Analizador de sentimentos
Uso comercial aceptado
Máis de 380 modelos
Sen marca de auga
Non é preciso rexistrarse
Modelo:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Sentimento xeral
—
—
Polaridade
—
- 100 a + 100
Confianza
—
—
Resumo
Opcións avanzadas
Resultado
A faltar fichas.
Get More Tokens
Queres máis?
Sign up free for 10,000 tokens
Inscríbete gratis
A procesar o seu pedido...
Analiza o sentimento do texto coa IA libre. Detecta tons positivos, negativos e neutrais.
Como usar Analizador de sentimentos
1
Introduza a súa entrada
Escriba texto, envíe un ficheiro ou describa o que queira. Non se precisa conta.
2
Prema para xerar
A nosa IA procesa a túa solicitude en segundos empregando os mellores modelos de código aberto.
3
Obter e compartir
Obteña, copie ou comparta o seu resultado. Gratuito para uso persoal e comercial.
Empregar esta ferramenta mediante API
Automatice esta ferramenta a partir do seu propio código. Punto final REST compatíbel con OpenAI, autenticación por token de portador, non se require SDK adicional. Os custos dos tokens son iguais aos da interface 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: ..."}]}'Ferramentas libres de IA relacionadas
Analizador de sentimentos — FAQ
Cinco cousas, dependendo do modo que escolla: (1) polaridade global - unha puntuación de - 100 a +100 con confianza; (2) emocións 6- dimensións - alegría, ira, medo, tristeza, sorpresa, noxo; (3) baseado en aspectos - extrae características ou entidades nomeadas e puntua cada unha por separado; (4) sarcasmo / subtexto - inverte a polaridade superficial na ironía detectada; (5) por frase - etiqueta cada frase individualmente. Escolla o modo que coincida co seu caso de uso.
Si, unha revisión típica de 200 palabras executa o modelo por omisión de Qwen 2. 5 7B a ~200 tokens, cómodamente dentro do grupo diario de 2. 500 anónimos ou 10. 000 inscritos. A análise forense de aspectos en profundidade en textos máis longos custa ~600 tokens. Non é preciso inscribirse para probar algúns.
Comparábel na polaridade global (~85% de acordo cos avaliadores humanos no texto claro), detrás de Google na precisión da clasificación do tema, por diante da maioría no sarcasmo porque damos ao modelo instrucións explícitas de detección do sarcasmo. Os vendedores empresariais cobran de 1 a 4 dólares por 1. 000 unidades. A nosa vantaxe: radar de emocións + saída baseada en aspectos nunha chamada, gratis, sen chave API para provisionar.
Si — cambia ao modo « Sarcasmo + subtexto ». O aviso do sistema instrue explicitamente ao modelo para que inverta a polaridade da superficie cando detecte ironía (« Oh, xenial, outro atraso » obtén unha puntuación negativa a pesar da presenza de palabras positivas). A precisión no sarcasmo obvio é ~ 80%; a sutil agresión pasiva é máis difícil para calquera modelo. O veredicto « Mixto » + puntuación de baixa confianza é a súa bandeira para ler o texto vostede mesmo.
No canto dun veredicto para todo o texto, obterá puntuacións separadas para cada entidade ou característica mencionada. Exemplo: « O hotel era fermoso pero o almorzo era frío e a wifi era terrible » dá {hotel: +80, almorzo: - 50, wifi: - 70}. Ideal para revisións de produtos, comentarios de restaurantes e comentarios de NPS onde os clientes mesturan eloxios e queixas nun parágrafo.
99 linguas. As seis dimensións das emocións proveñen da investigación básica de emocións de Ekman e traducen universalmente. A precisión é maior en inglés, español, francés, portugués, alemán, chinés e xaponés; as linguas de menos recursos funcionan pero poden producir puntuacións de confianza un pouco máis baixas.
Si, ese é un dos seus casos de uso de maior valor. Executar os tickets entrantes a través do modo de dominio « Ticket de soporte »; os tickets que teñan unha puntuación inferior a - 50 polarizacións con dimensión de ira alta van á súa fila de soporte senior, os tickets con veredicto positivo van ao autoservizo. Exportar JSON mediante o botón de descarga e conectar en automatizacións de Zendesk / Freshdesk.
Si — POST a / v1/ chat/ co mesmo aviso do sistema que esta páxina constrúe (inspeccione o código fonte para o aviso exacto). Devolve JSON estruturado. Bo para os paneis que inxiren miles de revisións cada noite. Autenticación do portador, límites mensais. Documentación en / api /.
A confianza reflicte a certeza do modelo, non a súa certeza. As entradas curtas (< 20 palabras), o texto ambiguo e o contido de polaridade mixta teñen unha puntuación baixa. Un positivo de baixa confianza non é un negativo seguro, é « Non sei ». Trate calquera puntuación por baixo de 50 como se precisase unha revisión humana.
A interface executa un texto á vez. Para descargas masivas, a descarga JSON+CSV permítelle conectar a API a un script Python ou Node que iterará o conxunto de datos. Límites: 20. 000 caracteres por chamada, 100 chamadas/ hora por IP para usuarios anónimos, 1. 000/ hora para contas rexistradas. Dispoñíbeis límites de tarifa empresarial; póñase en contacto connosco.
MonkeyLearn foi adquirido e descontinuado. Lexalytics e Repustate cobran entre 500 e 5. 000 dólares/ mes por unha detección equivalente baseada en aspectos + emocións. A nosa ferramenta é gratuíta para a maioría dos fluxos de traballo; os modelos premium (GPT- 5, Claude Sonnet) están dispoñíbeis por chamada para os casos de uso máis importantes, como as transcricións de chamadas de ingresos.
O texto procesábase na memoria da nosa GPU, non se permanecía no disco para os usuarios anónimos. Os usuarios que iniciaron sesión verán os informes no seu panel durante 7 días. Nunca compartimos o texto con terceiros nin o usamos para adestramento. Para cumprir co rexistro cero, use o seu propio punto final con chave API; póñase en contacto connosco para SLAs empresariais.
Como valora esta ferramenta?