Analisis Sentimen
Commercial use OK
380+ wangun
Ora ana tandha banyu
Ora perlu mlebu
_Model:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Sentimen umum
—
—
Polaritas
—
-100 nganti +100
Kepercayaan
—
—
Ringkasan
Pilihan lanjutan
Hasil
Kembangé cilik.
Get More Tokens
❤️ Love Free.ai? Nyathet kanca-kancamu!
Register kanggo nampa tautan referensi lan meunang 25.000 token per kanca.
Ingin luwih?
Sign up free for 10,000 tokens
Daftar Free
Ngolah panjalukmu...
Nganalisa sentimen teks kalawan AI bébas. Ngadeteksi nada positif, negatif, jeung netral.
Cara Nggunakake Analisis Sentimen
1
Ngetik inputmu
Ngetik teks, ngunggah file, utawa nerangake apa sing sampeyan karep. 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 bagi 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: ..."}]}'Analisis Sentimen — FAQ
Lima hal, gumantung kana modeu anu anjeun pilih: (1) polaritas umum — skor -100 dugi ka +100 kalayan percaya diri; (2) emosi 6-dimensi — kabahagiaan, kemarahan, ketakutan, sedih, kaget, kasengsaraan; (3) dumasar-aspek — ngabédakeun fitur atanapi entitas anu disebutkeun sareng skor masing-masing sacara terpisah; (4) sarkasme / subteks — ngabalikkeun polaritas permukaan dina ironi anu ditéwak; (5) per-frasa — tag unggal frasa sacara mandiri. Pilih modeu anu cocog sareng kasus panggunaan anjeun.
Ya — hiji tipis 200-kata review ngajalankeun standar Qwen 3 30B model dina ~200 tokens, nyaman di jero 2,500 anonim atawa 10,000 signed-up pool poéan. Forensic-kalebetan analisis aspek dina teks leuwih panjang biaya ~600 tokens. No ngadaptar diperlukeun pikeun nyobaan sababaraha.
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 usaha naroskeun $ 1-4 per 1,000 unit. Kauntungan urang: radar emosi + output dumasar aspek dina hiji telepon, gratis, henteu aya konci API pikeun nyayogikeun.
Ya — ganti kana mode "Sarkasme + subteks". Panggero sistem sacara eksplisit ngawaler model pikeun ngabalikkeun polaritas permukaan lamun manggihan ironi ("Oh, saé, "delay" anu séjén" skor négatip sanajan aya kecap positif). Akurasi dina sarkasme anu jelas nyaéta ~80%; agresi pasif anu subtil langkung susah pikeun sagala model. "Mixed" verdict + low-confidence score nyaéta bendera anjeun pikeun maca teks sorangan.
Tilu titik pikeun unggal entitas atawa fitur anu disebutkeun. Conto: "Hotelna éndah tapi sarapanna tiis sarta wifina goréng" ngahasilkeun {hotel: +80, sarapan: -50, wifi: -70}. Ideal pikeun ulasan produk, tanggapan restoran, sarta komentar NPS dimana palanggan ngacampurkeun pamuji jeung keluhan dina hiji paragraf.
99 basa. Enam dimensi emosi asalna ti panalungtikan emosi dasar Ekman sareng diterjemahkeun sacara universal. Akurasi pangluhurna nyaéta 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 jasa nyalira. Eksport JSON ngalangkungan tombol unduh sareng kabel kana Zendesk / Freshdesk automations.
Ya — POST ka /v1/chat/ kalawan prompt sistem anu sami anu diwangun ku halaman ieu (ngawaskeun sumber pikeun prompt anu pas). Balikkeun JSON anu distrukturkeun. Baik pikeun dashboard anu ngandung rébuan ulasan unggal wengi. Otorisasi panyekel, wates bulanan. 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 kayakinan handap lain negatif kapastian — éta "Aku tidak tahu". Pertimbangkeun skor mana wae di handap 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 ngaiterasikeun dataset anjeun. Batas: 20.000 karakter per panelepon, 100 panelepon/jam per IP pikeun pangguna anu teu dikenal, 1.000/jam pikeun akun anu didaptarkeun. Batas tingkat perusahaan sayogi — kontak kami.
MonkeyLearn dibeli sareng ditunda. Lexalytics sareng Repustate naroskeun $ 500-5,000 / mo pikeun deteksi aspek-basa + emosi anu sami. Alat kami gratis pikeun seueur aliran kerja; modél premium (GPT-5, Claude Sonnet) anu sayogi per-panggero pikeun kasus panggunaan anu paling luhur sapertos transkripsi telepon pendapatan.
Teks diolah dina memori dina GPU urang, henteu disimpen dina disk pikeun pangguna anu teu dikenal. Pamaké anu didaptarkeun ningali laporan dina dashboardna salami 7 dinten. Kami henteu pernah babagi teks sareng pihak katilu atanapi nganggo éta pikeun latihan. Pikeun konformasi log nol, anggo titik akhir anu dijaga ku konci API anjeun sorangan — kontak kami pikeun SLA perusahaan.
Kepiye sampeyan nganggep alat iki?