NNTP విశ్లేషణ
అమ్మకపు వాడుక
579 models
ఏ నీటి మార్ఖర్ లేదు
ఏ సైన్-బయటపు అవసరములేదు
రీతి:
+ GPT-5, Claude, Gemini
కంటె ఎక్కువగా భావన
-
-
ఉపనశకత
-
LL100 నుండి + 100 వరకు
ఆధీనము
-
-
సారాంశం
అధునాతన ఐచ్చికములు
ఫలితము
❤️ ప్రేమ Free.ai మీ స్నేహితులను చెప్పండి!
-- aref="hift="/carop="; "# 16A34A" క్రాస్మెంట్ లింకును పొందుటకు
మరింత వాంట్?
ఖాళీగా సంతకంచేయి: 30,000 సూచనలు/ రోజు
ఖాళీగా సంతకంచేయి
మీ అభ్యర్ధనను చేతనంచేస్తోంది...
Analyze text sentiment with free AI. Detect positive, negative, and neutral tones.
“ నా భర్తకు నా గురించి శ్రద్ధవుంది, నేను నా భార్యకు సహాయపడానని నేను అనుకోవడం, ఆమె నా పట్ల శ్రద్ధ చూపించాలన్నది నా కోరిక ” అని ఆమె చెబుతోంది. NNTP విశ్లేషణ
1
మీ మూలాంశము వ్రాయండి
వచనం, దస్త్రం ఎక్కించు, లేదా మీకు కావలసినదానిని వివరింపుము. ఏ ఖాతా అవసరమూ లేదు.
2
(v) స్క్రాల్బైల్ను క్లిక్ చేయుము
మా AI సెకన్ల లో మీ అభ్యర్ధన ప్రక్రియలు ఉత్తమ ఓపెన్ సోర్సు మోడల్.
3
(b) డౌన్లోడ్చేయి
వ్యక్తిగత ఉపయోగాలకు, వాణిజ్యానికి ఉచితంగా మీ సమయాన్ని ఉపయోగించండి.
ఈ ఉపకరణాన్ని UPI ద్వారా వుపయోగించుము
మీ సొంత కోడ్నుండి ఈ పనిముట్టును గైకొల్. ఓపెన్ అచేతనం, బర్నర్-tocon auth, అదనపు SDK అవసరం. టోన్ ఖర్చులు వెబ్ ఇంటర్ఫేస్ సరిపోలతాయి.
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: ..."}]}'ఫ్రీ ఐ పనిముట్లు
NNTP విశ్లేషణ - FAQ
Five things, depending on the mode you pick: (1) overall polarity - a -100 to +100 score with confidence; (2) 6-dimensional emotions - joy, anger, fear, sadness, surprise, disgust; (3) aspect-based - extracts named features or entities and scores each separately; (4) sarcasm / subtext - flips surface polarity on detected irony; (5) per-sentence - tags every sentence individually. Pick the mode that matches your use case.
Yes - 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.
సార్వత్రిక టెక్స్ట్ ఎడిషన్ (~85%) తో పోల్చవచ్చు. (నేరుగా టెక్స్ట్ టెక్స్టిక్) ను చూడండి, Google వెనుక, ఎక్కువ వాదనకు ముందు, మేము మాదిరి-నే విభేదాలు ఇచ్చినందుకు. మేము 1,000 యూనిట్-4 యూనిట్ లొకి 1-4 రికార్డింగ్ ఇవ్వడం ఎందుకంటే. మా అనుకూలత: భావోద్వేగ-4 యూనిట్ నుంచి కరెక్షన్, ఉచితంగా, ఉచితంగా, సాఫలర్షన్ లేకుండా, ఏ ఒక API ముఖ్యమైన వుట్ రిఫైల్షన్ ట్రేట్ లో నుట్.
Yes - switch to the "Sarcasm + subtext" mode. The system prompt explicitly instructs the model to flip surface polarity when it detects irony ("Oh great, another delay" scores negative despite positive-word presence). Accuracy on obvious sarcasm is ~80%; subtle passive-aggression is harder for any model. The "Mixed" verdict + low-confidence score is your flag to read the text yourself.
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 భాషల్లో ఆఅస్థితులు ఏడిపిపి కోణంలో కన్పించి సార్వత్రికంగా అనువదించడం మరియు వెర్షన్ రంగంలో వెర్షన్ ను తయారుచేస్తాయి. ఖ్యాతి ఇంగ్లీషు, స్పానిష్, ఫ్రెంచ్, పోర్చుగీస్, జర్మన్, జపనీస్, జపనీస్, తక్కువ సపీరియన్ల పని(చప్పట్లు); తక్కువ నిమిషని తక్కువ భాషలను ఉత్పత్తి చేయవచ్చు.
అవును, అది దాని అత్యున్నత విలువగల కేసులలో ఒకటి. "Support Togin" డొమైన్ ద్వారా వచ్చే టికెట్లను నడుపుము; టిక్క్సును - 50 టర్మినల్తో టర్మినల్ను క్రిందకు నడుపడం. మీ సీనియర్- 50- టెక్టర్మెంట్కు వెళ్ళి, ధన-అక్సెస్ ట్రేస్. Jonson ను సాన్స్క్స్క్ / Sandantkskaksk / Devanksomociparents ద్వారా నెట్టాడు.
Yes - POST to /v1/chat/ with the same system prompt this page builds (inspect source for the exact prompt). Returns structured JSON. Good for dashboards that ingest thousands of reviews nightly. Bearer auth, monthly limits. Docs at /api/.
Confidence reflects the model certainty, not your certainty. Short inputs (<20 words), ambiguous text, and mixed-polarity content score low. A low-confidence positive is not a confident negative - it is "I do not know". Treat any score below 50 as needing human review.
The UI runs one text at a time. For bulk, the JSON+CSV download lets you wire the API into a Python or Node script that iterates your dataset. Limits: 20,000 characters per call, 100 calls/hour per IP for anonymous users, 1,000/hour for signed-up accounts. Enterprise rate limits available - contact us.
MonkeyLearn was acquired and discontinued. Lexalytics and Repustate charge $500-5,000/mo for equivalent aspect-based + emotion detection. Our tool is free for most workflows; premium models (GPT-5, Claude Sonnet) available per-call for the highest-stakes use cases like earnings-call transcripts.
మా GPU లో పాఠము క్రమబద్ధీకరించబడింది, తెలియని వినియోగదారుల కోసం డిస్క్ లో కాకుండా. సీనియర్ వినియోగదారుల వారి డాబ్టరింగ్ ని 7 రోజుల కోసం నివేదికలు చూస్తారు. మేము తప్పనిసరిగా మూడవ పార్టీలకు టెక్స్ట్ పంచుకోము లేదా శిక్షణ కోసం వాడవద్దు. సున్నా-లో తప్పనిసరిగా మీ సొంత API- కీ-ఖర్చు - టెక్షన్ స్టమ్ ను ఉపయోగించండి.
ఎలా మీరు ఈ సాధనం రేట్ ఉంటుంది?