Análisis del tono emocional. API

Aprovecha el poder del análisis emocional en tus proyectos con la API de Análisis de Tonos Emocionales.

La API de Análisis de Tono Emocional es una herramienta basada en el procesamiento de lenguaje natural (NLP) que permite analizar textos escritos y obtener una evaluación detallada de su contenido emocional. Esta API recibe texto simple como entrada y devuelve una estructura JSON con puntuaciones de sentimiento positivo, negativo y neutral, junto con una puntuación general que resume la orientación emocional general del texto.

Gracias a modelos de análisis semántico entrenados con grandes volúmenes de datos lingüísticos, esta API puede identificar con precisión el tono emocional de las frases en lenguaje natural. Por ejemplo, al analizar una frase como "me encanta", el sistema devuelve una alta puntuación positiva (0.677), una puntuación neutral moderada (0.323), una puntuación negativa de cero y una puntuación general de 0.6369, lo que indica una expresión emocional fuertemente positiva.

Esta API es especialmente útil en múltiples escenarios: desde el monitoreo de redes sociales, análisis de reseñas de productos o servicios, sistemas de retroalimentación de clientes, hasta aplicaciones de recursos humanos que buscan evaluar el clima emocional en encuestas internas. También se puede integrar fácilmente en dashboards analíticos, chatbots o herramientas de inteligencia empresarial.

Documentación de la API

Endpoints


Para usar este endpoint, debes ingresar un texto y el idioma en el que está escrito (inglés = en o alemán = de) en los parámetros.



                                                                            
GET https://zylalabs.com/api/7820/an%c3%a1lisis+del+tono+emocional.+api/12815/detecci%c3%b3n+de+sentimientos.
                                                                            
                                                                        

Detección de sentimientos. - Características del Endpoint

Objeto Descripción
text [Requerido] Indicates a text
Probar Endpoint

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API

       
                                                                                                        
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Detección de sentimientos. - CÓDIGOS DE EJEMPLO


curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/7820/an%c3%a1lisis+del+tono+emocional.+api/12815/detecci%c3%b3n+de+sentimientos.?text=i love it' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 


    

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 Análisis del tono emocional. 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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Análisis del tono emocional. API FAQs

To use this API, users must enter a text to obtain a sentiment analysis.

Emotion Tone Analysis API designed to analyze text data and detect the emotional tone expressed in it.

There are different plans to suit all tastes, including a free trial for a small number of requests, but your rate is limited to avoid abuse of the service.

Zyla provides a wide range of integration methods for almost all programming languages. You can use these codes to integrate with your project as you need.

The API returns a JSON object containing sentiment analysis results, including overall sentiment, confidence scores, and detailed sentiment for individual sentences.

Key fields include "sentiment" (overall sentiment), "confidence" (certainty of the sentiment), and "sentences" (array detailing sentiment for each sentence with offsets and lengths).

The response is structured as a JSON object with a "document" section for overall sentiment and a "sentences" array for detailed analysis of each sentence.

The endpoint accepts parameters such as "text" (the input text for analysis) and "language" (to specify the language, e.g., 'en' for English or 'de' for German).

The endpoint provides insights into the emotional tone of the text, including sentiment classification (positive, negative, neutral) and confidence levels for both overall and sentence-specific sentiments.

Users can analyze the overall sentiment to gauge customer opinions and use sentence-level data to identify specific areas of concern or positive feedback, aiding in targeted responses.

The API employs natural language processing and machine learning algorithms, continuously trained on diverse datasets to enhance accuracy in sentiment detection.

Common use cases include monitoring social media sentiment, analyzing customer feedback, and assessing brand reputation, helping businesses make informed decisions based on emotional insights.

General FAQs

Zyla API Hub es como una gran tienda de APIs, donde puedes encontrar miles de ellas en un solo lugar. También ofrecemos soporte dedicado y monitoreo en tiempo real de todas las APIs. Una vez que te registres, puedes elegir qué APIs quieres usar. Solo recuerda que cada API necesita su propia suscripción. Pero si te suscribes a varias, usarás la misma clave para todas, lo que hace todo más fácil para ti.

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Las llamadas a la API se descuentan de tu plan en base a solicitudes exitosas. Cada plan incluye una cantidad específica de llamadas que puedes realizar por mes. Solo las llamadas exitosas, indicadas por una respuesta con estado 200, se contarán en tu total. Esto asegura que las solicitudes fallidas o incompletas no afecten tu cuota mensual.

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Para ver el número máximo de solicitudes a la API que permite tu plan, revisa el encabezado de la respuesta 'X-Zyla-RateLimit-Limit'. Por ejemplo, si tu plan incluye 1,000 solicitudes por mes, este encabezado mostrará 1,000.

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