该API支持超过50种语言,允许您确定文本的情感。举几个例子,我们支持:
API将接收您想要分析的文本,并提供情感预测(积极、消极、中性)和置信度评分。
使用情感分析API的原因有很多,仅举几例:
情感分析应用帮助公司了解客户对其产品的感受。对于公司来说,社交媒体评论已成为客户的声音和细分分析。客户使用社交媒体表达对任何产品的看法。
它捕捉客户对产品的投诉,使商业领袖和分析师能够修复漏洞和问题,并根据客户的需求改进产品。
唯一的限制是您每月可以进行的API调用次数。
将文本传递到此端点以检索情感得分及其标签
它可以是积极、消极或中性
支持的语言:
从俄语到德语、英语、西班牙语、汉语、日语等更多语言...
分析器 - 端点功能
| 对象 | 描述 |
|---|---|
请求体 |
[必需] Json |
{"results":[{"text":"This sentiment analyzer is amazing. It covers many more languages than I have used so far.","label":"positive","confidence":"0.99"}]}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/760/multilingual+sentiment+analysis+api/483/analyzer' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{
"texts": [
"This sentiment analyzer is amazing. It covers many more languages than I have used so far."
]
}'
| 标头 | 描述 |
|---|---|
授权
|
[必需] 应为 Bearer access_key. 订阅后,请查看上方的"您的 API 访问密钥"。 |
无长期承诺。随时升级、降级或取消。 免费试用包括最多 50 个请求。
分析器端点返回提供文本的情感分析结果,包括情感标签(积极、消极或中性)和表示预测可靠性的置信分数
响应数据中的关键字段包括"text"(分析的输入)"label"(情感分类)和"confidence"(介于0和1之间的分数,表示情感预测的确定性)
响应数据结构为一个包含“results”数组的JSON对象 数组中的每个条目包括被分析的文本 它的情感标签和相应的置信度分数
分析器端点的主要参数是“text”参数,它接受支持语言中的任何字符串输入进行情感分析
通过对多样化数据集持续训练底层AI模型,保持数据准确性,确保其有效理解不同语言和上下文中的情感细微差别
典型的使用案例包括分析客户对产品的反馈 监测社交媒体情绪 评估客户在支持互动中的满意度 以便为商业决策提供信息
用户可以利用情感标签来评估公众意见,并根据情感分析的可靠性使用置信度分数来优先考虑响应或行动
分析器端点提供文本情感基调的洞察,帮助用户理解客户情绪,识别趋势,并根据公众认知做出数据驱动的决策
服务级别:
100%
响应时间:
1,134ms
服务级别:
100%
响应时间:
575ms
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100%
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620ms
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295ms
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76ms
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100%
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248ms
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100%
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2,147ms
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1,396ms
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100%
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100%
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520ms
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0ms
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100%
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6,256ms
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100%
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2,704ms
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2,548ms
服务级别:
100%
响应时间:
2,195ms
服务级别:
100%
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866ms
服务级别:
100%
响应时间:
4,269ms
服务级别:
100%
响应时间:
1,174ms
服务级别:
100%
响应时间:
53ms