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Após se cadastrar, cada desenvolvedor recebe uma chave de acesso à API pessoal, uma combinação única de letras e dígitos para acessar nosso endpoint de API. Para autenticar com a Analisador de Tom Emocional API basta incluir seu token Bearer no cabeçalho Authorization.
| Cabeçalho | Descrição |
|---|---|
Authorization
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Obrigatório
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A API Emotion Tone Analyzer é uma ferramenta baseada em processamento de linguagem natural (NLP) que permite analisar textos escritos e obter uma avaliação detalhada de seu conteúdo emocional. Esta API recebe texto simples como entrada e retorna uma estrutura JSON com pontuações de sentimentos positivos, negativos e neutros, juntamente com uma pontuação geral que resume a orientação emocional geral do texto.
Esta API é especialmente útil em múltiplos cenários: desde monitoramento de redes sociais, análise de avaliações de produtos ou serviços, sistemas de feedback de clientes, até aplicações de recursos humanos que buscam avaliar o clima emocional em pesquisas internas. Também pode ser facilmente integrada em dashboards analíticos, chatbots ou ferramentas de business intelligence.
Para usar esta API, os usuários devem inserir um texto para obter uma análise de sentimento
API do Analisador de Tom Emocional projetada para analisar dados de texto e detectar o tom emocional expresso nele
Existem diferentes planos para atender a todos os gostos incluindo um teste gratuito para um pequeno número de solicitações mas sua taxa é limitada para evitar abusos do serviço
Zyla fornece uma ampla gama de métodos de integração para quase todas as linguagens de programação Você pode usar esses códigos para integrar ao seu projeto conforme necessário
A API retorna um objeto JSON contendo resultados de análise de sentimento, incluindo sentimento geral, pontuações de confiança e sentimento detalhado para frases individuais
Os campos principais incluem "sentimento" (sentimento geral), "confiança" (certeza do sentimento) e "frases" (array detalhando o sentimento de cada frase com deslocamentos e comprimentos)
A resposta é estruturada como um objeto JSON com uma seção "documento" para o sentimento geral e um array "sentenças" para a análise detalhada de cada sentença
O endpoint aceita parâmetros como "text" (o texto de entrada para análise) e "language" (para especificar o idioma, por exemplo, 'en' para inglês ou 'de' para alemão)
O ponto final fornece insights sobre o tom emocional do texto incluindo classificação de sentimentos (positivo negativo neutro) e níveis de confiança para sentimentos gerais e específicos de frases
Os usuários podem analisar o sentimento geral para avaliar as opiniões dos clientes e usar dados em nível de frase para identificar áreas específicas de preocupação ou feedback positivo ajudando em respostas direcionadas
A API utiliza processamento de linguagem natural e algoritmos de aprendizado de máquina continuamente treinados em conjuntos de dados diversos para melhorar a precisão na detecção de sentimento
Casos de uso comuns incluem monitorar o sentimento nas redes sociais analisar feedback de clientes e avaliar a reputação da marca ajudando as empresas a tomar decisões informadas com base em insights emocionais