Termómetro de Humor API

La API Mood Gauge utiliza NLP avanzado para discernir emociones en el texto, ofreciendo información sobre actitudes, opiniones y tendencias para una toma de decisiones informada.

Acerca de la API:  

La API de Mood Gauge es una herramienta sofisticada de procesamiento de lenguaje natural (NLP) diseñada para discernir y evaluar el tono emocional implícito en el contenido textual. Utilizando algoritmos lingüísticos avanzados y técnicas de aprendizaje automático, esta tecnología permite la extracción automática de sentimientos, emociones y actitudes expresadas en la comunicación escrita. El objetivo principal de una API de Mood Gauge es proporcionar información valiosa sobre los aspectos subjetivos del texto, ofreciendo una comprensión matizada del sentimiento transmitido por el autor.

En esencia, una API de Mood Gauge funciona analizando pistas contextuales, patrones lingüísticos y estructuras semánticas de un texto dado. Se entrena en conjuntos de datos extensos para reconocer y clasificar el sentimiento en el texto. El sistema aprovecha una combinación de algoritmos basados en reglas y modelos de aprendizaje automático, perfeccionados para interpretar con precisión las complejidades del lenguaje humano.

La fase de clasificación de sentimientos es donde reside el corazón de la API de Mood Gauge. Utilizando un modelo entrenado, el sistema evalúa el texto de entrada y asigna etiquetas de sentimiento basadas en patrones aprendidos de los datos de entrenamiento. Esta clasificación puede variar desde sentimientos positivos que indican aprobación o satisfacción hasta sentimientos negativos que reflejan insatisfacción o descontento. Los sentimientos neutrales también se reconocen en casos donde el texto carece de un tono emocional discernible.

Una de las fortalezas de la API de Mood Gauge es su adaptabilidad a diversos dominios e industrias. Ya sea aplicada al monitoreo de redes sociales, análisis de sentimiento del cliente, gestión de la reputación de la marca o investigación de mercado, la API de Mood Gauge proporciona información valiosa que permite a los tomadores de decisiones responder eficazmente a las tendencias y sentimientos en evolución. Al medir la opinión pública e identificar patrones emergentes, las empresas pueden afinar sus estrategias, mejorar la satisfacción del cliente y abordar proactivamente los problemas.

En resumen, una API de Mood Gauge representa un avance fundamental en el campo del procesamiento de lenguaje natural, ya que permite la extracción automática de sentimiento del contenido textual. Con aplicaciones que abarcan diversas industrias, esta tecnología juega un papel crucial en la mejora de los procesos de toma de decisiones, la comprensión del sentimiento del público y la revelación de información valiosa en el vasto paisaje de la comunicación humana.

 

¿Qué recibe esta API y qué proporciona su API (entrada/salida)?

Recibirá parámetros y le proporcionará un JSON.

 

¿Cuáles son los casos de uso más comunes de esta API?

  1. Monitoreo de Redes Sociales: Analizar comentarios de usuarios, tweets y publicaciones para medir el sentimiento público hacia una marca, producto o tema.

    Análisis de Retroalimentación de Clientes: Evaluar reseñas y comentarios de clientes para entender los niveles de satisfacción e identificar áreas de mejora.

    Gestión de la Reputación de la Marca: Rastrear menciones y reseñas en línea para gestionar y mejorar la reputación de una marca o empresa.

    Investigación de Mercado: Evaluar el sentimiento del mercado para comprender las preferencias de los consumidores, tendencias emergentes y fortalezas y debilidades de los competidores.

    Evaluación del Lanzamiento de Productos: Analizar el sentimiento antes, durante y después de un lanzamiento de producto para medir la recepción y hacer ajustes estratégicos.

 

¿Hay alguna limitación en sus planes?

Además del número de llamadas a la API por mes, no hay otras limitaciones. 

Documentación de la API

Endpoints


Para utilizar este endpoint, debe indicar un texto para obtener un análisis de sentimiento del texto.



                                                                            
POST https://zylalabs.com/api/3194/term%c3%b3metro+de+humor+api/3414/an%c3%a1lisis+de+sentimientos.
                                                                            
                                                                        

Análisis de sentimientos. - Características del Endpoint

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

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API

       
                                                                                                        
                                                                                                                                                                                                                            {"negative":[],"positive":[],"score":0,"scored_words":0,"verdict":"neutral","words":2}
                                                                                                                                                                                                                    
                                                                                                    

Análisis de sentimientos. - CÓDIGOS DE EJEMPLO


curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/3194/term%c3%b3metro+de+humor+api/3414/an%c3%a1lisis+de+sentimientos.' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{
    "text": "Hello world"
}'

    

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 Termómetro de Humor 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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Termómetro de Humor API FAQs

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

The Mood Gauge API is a specialized service that utilizes advanced natural language processing (NLP) algorithms to assess and classify the emotional tone or mood expressed in textual content. It provides a systematic way to gauge sentiments and emotions within written communication.

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.

There are different plans suits everyone including a free trial for small amount of requests, but it’s rate is limit to prevent abuse of the service.

The Mood Gauge API returns a JSON object containing sentiment analysis results, including classifications of sentiments (positive, negative, neutral), a sentiment score, and details about the words analyzed.

Key fields in the response include "negative" and "positive" arrays for identified sentiments, "score" indicating overall sentiment strength, "verdict" for sentiment classification, and "words" showing the number of words analyzed.

The primary parameter for the Mood Gauge API is the "text" input, which should contain the textual content you want to analyze for sentiment.

The response data is structured as a JSON object with arrays for positive and negative sentiments, a numerical score, a verdict indicating the overall sentiment, and a count of analyzed words, making it easy to interpret.

Typical use cases include analyzing social media comments for brand sentiment, evaluating customer feedback for service improvement, and monitoring market trends to inform strategic decisions.

Data accuracy is maintained through extensive training on diverse datasets, employing advanced NLP algorithms and machine learning techniques to ensure reliable sentiment classification.

In the response, "negative" and "positive" arrays list words associated with each sentiment, "score" quantifies sentiment strength, "verdict" summarizes the overall sentiment, and "words" indicates the total number of words processed.

Users can leverage the returned data to gauge public sentiment, identify trends, and make informed decisions by analyzing the sentiment score and specific word associations in their text inputs.

General FAQs

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