Analyseur de sentiment
Utilisation commerciale OK
380+ modèles
Pas de filigrane
Pas besoin d'inscription
Modèle:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Le sentiment général
—
—
Polarité
—
− 100 à + 100
Confiance
—
—
Résumé
Options avancées
Résultat
Les jetons sont bas.
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Analysez le sentiment texte avec l'IA libre. Détectez les tons positifs, négatifs et neutres.
Comment utiliser Analyseur de sentiment
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Utilisez cet outil via l'API
Automatisez cet outil à partir de votre propre code. Endpoint REST compatible OpenAI, Auth-token auth, pas de SDK supplémentaire requis.
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: ..."}]}'Analyseur de sentiment — FAQ
Cinq choses, selon le mode que vous choisissez: (1) polarité globale — un score de -100 à +100 avec confiance; (2) émotions 6 dimensions — joie, colère, peur, tristesse, surprise, dégoût; (3) aspect-basé — extraits nommés caractéristiques ou entités et scores chacun séparément; (4) sarcasme / sous-texte — retourne la polarité de surface sur l'ironie détectée; (5) per-sentence — marque chaque phrase individuellement. Choisissez le mode qui correspond à votre cas d'utilisation.
Oui — un examen typique de 200 mots exécute le modèle par défaut Qwen 2.5 7B à ~200 jetons, confortablement à l'intérieur de la réserve quotidienne anonyme de 2 500 ou de 10 000 inscrits. L'analyse de l'aspect médico-légal sur les textes plus longs coûte ~600 jetons. Pas d'inscription nécessaire pour essayer quelques-uns.
Comparable sur la polarité globale (~85% d'accord avec les noteurs humains sur le texte clair), derrière Google sur la précision de classement des sujets, avant la plupart sur le sarcasme parce que nous donnons au modèle explicitement sarcasme-détection invites. Les vendeurs d'entreprise chargent $1-4 par 1000 unités. Notre avantage: radar d'émotion + sortie basée sur l'aspect en un seul appel, gratuit, pas de clé API pour la fourniture.
Oui — passer au mode "Sarcasm + Subtext". L'invite du système donne explicitement pour instruction au modèle de retourner la polarité de surface lorsqu'il détecte l'ironie ("Oh grand, un autre retard" scores négatifs malgré la présence de mots positifs). L'exactitude sur le sarcasme évident est ~80%; l'agression passive subtile est plus difficile pour n'importe quel modèle. Le verdict "Mixed" + score de confiance faible est votre drapeau pour lire le texte vous-même.
Au lieu d'un verdict pour l'ensemble du texte, vous obtenez des scores séparés pour chaque entité ou fonctionnalité mentionnée. Exemple: "L'hôtel était beau mais le petit déjeuner était froid et le wifi était terrible" rendements {hôtel: +80, petit déjeuner: -50, wifi: -70}. Idéal pour les avis de produits, les commentaires de restaurant, et les commentaires NPS où les clients mélangent éloges et plaintes dans un paragraphe.
99 langues. Les six dimensions de l'émotion proviennent de la recherche Ekman basic-emotion et traduit universellement. L'exactitude est la plus élevée sur l'anglais, l'espagnol, le français, le portugais, l'allemand, le chinois, le japonais.
Oui — c'est l'un de ses cas d'utilisation les plus importants. Exécutez les tickets entrants par le mode de domaine "Support ticket"; les tickets marquants en dessous de -50 polarity avec une forte dimension de colère aller à votre file d'attente de support senior, les tickets positif-verdict route vers le libre-service. Exportez JSON par le bouton de téléchargement et filez dans Zendesk / Freshdesk automations.
Oui — POST to /v1/chat/ with the meme system invite this page buildings (inspecter la source pour l'invite exacte). Retourne JSON structuré. Indiqué pour les tableaux de bord qui ingèrent des milliers de critiques la nuit. Porteur auth, limites mensuelles. Docs at /api/.
La confiance reflète la certitude du modèle, et non votre certitude. Les entrées courtes (<20 mots), le texte ambigu et la note de contenu mixte-polarité faible. Un positif de faible confiance n'est pas un négatif confiant — c'est «je ne sais pas». Traiter une note inférieure à 50 comme nécessitant une révision humaine.
L'interface utilisateur exécute un texte à la fois. Pour gros, le téléchargement JSON+CSV vous permet de transférer l'API dans un script Python ou Node qui itère votre jeu de données. Limites : 20 000 caractères par appel, 100 appels/heure par IP pour les utilisateurs anonymes, 1000/heure pour les comptes signés.
MonkeyLearn a été acquis et abandonné. Lexalytics et Repustate chargent 500 à 5 000 $/mois pour une détection équivalente de l'aspect + émotion. Notre outil est gratuit pour la plupart des workflows; modèles premium (GPT-5, Claude Sonnet) disponibles par appel pour les cas d'utilisation les plus élevés comme les relevés de notes.
Le texte est traité en mémoire sur notre GPU, pas persisté sur le disque pour les utilisateurs anonymes. Les utilisateurs inscrits voient les rapports dans leur tableau de bord pendant 7 jours. Nous ne partageons jamais de texte avec des tiers ou l'utilisons pour la formation. Pour la conformité zéro-log utilisez votre propre API-key-gated endpoint — contactez-nous pour les SLA d'entreprise.
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