{"score": 0.639, "text": "i love it", "sentiment": "POSITIVE"}
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/8552/fetch+sentiment+insights+api/14990/sentiment+analyzer?text=i love it' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
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La API de Insights de Sentimiento de Fetch identifica automáticamente el sentimiento de un texto, clasificándolo como positivo o negativo. Además de la clasificación, la API también proporciona una puntuación numérica que indica la intensidad del sentimiento detectado, lo que permite un análisis más profundo y matizado del contenido emocional.
Su funcionamiento es simple: se envía una cadena de texto como entrada y la API devuelve una estructura JSON con el texto analizado, el sentimiento detectado (“POSITIVO” o “NEGATIVO”) y una puntuación que varía de -1 a 1. Una puntuación cercana a -1 refleja una emoción altamente negativa, mientras que un valor cercano a 1 indica un sentimiento fuertemente positivo. Por ejemplo, el texto “Lo odio” devuelve un sentimiento “NEGATIVO” con una puntuación de -0.556.
Esta API es ideal para una amplia gama de aplicaciones, como el análisis de reseñas de productos, el monitoreo de redes sociales, el servicio al cliente, encuestas, análisis de contenido generado por los usuarios y más. Se puede integrar fácilmente en sistemas de CRM, paneles de marketing, herramientas de monitoreo de marcas, bots de soporte o cualquier plataforma que procese lenguaje natural.
La API de Fetch Sentiment Insights devuelve una estructura JSON que contiene el texto analizado, el sentimiento detectado (ya sea "POSITIVO" o "NEGATIVO") y un puntaje de intensidad emocional numérico que varía de -1 a 1.
Los campos clave en los datos de respuesta incluyen "texto" (el texto de entrada), "sentimiento" (la clasificación del sentimiento) y "puntuación" (la intensidad numérica del sentimiento).
Los datos de respuesta están organizados en un formato JSON con tres campos principales: "texto" para la entrada original, "sentimiento" para la clasificación, y "puntuación" para la intensidad emocional, lo que permite un fácil análisis e integración.
El parámetro principal para la API de Fetch Sentiment Insights es "texto", que debe ser proporcionado como entrada. Los usuarios pueden personalizar sus solicitudes variando el contenido del texto que analizan.
Los casos de uso típicos incluyen analizar reseñas de productos, monitorear el sentimiento en redes sociales, mejorar las interacciones del servicio al cliente, realizar encuestas y evaluar el contenido generado por los usuarios en busca de insights emocionales.
La precisión de los datos se mantiene mediante el entrenamiento y la validación continua del modelo contra conjuntos de datos diversos, asegurando que el análisis de sentimientos refleje el uso del lenguaje y la expresión emocional en el mundo real.
Los usuarios pueden utilizar los datos devueltos integrando el sentimiento y la puntuación en aplicaciones para retroalimentación en tiempo real, análisis de tendencias o respuestas automatizadas en el servicio al cliente y estrategias de marketing.
Los patrones de datos estándar incluyen una clara clasificación de sentimientos y una puntuación correspondiente que indica la intensidad emocional, como "NEGATIVO" con una puntuación de -0.556 para sentimientos negativos.