Analisis Sentimen
Penggunaan komersial OK
579 models
Ora ana tandha banyu
Ora perlu mlebu
Model:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Sentimen Umum
-
-
Polaritas
-
-100 nganti +100
Kepercayaan
-
-
Ringkes
Pilihan lanjutan
Hasil
Telung taun kepungkur.
Ngundhuh token tambahan
❤️ Love Free.ai? Nyathet kanca-kancamu!
Signup pikeun meunangkeun tautan referensi sarta meunang 30,000 tokens per kabogoh.
Ingin luwih?
Daftar gratis: 30,000 tokens / dina
Daftar Free
Nglakoni panjalukmu...
Nganalisa sentimen teks nganggo AI bébas. Ngadeteksi nada positif, negatif, jeung netral.
Cara Nggunakake Analisis Sentimen
1
Ngetik inputmu
Ngetik teks, ngundhuh file, utawa gambaran apa sing sampeyan butuhake. Ora perlu akun.
2
Klik kanggo mbangun
AI urang ngaproses panjaluk anjeun dina detik nganggo model open-source anu pangsaéna.
3
Muat turun & Bagikan
Muter, salinan, utawa bagéan hasilmu. Bebas kanggo panggunaan pribadi lan komersial.
Gunake alat iki liwat API
Otomatisasi alat ieu ti kode anjeun sorangan. OpenAI-kompatibel REST titik akhir, Bearer-token otentikasi, teu perlu SDK tambahan. Token biaya cocog antarmuka 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: ..."}]}'Kabeh Free AI Tools
Analisis Sentimen - FAQ
Lima hal, gumantung kana modeu anu anjeun pilih: (1) polaritas umum - skor -100 ka +100 kalayan yakin; (2) emosi 6- dimensi - senang, marah, takut, sedih, kaget, kaget; (3) dumasar aspek - ngabédakeun fitur atanapi entitas anu disebutkeun sareng skor masing- masing sacara terpisah; (4) sarkasme / subtext - ngabalikkeun polaritas permukaan dina ironi anu ditéwak; (5) per- kalimat - tag unggal kalimat sacara mandiri. Pilih modeu anu cocog sareng kasus panggunaan anjeun.
Ya - a typical 200-word review runs the default Qwen 3 30B model at ~200 tokens, comfortably inside the 6,000 anonymous or 30,000 signed-up daily pool. Forensic-depth aspect analysis on longer texts costs ~600 tokens. No sign-up required to try a few.
Sabanding dina polaritas umum (~ 85% persetujuan sareng raters manusa dina teks anu jelas), di tukangeun Google dina presisi klasifikasi subjek, di luhur seueur sarkasme kusabab urang masihan model anu jelas sarkasme-deteksi. Panyedia perusahaan nanggung $ 1-4 per 1,000 unit. Kauntungan urang: radar emosi + output anu dumasar kana aspek dina hiji telepon, gratis, henteu aya konci API pikeun nyayogikeun.
Ya - pindah ka mode "Sarkasme + subteks". Panggero sistem sacara eksplisit ngawaler model pikeun ngabalikan polaritas permukaan nalika nyatet ironis ("Oh, saé, eureun deui" skor negatif sanajan aya kecap positif). Akurasi sarkasme anu jelas nyaéta ~80%; agresi pasif anu subtil langkung susah pikeun sagala model. "Kacampuran" verdict + skor kapastian handap nyaéta bendera anjeun pikeun maca teks sorangan.
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. Enam dimensi emosi asalna ti panalungtikan Ekman dasar-emosi sareng ngawaler sacara universal. Akurasi pangluhurna dina basa Inggris, Spanyol, Perancis, Portugis, Jerman, Cina, Jepang; basa sumber anu langkung handap damel tapi tiasa ngahasilkeun skor percaya anu langkung handap.
Ya - éta salah sahiji kasus panggunaan anu paling berharga. Jalankeun tiket anu sumping ngalangkungan mode domain "Support ticket"; tiket anu skor di handapeun -50 polaritas sareng dimensi marah-tinggi angkat ka baris dukungan senior anjeun, rute tiket verdict positif ka self-service. Eksport JSON ngalangkungan tombol unduh sareng wiring kana Zendesk / Freshdesk automations.
Ya - POST ka /v1/chat/ kalawan sistem prompt anu sami anu kaca ieu ngawangun (ngawaca sumber pikeun prompt anu pas). Ngulang struktur JSON. Baik pikeun dashboard anu ngandung rébuan review saben wengi. Bearer auth, bulanan wates. Dokumen di /api/.
Kayakinan ngagambarkeun kapastian model, lain kapastian anjeun. Input pondok (< 20 kecap), teks anu ambigu, sarta isi polaritas campuran meunang skor handap. A positif kapastian handap teu positif kapastian - éta "Aku tidak tahu". Perlakuan skor mana wae di handapeun 50 salaku butuh tinjauan manusa.
UI ngajalankeun hiji teks dina hiji waktu. Pikeun bulk, unduhan JSON+CSV ngamungkinkeun anjeun ngawaler API kana skrip Python atanapi Node anu ngaiterasi dataset anjeun. Batas: 20,000 karakter per panggilan, 100 panggilan/jam per IP pikeun pangguna anonim, 1,000/jam pikeun akun anu didaptarkeun. Batas laju perusahaan aya - kontak kami.
Lexalytics jeung Repustate charge $ 500-5,000 / mo pikeun aspek-basa + deteksi emosi sarua. Alat urang bébas pikeun kabéh aliran kerja; model premium (GPT-5, Claude Sonnet) sadia per-call pikeun kasus-kasus ngagunakeun highest-stakes kayaning transcripts earnings-call.
Teks diolah dina memori dina GPU urang, teu disimpen dina disk pikeun pangguna anu teu dikenal. Pamaké anu ngadaptar ningali laporan dina dashboardna salami 7 dinten. Kami henteu pernah babagi teks sareng pihak katilu atanapi nganggo éta pikeun pelatihan. Pikeun konformitas log zero, anggo titik akhir anjeun nyalira anu dijaga ku konci API - kontak kami pikeun SLA perusahaan.
Kepiye sampeyan ngitung alat iki?