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curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/839/financial+sentiment+analysis+api/7799/sentiment+analysis?text=I love tennis' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
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 de Sentimiento Financiero API simplemente incluye tu token de portador en el encabezado de Autorización.
| Encabezado | Descripción |
|---|---|
Autorización
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Requerido
Debería ser Bearer access_key. Consulta "Tu Clave de Acceso a la API" arriba cuando estés suscrito.
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Sin compromiso a largo plazo. Mejora, reduce o cancela en cualquier momento. La Prueba Gratuita incluye hasta 50 solicitudes.
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Empresas líderes confían en nosotros
Acerca de la API:
Esta API utiliza técnicas de Procesamiento del Lenguaje para reconocer el sentimiento que se encuentra en un texto relacionado con las finanzas.
Esta API recibirá un texto y entregará la puntuación de sentimiento entre Positivo, Neutral y Negativo.
Esta API es adecuada para aquellos sitios web financieros que desean clasificar el contenido según el sentimiento.
Una excelente opción para quienes raspan contenido y necesitan verificar el sentimiento del texto raspado.
Además de las limitaciones de llamadas a la API por mes, no hay otras limitaciones.
El endpoint de Análisis de Sentimiento devuelve una puntuación de sentimiento categorizada como Positiva, Neutral o Negativa, junto con una puntuación numérica, una relación y palabras clave asociadas con el sentimiento.
Los campos clave en la respuesta incluyen "tipo" (categoría de sentimiento), "puntuación" (puntuación numérica de sentimiento), "razón" (razón de sentimiento) y "palabras clave" (lista de palabras significativas con sus puntuaciones).
Los datos de respuesta están estructurados en formato JSON, conteniendo campos para tipo de sentimiento, puntuación, ratio, palabras clave, versión, autor, correo electrónico, código de resultado y mensaje de resultado.
El parámetro principal para el endpoint de Análisis de Sentimientos es la cadena de texto que deseas analizar en busca de sentimiento.
Los usuarios pueden utilizar los datos devueltos para categorizar contenido financiero, identificar tendencias en el sentimiento a lo largo del tiempo o mejorar la interacción del usuario al personalizar el contenido según el análisis de sentimiento.
Los casos de uso típicos incluyen analizar artículos de noticias para el sentimiento del mercado, evaluar la retroalimentación de los clientes sobre productos financieros y clasificar las publicaciones de blogs financieros según el sentimiento.
La precisión de los datos se mantiene a través de técnicas avanzadas de procesamiento del lenguaje y entrenamiento continuo del modelo en diversos textos financieros para asegurar una detección de sentimientos confiable.
Los usuarios pueden esperar patrones consistentes en las puntuaciones de sentimiento, con sentimientos positivos a menudo vinculados a noticias financieras favorables y sentimientos negativos asociados con recesiones o crisis.