API के बारे में:
इस API के माध्यम से प्रदान किए गए पाठ पर भावना विश्लेषण के अलावा, यह API आपको यह समझने में मदद करता है कि उपयोगकर्ता आपके API के बारे में क्या सोचते हैं और क्या उनकी राय आपके ब्रांड को बढ़ावा देने में मदद करती है, या वे आपके ब्रांड के खिलाफ हैं या शायद, वे बिल्कुल indifferent हैं।
यह API अंग्रेजी, जर्मन और स्पेनिश का समर्थन करता है।
API एक अधिकतम 64 आइटम का एरे प्राप्त करेगा। प्रत्येक पाठ से केवल पहले 2000 characters का विश्लेषण किया जाएगा। बाद में आपको विश्लेषण मिलेगा।
संभावित आउटपुट: बढ़ावा, घटाना, indifferent.
यह API आपको आपके ब्रांड और उत्पादों के बारे में ऑनलाइन कहे जा रहे बातें समझने में मदद करेगी। यह पहचानने में सक्षम बनाता है कि कौन से उपभोक्ता आपके ब्रांड से भावनात्मक रूप से जुड़े हुए हैं।
यह डिटेक्ट करें कि कौन से पाठ आपके ब्रांड को बढ़ावा देते हैं या इससे घटते हैं। यह आपके उत्पाद/ब्रांड में क्या कमी है और आपके ब्रांड के लिए क्या पसंद किया जा रहा है, इसका विश्लेषण करने में सहायक है।
API कॉल की संख्या के अलावा, कोई अन्य सीमाएं नहीं हैं।
यह निर्धारित करता है कि पाठ एक प्रचारक, नकारात्मक या उदासीन सुझाव है
समर्थित भाषाएँ: [en, de, es]
वापस किए गए लेबल: [प्रचार, नकार, उदासीन]
विश्लेषक - एंडपॉइंट फीचर्स
| ऑब्जेक्ट | विवरण |
|---|---|
रिक्वेस्ट बॉडी |
[आवश्यक] Json |
[{"id":"1","predictions":[{"probability":1.0,"prediction":"Promote"}]},{"id":"2","predictions":[{"probability":1.0,"prediction":"Promote"}]},{"id":"3","predictions":[{"probability":1.0,"prediction":"Detract"}]},{"id":"4","predictions":[{"probability":1.0,"prediction":"Indifferent"}]}]
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/234/opinion+analysis+api/238/analyzer' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '[
{
"id": 1,
"language": "en",
"text": "Hello I love the service"
},
{
"id": 2,
"language": "en",
"text": "The customer service is great!"
},
{
"id": 3,
"language": "en",
"text": "This product is buggy. Totally not worth it. "
},
{
"id": 4,
"language": "en",
"text": "Guess it's ok."
}
]'
| हेडर | विवरण |
|---|---|
Authorization
|
[आवश्यक] होना चाहिए Bearer access_key. जब आप सब्सक्राइब हों तो ऊपर "Your API Access Key" देखें। |
कोई लंबी अवधि की प्रतिबद्धता नहीं। कभी भी अपग्रेड, डाउनग्रेड या कैंसल करें। फ्री ट्रायल में 50 रिक्वेस्ट तक शामिल हैं।
एनालाइज़र एंडपॉइंट प्रत्येक इनपुट पाठ के लिए भविष्यवाणियों का एक ऐरे लौटाता है यह दर्शाते हुए कि भावना "प्रोमोट," "डिट्रैक्ट," या "इंडिफरेंट" है प्रत्येक भविष्यवाणी में एक संभावना स्कोर शामिल है जो वर्गीकरण के प्रति विश्वसनीयता को दर्शाता है
प्रतिक्रिया डेटा में मुख्य क्षेत्र "आईडी" हैं जो इनपुट पाठ की पहचान करता है और "भविष्यवाणियाँ" हैं जो "भविष्यवाणी" (भावना लेबल) और "संभावना" (भविष्यवाणी का विश्वास स्तर) के साथ वस्तुओं का एक ऐरे शामिल करता है
प्रतिक्रिया डेटा को ऑब्जेक्ट्स के एक ऐरे के रूप में संरचित किया गया है प्रत्येक इनपुट टेक्स्ट के लिए एक उपयुक्त ऑब्जेक्ट होता है प्रत्येक ऑब्जेक्ट में एक "id" और एक "predictions" ऐरे होता है जहां प्रत्येक भविष्यवाणी ऑब्जेक्ट में भावना लेबल और इसकी संबंधित संभावना शामिल होती है
एनालाइज़र एपीआई उपभोक्ताओं के ब्रांड के प्रति विचारों की अंतर्दृष्टि प्रदान करता है जिससे भावनाओं को "प्रोत्साहन," "नकारात्मक," या "उदासीन" के रूप में वर्गीकृत किया जाता है यह भावनात्मक संबंधों और सुधार के क्षेत्रों की पहचान करने में मदद करता है
उपयोगकर्ता अपनी अनुरोधों को 64 पाठ आइटम तक के एक सरणी देकर कस्टमाइज़ कर सकते हैं प्रत्येक का अधिकतम लंबाई 2000 अक्षर है यह विशिष्ट सामाजिक पोस्ट या फीडबैक के आधार पर कस्टम विश्लेषण की अनुमति देता है
ओपिनियन एनालिसिस एपीआई द्वारा विश्लेषित डेटा सोशल मीडिया और अन्य ऑनलाइन प्लेटफार्मों पर उपयोगकर्ता-जनित सामग्री से आता है एपीआई इस टेक्स्ट को आपके ब्रांड से संबंधित भावना अंतर्दृष्टियों को निकालने के लिए प्रोसेस करता है
विशिष्ट उपयोग के मामलों में ब्रांड प्रतिष्ठा की निगरानी करना वफादार ग्राहकों की पहचान करना उपभोक्ता फीडबैक को समझना और विश्लेषण के माध्यम से प्रकट हुए भावनात्मक संबंधों के आधार पर मार्केटिंग रणनीतियों में सुधार करना शामिल है
उपयोगकर्ता लौटाए गए डेटा का उपयोग विपणन रणनीतियों को सूचित करने, ग्राहक जुड़ाव को बढ़ाने और नकारात्मक भावनाओं को संबोधित करने के लिए कर सकते हैं भविष्यवाणियों का विश्लेषण करके ब्रांड सकारात्मक प्रतिक्रिया को बढ़ावा देने और विपरीत भावनाओं को कम करने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
636ms
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100%
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918ms
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1,247ms
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5,260ms
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522ms
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238ms
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820ms
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100%
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1,259ms
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99%
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1,873ms
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1,007ms
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4,443ms
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3,563ms
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2,875ms
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4,748ms
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20ms
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100%
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16ms
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3,311ms
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100%
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19,082ms
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100%
रिस्पॉन्स टाइम:
16ms