{"score": 0.639, "text": "i love it", "sentiment": "POSITIVE"}
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/8553/sentiment+capture+for+social+posts+api/14989/sentiment+analyzer?text=i love it' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
साइन अप करने के बाद, प्रत्येक डेवलपर को एक पर्सनल API एक्सेस की असाइन की जाती है, जो अक्षरों और अंकों का एक यूनिक संयोजन होता है, जिसका उपयोग हमारे API एंडपॉइंट तक पहुंचने के लिए किया जाता है। प्रमाणीकरण के लिए सोशल पोस्ट के लिए भावना कैप्चर API के साथ बस अपने बेयरर टोकन को Authorization हेडर में शामिल करें।
| हेडर | विवरण |
|---|---|
Authorization
|
आवश्यक
होना चाहिए Bearer access_key. जब आप सब्सक्राइब हों तो ऊपर "Your API Access Key" देखें।
|
कोई लंबी अवधि की प्रतिबद्धता नहीं। कभी भी अपग्रेड, डाउनग्रेड या कैंसल करें। फ्री ट्रायल में 50 रिक्वेस्ट तक शामिल हैं।
(वार्षिक बिलिंग के साथ 2 महीने बचाएँ 🎉)
सोशल पोस्ट्स के लिए सेंटिमेंट कैप्चर एपीआई स्वचालित रूप से एक पाठ के सेंटिमेंट को पहचानता है और इसे सकारात्मक या नकारात्मक के रूप में वर्गीकृत करता है इसके साथ ही वर्गीकरण के अलावा एपीआई एक संख्यात्मक स्कोर भी प्रदान करता है जो पहचान किए गए सेंटिमेंट की तीव्रता को दर्शाता है जिससे भावनात्मक सामग्री का अधिक गहरा और सूक्ष्म विश्लेषण किया जा सकता है
इसका संचालन सरल है: एक पाठ स्ट्रिंग इनपुट के रूप में भेजी जाती है और एपीआई एक JSON संरचना लौटाती है जिसमें विश्लेषित पाठ, पहचान की गई भावना (“POSITIVE” या “NEGATIVE”) और -1 से 1 के बीच का स्कोर होता है -1 के करीब का स्कोर अत्यधिक नकारात्मक भावना को दर्शाता है जबकि 1 के करीब का मान एक मजबूत सकारात्मक सेंटिमेंट को दर्शाता है उदाहरण के लिए पाठ “मुझे यह नापसंद है” एक “NEGATIVE” सेंटिमेंट के साथ -0.556 के स्कोर के रूप में लौटाता है
यह एपीआई उत्पाद समीक्षा विश्लेषण, सोशल मीडिया मॉनीटरिंग, ग्राहक सेवा, सर्वेक्षण, उपयोगकर्ता उत्पन्न सामग्री विश्लेषण और अधिक जैसे कई प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए आदर्श है इसे CRM सिस्टम, मार्केटिंग डैशबोर्ड, ब्रांड मॉनीटरिंग उपकरण, समर्थन बॉट या किसी भी प्लेटफ़ॉर्म में आसानी से एकीकृत किया जा सकता है जो प्राकृतिक भाषा को संसाधित करता है
सामाजिक पोस्ट के लिए भावनाओं की पकड़ API एक JSON संरचना लौटाता है जिसमें विश्लेषित पाठ, पता की गई भावना (या तो "सकारात्मक" या "नकारात्मक") और -1 से 1 के बीच एक संख्यात्मक भावनात्मक तीव्रता स्कोर शामिल है
प्रतिक्रिया डेटा में प्रमुख क्षेत्र "text" (इनपुट पाठ), "sentiment" (भावना वर्गीकरण), और "score" (भावना की संख्याात्मक तीव्रता) शामिल हैं
प्रतिक्रिया डेटा एक JSON प्रारूप में व्यवस्थित है जिसमें तीन मुख्य क्षेत्र हैं "पाठ" मूल इनपुट के लिए "भावना" वर्गीकरण के लिए और "स्कोर" भावनात्मक तीव्रता के लिए जिससे आसान पार्सिंग और एकीकरण संभव है
सोशल पोस्ट्स के लिए सेंटिमेंट कैप्चर एपीआई का मुख्य पैरामीटर "पाठ" है जिसे इनपुट के रूप में प्रदान किया जाना चाहिए उपयोगकर्ता अपने अनुरोधों को उस पाठ सामग्री को बदलकर अनुकूलित कर सकते हैं जिसे वे विश्लेषण करते हैं
प्राथमिक उपयोग के मामलों में उत्पाद समीक्षाओं का विश्लेषण करना सामाजिक मीडिया की भावना की निगरानी करना ग्राहक सेवा इंटरैक्शन को बेहतर बनाना सर्वेक्षणconduct करना और भावनात्मक अंतर्दृष्टियों के लिए उपयोगकर्ता द्वारा निर्मित सामग्री का मूल्यांकन करना शामिल है
डेटा सटीकता को लगातार मॉडल प्रशिक्षण और विभिन्न डेटा सेट के खिलाफ मान्यता के माध्यम से बनाए रखा जाता है यह सुनिश्चित करते हुए कि भावना विश्लेषण वास्तविक दुनिया की भाषा उपयोग और भावनात्मक अभिव्यक्ति को प्रतिबिंकित करता है
उपयोगकर्ता प्राप्त डेटा का उपयोग करके वास्तविक समय की फीडबैक ट्रेंड विश्लेषण या ग्राहक सेवा और मार्केटिंग रणनीतियों में स्वचालित प्रतिक्रियाओं के लिए संवेदनशीलता और स्कोर को एप्लिकेशन में एकीकृत कर सकते हैं
मानक डेटा पैटर्न में भावनाओं की स्पष्ट वर्गीकरण और एक संबंधित स्कोर शामिल होता है जो भावनात्मक तीव्रता को इंगित करता है जैसे "नकारात्मक" का स्कोर -0.556 है नकारात्मक भावनाओं के लिए