддержка
+
+При возникновении проблем:
+1. Обновите страницу
+2. Убедитесь, что текст на русском языке
+3. Сократите текст до 1000 символов
+
+---
 
-### Русский текст:
+*Приложение создано для демонстрации возможностей анализа тональности с использованием современных NLP технологий.*