感情分析
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+ GPT-5, Claude, Gemini
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自由なAIでテキストの感情を分析します。正の、負の、中立の音色を検出します。
使い方 感情分析
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テキストを入力し、ファイルをアップロードし、または要望を記述します。アカウントは必要ありません。
2
クリックして生成
私たちのAIは、最良のオープンソースモデルを使って、数秒であなたの要求を処理します。
3
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結果をダウンロード、コピー、共有できます。個人的、商業的な使用は無料です。
API を使ってこのツールを使用
あなたのコードからこのツールを自動化します。OpenAI 互換の REST エンドポイント、ベアートークン認証、追加の SDK が必要ありません。トークンコストはウェブインターフェースと一致します。
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: ..."}]}'関連するフリーAIツール
感情分析 - FAQ
選択したモードにより、次の 5 つの項目が表示されます。 1. 全体の極性 - -100 から +100 の確実なスコア 2. 6 次元の感情 - 喜び、怒り、恐れ、悲しみ、驚き、嫌悪感 3. アスペクトベース - 名前のついた特徴やエンティティを抽出し、それぞれのスコアを個別に表示します 4. 皮肉/サブテキスト - 検出された皮肉の表面極性を反転します 5. 文ごと - 文ごとに個別にタグを付けます。ユースケースに合ったモードを選択してください。
200 語のレビューは、デフォルトの Qwen 3 30B モデルを ~200 個のトークンで実行します。 6,000 匿名または 30,000 登録者の日々のプールの中で快適に実行できます。長いテキストのフォーレンス深度アスペクト分析は ~600 個のトークンを要します。 登録は必要ありません。
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.
はい - 皮肉 + 暗黙のモードに切り替えます。システムプロンプトはモデルに皮肉を検出したときに表面極性を反転させるように明示的に指示します。（「ああ、すごい、もう一度遅延」は正の単語が存在しても負のスコアを与えます。）明らかな皮肉の正確度は ~80% です。微妙な受動的攻撃はどのモデルにも難しいです。混合判定 + 低信頼度スコアはテキストを自分で読むフラグです。
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 言語。6 つの感情次元は Ekman の基本的な感情研究から来ており、普遍的に翻訳できます。正確性は英語、スペイン語、フランス語、ポルトガル語、ドイツ語、中国語、日本語で最も高く、リソースの少ない言語は機能しますが、信頼度は少し低い可能性があります。
入力チケットを「サポートチケット」ドメインモードで実行します。 -50 の極性以下のチケットは、高い怒りの次元で、上級サポートキューに移動し、正解のチケットはセルフサービスに移動します。ダウンロードボタンを使って JSON をエクスポートし、Zendesk/Freshdesk 自動化にワイヤーします。
はい - POST を /v1/chat/ に同じシステムプロンプトで送信します。構造化 JSON を返します。夜に何千ものレビューを取得するダッシュボードに適しています。ベアラー認証、月間制限。ドキュメントは /api/ にあります。
信頼度はモデルの確率を反映します。あなたの確率ではありません。短い入力 (20 語未満)、曖昧なテキスト、混合極性コンテンツは低いスコアを与えます。低信頼度の正は確実な否定ではありません。それは「私は知りません」です。50 より低いスコアは人間の検証が必要とされるものとします。
UIはテキストを一度に一つ実行します。バルクの場合、JSON+CSV ダウンロードは API を Python または Node スクリプトにワイヤー化してデータセットを反復します。制限: 呼び出し当たり 20,000 文字、匿名ユーザの場合 IP 当たり 100 呼び出し/時間、登録アカウントの場合 1,000 呼び出し/時間。エンタープライズ料金制限は利用可能です。我々に連絡してください。
MonkeyLearn was acquired and discontinued. Lexalytics and Repustate charge $500-5,000/mo for equivalent aspect-based + emotion detection. Our tool is free for most workflows; premium models (GPT-5, Claude Sonnet) available per-call for the highest-stakes use cases like earnings-call transcripts.
テキストは GPU 上のメモリ内で処理され、匿名ユーザの場合はディスクに保存されません。ログインしたユーザは7日間、ダッシュボードにレポートを見ることができます。第三者とテキストを共有したり、訓練のために使用したりしません。ゼロログのために、API キーゲートエンドポイントを使用してください。エンタープライズSLAについては、我々に連絡してください。
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