La API de Analizador de Tono Emocional es una herramienta basada en procesamiento de lenguaje natural (NLP) que te 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 los 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, indicando 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 paneles de análisis, chatbots o herramientas de inteligencia empresarial.
Para usar este punto final, debes ingresar un texto y el idioma en el que está escrito (Inglés = en o Alemán = de) en los parámetros.
Detección de sentimiento - Características del Endpoint
| Objeto | Descripción |
|---|---|
text |
[Requerido] Indicates a text |
{"document":{"sentiment":"negative","sentimentWithNeutral":"negative","confidence":0.4515},"sentences":[{"sentiment":"neutral","offset":0,"confidence":0.36,"length":11}]}
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/3545/emotion+tone+analyzer+api/3890/sentiment+detection?text=i love it' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
| Encabezado | Descripción |
|---|---|
Autorización
|
[Requerido] Debería ser Bearer access_key. Consulta "Tu Clave de Acceso a la API" arriba cuando estés suscrito. |
Sin compromiso a largo plazo. Mejora, reduce o cancela en cualquier momento. La Prueba Gratuita incluye hasta 50 solicitudes.
Para utilizar esta API, los usuarios deben ingresar un texto para obtener un análisis de sentimiento.
API de Analizador de Tono Emocional diseñada para analizar datos de texto y detectar el tono emocional expresado en ellos.
Hay diferentes planes para satisfacer todos los gustos, incluyendo una prueba gratuita para un pequeño número de solicitudes, pero tu tarifa está limitada para evitar el abuso del servicio.
Zyla proporciona una amplia gama de métodos de integración para casi todos los lenguajes de programación. Puedes usar estos códigos para integrarlos en tu proyecto según lo necesites.
La API devuelve un objeto JSON que contiene los resultados del análisis de sentimiento, incluyendo el sentimiento general, los puntajes de confianza y el sentimiento detallado para oraciones individuales.
Los campos clave incluyen "sentimiento" (sentimiento general), "confianza" (certidumbre del sentimiento) y "oraciones" (arreglo que detalla el sentimiento para cada oración con desplazamientos y longitudes).
La respuesta está estructurada como un objeto JSON con una sección "documento" para el sentimiento general y un array "oraciones" para el análisis detallado de cada oración.
El punto final acepta parámetros como "text" (el texto de entrada para análisis) y "language" (para especificar el idioma, por ejemplo, 'en' para inglés o 'de' para alemán).
El punto final proporciona información sobre el tono emocional del texto, incluidas la clasificación de sentimientos (positivo, negativo, neutral) y los niveles de confianza tanto para los sentimientos generales como para los específicos de cada oración.
Los usuarios pueden analizar el sentimiento general para evaluar las opiniones de los clientes y utilizar datos a nivel de oración para identificar áreas específicas de preocupación o retroalimentación positiva, lo que ayuda en respuestas dirigidas.
La API emplea procesamiento de lenguaje natural y algoritmos de aprendizaje automático, entrenados continuamente en conjuntos de datos diversos para mejorar la precisión en la detección de sentimientos.
Los casos de uso comunes incluyen el monitoreo del sentimiento en redes sociales, el análisis de la retroalimentación de los clientes y la evaluación de la reputación de la marca, ayudando a las empresas a tomar decisiones informadas basadas en insights emocionales.
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
13ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
14ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
1.771ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
507ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
46ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
48ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
248ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
233ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
242ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
8.667ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
541ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
706ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
652ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
6.177ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
20.003ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
7.957ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
79ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
500ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
222ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
297ms