Penganalisa Sentimen
Penggunaan komersial OK
579 model
Tidak ada tanda air
Tidak perlu sign-up
Model:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Secara keseluruhan sentimen
-
-
Polaritas
-
−100 to +100
Percaya
-
-
Ringkasan
Opsi tingkat lanjut
Hasil
Tokennya mulai habis.
Dapatkan Token Lebih
Ingin lebih?
Daftar Gratis: 30.000 token/hari
Daftar Gratis
Memproses permintaan Anda...
Analisis sentimen teks dengan AI gratis. Mendeteksi positif, negatif, dan netral nada.
Cara Menggunakan Penganalisa Sentimen
1
Masukkan input Anda
Ketik teks, upload file, atau jelaskan apa yang Anda inginkan. Tidak perlu akun.
2
Klik hasilkan
Permintaan AI kami dalam hitungan detik menggunakan model open-source terbaik.
3
Unduh & bagi
Unduh, salin, atau bagikan hasilnya. Gratis untuk penggunaan pribadi dan komersial.
Gunakan perkakas ini melalui API
Otomatiskan alat ini dari kode anda sendiri. Titik akhir REST yang kompatibel dengan OpenAI, auth bearer-token, tidak ada tambahan SDK yang diperlukan. Biaya Token cocok dengan antarmuka 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: ..."}]}'Alat AI Gratis Terkait
Penganalisa Sentimen - FAQ
Lima hal, tergantung pada mode yang Anda pilih: (1) keseluruhan polaritas - a -100 sampai +100 skor dengan keyakinan; (2) 6-dimensi emosi - sukacita, kemarahan, kesedihan, kejutan, jijik; (3) aspek - ekstrak yang dinamakan fitur atau entitas dan skor masing-masing terpisah; (4) sarkasme / teks - flip permukaan polaritas pada kenyataan terdeteksi; (5) per-penentasi - tag setiap kalimat.
Ya - sebuah ulasan 200 kata yang khas menjalankan analisis aspek baku Qwen 3 30B model di ~200 token, nyaman di dalam 6.000 anonim atau 30.000 signed-up sehari-hari. Analisis aspek forensik-depth pada lebih lama teks biaya ~ 600 token. Tidak perlu ada tanda-tanda yang diperlukan untuk mencoba beberapa.
Comparable on overall polarity (~85% agreement with human raters on clear-cut text), behind Google on subject-classification precision, ahead of most on sarcasm because we give the model explicit sarcasm-detection prompts. Enterprise vendors charge $1-4 per 1,000 units. Our advantage: emotion radar + aspect-based output in one call, free, no API key to provision.
Ya - beralih ke mode "Sarkasm + subteks." Sistem ini secara eksplisit memerintahkan model untuk membalik polaritas permukaan ketika mendeteksi ironi ("Oh besar, keterlambatan lain" skor negatif meskipun kehadiran positif-kata). Akurasi pada sarkasme yang jelas adalah ~80%; pasif-agresi halus lebih sulit bagi model apapun. "Perbaikan" putusan +-kepercayaan skor adalah bendera Anda untuk membaca teks sendiri.
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 bahasa enam dimensi emosi berasal dari penelitian dasar Ekman dan menerjemahkan secara universal akurasi adalah tertinggi pada bahasa Inggris, Spanyol, Perancis, Portugis, Jerman, Cina, Jepang, bahasa sumber daya rendah tetapi mungkin menghasilkan nilai kepercayaan yang sedikit lebih rendah.
Ya - yang merupakan salah satu kasus penggunaan nilai tertinggi. Jalankan tiket masuk melalui "Support tiket" domain mode; tiket mencetak di bawah -50 polaritas dengan pemberantasan kemarahan tinggi pergi ke antrian dukungan senior Anda, tiket positif-verdict rute ke layanan diri sendiri. Ekspor JSON melalui tombol download dan kawat ke otomasi Zendesk / Freshsk.
Ya - POST ke /v1/chat/ dengan sistem yang sama mendorong halaman ini membangun (sumber perkiraan untuk prompt yang tepat). Mengembalikan struktur JSON. Baik untuk dasbor yang menelan ribuan ulasan malam. Pembawa auth, batas bulanan. Docs di /api/.
Keyakinan mencerminkan kepastian model, bukan kepastian Anda. input pendek (<20 kata), teks ambigu, dan gabungan-kepolaritas nilai rendah. positif rendah kepercayaan bukanlah negatif yang percaya diri - itu adalah "Saya tidak tahu". Perlakukan skor apapun di bawah 50 sebagai kebutuhan ulasan manusia.
UI menjalankan satu teks sekaligus. Untuk massal, unduh JSON+CSV memungkinkan Anda memasang API ke dalam skrip Python atau Node yang memperlambat data Anda. Batas: 20.000 karakter per panggilan, 100 panggilan/jam per IP untuk pengguna anonim, 1.000/jam untuk akun ditandatangani. Tingkat Enterprise membatasi tersedia - kontak kita.
MonkeyLearn telah diperoleh dan dihentikan. Lexalytics dan Repustate biaya 500-5.000/mo untuk aspek yang sama dengan hasil deteksi emosi. Alat kami Gratis untuk kebanyakan aliran kerja; model premium (GPT-5, Claude Sonnet) tersedia per-call untuk kasus yang paling tinggi menggunakan kasus seperti transkrip panggilan pendapatan.
Teks diproses dalam memori pada GPU kami, tidak bertahan pada disk untuk pengguna anonim. Pengguna signed-in melihat laporan di dashboard selama 7 hari. Kami tidak pernah berbagi teks dengan pihak ketiga atau menggunakannya untuk pelatihan. Untuk kepatuhan nol-log menggunakan titik akhir API-key-diteged Anda sendiri - kontak kami untuk perusahaan SLAs.
Bagaimana Anda menilai alat ini?