{"score": 0.639, "text": "i love it", "sentiment": "POSITIVE"}
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/8551/social+media+sentiment+analysis+api/14988/sentiment+analyzer?text=i love it' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
Após se cadastrar, cada desenvolvedor recebe uma chave de acesso à API pessoal, uma combinação única de letras e dígitos para acessar nosso endpoint de API. Para autenticar com a Análise de Sentimento em Mídias Sociais API basta incluir seu token Bearer no cabeçalho Authorization.
| Cabeçalho | Descrição |
|---|---|
Authorization
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Obrigatório
Deve ser Bearer access_key. Veja "Sua chave de acesso à API" acima quando você estiver inscrito.
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A API de Análise de Sentimento em Mídias Sociais identifica automaticamente o sentimento de um texto, classificando-o como positivo ou negativo. Além da classificação, a API também fornece uma pontuação numérica indicando a intensidade do sentimento detectado, permitindo uma análise mais aprofundada e nuançada do conteúdo emocional.
Seu funcionamento é simples: uma string de texto é enviada como entrada, e a API retorna uma estrutura JSON com o texto analisado, o sentimento detectado (“POSITIVO” ou “NEGATIVO”) e uma pontuação variando de -1 a 1. Uma pontuação próxima de -1 reflete uma emoção altamente negativa, enquanto um valor próximo de 1 indica um sentimento fortemente positivo. Por exemplo, o texto “Eu odeio isso” retorna um sentimento “NEGATIVO” com uma pontuação de -0.556.
Esta API é ideal para uma ampla gama de aplicações, como análise de avaliações de produtos, monitoramento de mídias sociais, atendimento ao cliente, pesquisas, análise de conteúdo gerado pelo usuário e muito mais. Pode ser facilmente integrada a sistemas de CRM, painéis de marketing, ferramentas de monitoramento de marcas, bots de suporte ou qualquer plataforma que processe linguagem natural.
A API de Análise de Sentimento em Mídias Sociais retorna uma estrutura JSON contendo o texto analisado o sentimento detectado (seja "POSITIVO" ou "NEGATIVO") e uma pontuação de intensidade emocional numérica variando de -1 a 1
Os campos-chave nos dados de resposta incluem "texto" (o texto de entrada) "sentimento" (a classificação do sentimento) e "pontuação" (a intensidade numérica do sentimento)
Os dados da resposta estão organizados em um formato JSON com três campos principais: "text" para a entrada original, "sentiment" para a classificação e "score" para a intensidade emocional permitindo uma fácil análise e integração
O parâmetro principal para a API de Análise de Sentimento em Mídias Sociais é "texto" que deve ser fornecido como entrada Os usuários podem personalizar suas solicitações variando o conteúdo do texto que analisam
Casos de uso típicos incluem analisar avaliações de produtos monitorar o sentimento nas redes sociais melhorar as interações de atendimento ao cliente conduzir pesquisas e avaliar o conteúdo gerado pelo usuário em busca de insights emocionais
A precisão dos dados é mantida por meio de treinamento contínuo do modelo e validação contra conjuntos de dados diversos garantindo que a análise de sentimento reflita o uso da linguagem e a expressão emocional do mundo real
Os usuários podem utilizar os dados retornados integrando o sentimento e a pontuação em aplicativos para feedback em tempo real análise de tendências ou respostas automatizadas em serviços ao cliente e estratégias de marketing
Padrões de dados padrão incluem uma classificação clara de sentimento e uma pontuação correspondente que indica a intensidade emocional como "NEGATIVO" com uma pontuação de -0.556 para sentimentos negativos