La API Extractora de Datos del Tono Emocional es una herramienta basada en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) que te permite analizar textos escritos y obtener una evaluación detallada de su contenido emocional. Esta API recibe texto simple como entrada y devuelve una estructura JSON con puntajes de sentimiento positivo, negativo y neutral, junto con un puntaje general que resume la orientación emocional general del texto.
Gracias a modelos de análisis semántico entrenados con grandes volúmenes de datos lingüísticos, esta API puede identificar con precisión el tono emocional de las frases en lenguaje natural. Por ejemplo, al analizar una frase como "Me encanta," el sistema devuelve un puntaje positivo alto (0.677), un puntaje neutral moderado (0.323), un puntaje negativo cero y un puntaje general de 0.6369, indicando una expresión emocional fuertemente positiva.
Esta API es especialmente útil en múltiples escenarios: desde el monitoreo de redes sociales, análisis de reseñas de productos o servicios, sistemas de retroalimentación del cliente, hasta aplicaciones de recursos humanos que buscan evaluar el clima emocional en encuestas internas. También puede integrarse fácilmente en paneles de análisis, chatbots o herramientas de inteligencia empresarial.
{"document":{"sentiment":"negative","sentimentWithNeutral":"negative","confidence":0.4515},"sentences":[{"sentiment":"neutral","offset":0,"confidence":0.36,"length":11}]}
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/7819/emotion+tone+data+extractor+api/12817/sentiment+detection?text=i love it' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
| Encabezado | Descripción |
|---|---|
Autorización
|
[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.
Para utilizar esta API, los usuarios deben ingresar un texto para obtener un análisis de sentimientos.
API de Extractor de Datos de Tono Emocional diseñada para analizar datos de texto y detectar el tono emocional expresado en ellos.
Hay diferentes planes para todos los gustos, incluyendo una prueba gratuita para un pequeño número de solicitudes, pero tu tarifa está limitada para evitar abusos del servicio.
Zyla ofrece una amplia gama de métodos de integración para casi todos los lenguajes de programación. Puedes usar estos códigos para integrarlos en tu proyecto según lo necesites.
La API devuelve un objeto JSON que contiene resultados de análisis de sentimientos, incluyendo el sentimiento general, los puntajes de confianza y el sentimiento detallado para oraciones individuales.
Los campos clave incluyen "sentimiento" (sentimiento general), "confianza" (certeza del sentimiento) y "oraciones" (arreglo que detalla el sentimiento de cada oración con desplazamientos y longitudes).
La respuesta está estructurada como un objeto JSON con una sección "documento" para el sentimiento general y un arreglo "oraciones" para el análisis detallado de cada oración.
El punto final acepta parámetros como "text" (el texto de entrada para el análisis) y "language" (para especificar el idioma, por ejemplo, 'en' para inglés o 'de' para alemán).
El punto final proporciona información sobre el tono emocional del texto, incluida la clasificación de sentimientos (positivo, negativo, neutral) y los niveles de confianza tanto para los sentimientos generales como para los específicos de la oración.
Los usuarios pueden analizar el sentimiento general para medir las opiniones de los clientes y utilizar datos a nivel de oración para identificar áreas específicas de preocupación o retroalimentación positiva, ayudando en respuestas específicas.
La API emplea procesamiento de lenguaje natural y algoritmos de aprendizaje automático, entrenados continuamente en conjuntos de datos diversos para mejorar la precisión en la detección de sentimientos.
Los casos de uso comunes incluyen el monitoreo del sentimiento en redes sociales, el análisis de la retroalimentación de los clientes y la evaluación de la reputación de la marca, ayudando a las empresas a tomar decisiones informadas basadas en percepciones emocionales.
Nivel de Servicio:
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Tiempo de Respuesta:
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Nivel de Servicio:
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Tiempo de Respuesta:
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Tiempo de Respuesta:
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Nivel de Servicio:
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Tiempo de Respuesta:
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Nivel de Servicio:
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Tiempo de Respuesta:
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