Исследовано применение методов глубокого обучения для анализа удовлетворенности сотрудников на основе текстовых данных. Проведен критический обзор существующих подходов к оценке удовлетворенности персонала, обоснована необходимость использования методов обработки естественного языка и глубоких нейронных сетей. На основе обширного открытого набора данных отзывов сотрудников разработана модель, позволяющая эффективно классифицировать тексты по уровням удовлетворенности. Проведен тематический анализ основных причин позитивных и негативных отзывов с помощью методов тематического моделирования Latent Dirichlet Allocation и Non-Negative Matrix Factorization. Результаты исследования демонстрируют высокую точность предложенной модели и ее практическую значимость для совершенствования HR-процессов в организациях.