情感语调分析 API 是一种基于自然语言处理(NLP)的工具,允许您分析书面文本并获得其情感内容的详细评估。该 API 接收简单文本作为输入,并返回一个 JSON 结构,其中包含正面、负面和中性情感得分,以及总结文本整体情感倾向的总得分。
借助使用大量语言数据训练的语义分析模型,该 API 可以准确识别自然语言短语的情感语调。例如,当分析短语“我喜欢它”时,系统返回高正面得分(0.677),中等中性得分(0.323),零负面得分,以及总得分 0.6369,表明强烈的积极情感表达。
该 API 在多种场景中尤其有用:从社交媒体监测、产品或服务评论分析、客户反馈系统,到人力资源应用程序,旨在评估内部调查中的情感气候。它也可以轻松集成到分析仪表板、聊天机器人或商业智能工具中。
{"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/3545/emotion+tone+analyzer+api/3890/sentiment+detection?text=i love it' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
| 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。
要使用此API,用户必须输入文本以获得情感分析
情感语调分析API旨在分析文本数据并检测其中表达的情感语调
有不同的计划以满足各种口味,包括针对少量请求的免费试用,但您的速率有限制以防止滥用服务
Zyla为几乎所有编程语言提供了广泛的集成方法。您可以根据需要使用这些代码与您的项目集成
API返回一个包含情感分析结果的JSON对象,包括整体情感、置信分数和单个句子的详细情感
关键字段包括“情感”(整体情感)、“信心”(情感的确定性)和“句子”(数组详细说明每个句子的情感及其偏移量和长度)
响应被结构化为一个JSON对象,其中包含一个"document"部分用于整体情感分析和一个"sentences"数组用于每个句子的详细分析
该端点接受参数,例如“text”(用于分析的输入文本)和“language”(以指定语言,例如'en'代表英语或'de'代表德语)
该端点提供了对文本情感基调的洞察,包括情感分类(积极、消极、中性)以及整体和特定句子的情感置信水平
用户可以分析整体情绪来评估客户意见,并使用句子级数据来识别特定的关注领域或积极反馈,帮助实现有针对性的回应
该API使用自然语言处理和机器学习算法,持续在多样化的数据集上进行训练,以提高情感检测的准确性
常见的用例包括监测社交媒体情绪分析客户反馈和评估品牌声誉帮助企业根据情感洞察做出明智的决策
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