Sobre a API:
Esta API utiliza técnicas de Processamento de Linguagem para reconhecer o sentimento contido em um texto relacionado a finanças.
Esta API receberá um texto e entregará a pontuação de sentimento entre Positivo, Neutro e Negativo.
Esta API é uma boa opção para aqueles sites financeiros que desejam classificar o conteúdo com base no sentimento.
Uma ótima escolha para aqueles que coletam conteúdo e precisam verificar o sentimento do texto coletado.
Além das limitações de chamadas de API por mês, não há outras limitações.
Para usar este endpoint você deve inserir um texto no parâmetro
Análise de Sentimentos - Recursos do endpoint
| Objeto | Descrição |
|---|---|
text |
[Obrigatório] |
{"type":"positive","score":0.917220858,"ratio":1,"keywords":[{"word":"love","score":0.917220858}],"version":"7.5.7","author":"twinword inc.","email":"[email protected]","result_code":"200","result_msg":"Success"}
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/839/financial+sentiment+analysis+api/7799/sentiment+analysis?text=I love tennis' --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.
O endpoint de Análise de Sentimento retorna uma pontuação de sentimento categorizada como Positiva, Neutra ou Negativa, juntamente com uma pontuação numérica, razão e palavras-chave associadas ao sentimento
Os campos-chave na resposta incluem "tipo" (categoria de sentimento), "pontuação" (pontuação numérica de sentimento), "razão" (razão de sentimento) e "palavras-chave" (lista de palavras significativas com suas pontuações)
Os dados de resposta estão estruturados no formato JSON, contendo campos para tipo de sentimento, pontuação, razão, palavras-chave, versão, autor, e-mail, código de resultado e mensagem de resultado
O parâmetro principal para o endpoint de Análise de Sentimento é a string de texto que você deseja analisar quanto ao sentimento
Os usuários podem utilizar os dados retornados para categorizar conteúdo financeiro identificar tendências de sentimento ao longo do tempo ou aumentar o engajamento do usuário personalizando o conteúdo com base na análise de sentimento
Casos de uso típicos incluem analisar artigos de notícias para sentimentação do mercado avaliar o feedback dos clientes sobre produtos financeiros e classificar postagens de blogs financeiros com base no sentimento
A precisão dos dados é mantida por meio de técnicas avançadas de processamento de linguagem e treinamento contínuo do modelo em diversos textos financeiros para garantir a detecção confiável de sentimentos
Os usuários podem esperar padrões consistentes nas pontuações de sentimento com sentimentos positivos frequentemente vinculados a notícias financeiras favoráveis e sentimentos negativos associados a recessões ou crises
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
620ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
295ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
828ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
575ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
73ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
1.134ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
2.244ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
60ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
220ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
1.396ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
1.547ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
1.586ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
848ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
4.699ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
2.241ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
6.401ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
3.987ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
4.387ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
53ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
6.807ms