从文本中提取情感的API是一个先进的文本分析解决方案,可以帮助您识别任何书面内容的情感基调。该工具处理文本输入,并返回详细分析,包括整体情感分类(积极、消极或中立),以及置信分数和每个类别的百分比细分。
API响应包括一个情感字段,指示主导情感,以及反映文本情感趋势清晰程度的分数和置信水平。此外,细分部分提供了积极性、消极性和中立性的百分比细分,让您能够理解即使在混合或模糊的文本中的情感细微差别。
另一个显著的特征是提取情感关键词,这些关键词被认为是导致检测到的基调的原因,对于优化内容、调整广告活动或跟踪在线声誉非常有用。分析还包括基本情感的组成部分(快乐、悲伤、恐惧、惊讶、厌恶和愤怒),非常适合计算心理学任务、客户监控或实时对话分析。
此外,文本的主观性也被计算,指示它是否是意见还是客观陈述。这在媒体分析、产品评估或开放调查分析等上下文中非常有用。
该API响应快速且准确(低处理时间),旨在便于集成到客户服务、营销、人力资源、社交平台、虚拟助手等多个领域。其灵活的设计和多语言支持使其能够在网页和移动应用中实施。
总之,从文本中提取情感的API提供了对语言情感内容的深入洞察,帮助企业和开发者更好地理解人类互动、改善用户体验并基于准确的情感数据做出决策。
要使用此端点,您必须在参数中指定文本
情感分析器 - 端点功能
| 对象 | 描述 |
|---|---|
请求体 |
[必需] Json |
{"success":true,"data":{"sentiment":"neutral","confidence":0.01,"score":0,"breakdown":{"positive":0,"negative":0,"neutral":1},"wordCount":2,"sentimentWords":{"positive":[],"negative":[]},"emotions":{"joy":0,"anger":0,"fear":0,"sadness":0,"surprise":0,"disgust":0},"subjectivity":0},"timestamp":"2025-07-28T16:55:29.762Z","processingTime":4}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/9161/retrieve+sentiment+from+text+api/16568/sentiment+analyzer' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{
"text": "Hello world",
"language": "en"
}'
| 标头 | 描述 |
|---|---|
授权
|
[必需] 应为 Bearer access_key. 订阅后,请查看上方的"您的 API 访问密钥"。 |
无长期承诺。随时升级、降级或取消。 免费试用包括最多 50 个请求。
情感分析器端点返回输入文本的详细分析,包括整体情感分类(积极、消极、中性)、置信度分数、情感类别的百分比细分、情感关键词、基本情感和主观性
响应中的关键字段包括“情感”(主要情感)“信心”(分类的确定性)“细分”(积极性、消极性、中立性的百分比)“关键词”(情感关键词)“情绪”(检测到的基本情绪)以及“主观性”(意见与客观)。
响应数据采用JSON格式结构化,顶层字段用于情感分析结果。每个字段提供特定的见解,如情感分类、置信水平和详细的细分,便于程序解析和使用
情感分析器端点的主要参数是“文本”,该参数要求输入要分析的字符串。用户可以通过提供不同的文本输入来自定义他们的请求,以获得量身定制的情感分析结果
典型的用例包括监测客户反馈 优化营销内容 分析社交媒体互动 在调查中进行情感分析 以及提升聊天机器人或虚拟助手的用户体验
数据准确性通过先进的自然语言处理算法得以保持,这些算法不断从多样的文本样本中学习 定期更新和质量检查确保模型适应语言的细微差别和不断发展的情感表达
用户可以利用返回的数据识别客户情感的趋势根据情感洞察量身定制营销策略并通过理解文本中反映的用户意见和情感来增强产品开发
如果输入文本太短或不明确,API 可能会返回较低的置信度分数或不完整的分析。用户应确保文本足够描述性,并考虑实施应急机制以处理此类情况
服务级别:
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响应时间:
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