Analis Sentimen
Komersial
Model 579
Ora ana tandha banyu
Ora perlu mlebu
Model:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Sentimen umum
-
-
Polaritas
-
-100 nganti +100
Keamanan
-
-
Ringkasan
Opsi Kaluwihan
Hasil
Kabupatèn Malang.
Njupuk Token Tambahan
❤️ Love Free.ai? Nyathet kanca-kancamu!
Sign up kanggo njaluk link referral lan entuk 25,000 token per kanca.
Ingkang langkung?
Ing taun 2000, cacahé wis tekan 30.000.
Daftar
Nglakoni panjalukmu...
Analisa sentimen teks kanthi AI gratis. Deteksi ton positif, negatif, lan netral.
Cara Nggunakake Analis Sentimen
1
Ngetik inputmu
Ngetik teks, ngundhuh file, utawa nyritakaké apa sing sampeyan karep. Ora ana akun sing dibutuhaké.
2
Klik kanggo nyipta
Ing jaman biyèn, para ahli nganggep yèn wangun-wangun iki paling apik.
3
Muter- unduh lan bagéan
Muter-muter, salinan, utawa share asilmu. Bebas kanggo pribadi lan komersial.
Gunake alat iki liwat API
Otomatisasi piranti iki saka kode dhewe. OpenAI-kompatibel REST endpoint, Bearer-token auth, ora ekstra SDK dibutuhaké. Token biaya match the web interface.
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: ..."}]}'Analis Sentimen - FAQ
Lima perkara, gumantung ing mode kang sampeyan pilih: (1) polarity umum - skor -100 nganti +100 kanthi yakin; (2) emosi6dimensi - seneng, wedi, wedi, sedih, kaget, kasengsem; (3) bagéan-basa - nyelehake fitur utawa entitas kanthi jeneng lan skor saben kanthi kapisah; (4) sarkasme / subteks - ngliputi polarity permukaan ing ironi sing dideteksi; (5) saben-ukara - tag saben ukara kanthi individu. Pilih mode sing cocog karo kasus panggunaan sampeyan.
Ya - 200- tembung tipe review nglampahi Qwen330B model pigura ing ~200 tokens, nyaman ing 6,000 anonim utawa 30,000 ndhaptar-up pool saben dina. Forensic-depth aspek analisis ing teks dawa biaya ~600 tokens. Ora ndhaptar dibutuhaké kanggo nyoba sawetara.
Kados ingkang dipunbandingaken kaliyan polarity umum (~85% persetujuan kaliyan raters manungsa ing teks cut-clear), mburi Google ing subyek-klasifikasi presisi, sadurungé paling ing sarkasme amarga kita menehi model eksplisit sarkasme-deteksi prompts. Enterprise vendors charge $1-4 per 1,000 unit. Kita kauntungan: emosi radar + aspek-basa output ing siji telpon, gratis, ora API kunci kanggo provision.
Ya - ngganti menyang mode "Sarkasme + subteks". Pangunjung sistem kanthi eksplisit ngaturi model kanggo nglipur polaritas permukaan nalika ndeteksi ironi ("Oh, apik, "delay" liyane" skor negatif sanajan ana tembung positif). Akurasi ing sarkasme nyata ~80%; subtil pasif-agresi luwih susah kanggo model apa wae. "Mixed" verdict + low-confidence score iku bendera sampeyan kanggo maca teks dhewe.
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 basa.6dimensi emosi teka saka Ekman basic-emotion research lan terjemahake universally. Akurasi paling dhuwur ing basa Inggris, Spanyol, Prancis, Portugis, Jerman, Cina, Jepang; basa sumber-rendah kerja nanging bisa ngasilaké skor kepercayaan sing luwih enom.
Ya - iku salah siji saka kasus-kasus kang paling dhuwur. Nglewati tiket mlebu liwat mode domain "Support ticket"; tiket sing skor ing ngisor -50 polaritas karo dimensi-kaget dhuwur pindhah menyang baris pitulung senior, rute tiket verdict positif kanggo layanan dhewe. Eksport JSON liwat tombol unduh lan wiring ing Zendesk / Freshdesk automations.
Ya - POST to /v1/chat/ with the same system prompt this page builds (inspect source for the exact prompt). Returns structured JSON. Good for dashboards that ingest thousands of reviews nightly. Bearer auth, monthly limits. Docs at /api/.
Confidence nggambaraken model kacermatan, boten kacermatan sampeyan. Input cekak (< 20 tembung), teks ambigu, lan isi campuran- polarity skor entheng. A low- confidence positive is not a confident negative - it is "I don' t know". Treat any score below 50 as needing human review.
UI punika nglampahi satunggal teks satunggaling wekdal. Kanggé massal, unduh JSON+CSV mènèhi sampeyan kanggé nyambung API kanggé Python utawi Node skrip ingkang ngiterasi dataset sampeyan. Batas: 20,000 karakter per panjaluk, 100 panjaluk/jam per IP kanggé pangguna anonim, 1,000/jam kanggé akun ingkang sampun dipun-daftar. Batas tingkat enterprise wonten - kontak kaliyan kita.
MonkeyLearn dipun-ginakaken lan dipun-ginakaken. Lexalytics lan Repustate dipun-ginakaken $ 500-5,000 / mo kanggé aspek-basa + deteksi emosi ingkang sami. Alat kita gratis kanggé kathah aliran kerja; model premium (GPT-5, Claude Sonnet) ingkang wonten per-panggonan kanggé kasus-kasus ingkang paling dhuwur-stakes kanggé nggunakake kaya transcripts panggenan-panggonan.
Teks diproses ing memori ing GPU kita, ora disimpen ing disk kanggo pangguna anonim. Pengguna sing mlebu ndeleng laporan ing dashboard kanggo7dina. Kita ora tau nyawiji teks karo pihak katelu utawa nggunakake kanggo pelatihan. Kanggo konpéransi zero-log, gunakake titik pungkasan API-key-gated dhewe - kontak kita kanggo SLA enterprise.
Kepiye sampeyan bisa ngukur alat iki?