Penganalisa Sentimen
Penggunaan komersial OK
380+ model
Tidak ada tanda air
Tidak perlu sign-up
Model:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Secara keseluruhan sentimen
—
—
Polaritas
—
▪100 sampai +100
Keyakinan
—
—
Ringkasan
Opsi tingkat lanjut
Hasil
Tokens berjalan rendah.
Get More Tokens
❤️ Love this tool? Share it!
Tandai untuk mendapatkan link referral dan mendapatkan 25.000 token per teman.
Mau lagi?
Sign up free for 10,000 tokens
Daftar Bebas
Memproses permintaan Anda...
Analisis sentimen teks dengan AI gratis. Mendeteksi positif, negatif, dan netral nada.
Cara Menggunakan Penganalisa Sentimen
1
Masukkan input Anda
Ketikkan teks, unggah berkas, atau jelaskan apa yang Anda inginkan. Tidak perlu akun.
2
Klik hasilkan
Al kami memproses permintaan Anda dalam hitungan detik menggunakan model open-source terbaik.
3
Unduh & bagi
Unduh, salin, atau bagikan hasilnya. Bebas 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: ..."}]}'Penganalisa Sentimen — FAQ
Lima hal, tergantung pada mode yang Anda pilih: (1) keseluruhan polaritas -100 sampai +100 skor dengan percaya diri; (2) Emosi 6-dimensi, kemarahan, kesedihan, kejutan, jijik; (3) ekstrak berbasis aspek bernama fitur atau entitas dan skor secara terpisah; (4) sarkasme / subtext -- membalik permukaan polaritas terdeteksi ironi; (5) per-sentenensi tag setiap kalimat individual.
Ya, review 200-kata khas menjalankan standar model Qwen 3 30B pada ~200 token, nyaman di dalam 2.500 anonim atau 10.000 signed-up kolam sehari-hari. Analisis aspek forensic-depth pada panjang teks biaya ~600 token.
Dibandingkan dengan polaritas keseluruhan (~85% kesepakatan dengan manusia tikus pada teks yang jelas), di belakang Google pada presisi klasifikasi subjek, lebih maju dari sarkasme karena kita memberikan model eksplisit tanyaing-detection prompts. Enterprise vendor biaya $-4 per 1.000 unit. Keuntungan kita: radar + aspek berbasis emosi keluaran dalam satu panggilan, gratis, tidak ada kunci API untuk ketentuan.
Ya, beralih ke mode "Sarkasm + subteks." Sistem secara eksplisit memerintahkan model untuk membalik polaritas permukaan ketika mendeteksi ironi ("Oh besar, penundaan lain" skor negatif meskipun kehadiran kata positif). Akurasi pada sarkasme yang jelas adalah ~80%; pasif-agresi lebih sulit bagi model apapun.
Sebagai contoh, "Hotel itu indah tapi sarapannya dingin dan wifinya sangat mengerikan" menghasilkan +80, sarapan: -50, wifi: -70}. Ideal untuk ulasan produk, umpan balik restoran, dan NPS berkomentar di mana pelanggan mencampur pujian dan keluhan dalam satu paragraf.
99 bahasa. enam dimensi emosi berasal dari penelitian dasar Ekman dan menterjemahkan secara universal. akurasi tertinggi pada bahasa Inggris, Spanyol, Perancis, Portugis, Jerman, Cina, Jepang; bahasa sumber daya rendah tetapi mungkin menghasilkan nilai kepercayaan yang sedikit lebih rendah.
Ya, itu adalah salah satu kasus penggunaan nilai tertinggi. Jalankan tiket masuk melalui "Support ticket" domain mode; tiket mencetak di bawah -50 polaritas dengan tingkat kemarahan tinggi pergi ke antrian dukungan senior Anda, tiket positif-verdict rute ke layanan sendiri. Ekspor JSON melalui tombol download dan kawat ke otomasi Zendesk / Freshdesk.
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.
Keyakinan mencerminkan kepastian model, bukan kepastian Anda. input pendek (<20 kata), teks ambigu, dan gabungan-kepolaritas nilai rendah. positif rendah kepercayaan bukanlah positif positif percaya diri negatif adalah "Saya tidak tahu". Perlakukan skor apapun di bawah 50 sebagai kebutuhan review manusia.
UI menjalankan satu teks sekaligus. Untuk massal, unduhan JSON+CSV memungkinkan Anda memasang API ke dalam skrip Python atau Node yang mengurangi data Anda. Batas: 20.000 karakter per panggilan, 100 panggilan/jam per IP untuk pengguna anonim, 1.000/jam untuk akun yang ditandatangani. Tingkat Enterprise membatasi kontak kita yang tersedia.
MonkeyLearn telah diperoleh dan tidak melanjutkan. Lexalytics dan Repustate charge 500-5.000/mo untuk ekuivalen aspek berbasis + deteksi emosi. Alat kami bebas untuk kebanyakan aliran kerja; model premium (GPT-5, Claude Sonnet) tersedia per-panggilan untuk kasus-kasus yang paling tinggi digunakan seperti transkrip telepon penghasilan.
Teks diproses dalam memori pada GPU kami, tidak bersikeras untuk disk untuk pengguna anonim. Pengguna signed-in melihat laporan dalam dashboard mereka selama 7 hari. Kami tidak pernah berbagi teks dengan pihak ketiga atau menggunakannya untuk pelatihan. Untuk kepatuhan nol-log menggunakan titik akhir API-kunci Anda sendiri untuk perusahaan SLAs.
Bagaimana Anda menilai alat ini?