Sentiment Analyzer
Kommergebruik OK
579 models
Geen watermerk nie
Geen teken-op benodig
Model:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Ondeursigtigheid:
-
-
Polariteit
-
-1100 tot +100
Vertroue
-
-
Opsomming
Gevorderde opsies
Resultaat
Tokens loop laag.
Kry meer gifstowwe
❤️ Love Free.ai? Tell your friends!
Teken op om 'n verwysingale skakel te kry en verdien 25 000 briewe per vriend.
Wil jy meer hê?
Teken gratis op: 30 000 aandenkings/dag
Meld vryheid aan
Proses jou versoek...
Analiseer die teksgevoelens met gratis KI. Ondersoek positiewe, negatiewe en neutrale tone.
Hoe om te gebruik Sentiment Analyzer
1
Tik jou invoer in
Tik teks, oplaai 'n lêer, of beskryf wat jy wil hê. Nee rekening benodig.
2
Kliek genereer
Ons kunsmatige prosesse jou versoek in sekondes deur die beste ope-onse-modelle te gebruik.
3
Aflaai klaar gemaak
Laai af, kopieer of deel jou resultaat. Vry vir persoonlike en kommersiële gebruik.
Gebruik hierdie program deur middel van API
Outomate hierdie program van jou eie kode. OpenAI- compatibleREST- end point, Beer-token auth, nee ekstra SDK benodig. Token kos ooreenstem die web koppelvlak.
curl -X POST https://api.free.ai/v1/chat/ \
-H "Authorization: Bearer sk-free-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "qwen7b", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize this: ..."}]}'Sentiment Analyzer - FAQ
Vyf dinge, afhangende van die modus wat jy kies: (1) algehele poolkunde - a -100 tot +100 telling met vertroue; (2) 6-dimenstale emosies - vreugde, woede, hartseer, verrassing, afkeer; (3) aspek-gebaseerde - ekstrakte met die naam kenmerke of entiteite en tellings elke apart; (4) sarkasme / subtext - wip oppervlak polies op bespeur yster; (5) per- Sendensie - etiket elke sin. Kies die modus wat pas by jou geval.
Ja - 'n Tipiese 200-woord hersiening loop die verstek Qwen 3 30B model op ~200 Prometens, gemaklik binne die 6 000 anonieme of 30 000 ondertekende daaglikse swembad. Forensic- depth aspek ontleding op langer tekste kos ~600 aandenkings. Geen teken-op benodig om 'n paar te probeer.
Comparable on overall polarity (~85% agreement with human raters on clear-cut text), behind Google on subject-classification precision, ahead of most on sarcasm because we give the model explicit sarcasm-detection prompts. Enterprise vendors charge $1-4 per 1,000 units. Our advantage: emotion radar + aspect-based output in one call, free, no API key to provision.
Ja - skakel na die "Sarcasm + subtext" modus. Die stelsel por uitdruklik die model om die oppervlak pooliteit te om te draai wanneer dit ysterly ("O groot, nog 'n vertraging" punte negatief ten spyte van positiewe-woord teenwoordigheid). akkuraatheid op voor die hand liggende sarkasme is ~80%; subtiele passiewe-agverval is moeiliker vir enige model. Die "Mixed" uitspraak + lae-fixed telling is jou vlag om self te lees.
Instead of one verdict for the whole text, you get separate scores for each entity or feature mentioned. Example: "The hotel was beautiful but the breakfast was cold and the wifi was terrible" yields {hotel: +80, breakfast: -50, wifi: -70}. Ideal for product reviews, restaurant feedback, and NPS comments where customers mix praise and complaints in one paragraph.
99 tale. Die ses emosie dimensies kom van Ekman basiese-emosie navorsing en vertaal wêreldwyd. akkuraatheid is die hoogste op Engels, Spaans, Frans, Portugees, Duits, Chinees, Japannees; laer-oorsentering tale, maar kan effens laer selfvertroue hê.
Ja - dit is een van die hoogste waarde gebruik gevalle. Hardloop inkomende kaartjies deur "Support kaartjie" domein modus; kaartjies wat onder -50 pooliteit met hoë woede-ontsagting gaan na jou senior ondersteuning wagtou, positiewe-dikt kaartjies roete na self-diens. Voer uit JSON via die aflaai knoppie en draad binnein Zendesk / Vars-endesk outomatations.
Ja - POST na /v1/chat/ met dieselfde stelsel por hierdie bladsy bou (inspekbron vir presies voorwaarts). Resnoer die struktuur van JSON. Goeie vir paneelborde wat duisende resensies saans inneem. Beer aduth, maandelikse beperkings. Docs at /api/.
Vertroue weerspieël die model sekerheid, nie jou sekerheid nie. Kort invoere (<20 woorde), dubbelsinnige teks en gemengde-besoedelingsinhoud is laag. 'n Lae-vertroue positiewe is nie 'n selfversekerde negatief nie - dit is "Ek weet nie" nie. Behandel enige punte onder 50 as wat nodig is vir menslike hersiening.
Die UI loop een teks op 'n slag. Vir groot maat, die JSON+CSV aflaai laat jou die API in' n Python of Node skrip wat dit verklaer jou datastel. Beperks: 20 000 karakters per roep, 100 roep/hour per IP vir anonieme gebruikers, 1000/hour vir getekende-oprekeninge. Ondernemings beperk ons.
Aap Learning is verkry en gestaak. Lexalytics en Repustate lading $500-5000/mo vir ekwivalent aspek- based + emosie verklikker. Ons nutsprogram is vry vir die meeste werkflows; premiese modelle (GPT-5, Claude Sonnet) beskikbaar per-roep vir die hoogste-takes gebruik gevalle soos verdienste-roep transkripsies.
Teks word verwerk in-geheue op ons GPU, nie voortgaan na disket vir anonieme gebruikers nie. Sign-in gebruikers sien verslae in hul paneelbord vir 7 dae. Ons deel nooit teks met derde partye of gebruik dit vir opleiding nie. Vir nul-log-pare gebruik u eie API-sleutel-gemed-Aaneenpunt - kontak ons vir ondernemings SLAs.
Hoe sal jy hierdie instrument uitwerk?