Érzelmi elemző
Kereskedelmi felhasználás OK
380+ modellek
Nincs vízjel.
Nincs szükség regisztrációra.
Minta:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Általános érzelem
—
—
Polaritás
—
−100-tól +100-ig
Bizalom
—
—
Összefoglaló
Fejlett opciók
Eredmény
Elfogyott a zseton.
Get More Tokens
Kérsz még?
Sign up free for 10,000 tokens
Regisztráció Ingyenes
A kérésed feldolgozása...
Ingyenes MI-vel elemezzük a szöveges hangulatot. Pozitív, negatív és semleges hangokat észlelünk.
Hogyan kell alkalmazni? Érzelmi elemző
1
Adja meg a bemenetet
Írd be a szöveget, tölts fel egy fájlt, vagy írd le, hogy mit szeretnél. Nincs szükség fiókra.
2
Kattintson a generálás gombra
A MI másodperceken belül feldolgozza kérését a legjobb nyílt forráskódú modellek segítségével.
3
Letöltés és megosztás
Töltse le, másolja le vagy ossza meg az eredményt. Ingyenes személyes és kereskedelmi használatra.
Használja ezt az eszközt az API-n keresztül
Automatizálja ezt az eszközt a saját kódjából. OpenAI-kompatibilis REST végpont, Beaver-token auth, nincs szükség extra SDK-ra. Token költségek megfelelnek a webes felületnek.
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: ..."}]}'Érzelmi elemző — FAQ
Öt dolog, attól függően, hogy a mód, amit kiválaszt: (1) általános polaritás · a -100 - +100 pontszám magabiztossággal; (2) 6-dimenziós érzelmek • öröm, harag, félelem, szomorúság, meglepetés, undor; (3) szempont-alapú kivonatok neve funkciók vagy entitások és pontszámok külön; (4) szarkazmus / subtext • megfordítja a felület polaritás észlelt irónia; (5) mondatonként tag minden mondatot egyenként. Válassza ki a módot, amely megfelel a felhasználási eset.
Igen, egy tipikus 200 szavas felülvizsgálat fut az alapértelmezett Qwen 3 30B modell ~200 zseton, kényelmesen belül a 2500 névtelen vagy 10 000 aláírt napi medence. Törvényszéki-mélységi szempont elemzés hosszabb szövegek költségek ~600 zsetonok. Nincs regisztráció szükséges kipróbálni néhány.
Összehasonlítható az általános polaritással (~85%-os megállapodás az emberszabású szöveggel), a Google mögött a tárgy-osztályozás precizitásával, a legtöbb szarkazmus előtt, mert explicit szarkazma-detection prompteket adunk a modellnek. Az Enterprise-értékesítők 1000 egységenként $1-4-t számítanak fel. Előnyünk: érzelmi radar + aspektus-alapú kimenet egy hívásban, ingyenes, nincs API kulcs a rendelkezésre álláshoz.
Igen, a "Sarcasm + subtext" módra váltunk. A rendszer nyomatékosan arra utasítja a modellt, hogy flip felület polaritást mutasson, amikor iróniát észlel ("Ó, egy másik késés" negatív a pozitív szó jelenléte ellenére). A nyilvánvaló szarkazmus pontossága ~80%; a finom passzív agresszió nehezebb bármely modell számára. A "Vegyes" ítélet + alacsony önbizalom pontszám a zászló, hogy olvassa el a szöveget magad.
Egy ítélet helyett az egész szöveg, kapsz külön pontszámokat minden egyes említett entitás vagy funkció. Példa: "A szálloda gyönyörű volt, de a reggeli hideg volt, és a wifi szörnyű" hozamok {hotel: +80, reggeli: -50, wifi: -70}. Ideális termékértékelések, éttermi visszajelzések, és NPS megjegyzések, ahol az ügyfelek keverik dicséret és panaszok egy bekezdésben.
99 nyelv. A hat érzelem dimenzió az Ekman alapérzéki kutatásból származik és egyetemesen lefordítja. A pontosság az angol, a spanyol, a francia, a portugál, a német, a kínai, a japán; az alacsonyabb forráskódú nyelvek működnek, de valamivel alacsonyabb konfidenciapontszámot eredményezhetnek.
Igen, ez az egyik legértékesebb felhasználási eset. Fuss bejövő jegyeket a "Support jegy" domain módban; jegyek pontszám alatt -50 polaritás magas düh-dimension megy a rangidős támogató sorban, pozitív-verdict jegyek útvonal az önkiszolgáló. Export JSON keresztül a letöltés gombot, és drót a Zendesk / Freshdesk automatizálás.
Igen, Post to /v1/chat/ with same system prompt this page builds (inspect source for the exact prompt). Returns structed JSON. Jó a műszerfalak, hogy lenyeli több ezer értékelés éjjel. Beaver auth, havi limits. Dokumentumok /api /.
A bizalom tükrözi a modell bizonyosság, nem a bizonyosság. Rövid bemenetek (<20 szó), kétértelmű szöveg, és vegyes polaritás tartalom pontszám alacsony. Az alacsony önbizalom pozitív nem egy magabiztos negatív, "nem tudom." Kényszeríteni bármely pontszám 50 alatt emberi felülvizsgálat.
Az UI egyszerre csak egy szöveget futtat. A JSON+CSV letöltés lehetővé teszi, hogy az API-t egy Python vagy Node szkriptbe kösse, amely az adathalmazt analizálja. Határok: 20 000 karakter hívásonként, 100 hívás/óra IP-nként anonim felhasználók számára, 1000/óra bejelentkezés esetén.
A MonkeyLearn vásárlása és leállítása. A Lexalytic és a Repustate 500-5000$/m-t számít fel az egyenértékű szempontú + érzelmi detektálásért. Eszközünk ingyenes a legtöbb munkafolyamathoz; prémium modellek (GPT-5, Claude Sonnet) állnak rendelkezésre hívásonként a legmagasabb tétek esetén, mint például a kereset-hívás átiratok.
A szöveg feldolgozása a GPU-n belül történik, nem marad fenn a lemez anonim felhasználók számára. A bejelentkezett felhasználók 7 napon keresztül látják a műszerfalon lévő jelentéseket. Sosem osztjuk meg a szöveget harmadik felekkel, és nem használjuk edzésre. A zérólog-megfeleléshez használja a saját API-key-key-key-key-kategóriai végpontját.
Hogyan értékelné ezt az eszközt?