रिट्रीव इमोशन टोन एनालिसिस एपीआई एक ऐसा उपकरण है जो प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) पर आधारित है जो आपको लिखित पाठ का विश्लेषण करने और उनकी भावनात्मक सामग्री का विस्तृत आकलन प्राप्त करने की अनुमति देता है। यह एपीआई साधारण पाठ को इनपुट के रूप में लेता है और सकारात्मक, नकारात्मक और तटस्थ भावना स्कोर के साथ एक समग्र स्कोर के साथ एक JSON संरचना लौटाता है जो पाठ की सामान्य भावनात्मक प्रवृत्ति का सारांश प्रस्तुत करता है
बड़े मात्रा में भाषाई डेटा के साथ प्रशिक्षित सेमांटिक एनालिसिस मॉडल के कारण, यह एपीआई प्राकृतिक भाषा में वाक्यों के भावनात्मक टोन की सटीक पहचान कर सकता है। उदाहरण के लिए, जब "मुझे यह पसंद है" जैसी वाक्य का विश्लेषण किया जाता है, तो सिस्टम एक उच्च सकारात्मक स्कोर (0.677), मध्यम तटस्थ स्कोर (0.323), शून्य नकारात्मक स्कोर और 0.6369 का एक समग्र स्कोर लौटाता है, जो एक मजबूत सकारात्मक भावनात्मक अभिव्यक्ति को दर्शाता है
यह एपीआई विशेष रूप से कई परिदृश्यों में उपयोगी है: सामाजिक मीडिया निगरानी, उत्पाद या सेवा समीक्षा विश्लेषण, ग्राहक फीडबैक सिस्टम से लेकर मानव संसाधन अनुप्रयोगों तक जो आंतरिक सर्वेक्षणों में भावनात्मक जलवायु का आकलन करना चाहते हैं। इसे विश्लेषणात्मक डैशबोर्ड, चैटबॉट या व्यावसायिक खुफिया उपकरणों में भी आसानी से एकीकृत किया जा सकता है
भावना पहचान - एंडपॉइंट फीचर्स
| ऑब्जेक्ट | विवरण |
|---|---|
text |
[आवश्यक] 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/7822/retrieve+emotion+tone+analysis+api/12816/sentiment+detection?text=i love it' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
| हेडर | विवरण |
|---|---|
Authorization
|
[आवश्यक] होना चाहिए Bearer access_key. जब आप सब्सक्राइब हों तो ऊपर "Your API Access Key" देखें। |
कोई लंबी अवधि की प्रतिबद्धता नहीं। कभी भी अपग्रेड, डाउनग्रेड या कैंसल करें। फ्री ट्रायल में 50 रिक्वेस्ट तक शामिल हैं।
इस एपीआई का उपयोग करने के लिए उपयोगकर्ताओं को भावना विश्लेषण प्राप्त करने के लिए एक पाठ दर्ज करना होगा
भावना सुर विश्लेषण एपीआई को पुनर्प्राप्त करें जो पाठ डेटा का विश्लेषण करने और उसमें व्यक्त भावनात्मक सुर का पता लगाने के लिए डिज़ाइन किया गया है
विभिन्न योजनाएँ हैं जो सभी स्वादों के अनुसार हों, जिसमें कुछ मांगों के लिए एक निःशुल्क परीक्षण शामिल है, लेकिन आपकी दर का सीमित होना सेवा के दुरुपयोग को रोकने के लिए है
Zyla लगभग सभी प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए एक विस्तृत श्रृंखला के एकीकरण विधियां प्रदान करता है आप अपनी आवश्यकता के अनुसार अपने प्रोजेक्ट के साथ एकीकृत करने के लिए इन कोड का उपयोग कर सकते हैं
एपीआई एक JSON ऑब्जेक्ट लौटाता है जिसमें भावना विश्लेषण के परिणाम शामिल होते हैं जैसे कि समग्र भावना, आत्मविश्वास स्कोर और व्यक्तिगत वाक्यों के लिए विस्तृत भावना
मुख्य क्षेत्रों में "भावना" (कुल भावना) "विश्वास" (भावना की निश्चितता) और "वाक्य" (प्रत्येक वाक्य के लिए भावना को विस्तार से बताने वाला सरणी जिसमें ऑफसेट्स और लंबाइयाँ शामिल हैं) शामिल हैं
प्रतिक्रिया को एक JSON ऑब्जेक्ट के रूप में संरचित किया गया है जिसमें समग्र भावना के लिए "दस्तावेज़" अनुभाग और प्रत्येक वाक्य के विस्तृत विश्लेषण के लिए "वाक्य" एरे है
एंडपॉइंट "text" (विश्लेषण के लिए इनपुट पाठ) और "language" (भाषा निर्दिष्ट करने के लिए, जैसे 'en' अंग्रेजी के लिए या 'de' जर्मन के लिए) जैसे पैरामीटर स्वीकार करता है
यह साक्ष्य पाठ के भावनात्मक स्वरों में अंतर्दृष्टि प्रदान करता है जिसमें भावना वर्गीकरण (सकारात्मक नकारात्मक तटस्थ) और कुल तथा वाक्य-विशिष्ट भावनाओं के लिए आत्मविश्वास स्तर शामिल हैं
उपयोगकर्ता समग्र भावना का विश्लेषण कर सकते हैं ताकि ग्राहक की राय को समझा जा सके और वाक्य-स्तरीय डेटा का उपयोग करके चिंताओं या सकारात्मक फीडबैक के विशिष्ट क्षेत्रों की पहचान कर सकें जिससे लक्षित प्रतिक्रियाओं में मदद मिलेगी
एपीआई प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है जो विविध डेटा सेट पर लगातार प्रशिक्षित होते हैं ताकि भावना पहचान में सटीकता बढ़ सके
सामान्य उपयोग के मामलों में सोशल मीडिया की भावना की निगरानी करना ग्राहक फीडबैक का विश्लेषण करना और ब्रांड की प्रतिष्ठा का आकलन करना शामिल है जिससे व्यवसायों को भावनात्मक अंतर्दृष्टियों के आधार पर सूचित निर्णय लेने में मदद मिलती है
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220ms
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