La API de Extracción de Emociones del Texto es una solución avanzada de análisis de texto que permite identificar el tono emocional de cualquier contenido escrito. Esta herramienta procesa una entrada de texto y devuelve un análisis detallado que incluye la clasificación general del sentimiento (positivo, negativo o neutral), junto con un puntaje de confianza y un desglose porcentual de cada categoría.
La respuesta de la API incluye un campo de sentimiento que indica el sentimiento dominante, así como un puntaje y un nivel de confianza que reflejan cuán clara es la tendencia emocional del texto. Además, la sección de desglose divide los porcentajes de positividad, negatividad y neutralidad, lo que te permite comprender las matices emocionales incluso en textos mixtos o ambiguos.
Otra característica notable es la extracción de palabras clave emocionales, identificadas como responsables del tono detectado, lo que es útil para optimizar contenido, ajustar campañas publicitarias o rastrear la reputación en línea. El análisis también incluye un componente de emociones básicas (alegría, tristeza, miedo, sorpresa, disgusto y ira), ideal para tareas de psicología computacional, monitoreo de clientes o análisis de conversaciones en tiempo real.
Además, se calcula la subjetividad del texto, indicando si se trata de una opinión o una declaración objetiva. Esto es útil en contextos como análisis de medios, evaluaciones de productos o análisis de encuestas abiertas.
Con una respuesta rápida y precisa (bajo tiempo de procesamiento), esta API está diseñada para integrarse fácilmente en servicio al cliente, marketing, recursos humanos, plataformas sociales, asistentes virtuales y mucho más. Su diseño flexible y soporte para múltiples idiomas permiten que se implemente tanto en aplicaciones web como móviles.
En resumen, la API de Extracción de Emociones del Texto ofrece una visión profunda del contenido emocional del lenguaje, ayudando a empresas y desarrolladores a comprender mejor las interacciones humanas, mejorar la experiencia del usuario y tomar decisiones basadas en datos emocionales precisos.
Para utilizar este punto final, debe especificar texto en el parámetro.
Analizador de Sentimientos. - Características del Endpoint
Objeto | Descripción |
---|---|
Cuerpo de la Solicitud |
[Requerido] Json |
{"success":true,"data":{"sentiment":"neutral","confidence":0.01,"score":0,"breakdown":{"positive":0,"negative":0,"neutral":1},"wordCount":2,"sentimentWords":{"positive":[],"negative":[]},"emotions":{"joy":0,"anger":0,"fear":0,"sadness":0,"surprise":0,"disgust":0},"subjectivity":0},"timestamp":"2025-07-28T16:55:29.762Z","processingTime":4}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/9159/text+emotion+extraction+api/16567/sentiment+analyzer' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{
"text": "Hello world",
"language": "en"
}'
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.
El punto final del Analizador de Sentimientos devuelve un análisis detallado del texto de entrada, incluida la clasificación general del sentimiento (positivo, negativo, neutral), un puntaje de confianza, un desglose porcentual de las categorías de sentimiento, palabras clave emocionales, emociones básicas y subjetividad.
Los campos clave en la respuesta incluyen "sentimiento" (sentimiento dominante), "confianza" (cierta de la clasificación), "desglose" (porcentaje de positividad, negatividad, neutralidad), "palabras clave" (palabras clave emocionales), "emociones" (emociones básicas detectadas) y "subjetividad" (opinión vs. objetiva).
Los datos de respuesta están estructurados en un formato JSON, con campos de nivel superior para los resultados del análisis de sentimiento. Cada campo proporciona información específica, como la clasificación de sentimiento, los niveles de confianza y desgloses detallados, lo que facilita su análisis y utilización de manera programática.
El parámetro principal para el endpoint del Analizador de Sentimientos es "texto," que requiere la cadena de entrada que se va a analizar. Los usuarios pueden personalizar sus solicitudes proporcionando diferentes entradas de texto para recibir resultados de análisis de sentimientos a medida.
Los casos de uso típicos incluyen monitorear la retroalimentación de los clientes, optimizar el contenido de marketing, analizar las interacciones en redes sociales, realizar análisis de sentimiento en encuestas y mejorar la experiencia del usuario en chatbots o asistentes virtuales.
La precisión de los datos se mantiene a través de algoritmos avanzados de procesamiento de lenguaje natural que aprenden continuamente de diversas muestras de texto. Las actualizaciones regulares y los controles de calidad aseguran que el modelo se adapte a las sutilezas del lenguaje y a las expresiones de sentimiento en evolución.
Los usuarios pueden aprovechar los datos devueltos para identificar tendencias en el sentimiento del cliente, adaptar las estrategias de marketing basadas en insights emocionales y mejorar el desarrollo de productos al comprender las opiniones y emociones de los usuarios reflejadas en el texto.
Si el texto de entrada es demasiado corto o ambiguo, la API puede devolver puntuaciones de confianza más bajas o análisis incompletos. Los usuarios deben asegurarse de que el texto sea lo suficientemente descriptivo y considerar implementar mecanismos de respaldo para manejar tales casos.
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