Analitzador d' enviaments
Askunci utilitza Bé
Models 380+
Sense marca d' aigua
No cal signar-up
Model:
+ GPT-5, Claude, Gemini
sentiment globalPropertyName
—
—
Polaritat
—
420100 a +100
Confiança
—
—
Resum
Opcions avançades
Resultat
Els jardiners s'han quedat a baix.
Get More Tokens
❤️ Love Free.ai? Tell your friends!
Signen per obtenir un enllaç de referència i guanyen 25.000 fitxes per amic.
Vols més?
Sign up free for 10,000 tokens
Signa lliure
S' està processant la vostra petició...
Analitza el sentiment de text amb la IA lliure. Detecta positivament, negatiu, i tons neutres.
Com usar- lo Analitzador d' enviaments
1
Introduïu l' entrada
Escriu text, puja un fitxer, o descriu el que vulguis. No cal compte.
2
Generació de clic
La nostra IA processa la vostra petició en segons usant 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
Automatitzeu aquesta eina del vostre propi codi. Els costos OpenAI compatible amb el punt d' acabament, l' autenticació Beer- token, sense necessitat de SDK extra. 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' enviaments — 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.
Sí, el model per omissió Qwen 2.5 7B a ~200 fitxes, còmodament dins de la piscina anònima o 10.000 signada cada dia. Per a una anàlisi d' aspecte més llarga de text costa ~600 fitxes. No cal signar per provar- ne unes quantes.
Comparable en la polaritat global (~85% amb taxas humans en text clar), darrere de Google sobre precisió de classificació de l' assumpte, per davant de la majoria de sarcasmes perquè donem als fabricants de sarcasme explícits. Consells d' empresa carrega 1- 4 per 1000 unitats. El nostre avantatge: l' emoció + el radar en una sola crida, sense cap clau de l' API per tal de detectar.
Sí, el canvi de l' ordre "Sarcam + subtext." El sistema indica explícitament que el model de superfície voltà la polaritat quan detecta ironia ("Oh gran, un altre retard" puntua negatiu malgrat la presència positiva de paraules). L' precisió sobre sarcasme obvi és ~80%; subtil i passiu és més difícil per a qualsevol model. El veredicte "Mixed" + baixa- classificació és la vostra marca de bandera per llegir el text.
En comptes d' un veredicte per a tot el text, us separareu a cada entitat o funcionalitat mencionada. Exemple: "L' hotel era bonic, però l'esmorzar era fred i el wifi era terrible" dóna {hotel: +80, esmorzar: - 50, wifi: -70}. Ideal per a les revisions dels productes, comentaris de restaurant, i NPS on mesclava els clients i queixes en un paràgraf.
9 idiomes. Les sis dimensions d'emoció provenen de la recerca bàsica Ekman i tradueix universalment. L' avaluació és més alta sobre l' anglès, espanyol, francès, portuguès, xinès, japonès; les llengües de codi inferior, però poden produir una mica més baixa de confiança.
Sí 2001- 2009 que és un dels casos d' ús més alt. Executa entrades entrants a través del mode de domini "Support ticket"; puntuació per sota de - 50 polaritat amb alta enuig aneu a la vostra cua de suport d' alt, ruta positiva d' entrades a favor dels serveis d' auto- servei. Exporta JSON via el botó de baixada i el cable a Zenesk / autodeskmines.
Sí Irene PPOST a / v1/chat / amb el mateix sistema s' aconsella que es construeix aquesta pàgina (en les fonts per a l' indicatiu exacte). Retorna l' estructurada JSON. Bé per als taulers que ingerin milers de revisions nocturns. L' autorització de Bearer, els límits mensuals. Els Docs a / a / pi/.
Confiança reflecteix la certesa del model, no la certesa. Entre les entrades curtes (<20 paraules), un text ambigua i una puntuació de contingut mixta. Una confiança positiva no és una certa seguretat negativa, és "No sé". Tracta amb qualsevol puntuació inferior de 50 persones que necessiti revisió humana.
La IU executa 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 iterata el vostre conjunt de dades. Límits: 20.000 caràcters per crida, 100 trucades/ hores per IP per a usuaris anònims, 1000/ hores per comptes signats. Límits de taxa d' empresa disponibles per a que ens contactin.
El Mico Learn va ser adquirit i dissumptada. Lexanàlisis i càrrec de l' estat de 5005.000/mo per a una detecció d' aspecte equivalent + emocions. La nostra eina és lliure per a la majoria dels fluxs de treball; models de gràcia (GPT- 5, Claude Sonnet) disponible per a la crida als casos més alts d' ús com ara les transcripcions de guany.
El text es processa en la nostra GPU, no persisteix en el 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 usa el vostre propi punt de resolució d' API- keygated per a contacte amb l' SLAAs.
Com valoraries aquesta eina?