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curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/7820/emotion+tone+analysis+api/12815/sentiment+detection?text=i love it' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
注册后,每个开发者都会被分配一个个人 API 访问密钥,这是一个唯一的字母和数字组合,用于访问我们的 API 端点。要使用 情感语调分析 API 进行身份验证,只需在 Authorization 标头中包含您的 bearer token。
| 标头 | 描述 |
|---|---|
授权
|
必需
应为 Bearer access_key. 订阅后,请查看上方的"您的 API 访问密钥"。
|
无长期承诺。随时升级、降级或取消。 免费试用包括最多 50 个请求。
(年度计费可节省 2 个月 🎉)
要使用这个API用户必须输入文本以获得情感分析
情感语调分析API旨在分析文本数据并检测其中表达的情感语调
有不同的计划以满足所有口味,包括针对少量请求的免费试用,但您的使用率受到限制以避免滥用服务
Zyla为几乎所有编程语言提供了广泛的集成方法。您可以根据需要使用这些代码与您的项目进行集成
API返回一个包含情感分析结果的JSON对象,包括整体情感、置信度分数和单个句子的详细情感
关键字段包括“情感”(整体情感)“信心”(情感的确定性)和“句子”(数组详细说明每个句子的情感,包括偏移量和长度)
响应被结构化为一个JSON对象,其中包含一个“文档”部分用于整体情感分析和一个“句子”数组用于每个句子的详细分析
该端点接受参数,如“text”(用于分析的输入文本)和“language”(指定语言,例如“en”表示英语或“de”表示德语)
该端点提供了文本的情感语调洞察,包括情感分类(积极、消极、中立)以及整体和句子特定情感的置信度级别
用户可以分析整体情绪以评估客户意见,并使用句子级数据来识别具体的关注领域或积极反馈,帮助进行有针对性的回应
该API采用自然语言处理和机器学习算法,持续在多样化的数据集上训练,以提高情感检测的准确性
常见的用例包括监测社交媒体情绪分析客户反馈和评估品牌声誉帮助企业根据情感洞察做出明智的决策