No campo do processamento de linguagem natural, entender o sentimento subjacente no conteúdo textual é primordial para aplicações que variam desde a análise de feedback de clientes até o monitoramento de mídias sociais. A API do Motor de Análise Emocional emerge como uma ferramenta robusta, que aproveita algoritmos avançados de aprendizado de máquina para analisar e decifrar o tom emocional expresso nas frases. Esta API permite que os usuários obtenham insights valiosos sobre os sentimentos dos usuários, melhorando os processos de tomada de decisão e as experiências dos usuários.
A API do Motor de Análise Emocional é baseada em algoritmos de análise de sentimento de última geração que fornecem avaliações precisas do tom emocional expresso nas frases. Ela vai além da simples análise de polaridade, capturando nuances para distinguir entre sentimentos positivos, negativos e neutros.
Operando em tempo real, a API fornece feedback imediato sobre os sentimentos expressos nas frases. Isso é especialmente valioso para aplicações como monitoramento de mídias sociais, interações de atendimento ao cliente e análise de sentimentos em eventos ao vivo.
A API do Motor de Análise Emocional está se tornando uma ferramenta essencial para extrair informações valiosas do conteúdo textual. Seja para entender o sentimento dos clientes, acompanhar a opinião pública ou melhorar interações com chatbots, esta API equipas desenvolvedores e empresas com capacidades avançadas de análise de sentimentos. Em uma era onde entender o tom emocional do texto é crucial, a API do Motor de Análise Emocional se apresenta como um ativo confiável e indispensável para aqueles que buscam liberar insights mais profundos de seus dados textuais.
Ela receberá parâmetros e fornecerá um JSON.
Monitoramento de mídias sociais: Analisar o sentimento em postagens e comentários nas mídias sociais para entender a opinião pública, acompanhar tendências e gerenciar a reputação da marca efetivamente.
Análise de feedback de clientes: Avaliar os sentimentos em avaliações de clientes, pesquisas e comentários para obter insights sobre a satisfação dos clientes e melhorar produtos ou serviços.
Melhorias em chatbots: Melhorar as interações com chatbots incorporando análise de sentimentos, possibilitando respostas mais empáticas e contextualizadas às consultas dos usuários.
Gestão de reputação da marca: Monitorar o sentimento associado a uma marca em menções, avaliações e discussões online para gerenciar e melhorar proativamente a reputação da marca.
Pesquisa de mercado: Utilizar a análise de sentimentos em pesquisas de mercado, grupos focais e entrevistas para entender com precisão as preferências e tendências dos consumidores.
Plano Básico: 6.000 chamadas de API e 200 solicitações por dia.
Plano Pro: 12.000 chamadas de API e 400 solicitações por dia.
Plano Pro Plus: 24.000 chamadas de API e 800 solicitações por dia.
Para usar este endpoint você deve inserir um texto no parâmetro
Obter Emoções - Recursos do endpoint
| Objeto | Descrição |
|---|---|
text |
[Obrigatório] |
{"emotions_detected":[],"emotion_scores":{"joy":0.016892177529828804,"surprise":0.003832586897804263,"sadness":0.0023034875898486924,"disgust":0,"anger":0,"fear":0},"emotions_normalized":{"joy":0.08446088764914403,"surprise":0.019162934489021316,"sadness":0.011517437949243464,"disgust":0,"anger":0,"fear":0},"thresholds_normalized":{"disgust":0.2,"sadness":0.2,"anger":0.2,"joy":0.2,"surprise":0.2,"fear":0.2},"version":"7.5.7","K":"-.","log":"-","result_code":"200","result_msg":"Success"}
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/2925/emotional+analysis+engine+api/3056/get+emotions?text=hello world' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
| Cabeçalho | Descrição |
|---|---|
Authorization
|
[Obrigatório] Deve ser Bearer access_key. Veja "Sua chave de acesso à API" acima quando você estiver inscrito. |
Sem compromisso de longo prazo. Faça upgrade, downgrade ou cancele a qualquer momento. O teste gratuito inclui até 50 requisições.
Para usar esta API o usuário deve indicar um texto para analisar e obter as emoções do texto
Existem diferentes planos que atendem a todos incluindo um teste gratuito para um pequeno número de solicitações mas sua taxa é limitada para prevenir o abuso do serviço
A Zyla oferece uma ampla gama de métodos de integração para quase todas as linguagens de programação Você pode usar esses códigos para integrar ao seu projeto conforme necessário
A API do Motor de Análise Emocional é uma ferramenta avançada de processamento de linguagem natural (PNL) projetada para analisar e determinar o tom emocional ou sentimento expresso no conteúdo textual
A API retorna um objeto JSON contendo resultados de análise de sentimento, incluindo valores para sentimentos compostos, negativos, neutros e positivos com base no texto analisado
Os campos principais na resposta incluem "composto" (pontuação geral de sentimento), "negativo" (pontuação de sentimento negativo), "neutro" (pontuação de sentimento neutro) e "positivo" (pontuação de sentimento positivo)
Os dados de resposta estão estruturados como um objeto JSON com pares de chave-valor, permitindo fácil acesso às pontuações de sentimento. Por exemplo, uma resposta típica pode parecer: {"compound":0.68, "negative":0, "neutral":0.52, "positive":0.48}
O parâmetro principal para o endpoint é a entrada de texto que os usuários devem fornecer para a análise de sentimentos Parâmetros adicionais podem incluir configurações de idioma dependendo das capacidades da API
Os usuários podem aproveitar os escores de sentimento para avaliar o tom emocional informar estratégias de marketing aprimorar interações de atendimento ao cliente ou melhorar o engajamento do usuário ajustando as respostas com base na análise de sentimento
Casos de uso típicos incluem monitorar o sentimento nas redes sociais, analisar o feedback dos clientes, melhorar as interações com chatbots e conduzir pesquisas de mercado para entender as preferências dos consumidores
A precisão dos dados é mantida por meio de algoritmos avançados de aprendizado de máquina que aprendem continuamente com conjuntos de dados diversos garantindo uma análise de sentimentos confiável em vários contextos e idiomas
Os usuários podem esperar uma variedade de pontuações de sentimento de -1 (muito negativo) a +1 (muito positivo) no campo composto com valores correspondentes nos campos negativo, neutro e positivo refletindo o tom emocional do texto de entrada
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
620ms
Nível de serviço:
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Tempo de resposta:
828ms
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Tempo de resposta:
221ms
Nível de serviço:
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73ms
Nível de serviço:
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8.667ms
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248ms
Nível de serviço:
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Nível de serviço:
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17ms
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1.045ms
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505ms
Nível de serviço:
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841ms
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Tempo de resposta:
1.726ms
Nível de serviço:
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Tempo de resposta:
800ms
Nível de serviço:
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Tempo de resposta:
898ms
Nível de serviço:
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Tempo de resposta:
559ms
Nível de serviço:
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Tempo de resposta:
487ms
Nível de serviço:
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Tempo de resposta:
921ms
Nível de serviço:
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Tempo de resposta:
609ms