Sentiment Analyzer
व्यावसायिक वापर OK
579 मॉडेल
वॉटरमार्क नाही
नोंदणीची गरज नाही
आवृत्ती:
+ GPT-5, Claude, Gemini
सर्वसाधारण भावना
-
-
ध्रुवीय
-
-100 ते +100
विश्वास
-
-
सारांश
प्रगत पर्याय
परिणाम
गडावर उतरून खाली उतरावे.
अधिक टोकन प्राप्त करा
❤️ Free.ai ला आवडते? आपल्या मित्रांना सांगा!
नोंदणी करा एक संदर्भ लिंक मिळविण्यासाठी आणि प्रत्येक मित्रासाठी २५,००० टोकन मिळविण्यासाठी.
अजून हवं का?
याची घनता ३०,०००/चौ.
मोफत नोंदणी करा
तुमची विनंती प्रक्रिया करीत आहे...
मुक्त AI सह पाठ्य भावना विश्लेषण करा. सकारात्मक, नकारात्मक व स्थिर टोन शोधा.
वापर कसे कराल Sentiment Analyzer
1
तुमचे इनपुट प्रविष्ट करा
पाठ्य टाइप करा, फाइल अपलोड करा, किंवा तुम्हाला काय हवे ते वर्णन करा. पत्ता आवश्यक नाही.
2
क्लिक करा बनवा
सर्वोत्तम ओपन सोर्स मॉडेलचा वापर करून आमचे एआय तुमच्या मागणीची सेकंदात प्रक्रिया करते.
3
डाउनलोड करा व भाग करा
डाउनलोड, प्रतिकृत करा किंवा तुमच्या परिणामाचे वाटप करा. वैयक्तिक व व्यावसायिक वापरासाठी मोफत.
API द्वारे हे साधन वापरा
आपल्या स्वतःच्या कोड पासून हे साधन स्वचालन करा. OpenAI-सहमत REST अंतबिंदू, Bearer-token auth, अतिरिक्त SDK आवश्यक नाही. टोकन किंमत वेब इंटरफेसशी जुळते.
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: ..."}]}'संबंधित मोफत एआय साधन
Sentiment Analyzer - FAQ
पाच गोष्टी, तुम्ही निवडलेल्या पद्धतीनुसार: (1) सर्वसाधारण ध्रुवीकरण - - 100 ते +100 गुणवत्ता निश्चित; (2)6आकारमानाचे भाव - आनंद, संताप, भीती, दुःख, आश्चर्य, राग; (3) दृष्टीकोन- आधारीत - नाव दिलेले वैशिष्ट्ये किंवा घटक काढून टाकतो व प्रत्येकी वेगळे गुणवत्ता निश्चित करतो; (4) हास्य/ उपलेखन - निरीक्षित हास्यावर पृष्ठभाग ध्रुवीकरण बदलविते; (5) प्रति- वाक्य - प्रत्येक वाक्यास एकमेकांपासून वेगळे करीता टॅग करते. तुमच्या वापराशी जुळणारे पद्धती निवडा.
200 शब्दांचा एक सामान्य आढावा ~200 टोकनवर मुलभूत Qwen330B मॉडेल चालवतो, 6,000 अनामिक किंवा 30,000 नोंदणीकृत दररोजच्या पूलच्या आत आरामदायक. लांब पाठ्यावर फॉरेंसिक-दळणदार दृष्टीकोन विश्लेषण ~600 टोकन लागते. काही प्रयत्न करण्यासाठी नोंदणी आवश्यक नाही.
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.
होय - "सार्कॅसम + उपपाठ्य" पद्धतीत बदलवा. प्रणाली प्रोम्ट स्पष्टपणे मॉडेलला सतत ध्रुवीकरण बदलविण्याकरीता निर्देश देते जेव्हा ते विडंबन शोधते ("ओ महान, आणखी एक विलंब" सकारात्मक- शब्द उपस्थिती नंतरही नकारात्मक गुण मिळवतो). स्पष्ट सार्कॅसम वर अचूकता ~80% आहे; सूक्ष्म passive- aggression कोणत्याही मॉडेलसाठी कठीण आहे. "मिश्र" निर्णय + कमी विश्वासार्ह गुण म्हणजे तुम्ही स्वतः पाठ्य वाचण्यासाठी झेंडा आहे.
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 भाषा. सहा भावना आयाम Ekman मूलभूत भावना संशोधन येते आणि सर्वव्यापी भाषांतर. अचूकता उच्चतम आहे इंग्रजी, स्पॅनिश, फ्रेंच, पोर्तुगीज, जर्मन, चिनी, जपानी; कमी-स्रोत भाषा काम पण उत्पादन थोडे कमी विश्वास गुणांकन.
होय - हे त्याच्या उच्च मूल्य वापर प्रकरणांपैकी एक आहे. "सहाय्य तिकीट" डोमेन मोडद्वारे इनकमिंग तिकीट चालवा; तिकीट -50 ध्रुवत्वाखाली गुण मिळविणारे तिकीट उच्च क्रोध-आकाराच्यासह आपल्या वरिष्ठ समर्थन कतारकडे जातात, सकारात्मक-निर्णय तिकीट मार्ग स्व-सेवा. डाउनलोड बटण आणि वायरद्वारे JSON एक्सपोर्ट करा Zendesk / Freshdesk ऑटोमेशनमध्ये.
होय - /v1/chat/ ला POST करा ज्या प्रणाली प्रोम्टने हे पान बनविले आहे (सध्याच्या प्रोम्टसाठी स्त्रोत तपासा). स्थापत्य JSON परत करतो. रात्री हजारो समीक्षा घेणाऱ्या डॅशबोर्डसाठी चांगले. Bearer auth, monthly limits. Docs at /api/.
विश्वासार्हता प्रतिबिंबित करते मॉडेल निश्चितता, तुमची निश्चितता नाही. लहान इनपुट (< 20 शब्द), अस्पष्ट पाठ्य, व मिश्र- ध्रुवीय विषयवस्तु कमी गुणवत्ता दर्शविते. कमी विश्वासार्हता सकारात्मक विश्वासार्ह नकारात्मक नाही - ते "मला माहिती नाही". 50 पेक्षा कमी गुणवत्ता दर्शविते जे मानवी तपासणी आवश्यक आहे.
UI एकावेळी एक पाठ्य चालवते. मोठ्या प्रमाणावर, JSON+CSV डाउनलोड तुम्हाला API Python किंवा Node स्क्रिप्ट मध्ये वायर करू देते जे तुमचे डेटासेट iterates. मर्यादा: 20,000 अक्षरे प्रति कॉल, 100 कॉल/तास प्रति IP अननोन्स वापरकर्त्यांसाठी, 1,000/तास नोंदणीकृत खात्यांसाठी. Enterprise दर मर्यादा उपलब्ध - आमच्याशी संपर्क करा.
MonkeyLearn खरेदी करण्यात आली आणि बंद करण्यात आली. Lexalytics आणि Repustate 500-5,000 / mo साठी समान बाब आधारित + भावना शोधण्यासाठी शुल्क आकारले. आमचे साधन सर्वात कार्यप्रवाहासाठी मोफत आहे; प्रीमियम मॉडेल (GPT-5, Claude Sonnet) उत्पन्न-कॉल transcripts प्रमाणे उच्च-स्टेक्स वापर प्रकरणांसाठी कॉल उपलब्ध आहे.
पाठ्य GPU वर स्मृती अंतर्गत प्रक्रिया केले जाते, अननोम वापरकर्त्यांसाठी डिस्कवर टिकत नाही. दाखल झालेले वापरकर्ते7दिवसांसाठी त्यांच्या डॅशबोर्डमध्ये अहवाल पाहतात. आम्ही कधीही पाठ्य तिसऱ्या पक्षांशी शेअर करत नाही किंवा प्रशिक्षणासाठी वापरत नाही. शून्य-लॉग अनुरूपतेसाठी स्वतःचे API-की-गेटेड अंतबिंदू वापरा - उद्योजक SLAs साठी आमचा संपर्क करा.
तुम्ही या साधनास कसे गुण द्याल?