Esta API usa NLP para detectar o sentimento que um determinado texto pode ter. Esta API em particular permitirá que você verifique isso a partir de um tweet de sua escolha.
Basta passar a URL do tweet que você deseja verificar o sentimento e receber a saída. Positivo, negativo ou neutro? Você será capaz de saber com esta API.
Esse tipo de API é ideal para ter uma melhor compreensão do que os usuários estão dizendo sobre um determinado tema.
Você poderá verificar qual é o sentimento médio dos tweets sobre um tema selecionado.
Além disso, você poderá detectar qual é o sentimento sobre um determinado produto ou palavra-chave presente nesses tweets, para que você tenha mais informações se os usuários estão satisfeitos ou não sobre esse assunto específico.
A única limitação é o número de chamadas à API que você pode fazer por mês. E, além disso, você só pode fazer 1 chamada à API por segundo.
Além disso, o plano gratuito tem uma limitação de 33 chamadas por dia.
{"Sentiment":"positive","Value":0.32089,"Tweet":"As curator of the Bitcoin Cash City, I am extremally proud of every business and customer that uses Bitcoin Cash.\n\nThat said we are a city of 200,000 people with 200 merchants that accept BCH.\n\n#BitcoinWhitePaperDay #BitcoinCash "}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/739/tweet+sentiment+analysis+api/452/tweet+analysis' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{
"tweetUrl": "https://twitter.com/TheBitcoinJason/status/1588176762319474688"
}'
| 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.
A API retorna resultados de análise de sentimento para uma URL de tweet dada incluindo o sentimento detectado (positivo negativo ou neutro) e uma pontuação de confiança indicando a confiabilidade da avaliação do sentimento
Os dados de resposta incluem três campos principais: "Sentimento" (a classificação de sentimento), "Valor" (a pontuação de confiança) e "Tweet" (o texto do tweet original sendo analisado)
Os dados de resposta estão estruturados no formato JSON, com pares de chave-valor para fácil análise. Por exemplo, uma resposta típica pode parecer: `{"Sentiment":"positivo","Value":0.32089,"Tweet":"...texto original do tweet..."}`
A API fornece análise de sentimento para tweets permitindo que os usuários entendam a opinião pública sobre tópicos específicos produtos ou palavras-chave com base no sentimento expresso nos tweets
Os usuários podem personalizar suas solicitações fornecendo diferentes URLs de tweets para analisar Cada URL produzirá uma análise de sentimento exclusiva com base no conteúdo do tweet
Os dados são originados de tweets disponíveis publicamente no Twitter A API utiliza técnicas de Processamento de Linguagem Natural (NLP) para analisar o texto e determinar o sentimento
Casos de uso típicos incluem monitorar o sentimento da marca analisar a opinião pública sobre eventos atuais e avaliar o feedback dos clientes sobre produtos ou serviços através do sentimento das postagens.
Os usuários podem aproveitar o sentimento e a pontuação de confiança para avaliar tendências de sentimento público informar estratégias de marketing ou melhorar o engajamento do cliente abordando preocupações destacadas em tweets negativos
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
173ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
2.429ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
17ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
105ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
3.869ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
299ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
219ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
935ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
546ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
83ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
7.207ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
4.075ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
20.002ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
7.208ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
11.443ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
6.950ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
4.733ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
1.039ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
3.914ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
10.284ms