फेच सेंटिमेंट इनसाइट्स एपीआई स्वचालित रूप से एक पाठ के सेंटिमेंट की पहचान करता है, इसे सकारात्मक या नकारात्मक के रूप में वर्गीकृत करता है। वर्गीकरण के अलावा, एपीआई एक संख्यात्मक स्कोर भी प्रदान करता है जो पहचान किए गए सेंटिमेंट की तीव्रता को इंगित करता है, जिससे भावनात्मक सामग्री का अधिक गहरा और बारीक विश्लेषण संभव हो जाता है।
इसका संचालन सरल है: एक पाठ स्ट्रिंग को इनपुट के रूप में भेजा जाता है, और एपीआई विश्लेषित पाठ, पहचान किए गए सेंटिमेंट (“सकारात्मक” या “नकारात्मक”) और -1 से 1 तक का स्कोर वापस करता है। -1 के करीब का स्कोर एक अत्यधिक नकारात्मक भावना को दर्शाता है, जबकि 1 के करीब का मान एक मजबूत सकारात्मक सेंटिमेंट को इंगित करता है। उदाहरण के लिए, पाठ “मुझे यह नापसंद है” “नकारात्मक” सेंटिमेंट के साथ -0.556 का स्कोर देता है।
यह एपीआई उत्पाद समीक्षा विश्लेषण, सोशल मीडिया निगरानी, ग्राहक सेवा, सर्वेक्षण, उपयोगकर्ता उत्पन्न सामग्री का विश्लेषण और अधिक जैसे व्यापक अनुप्रयोगों के लिए आदर्श है। इसे सीआरएम सिस्टम, मार्केटिंग डैशबोर्ड, ब्रांड मॉनिटरिंग टूल, समर्थन बॉट्स, या किसी भी ऐसे प्लेटफार्म में आसानी से एकीकृत किया जा सकता है जो प्राकृतिक भाषा को संसाधित करता है।
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| 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।
फेच सेंटिमेंट इनसाइट्स एपीआई एक JSON संरचना लौटाता है जिसमें विश्लेषणित पाठ, पता लगाया गया भावनात्मकता (या तो "सकारात्मक" या "नकारात्मक") और -1 से 1 के बीच एक संख्यात्मक भावनात्मक तीव्रता स्कोर होता है
प्रतिसाद डेटा में मुख्य क्षेत्र "टेक्स्ट" (इनपुट टेक्स्ट), "सेंटिमेंट" (भावना वर्गीकरण) और "स्कोर" (भावना की संख्यात्मक तीव्रता) शामिल हैं
प्रतिसाद डेटा JSON प्रारूप में तीन मुख्य क्षेत्रों के साथ व्यवस्थित है: "text" मूल इनपुट के लिए "sentiment" वर्गीकरण के लिए और "score" भावनात्मक तीव्रता के लिए जिससे आसान पार्सिंग और एकीकरण की अनुमति मिलती है
फेच सेंटिमेंट इनसाइट्स एपीआई के लिए प्रमुख पैरामीटर "टेक्स्ट" है जिसे इनपुट के रूप में प्रदान किया जाना चाहिए उपयोगकर्ता अपनी分析 के लिए टेक्स्ट सामग्री को बदलकर अपने अनुरोधों को अनुकूलित कर सकते हैं
आम उपयोग के मामलों में उत्पाद समीक्षाओं का विश्लेषण करना सामाजिक मीडिया की भावना की निगरानी करना ग्राहक सेवा इंटरैक्शन को बढ़ाना सर्वेक्षण करना और भावनात्मक अंतर्दृष्टि के लिए उपयोगकर्ता जनित सामग्री का मूल्यांकन करना शामिल हैं
डेटा सटीकता को निरंतर मॉडल प्रशिक्षण और विविध डेटा सेट के खिलाफ मान्यता के माध्यम से बनाए रखा जाता है जिससे संवेदना विश्लेषण वास्तविक दुनिया की भाषा उपयोग और भावनात्मक अभिव्यक्ति को दर्शाता है
उपयोगकर्ता प्राप्त डेटा का उपयोग वास्तविक समय फीडबैक प्रवृत्ति विश्लेषण या ग्राहक सेवा और विपणन रणनीतियों में स्वचालित प्रतिक्रियाओं के लिए एप्लिकेशन में भावना और स्कोर को एकीकृत करके 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" जिसमें नकारात्मक भावनाओं के लिए -0.556 का स्कोर है
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