पाठ स्वर विश्लेषण API

अपने पाठ को हमारे टेक्स्ट टोन एनालिसिस एपीआई के साथ समृद्ध करें ताकि आप अपने दर्शकों की भावनाओं के अनुसार सटीक समायोजन कर सकें

इस API को अपने AI एजेंट से MCP के माध्यम से उपयोग करें

OpenClaw, Claude Code/Desktop, Cursor, Windsurf, Cline और किसी भी MCP-संगत AI क्लाइंट के साथ काम करता है।

डॉक्स और सेटअप

इस MCP को रैप करके एक स्किल बनाएं: https://mcp.zylalabs.com/mcp?apikey=YOUR_ZYLA_API_KEY

यह एपीआई किसी भी पाठ के भावनात्मक स्वर को विश्लेषण करने के लिए डिज़ाइन की गई है, जो सामग्री द्वारा प्रकट भावनात्मक चार्ज और मूड में विस्तृत अंतर्दृष्टि प्रदान करती है। इसका संचालन सरल और कुशल है: उपयोगकर्ता एक पाठ इनपुट के रूप में भेजता है, और एपीआई विभिन्न ध्वनियों का पता लगाने वाले एक संरचित विश्लेषण के साथ प्रतिक्रिया करता है, जिसमें प्रत्येक की उपस्थिति का प्रतिशत और एक व्याख्यात्मक सारांश शामिल होता है।

उदाहरण के लिए, यह सकारात्मकता, तटस्थता, निराशा या sadness जैसी भावनाओं की पहचान कर सकती है, यह दर्शाते हुए कि प्रत्येक की पाठ में कितनी मात्रा है। इसके अतिरिक्त, यह एक वर्णनात्मक विश्लेषण अनुभाग प्रदान करता है जहां यह परिणाम की व्याख्या करता है, स्पष्ट तरीके से समझाते हुए कि किस प्रकार का भावनात्मक संदेश प्रबल है, इसे पाठ के दौरान कैसे विकसित किया जाता है, और कौन से कारक समग्र स्वर को प्रभावित करते हैं। इस जानकारी को पूरा करते हुए, यह संचार को समायोजित या सुधारने के लिए व्यावहारिक सुझाव भी उत्पन्न करता है: उदाहरण के लिए, सकारात्मक स्वर पर बल देना, भावनाओं का संतुलन बनाना, या नकारात्मक धारणाओं को कम करना।

यह एपीआई विशेष रूप से उन लोगों के लिए उपयोगी है जो अपने उत्पादों या कार्यप्रवाह में भावनात्मक बुद्धिमत्ता को शामिल करना चाहते हैं। इसे सोशल मीडिया विश्लेषण, ग्राहक फीडबैक मूल्यांकन, कॉर्पोरेट सामग्री की समीक्षा, या यहां तक कि साहित्यिक ग्रंथों के अध्ययन में लागू किया जा सकता है। इसकी प्रतिशत-और श्रेणी-आधारित दृष्टिकोण स्वचालित भावनाओं की व्याख्या को आसान बनाता है, जबकि इसका पाठ्य आउटपुट निर्णय लेने के लिए एक मानवीकरण और उपयोगी संदर्भ प्रदान करता है।

संक्षेप में, यह एपीआई न केवल भावनाओं को मापता है, बल्कि संवाद सुधार की भी व्याख्या और सुझाव देता है। यह एक शक्तिशाली उपकरण है यह समझने के लिए कि संदेशों को कैसे माना जाता है और कैसे उन्हें अधिक भावनात्मक प्रभाव पैदा करने के लिए अनुकूलित किया जा सकता है। इसके विश्लेषणात्मक क्षमताओं के कारण, यह पाठ को क्रियाशील डेटा में बदलता है, जिससे संचार को एक अधिक सहानुभूतिपूर्ण, स्पष्ट और प्रभावी अनुभव बनाने में मदद मिलती है।

API डॉक्यूमेंटेशन

एंडपॉइंट्स

टोन् चেকर

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ पाठों का विश्लेषण करता है भावनाओं और प्रमुख स्वरूपों का पता लगाता है प्रतिशत प्रदर्शित करता है विस्तृत व्याख्या और संवाद सुधारने के लिए सुझाव देता है

                                                                            
GET https://zylalabs.com/api/10929/text+tone+analysis+api/20641/tone+checker

टोन् चেকर - एंडपॉइंट फीचर्स

ऑब्जेक्ट	विवरण
`content`	[आवश्यक]

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API उदाहरण प्रतिक्रिया

       
                                                                                                        
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        {"success":true,"content":{"toneDistribution":[{"tone":"\ud83d\ude0a Positive","percentage":80},{"tone":"\ud83d\ude10 Neutral","percentage":10},{"tone":"\ud83d\ude24 Frustrated","percentage":0},{"tone":"\ud83d\ude22 Sad","percentage":10}],"analysis":"The text 'Today I feel very happy.' has a predominantly positive tone indicated by the expression of happiness. The use of the word 'happy' explicitly conveys a sense of joy and positivity. This text contains no elements of frustration or sadness, which is why those tones have a percentage of 0. There is a small neutral component that represents the straightforwardness of the statement, devoid of additional emotional layers.","suggestions":"To maintain the positive tone, consider adding more context or reasons for your happiness that could enhance the emotional impact. If aiming for variety in tone, include additional sentences that describe different feelings or experiences throughout the day, balancing positive expressions with neutral observations or subtle challenges overcome."}}

टोन् चেকर - कोड स्निपेट्स


curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/10929/text+tone+analysis+api/20641/tone+checker?content=Today I feel very happy.' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'

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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 पाठ स्वर विश्लेषण API के साथ बस अपने बेयरर टोकन को Authorization हेडर में शामिल करें।

हेडर्स

हेडर	विवरण
`Authorization`	[आवश्यक] होना चाहिए `Bearer access_key`. जब आप सब्सक्राइब हों तो ऊपर "Your API Access Key" देखें।

प्रश्न

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कोई लंबी अवधि की प्रतिबद्धता नहीं। कभी भी अपग्रेड, डाउनग्रेड या कैंसल करें। फ्री ट्रायल में 50 रिक्वेस्ट तक शामिल हैं।

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