{"results":[{"text":"This sentiment analyzer is amazing. It covers many more languages than I have used so far.","label":"positive","confidence":"0.99"}]}
curl --location --request POST 'https://pr222-testing.zylalabs.com/api/760/multilingual+sentiment+analysis+api/483/analyzer' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{
"texts": [
"This sentiment analyzer is amazing. It covers many more languages than I have used so far."
]
}'
Después de registrarte, a cada desarrollador se le asigna una clave de acceso a la API personal, una combinación única de letras y dígitos proporcionada para acceder a nuestro endpoint de la API. Para autenticarte con el Análisis de Sentimiento Multilingüe API simplemente incluye tu token de portador en el encabezado de Autorización.
| Encabezado | Descripción |
|---|---|
Autorización
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Requerido
Debería ser Bearer access_key. Consulta "Tu Clave de Acceso a la API" arriba cuando estés suscrito.
|
Sin compromiso a largo plazo. Mejora, reduce o cancela en cualquier momento. La Prueba Gratuita incluye hasta 50 solicitudes.
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Empresas líderes confían en nosotros
Con soporte para más de 50 idiomas, esta API te permitirá determinar el sentimiento de un texto. Por nombrar algunos idiomas, ofrecemos soporte para:
La API recibirá un texto que deseas analizar y ofrecerá una predicción de Sentimiento (positivo, negativo, neutral), y el puntaje de confianza.
Puede haber muchas razones para utilizar una API de análisis de sentimientos, solo por nombrar algunas:
La aplicación de análisis de sentimientos ayuda a las empresas a comprender cómo se sienten sus clientes con respecto a sus productos. Para las empresas, los comentarios en redes sociales se han convertido en la voz de los clientes y en un análisis segmentado. Los clientes utilizan las redes sociales para expresar sus pensamientos sobre cualquier producto.
Captura las quejas de los clientes sobre un producto y permite a los líderes empresariales y analistas corregir errores y problemas, y mejorar sus productos basándose en las necesidades de los clientes.
La única limitación es el número de llamadas a la API que puedes realizar mensualmente.
El endpoint del Analizador devuelve resultados de análisis de sentimiento para el texto proporcionado, incluyendo una etiqueta de sentimiento (positivo, negativo o neutral) y una puntuación de confianza que indica la fiabilidad de la predicción.
Los campos clave en los datos de respuesta incluyen "texto" (la entrada analizada), "etiqueta" (la clasificación del sentimiento) y "confianza" (una puntuación entre 0 y 1 que representa la certeza de la predicción del sentimiento).
Los datos de respuesta están estructurados como un objeto JSON que contiene un array de "resultados". Cada entrada en el array incluye el texto analizado, su etiqueta de sentimiento y el puntaje de confianza correspondiente.
El parámetro principal para el endpoint del Analizador es el parámetro "text", que acepta cualquier entrada de cadena en los idiomas soportados para el análisis de sentimiento.
La precisión de los datos se mantiene mediante la formación continua del modelo de IA subyacente en conjuntos de datos diversos, asegurando que comprenda eficazmente las sutilezas del sentimiento en diferentes idiomas y contextos.
Los casos de uso típicos incluyen analizar comentarios de clientes sobre productos, monitorear el sentimiento en redes sociales y evaluar la satisfacción del cliente en interacciones de soporte para informar decisiones comerciales.
Los usuarios pueden aprovechar la etiqueta de sentimiento para medir la opinión pública y el puntaje de confianza para priorizar respuestas o acciones basadas en la confiabilidad del análisis de sentimiento.
El punto final del Analizador proporciona información sobre el tono emocional del texto, ayudando a los usuarios a entender los sentimientos de los clientes, identificar tendencias y tomar decisiones basadas en datos según la percepción pública.