Analisador de Sentimento
Utilização comercial OK
Modelos 579
Sem marca de água
Não é necessário registo
Modelo:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Conceito geral
-
-
Polaridade
-
-100 a +100
Confiança
-
-
Resumo
Opções avançadas
Resultado
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Analisar sentimento de texto com IA livre. Detetar tons positivos, negativos e neutras.
Como Utilizar Analisador de Sentimento
1
Introdução
Digite texto, carregue um arquivo ou describa o que você quer. Não é necessária nenhuma conta.
2
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Nossa IA processa o seu pedido em segundos usando os melhores modelos de código aberto.
3
Baixar & compartilhar
Baixe, copie ou compartilhe o seu resultado. Gratuito para uso pessoal e comercial.
Use esta ferramenta através da API
Automate esta ferramenta a partir do seu próprio código. Endpoint REST compatível com o OpenAI, Bearer-token auth, não é necessário SDK extra. O token custa corresponder à interface 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: ..."}]}'Ferramentas de IA Gratuita Relacionadas
Analisador de Sentimento - FAQ
Cinco coisas, dependendo do modo que você escolhe: (1) polaridade geral - um escore de -100 a +100 com confiança; (2) emoções 6-dimensionais - alegria, raiva, medo, tristeza, surpresa, desgosto; (3) extratos com aspecto - características nomeadas ou entidades e pontuações cada separado; (4) sarcasmo / subtexto - flips polaridade superficial na ironia detectada; (5) por sentença - etiqueta cada frase individualmente. Escolha o modo que corresponde ao seu caso de uso.
Sim - uma análise típica de 200 palavras executa o modelo padrão Qwen 3 30B em ~200 fichas, confortavelmente dentro do pool diário de 6.000 anônimo ou 30.000 assinado. Análise de aspecto forense-profundo sobre textos mais longos custa ~600 fichas. Não é necessário inscrição para experimentar alguns.
Comparado com a polaridade geral (~85% de acordo com os taradores humanos em texto de corte claro), atrás do Google na precisão de classificação de assunto, diante da maioria no sarcasmo porque damos ao modelo um modelo explícito de detectão de sarcasmo. Vendedores corporativos carregam $1-4 por 1.000 unidades. Nossa vantagem: emoção radar + saída baseada em aspecto em uma chamada, grátis, nenhuma chave API para fornecer.
Sim - mude para o modo "Sarcasmo + subtexto". O sistema inscreve explicitamente o modelo para inverter polaridade da superfície quando detecta ironia ("Oh grande, outro atraso" pontuação negativa apesar da presença de palavras positivas). A precisão sobre sarcasmo óbvio é ~80%; a agressão passiva subtil é mais difícil para qualquer modelo. O veredicto "Mixed" + escore de baixa confiança é a sua bandeira para ler o texto.
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 línguas. As seis dimensões emotivas provêm da pesquisa básica e traduzindo universalmente. A precisão é mais elevada em inglês, espanhol, francês, português, alemão, chinês, japonês; as línguas de menor recursos trabalham, mas podem produzir escores de confiança ligeiramente mais baixos.
Sim - que é um dos seus casos de uso de maior valor. Executar tickets entrantes através do modo de domínio "Bilhete de apoio"; bilhetes com pontuação abaixo -50 polaridade com alta dimensão da raiva ir para a sua fila de suporte senior, rota de tickets de verificação positiva para autoserviço. Export JSON através do botão de download e fio para Zendesk / Automações de freshdesk.
Sim - POST para /v1/chat/ com o mesmo sistema incite esta página constrói (fonte de inspeção para o pedido exato). Retorna JSON estruturado. Bom para painels que ingerim milhares de opiniões noturnas. Bear auth, limites mensais. Docs at /api /.
A confiança reflete a certeza do modelo, não a sua certeza. Inputs curtos (<20 palavras), texto ambíguo e conteúdo de polaridade mista pontuação baixa. Um baixo de confiança positivo não é um negativo confiante - é "Eu não sei". Trata qualquer pontuação abaixo de 50 como necessidade de revisão humana.
A IU executa um texto de cada vez. Para a maior parte, o download JSON+CSV permite que você envie a API num script Python ou Node que itera o seu conjunto de dados. Limita: 20.000 caracteres por chamada, 100 chamadas/hora por IP para usuários anônimos, 1.000 horas para contas assinadas.
MonkeyLearn foi adquirido e descontinuado. Lexalítica e Repusate cobram $500-5.000/mo para detecção equivalente baseada em aspectos + emoção. Nossa ferramenta é gratuita para a maioria dos fluxos de trabalho; modelos premium (GPT-5, Claude Sonnet) disponíveis por chamada para os casos de uso de mais altas tações como transcrições de chamada de ganho.
O texto é processado em memória em nossa GPU, não persistiu para disco para usuários anônimos. Os usuários assinados vêem relatórios em seu painel de bordes por 7 dias. Nunca compartilhamos texto com terceiros ou usamos-o para treinamento. Para a conformidade zero-log use seu próprio endpoint-point-chave-garted API - entre em contato conosco para SLAs empresariais.
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