La API de Captura de Emociones y Tono es una herramienta basada en procesamiento de lenguaje natural (NLP) que permite analizar textos escritos y obtener una evaluación detallada de su contenido emocional. Esta API recibe texto simple como entrada y devuelve una estructura JSON con puntuaciones de sentimiento positivo, negativo y neutral, junto con una puntuación general que resume la orientación emocional general del texto.
Gracias a modelos de análisis semántico entrenados con grandes volúmenes de datos lingüísticos, esta API puede identificar con precisión el tono emocional de las frases en lenguaje natural. Por ejemplo, al analizar una frase como "me encanta", el sistema devuelve una alta puntuación positiva (0.677), una puntuación neutral moderada (0.323), una puntuación negativa de cero y una puntuación general de 0.6369, lo que indica una expresión emocional fuertemente positiva.
Esta API es especialmente útil en múltiples escenarios: desde el monitoreo de redes sociales, análisis de reseñas de productos o servicios, sistemas de retroalimentación del cliente, hasta aplicaciones de recursos humanos que buscan evaluar el clima emocional en encuestas internas. También puede integrarse fácilmente en paneles de control analíticos, chatbots o herramientas de inteligencia empresarial.
Para utilizar este punto final, debes ingresar un texto y el idioma en el que está escrito (inglés = en o alemán = de) en los parámetros.
Detección de sentimiento - Características del Endpoint
| Objeto | Descripción |
|---|---|
text |
[Requerido] Indicates a text |
{"document":{"sentiment":"negative","sentimentWithNeutral":"negative","confidence":0.4515},"sentences":[{"sentiment":"neutral","offset":0,"confidence":0.36,"length":11}]}
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/7823/capture+emotion+tone+insights+api/12813/sentiment+detection?text=i love it' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
| Encabezado | Descripción |
|---|---|
Autorización
|
[Requerido] Debería ser Bearer access_key. Consulta "Tu Clave de Acceso a la API" arriba cuando estés suscrito. |
Sin compromiso a largo plazo. Mejora, reduce o cancela en cualquier momento. La Prueba Gratuita incluye hasta 50 solicitudes.
Para utilizar esta API, los usuarios deben ingresar un texto para obtener un análisis de sentimiento.
API de análisis de tono emocional Capture Emotion diseñada para analizar datos de texto y detectar el tono emocional expresado en ellos.
Hay diferentes planes para satisfacer todos los gustos, incluyendo una prueba gratuita para un pequeño número de solicitudes, pero tu tarifa está limitada para evitar el abuso del servicio.
Zyla ofrece una amplia gama de métodos de integración para casi todos los lenguajes de programación. Puedes usar estos códigos para integrarlos en tu proyecto según lo necesites.
La API devuelve un objeto JSON que contiene resultados de análisis de sentimientos, incluyendo el sentimiento general, puntajes de confianza y el sentimiento detallado de oraciones individuales.
Los campos clave incluyen "sentimiento" (sentimiento general), "confianza" (certeza del sentimiento) y "oraciones" (arreglo que detalla el sentimiento de cada oración con desplazamientos y longitudes).
La respuesta está estructurada como un objeto JSON con una sección "documento" para el sentimiento general y un arreglo "oraciones" para el análisis detallado de cada oración.
El punto final acepta parámetros como "text" (el texto de entrada para análisis) y "language" (para especificar el idioma, por ejemplo, 'en' para inglés o 'de' para alemán).
El punto final proporciona información sobre el tono emocional del texto, incluyendo la clasificación del sentimiento (positivo, negativo, neutral) y los niveles de confianza tanto para los sentimientos generales como específicos de cada oración.
Los usuarios pueden analizar el sentimiento general para evaluar las opiniones de los clientes y utilizar datos a nivel de oración para identificar áreas específicas de preocupación o comentarios positivos, lo que ayuda a dar respuestas específicas.
La API emplea procesamiento de lenguaje natural y algoritmos de aprendizaje automático, continuamente entrenados en conjuntos de datos diversos para mejorar la precisión en la detección de sentimientos.
Los casos de uso comunes incluyen monitorear el sentimiento en redes sociales, analizar la retroalimentación de los clientes y evaluar la reputación de la marca, ayudando a las empresas a tomar decisiones informadas basadas en percepciones emocionales.
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
14ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
507ms
Nivel de Servicio:
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Tiempo de Respuesta:
1.771ms
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Tiempo de Respuesta:
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10.154ms
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Tiempo de Respuesta:
3.882ms
Nivel de Servicio:
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Tiempo de Respuesta:
1.463ms
Nivel de Servicio:
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Tiempo de Respuesta:
1.429ms
Nivel de Servicio:
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Tiempo de Respuesta:
223ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
1.301ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
256ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
2.680ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
3.497ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
3.208ms