A API de Análise de Tom de Emoção Retrieve é uma ferramenta baseada em processamento de linguagem natural (NLP) que permite analisar textos escritos e obter uma avaliação detalhada de seu conteúdo emocional. Esta API recebe texto simples como entrada e retorna uma estrutura JSON com pontuações de sentimento positivo, negativo e neutro, juntamente com uma pontuação geral que resume a orientação emocional geral do texto.
Esta API é especialmente útil em múltiplos cenários: desde monitoramento de redes sociais, análise de avaliações de produtos ou serviços, sistemas de feedback de clientes, até aplicações de recursos humanos que buscam avaliar o clima emocional em pesquisas internas. Também pode ser facilmente integrada em painéis analíticos, chatbots ou ferramentas de inteligência de negócios.
Para usar este endpoint, você deve inserir um texto e o idioma em que está escrito (inglês = en ou alemão = de) nos parâmetros
Detecção de sentimento - Recursos do endpoint
| Objeto | Descrição |
|---|---|
text |
[Obrigatório] 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'
| Cabeçalho | Descrição |
|---|---|
Authorization
|
[Obrigatório] Deve ser Bearer access_key. Veja "Sua chave de acesso à API" acima quando você estiver inscrito. |
Sem compromisso de longo prazo. Faça upgrade, downgrade ou cancele a qualquer momento. O teste gratuito inclui até 50 requisições.
Para usar esta API os usuários devem inserir um texto para obter uma análise de sentimento
API de Análise de Tom Emocional Retrieve projetada para analisar dados textuais e detectar o tom emocional expresso neles
Existem diferentes planos para atender a todos os gostos, incluindo um teste gratuito para um pequeno número de solicitações, mas sua taxa é limitada para evitar abusos do serviço
Zyla oferece uma ampla gama de métodos de integração para quase todos os idiomas de programação Você pode usar esses códigos para integrar ao seu projeto conforme necessário
A API retorna um objeto JSON contendo resultados de análise de sentimentos incluindo sentimento geral pontuações de confiança e sentimento detalhado para sentenças individuais
Os campos principais incluem "sentimento" (sentimento geral), "confiança" (certeza do sentimento) e "frases" (array detalhando o sentimento de cada frase com deslocamentos e comprimentos)
A resposta é estruturada como um objeto JSON com uma seção "documento" para o sentimento geral e um array "sentenças" para a análise detalhada de cada sentença
O endpoint aceita parâmetros como "text" (o texto de entrada para análise) e "language" (para especificar o idioma, por exemplo, 'en' para inglês ou 'de' para alemão)
O endpoint fornece insights sobre o tom emocional do texto incluindo classificação de sentimento (positivo negativo neutro) e níveis de confiança tanto para sentimentos gerais quanto específicos de sentenças
Os usuários podem analisar o sentimento geral para avaliar as opiniões dos clientes e usar dados a nível de frases para identificar áreas específicas de preocupação ou feedback positivo ajudando em respostas direcionadas
A API utiliza processamento de linguagem natural e algoritmos de aprendizado de máquina continuamente treinados em conjuntos de dados diversos para aumentar a precisão na detecção de sentimentos
Casos de uso comuns incluem monitorar o sentimento nas redes sociais analisar o feedback dos clientes e avaliar a reputação da marca ajudando as empresas a tomar decisões informadas com base em insights emocionais
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
248ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
8.667ms
Nível de serviço:
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Tempo de resposta:
13ms
Nível de serviço:
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Tempo de resposta:
620ms
Nível de serviço:
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1.771ms
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Tempo de resposta:
242ms
Nível de serviço:
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Tempo de resposta:
1.768ms
Nível de serviço:
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Tempo de resposta:
2.700ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
1.254ms
Nível de serviço:
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Tempo de resposta:
756ms
Nível de serviço:
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Tempo de resposta:
1.120ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
2.224ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
123ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
1.026ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
336ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
504ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
921ms