{"score": 0.639, "text": "i love it", "sentiment": "POSITIVE"}
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साइन अप करने के बाद, प्रत्येक डेवलपर को एक पर्सनल API एक्सेस की असाइन की जाती है, जो अक्षरों और अंकों का एक यूनिक संयोजन होता है, जिसका उपयोग हमारे API एंडपॉइंट तक पहुंचने के लिए किया जाता है। प्रमाणीकरण के लिए सोशल मीडिया भावना विश्लेषण API के साथ बस अपने बेयरर टोकन को Authorization हेडर में शामिल करें।
| हेडर | विवरण |
|---|---|
Authorization
|
आवश्यक
होना चाहिए Bearer access_key. जब आप सब्सक्राइब हों तो ऊपर "Your API Access Key" देखें।
|
कोई लंबी अवधि की प्रतिबद्धता नहीं। कभी भी अपग्रेड, डाउनग्रेड या कैंसल करें। फ्री ट्रायल में 50 रिक्वेस्ट तक शामिल हैं।
(वार्षिक बिलिंग के साथ 2 महीने बचाएँ 🎉)
सोशल मीडिया संवेदन विश्लेषण एपीआई स्वचालित रूप से एक पाठ के भावनात्मक स्वरूप को पहचानता है, इसे सकारात्मक या नकारात्मक के रूप में वर्गीकृत करता है। वर्गीकरण के अतिरिक्त, एपीआई एक संख्या स्कोर भी प्रदान करता है जो पहचानित भावनाओं की तीव्रता को दर्शाता है, जो भावनात्मक सामग्री के अधिक गहन और बारीक विश्लेषण की अनुमति देता है
इसका संचालन सरल है: एक पाठ स्ट्रिंग इनपुट के रूप में भेजी जाती है, और एपीआई विश्लेषित पाठ, पहचानित भावना (“सकारात्मक” या “नकारात्मक”) और -1 से 1 के बीच एक स्कोर के साथ एक JSON संरचना लौटाता है। -1 के करीब का स्कोर अत्यधिक नकारात्मक भावना को दर्शाता है, जबकि 1 के करीब का मान एक मजबूत सकारात्मक भावना को इंगित करता है। उदाहरण के लिए, पाठ “मुझे नफ़रत है” एक “नकारात्मक” भावना के साथ -0.556 का स्कोर लौटाता है
यह एपीआई उत्पाद समीक्षा विश्लेषण, सोशल मीडिया निगरानी, ग्राहक सेवा, सर्वेक्षण, उपयोगकर्ता-जनित सामग्री विश्लेषण और अधिक जैसे व्यापक अनुप्रयोगों के लिए आदर्श है। इसे आसानी से CRM सिस्टम, मार्केटिंग डैशबोर्ड, ब्रांड निगरानी उपकरण, समर्थन बॉट्स, या किसी भी प्लेटफ़ॉर्म में एकीकृत किया जा सकता है जो प्राकृतिक भाषा को संसाधित करता है
सोशल मीडिया संवेदना विश्लेषण एपीआई एक JSON संरचना लौटाता है जिसमें विश्लेषित पाठ, पहचान की गई संवेदना (या तो "सकारात्मक" या "नकारात्मक") और -1 से 1 के बीच एक संख्यात्मक भावनात्मक तीव्रता स्कोर होता है
प्रतिक्रिया डेटा में मुख्य क्षेत्रों में "पाठ" (इनपुट पाठ), "भावना" (भावना वर्गीकरण), और "स्कोर" (भावना की संख्यात्मक तीव्रता) शामिल हैं
प्रतिक्रिया डेटा को JSON प्रारूप में व्यवस्थित किया गया है जिसमें तीन मुख्य क्षेत्र हैं "टेक्स्ट" मूल इनपुट के लिए "भावना" वर्गीकरण के लिए और "स्कोर" भावनात्मक तीव्रता के लिए जिससे आसानी से पार्स और एकीकृत किया जा सके
सोशल मीडिया भावना विश्लेषण एपीआई के लिए प्राथमिक पैरामीटर "पाठ" है जिसे इनपुट के रूप में प्रदान किया जाना चाहिए उपयोगकर्ता अपने विश्लेषण किए जाने वाले पाठ सामग्री को बदलकर अपने अनुरोधों को कस्टमाइज़ कर सकते हैं
सामान्य उपयोग के मामले में उत्पाद समीक्षाओं का विश्लेषण करना सोशल मीडिया की भावना की निगरानी करना ग्राहक सेवा इंटरएक्शन में सुधार करना सर्वेक्षण करना और भावनात्मक अंतर्दृष्टि के लिए उपयोगकर्ता-निर्मित सामग्री का मूल्यांकन करना शामिल है
डेटा की सटीकता निरंतर मॉडल प्रशिक्षण और विविध डेटा सेट के खिलाफ मान्यता के माध्यम से बनाए रखी जाती है जो यह सुनिश्चित करती है कि संवेदना विश्लेषण वास्तविक भाषा उपयोग और भावनात्मक अभिव्यक्ति को दर्शाता है
उपयोगकर्ता वास्तविक समय की फीडबैक ट्रेंड विश्लेषण या ग्राहक सेवा और विपणन रणनीतियों में स्वचालित प्रतिक्रियाओं के लिए भावनात्मकता और स्कोर को अनुप्रयोगों में एकीकृत करके लौटाए गए डेटा का उपयोग कर सकते हैं
मानक डेटा पैटर्न में भावना का स्पष्ट वर्गीकरण और एक संबंधित स्कोर शामिल होता है जो भावनात्मक तीव्रता को दर्शाता है जैसे "नकारात्मक" के लिए -0.556 का स्कोर