Analisador de sentimentos
Utilização comercial OK
380+ modelos
Sem marca de água
Não é necessário inscrever
Modelo:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Conceito geral
—
—
Polaridade
—
−100 a +100
Confiança
—
—
Resumo
Opções avançadas
Resultado
Os tokens estão a ficar baixos.
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Analisar sentimento de texto com IA livre. Detetar tons positivos, negativos e neutros.
Como Utilizar Analisador de sentimentos
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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. Custos de token correspondem 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 Grátis Relacionadas
Analisador de sentimentos — FAQ
Cinco coisas, dependendo do modo que você escolhe: (1) polaridade geral — uma pontuação de -100 a +100 com confiança; (2) emoções 6-dimensionais — alegria, raiva, medo, tristeza, surpresa, disgusto; (3) extratos baseados em aspectos — características nomeadas ou entidades e pontuações cada separado; (4) sarcasmo / subtexto — flips polaridade superficial na ironia detectada; (5) por sentença — tags cada frase individualmente. Escolha o modo que corresponde ao seu caso de uso.
Sim — uma revisão típica de 200 palavras executa o padrão Qwen 3 30B modelo em ~200 fichas, confortavelmente dentro do pool diário de 2.500 anônimos ou 10.000 assinados. Análise de aspecto forense-profundo sobre textos mais longos custa ~600 fichas. Nenhuma inscrição necessária para experimentar alguns.
Comparado com a polaridade geral (~85% de concordância com os avaliadores humanos no texto de corte claro), atrás do Google na precisão de classificação de assuntos, diante da maioria no sarcasmo porque damos o modelo explícito avisos de detecção 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 prompt sistema instrui 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 em sarcasmo óbvio é ~80%; sutil passivo-agressão é mais difícil para qualquer modelo. O veredicto "Mixed" + escore de baixa confiança é sua bandeira para ler o texto você mesmo.
Em vez de um veredicto para todo o texto, você obtém pontuações separadas para cada entidade ou característica mencionada. Exemplo: "O hotel era bonito mas o pequeno-almoço estava frio e o wifi era terrível" rendimentos {hotel: +80, pequeno-almoço: -50, wifi: -70}. Ideal para comentários de produtos, comentários de restaurante e comentários NPS onde os clientes misturam elogios e queixas em um parágrafo.
99 línguas. As seis dimensões emotivas provêm da pesquisa básica e traduzi-se 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 bilhetes de teste positivo para autoserviço. Export JSON através do botão de download e fio para Zendesk / Automações de freshdesk.
Sim — POST to /v1/chat/ com o mesmo sistema incite esta página a construir (fonte de inspeção para o prompt exato). Devolve JSON estruturado. Bom para painel que ingerir milhares de opiniões nocturnas. 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 positivo de baixa confiança 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 granel, o download JSON+CSV permite que você envie a API para um script Python ou Node que itera o seu conjunto de dados. Limites: 20.000 caracteres por chamada, 100 chamadas/hora por IP para usuários anônimos, 1.000/hora para contas assinadas.
MonkeyLearn foi adquirido e interrompido. 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 mais elevados, como transcrições de gains-call.
O texto é processado em memória em nossa GPU, não persistiu no disco para usuários anônimos. Os usuários assinados vêem relatórios em seu painel por 7 dias. Nós nunca compartilhamos texto com terceiros ou usá-lo para treinamento. Para a conformidade zero-log use seu próprio endpoint portado pela API — entre em contato conosco para a empresa SLAs.
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