Capturar emociones del texto API

Captura emociones matizadas del contenido escrito sin problemas con nuestra API Captura Emociones de Texto mejorando el compromiso

La API Capture Emotions from Text permite identificar y cuantificar las emociones presentes en cualquier texto. Su objetivo es ayudar a comprender el tono emocional detrás del lenguaje escrito, ofreciendo información valiosa para optimizar las interacciones humanas, mejorar la comunicación y enriquecer el análisis de contenido.

Al recibir un texto, la API analiza su contenido lingüístico y devuelve un conjunto de emociones básicas, como felicidad, ira, tristeza, sorpresa y miedo, cada una acompañada de un valor numérico que indica su intensidad o nivel de presencia. Estos valores, expresados como puntuaciones de 0 a 1, permiten determinar con precisión la emoción predominante en el texto y el grado en que se manifiestan las otras.

Este servicio es particularmente útil para aplicaciones en los campos del análisis de sentimientos, servicio al cliente, marketing, investigación social, monitoreo de redes sociales, desarrollo de chatbots y análisis de opiniones. Las empresas pueden usarlo para evaluar el estado emocional de sus clientes, medir la reacción a campañas publicitarias o ajustar la comunicación automatizada de acuerdo con el tono detectado.

En resumen, la API Capture Emotions from Text es una solución poderosa y flexible para transformar texto en información emocional significativa. Con ella, los desarrolladores y analistas pueden comprender mejor las emociones detrás de las palabras y tomar decisiones más informadas basadas en el estado emocional de los usuarios o audiencias.

Documentación de la API

Endpoints


Analiza un texto y devuelve niveles de emociones como felicidad, ira, tristeza, sorpresa y miedo, indicando la intensidad de cada una



                                                                            
POST https://zylalabs.com/api/10882/capturar+emociones+del+texto+api/20587/detecci%c3%b3n+de+emociones
                                                                            
                                                                        

Detección de emociones - Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud [Requerido] Json
Probar Endpoint

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API

       
                                                                                                        
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    "Happy": 1.0,
    "Angry": 0.0,
    "Surprise": 0.0,
    "Sad": 0.0,
    "Fear": 0.0
}
                                                                                                                                                                                                                    
                                                                                                    

Detección de emociones - CÓDIGOS DE EJEMPLO


curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/10882/capturar+emociones+del+texto+api/20587/detecci%c3%b3n+de+emociones' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw 'I am very happy to use this API.'

    

Clave de Acceso a la API y Autenticación

Después de registrarte, a cada desarrollador se le asigna una clave de acceso a la API personal, una combinación única de letras y dígitos proporcionada para acceder a nuestro endpoint de la API. Para autenticarte con el Capturar emociones del texto API simplemente incluye tu token de portador en el encabezado de Autorización.
Encabezados
Encabezado Descripción
Autorización [Requerido] Debería ser Bearer access_key. Consulta "Tu Clave de Acceso a la API" arriba cuando estés suscrito.

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Capturar emociones del texto API FAQs

The Emotion Detection endpoint returns a JSON object containing scores for five basic emotions: happiness, anger, sadness, surprise, and fear. Each emotion is represented by a numerical value ranging from 0 to 1, indicating its intensity in the analyzed text.

The key fields in the response data are "Happy," "Angry," "Sad," "Surprise," and "Fear." Each field corresponds to an emotion and contains a score that reflects the intensity of that emotion in the provided text.

The response data is organized as a JSON object with emotion labels as keys and their corresponding intensity scores as values. This structure allows for easy parsing and interpretation of the emotional content of the text.

Typical use cases include sentiment analysis for customer feedback, enhancing chatbot interactions based on user emotions, monitoring social media sentiment, and analyzing emotional responses to marketing campaigns or content.

Users can customize their data requests by providing different text inputs to the Emotion Detection endpoint. The API analyzes the specific text submitted, allowing for tailored emotional insights based on varying content.

Data accuracy is maintained through advanced natural language processing algorithms that analyze linguistic patterns and context. Continuous updates and improvements to the model ensure that it adapts to evolving language use and emotional expression.

Standard data patterns include varying intensity scores for emotions based on the text's tone. For instance, a text expressing joy may yield a high happiness score and low scores for other emotions, while a text with conflict may show higher anger and fear scores.

Users can utilize the returned data by interpreting the scores to gauge the emotional tone of the text. For example, a high happiness score can indicate positive sentiment, guiding responses in customer service or content creation strategies.

General FAQs

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