A API de Análise Subjetiva é uma ferramenta sofisticada de processamento de linguagem natural projetada para analisar e interpretar o tom emocional do conteúdo escrito. Em um cenário digital dominado por texto gerado por usuários, esta API é crítica para usuários que buscam uma visão mais detalhada sobre os sentimentos expressos em várias formas de comunicação textual.
Essencialmente, a API de Análise Subjetiva se destaca em discernir emoções, variando de alegria e tristeza a raiva e neutralidade, dentro do texto. Ao fornecer uma análise detalhada das nuances emocionais, a API permite uma compreensão mais profunda do sentimento prevalente no conteúdo gerado por usuários.
A avaliação da polaridade do texto é uma característica chave da API, fornecendo informações sobre se o sentimento expresso é positivo, negativo ou neutro. Essa capacidade é inestimável para empresas que desejam avaliar feedback de clientes, avaliações e comentários em redes sociais para informar processos de tomada de decisão.
Além da polaridade, a API realiza análise de subjetividade, distinguindo entre conteúdo objetivo e subjetivo. Essa abordagem detalhada é crucial para identificar opiniões, preferências e pontos de vista pessoais incorporados no texto.
A API fornece pontuações de sentimento detalhadas, oferecendo uma análise detalhada da expressão do sentimento. Essa granularidade permite uma compreensão mais precisa do espectro emocional presente no texto, contribuindo para uma interpretação mais nuanceada.
Essencialmente, a API de Análise Subjetiva é uma ferramenta sofisticada e indispensável para entender e interpretar o sentimento expresso no conteúdo textual. Seus recursos avançados, como detecção de emoções, avaliação da polaridade do texto, análise de subjetividade e pontuações de sentimento detalhadas, fazem dela um ativo valioso para usuários que buscam entender melhor os sentimentos dos usuários e melhorar seus processos de tomada de decisão.
Ela receberá parâmetros e fornecerá um JSON.
Monitoramento de Mídias Sociais: Analisar os sentimentos expressos em plataformas de mídias sociais em tempo real para avaliar reações do público, acompanhar tendências e gerenciar a reputação da marca.
Análise de Feedback de Clientes: Avaliar automaticamente os sentimentos nas avaliações, pesquisas e feedback de clientes para obter insights sobre a satisfação do cliente e identificar áreas para melhoria.
Aprimoramentos em Chatbots: Integrar a análise de sentimentos em chatbots para permitir que eles entendam e respondam adequadamente às emoções dos usuários, melhorando a experiência geral do usuário.
Moderação de Conteúdo: Usar a análise de sentimentos em sistemas de moderação de conteúdo para filtrar e sinalizar conteúdos com sentimentos negativos, garantindo um ambiente online positivo e seguro.
Pesquisa de Mercado: Aplicar a análise de sentimentos em esforços de pesquisa de mercado, extraindo insights valiosos das opiniões dos consumidores para informar o desenvolvimento de produtos, estratégias de marketing e análise competitiva.
Além das limitações de chamadas à API por mês, não há outra limitação.
Para usar este endpoint você deve inserir um texto e receberá uma classificação de sentimento
Analisar texto - Recursos do endpoint
| Objeto | Descrição |
|---|---|
Corpo da requisição |
[Obrigatório] Json |
[{"id":"1","predictions":[{"prediction":"positive","probability":0.97917}]}]
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/3216/subjective+analysis+api/3439/analyze+text' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '[
{
"id": "1",
"language": "en",
"text": "I love this game"
}
]'
| 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.
Para usar esta API os usuários devem inserir um texto para obter uma classificação do texto
A API de Análise Subjetiva é uma ferramenta de processamento de linguagem natural projetada para analisar conteúdo textual e determinar o nível de subjetividade presente na linguagem
Existem diferentes planos que atendem a todos incluindo um teste gratuito para um pequeno número de solicitações mas sua taxa é limitada para evitar abuso do serviço
Zyla oferece uma ampla gama de métodos de integração para quase todas as linguagens de programação Você pode usar esses códigos para integrar com seu projeto conforme necessário
O endpoint Analisar Texto retorna um objeto JSON contendo classificações de sentimento para o texto de entrada Inclui previsões do tom emocional como positivo negativo ou neutro juntamente com as probabilidades associadas
Os campos principais nos dados de resposta incluem "id", que identifica a solicitação, e "predictions", um array contendo a classificação de sentimento e seu respectivo score de probabilidade
Os dados retornados estão no formato JSON. Consistem em um array de objetos, cada um contendo um "id" e um array de "predições", onde cada predição inclui um rótulo de "predição" e uma pontuação de "probabilidade"
O endpoint Analisar Texto aceita um único parâmetro: o texto a ser analisado Os usuários podem personalizar suas solicitações fornecendo diferentes entradas de texto para avaliar vários sentimentos
Os dados da resposta estão organizados como um objeto JSON com um array de nível superior. Cada objeto no array contém um "id" e um array de "predições", que contém a classificação de sentimento e sua probabilidade
A API de Análise Subjetiva utiliza algoritmos avançados de processamento de linguagem natural treinados em conjuntos de dados diversos para garantir uma análise de sentimento precisa Atualizações contínuas e treinamento ajudam a manter a qualidade dos dados
Casos de uso típicos incluem monitoramento de mídias sociais análise de feedback dos clientes melhorias em chatbots moderação de conteúdo e pesquisa de mercado permitindo que as empresas obtenham insights sobre os sentimentos dos usuários
Os usuários podem aproveitar as classificações de sentimento e probabilidades retornadas para informar a tomada de decisões, melhorar experiências do usuário e identificar tendências em feedback de clientes ou interações nas redes sociais
Nível de serviço:
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Tempo de resposta:
2.147ms
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1.134ms
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