Analitzador d' enviament
IPER usa Bé
Models 579
Sense marca d' aigua
No cal signar-up
Model:
+ GPT-5, Claude, Gemini
sentiment global
-
-
Polaritat
-
420100 a +100
Confiança
-
-
Resum
Opcions avançades
Resultat
Els Torken s'han quedat sense sortida.
Obtén més Torken
❤️ Love Free.ai? Tell your friends!
Signen per obtenir un enllaç de referència i guanyen 25.000 fitxes per amic.
Vols més?
Signa lliure: 30.000 fitxes/ dia
Signa lliure
S' està processant la vostra petició...
Analitza el sentiment de text amb l' IA lliure. Detecta positiu, negatiu i to neutral.
Com usar- lo Analitzador d' enviament
1
Introduïu l' entrada
Escriu text, puja un fitxer o descriu el que vulguis. No cal compte.
2
Generació de clic
El nostre processos IA en segons que s' usen els millors models de codi obert.
3
Descarrega i comparteix
Baixeu, copieu o compartiu el vostre resultat. Lliure per a ús personal i comercial.
Usa aquesta eina mitjançant l' API
Automatitza aquesta eina del vostre propi codi. Els costos OpenAI- compatible amb el punt d' acabament, l' autenticació Beer- token, sense necessitat extra de SDK. Perken coincideixen amb la interfície web.
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: ..."}]}'Eines de lliure IA relacionades amb la IA
Analitzador d' enviament - FAQ
Cinc coses, depenent del mode que escolliu: (1) polaritat global a - 100 a +100 puntuació amb confiança; (2) L' alegria 6 dimensions, la ràbia, la tristesa, la sorpresa, el disgust; (3) l' aspecte basat en l' arc d' aspecte s' extraen característiques o entitats separades per separat; (4) sarcasme / subtextTincial gira la superfície polar sobre ironia detectada; (5) persieció, pernieció, la por, la por, la tristesa, la tristesa, la sorpresa, la sorpresa, disgust; (3), disgust; (3) el mode que coincideix amb el vostre cas.
Yes - a typical 200-word review runs the default Qwen 3 30B model at ~200 tokens, comfortably inside the 6,000 anonymous or 30,000 signed-up daily pool. Forensic-depth aspect analysis on longer texts costs ~600 tokens. No sign-up required to try a few.
Comparable en la polaritat global (~85% amb taxas humans en text clar), darrere de Google sobre precisió de classificació de l' assumpte, per endavant de la majoria de sarcasmes perquè donem les seves respostes explícites. Els proveïdors d' empreses carrega 1- 4 per 1000 unitats. El nostre avantatge: l' emoció + el radar en una crida, sense cap clau de l' API per a la seva petició.
Sí - canvieu al mode "Sarcasm + subtext." L' indicatiu del sistema indica explícitament que el model de superfície gira la polaritat de la superfície quan detecta ironia ("Oh gran, un altre retard" puntua negatiu malgrat la presència positiva de paraules). L' precisió en sarcasme és ~80%; subtil i passiu és més difícil per a qualsevol model. El veredicte "Mixed" + baixa confiança és la vostra puntuació de la bandera per llegir el text.
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 languages. The six emotion dimensions come from Ekman basic-emotion research and translate universally. Accuracy is highest on English, Spanish, French, Portuguese, German, Chinese, Japanese; lower-resource languages work but may produce slightly lower confidence scores.
Sí, aquest és un dels casos d' ús més alt. Executa entrades entrants a través del mode de domini "Support ticket"; la puntuació de sota - 50 polaritat amb alta enuig anant a la vostra cua de suport superior, ruta positiva de l' auto- control a l' autoservei. Exporta a JSON via el botó de descàrrega i el cable a Zendesk / autodeskmions.
Sí, POST a / v1/chat / amb la mateixa funció del sistema se' n crea aquesta pàgina (en la font d' impressió per a l' indicatiu exacte). Retorna l' estructurada JSON. Bé per als taulers que es fan milers de revisions nocturns. L' autorització d' ós, límits mensuals. Els Docs a / a / pi / i.
Confiança reflectida la certesa del model, no la certesa. Entrada curta (<20 paraules), text ambigua i puntuació de contingut mixta. Una confiança positiva no és una certa confiança negativa - és "No sé". Tracta amb qualsevol puntuació inferior a 50 com cal la revisió humana.
La IU té un text en un moment. Per a gran part, la descàrrega JSON+CS us permet connectar l' API en un script Python o node que ajunti el vostre conjunt de dades. Límits: 20.000 caràcters per crida, 100 trucades per IP per a usuaris anònims, 1000/ hores per comptes signats. La taxa de velocitat d' empresa està disponible - ens contacteu.
MonkeyLearn was acquired and discontinued. Lexalytics and Repustate charge $500-5,000/mo for equivalent aspect-based + emotion detection. Our tool is free for most workflows; premium models (GPT-5, Claude Sonnet) available per-call for the highest-stakes use cases like earnings-call transcripts.
El text es processa en la nostra GPU, no persisteix en disc per als usuaris anònims. Els usuaris amb signe es veuen informes en el seu tauler durant 7 dies. No compartim text amb tercers partits o l' useu per a l' entrenament. Per a la implementació de zero- log usen el vostre propi punt de final d' API- keygated - ens contacteu amb el contacte amb l' empresa SLAs.
Com valoraries aquesta eina?