{"compound":0.6369,"negative":0.0,"neutral":0.323,"positive":0.677}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/3498/sentiment+gauge+api/3832/sentiment+analysis' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{
"text": "I love this day"
}'
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 भावना मापने वाला 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 🎉)
अग्रणी कंपनियों का भरोसा
सेंटिमेंट गेज एपीआई को टेक्स्ट में व्यक्त भावना की जांच करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह टेक्स्ट सामग्री के भावनात्मक पृष्ठभूमि को समझता है, लेखक द्वारा व्यक्त किए गए दृष्टिकोण, राय और भावनाओं के बारे में मूल्यवान जानकारी प्रदान करता है। सटीक सेंटिमेंट विश्लेषण के माध्यम से, यह एपीआई उपयोगकर्ताओं को टेक्स्ट डेटा की गहरी समझ प्राप्त करने में सक्षम बनाता है, जिससे निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में सुधार होता है और व्यक्तिगत उपयोगकर्ता अनुभव को सुगम बनाता है।
संक्षेप में, सेंटिमेंट गेज एपीआई लेखन के विभिन्न सेंटिमेंट वर्गों में टेक्स्ट को वर्गीकृत करने के लिए उन्नत एल्गोरिदम का उपयोग करता है, जो आमतौर पर सकारात्मक और नकारात्मक स्पेक्ट्रम को शामिल करता है। सरल कीवर्ड मिलान के विपरीत, यह वर्गीकरण शब्दों और वाक्यांशों के सांकेतिक संदर्भ और बारीकी से अर्थ पर आधारित है। यह बारीकी से तैयारी की गई पद्धति एपीआई को मानव भाषा की जटिलताओं को पकड़ने की अनुमति देती है, जटिल या सूक्ष्म अभिव्यक्तियों के बीच में भी भावना को सटीक रूप से मापती है।
संक्षेप में, सेंटिमेंट गेज एपीआई टेक्स्ट डेटा के भीतर भावना का बारीकी से अध्ययन करने में सक्षम है। इन क्षमताओं का उपयोग करते हुए, उपयोगकर्ता टेक्स्ट सामग्री से मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं, सूचित निर्णय लेने को प्रोत्साहित कर सकते हैं और ग्राहक दृष्टिकोण और प्राथमिकताओं की गहरी समझ पैदा कर सकते हैं।
यह पैरामीटर प्राप्त करेगा और आपको JSON प्रदान करेगा।
योजना में उपलब्ध एपीआई कॉल की संख्या के अलावा, कोई अन्य सीमाएँ नहीं हैं।
इस एपीआई का प्रभावी उपयोग करने के लिए, उपयोगकर्ताओं को भावनात्मक विश्लेषण प्रक्रिया के लिए एक पाठ इनपुट करना आवश्यक है जिससे अंतर्दृष्टिपूर्ण परिणाम उत्पन्न हो सकें
सेंटिमेंट गेज एपीआई को टेक्सचुअल डेटा में व्यक्त भावनात्मक सामग्री का विश्लेषण और व्याख्या करने के लिए डिज़ाइन किया गया है
प्रतिभागियों की विभिन्न प्राथमिकताओं के अनुसार अलग-अलग योजनाएं हैं जिनमें कुछ अनुरोधों के लिए नि:शुल्क परीक्षण भी शामिल है लेकिन आपकी दर को सेवा के दुरुपयोग से बचाने के लिए सीमित किया गया है
जायला लगभग सभी प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए एक विस्तृत श्रृंखला के एकीकरण विधियों की पेशकश करता है आप अपनी आवश्यकता के अनुसार अपने प्रोजेक्ट के साथ एकीकृत करने के लिए इन कोडों का उपयोग कर सकते हैं
भावनात्मक विश्लेषण अंत-पॉइंट एक JSON वस्तु लौटाता है जिसमें भावनात्मक स्कोर होते हैं जिनमें "संविधान," "नकारात्मक," "तटस्थ," और "सकारात्मक" मान होते हैं जो इनपुट पाठ के भावनात्मक स्वर को मापते हैं
प्रतिक्रिया डेटा में मुख्य क्षेत्रों में "संयोग" है जो समग्र भावना स्कोर को इंगित करता है और "नकारात्मक" "तटस्थ" और "सकारात्मक" है जो पाठ में व्यक्त प्रत्येक भावनाओं के अनुपात का प्रतिनिधित्व करता है
प्रतिक्रिया डेटा को कुंजी-मूल्य जोड़ों के साथ JSON ऑब्जेक्ट के रूप में संरचित किया गया है प्रत्येक कुंजी एक विशिष्ट भावना मीट्रिक से संबंधित है जिससे उपयोगकर्ता विश्लेषित पाठ के भावनात्मक संदर्भ को आसानी से समझ सकें
Sentiment विश्लेषण एंडपॉइंट के लिए मुख्य पैरामीटर "text" इनपुट है जिसमें उस पाठ्य डेटा को शामिल करना चाहिए जिसे आप भावना के लिए विश्लेषित करना चाहते हैं
उपयोगकर्ता अपने डेटा अनुरोधों को विभिन्न सामग्री का विश्लेषण करने के लिए इनपुट टेक्स्ट को बदलकर अनुकूलित कर सकते हैं जिससे विशेष आवश्यकताओं या संदर्भों के आधार पर अनुकूलित भावना आकलनों की अनुमति मिलती है
विशिष्ट उपयोग के मामलों में सार्वजनिक भावना के लिए सोशल मीडिया पोस्ट का विश्लेषण करना ग्राहक प्रतिक्रिया का मूल्यांकन करना संतोषजनक अंतर्दृष्टि के लिए और विभिन्न प्लेटफ़ॉर्म पर ब्रांड धारणा की निगरानी करना शामिल है
डेटा की सटीकता को उच्च तकनीकी एल्गोरिदम द्वारा बनाए रखा जाता है जो शब्दों और वाक्यांशों के अर्थात्मक संदर्भ का विश्लेषण करते हैं जिससे केवल साधारण कीवर्ड मिलान से परे भावना की बारीकियों को समझा जा सके
यदि इनपुट पाठ बहुत छोटा है या भावनात्मकता की कमी है तो एपीआई तटस्थ या कम स्कोर लौटा सकता है उपयोगकर्ताओं को सुनिश्चित करना चाहिए कि उनका पाठ पर्याप्त रूप से वर्णनात्मक हो ताकि सार्थक भावनात्मक विश्लेषण परिणाम मिल सकें