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curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/7821/emotion+tone+content+fetcher+api/12814/sentiment+detection?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 भावनात्मक स्वर सामग्री फ़ेचर 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 🎉)
इमोशन टोन कंटेंट फ़ेचर एपीआई एक उपकरण है जो प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) पर आधारित है जो आपको लिखित पाठ का विश्लेषण करने और उनके भावनात्मक सामग्री का विस्तृत आकलन प्राप्त करने की अनुमति देता है इस एपीआई को सरल पाठ इनपुट के रूप में प्राप्त होता है और यह सकारात्मक नकारात्मक और तटस्थ भावनात्मक स्कोर के साथ एक JSON संरचना लौटाता है साथ ही एक समग्र स्कोर जो पाठ का सामान्य भावनात्मक रुख संक्षेप में बताता है
विशाल मात्रा में भाषाई डेटा के साथ प्रशिक्षित अर्थशास्त्री विश्लेषण मॉडल के कारण यह एपीआई प्राकृतिक भाषा में वाक्यांशों के भावनात्मक टोन को सही ढंग से पहचान सकता है उदाहरण के लिए जब “मुझे यह पसंद है” जैसे वाक्य का विश्लेषण किया जाता है तो प्रणाली उच्च सकारात्मक स्कोर (0.677) मध्यम तटस्थ स्कोर (0.323) शून्य नकारात्मक स्कोर और 0.6369 का समग्र स्कोर लौटाती है जो एक मजबूत सकारात्मक भावनात्मक अभिव्यक्ति का संकेत देता है
यह एपीआई कई परिदृश्यों में विशेष रूप से उपयोगी है: सामाजिक मीडिया निगरानी उत्पाद या सेवा समीक्षा विश्लेषण ग्राहक प्रतिक्रिया प्रणालियों से लेकर मानव संसाधन अनुप्रयोगों तक जो आंतरिक सर्वेक्षणों में भावनात्मक जलवायु का आकलन करने का प्रयास करते हैं इसे विश्लेषणात्मक डैशबोर्ड चैटबॉट्स या व्यवसाय बुद्धिमत्ता टूल में भी आसानी से एकीकृत किया जा सकता है
इस एपीआई का उपयोग करने के लिए उपयोगकर्ताओं को भावनात्मक विश्लेषण प्राप्त करने के लिए एक पाठ दर्ज करना होगा
इमोशन टोन कंटेंट फेचर एपीआई जिसे पाठ डेटा का विश्लेषण करने और इसमें व्यक्त भावनात्मक स्वर को पहचानने के लिए डिज़ाइन किया गया है
विभिन्न योजना हैं जो सभी स्वादों के अनुसार हैं जिसमें एक छोटी संख्या के लिए मुफ्त परीक्षण शामिल है लेकिन आपकी रेट का उपयोग सेवा के दुरुपयोग से बचाने के लिए सीमित है
जाइला लगभग सभी प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए विविध समाकलन विधियाँ प्रदान करता है आप इन कोडों का उपयोग अपनी जरूरत के अनुसार अपने प्रोजेक्ट के साथ समाकलन करने के लिए कर सकते हैं
API एक JSON ऑब्जेक्ट लौटाता है जिसमें भावनात्मक विश्लेषण के परिणाम शामिल होते हैं जैसे समग्र भावना, विश्वास स्कोर और व्यक्तिगत वाक्यों के लिए विस्तृत भावना
मुख्य क्षेत्रों में "भावना" (कुल भावना) "विश्वास" (भावना की निश्चितता) और "वाक्य" (प्रत्येक वाक्य के लिए भावना का विवरण करने वाली सूची जिसमें ऑफसेट और लंबाई शामिल हैं) शामिल हैं
प्रतिक्रिया एक JSON ऑब्जेक्ट के रूप में संरचित है जिसमें एक "दस्तावेज़" अनुभाग है जो समग्र भावना के लिए है और एक "वाक्य" सरणी है जो प्रत्येक वाक्य के विस्तृत विश्लेषण के लिए है
एंडपॉइंट "text" (विश्लेषण के लिए इनपुट पाठ) और "language" (भाषा को निर्दिष्ट करने के लिए, उदाहरण के लिए 'en' अंग्रेजी के लिए या 'de' जर्मन के लिए) जैसे पैरामीटर स्वीकार करता है
यह अंत बिंदु पाठ के भावनात्मक स्वर में अंतर्दृष्टि प्रदान करता है जिसमें भावना वर्गीकरण (सकारात्मक नकारात्मक तटस्थ) और सामान्य और वाक्य-विशिष्ट भावनाओं के लिए आत्मविश्वास स्तर शामिल हैं
उपयोगकर्ता समग्र भावना का विश्लेषण कर सकते हैं ताकि ग्राहक की राय को समझा जा सके और वाक्य-स्तरीय डेटा का उपयोग करके चिंता के विशिष्ट क्षेत्रों या सकारात्मक फीडबैक की पहचान कर सकें जो लक्षित प्रतिक्रियाओं में मदद करता है
एपीआई प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है जो विविध डेटासेट्स पर निरंतर प्रशिक्षित होते हैं ताकि भावना पहचानने में सटीकता बढ़ाई जा सके
सामान्य उपयोग के मामलों में सोशल मीडिया की भावना की निगरानी करना ग्राहक फीडबैक का विश्लेषण करना और ब्रांड की प्रतिष्ठा का आकलन करना शामिल है जिससे व्यवसाय भावनात्मक अंतर्दृष्टियों के आधार पर सूचित निर्णय ले सकें