情感检测API自动识别文本的情感,并将其分类为正面或负面。除了分类外,API还提供一个数值分数,指示检测到的情感强度,从而允许对情感内容进行更深入和细致的分析。
其操作简单:输入一个文本字符串,API返回一个JSON结构,其中包含分析过的文本、检测到的情感(“POSITIVE”或“NEGATIVE”)以及一个范围从-1到1的分数。接近-1的分数反映出高度负面的情绪,而接近1的值则表示强烈的正面情感。例如,文本“我讨厌它”返回“NEGATIVE”情感和分数-0.556。
这个API非常适合广泛的应用,如产品评论分析、社交媒体监控、客户服务、调查、用户生成内容分析等。它可以轻松集成到客户关系管理系统、营销仪表板、品牌监测工具、支持机器人或任何处理自然语言的平台中。
情感分析器 - 端点功能
| 对象 | 描述 |
|---|---|
text |
[必需] Indicate a text |
{"score": 0.639, "text": "i love it", "sentiment": "POSITIVE"}
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/8453/sentiment+detection+api/14816/sentiment+analyzer?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。
情感检测API返回一个JSON结构,包括分析的文本、检测到的情感(“积极”或“消极”)以及范围从-1到1的数值情感强度评分
响应数据中的关键字段包括“文本”(输入文本) “情感”(情感分类)和“分数”(情感的数值强度)
响应数据采用JSON格式组织,包含三个主要字段:“text”用于原始输入,“sentiment”用于分类,“score”用于情感强度,便于解析和集成
情感检测API的主要参数是"text",必须提供作为输入。用户可以通过更改他们分析的文本内容来定制他们的请求
典型的用例包括分析产品评论 监控社交媒体情绪 增强客户服务互动 进行调查 和评估用户生成内容的情感洞察
数据准确性通过对多样化数据集的持续模型训练和验证来维持,确保情感分析反映现实世界的语言使用和情感表达
用户可以通过将情感和分数整合到应用程序中来利用返回的数据,以实现实时反馈、趋势分析或在客户服务和营销策略中的自动响应
标准数据模式包括对情感的清晰分类和一个相应的分数,指示情感强度,例如“负面”对应的分数为-0.556。
服务级别:
100%
响应时间:
270ms
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