{"score": 0.639, "text": "i love it", "sentiment": "POSITIVE"}
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/8550/analyze+content+sentiment+api/14991/sentiment+analyzer?text=i love it' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
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 सामग्री भावना का विश्लेषण करें 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 🎉)
अग्रणी कंपनियों का भरोसा
एनेलाइज कंटेंट सेंटिमेंट एपीआई स्वचालित रूप से एक पाठ के भावना की पहचान करता है, इसे सकारात्मक या नकारात्मक के रूप में वर्गीकृत करता है। वर्गीकरण के अलावा, एपीआई एक सांख्यिकीय स्कोर भी प्रदान करता है जो पहचानी गई भावना की तीव्रता का संकेत करता है, जिससे भावनात्मक सामग्री का अधिक गहरा और सूक्ष्म विश्लेषण किया जा सकता है।
इसका संचालन सरल है: एक पाठ स्ट्रिंग इनपुट के रूप में भेजी जाती है, और एपीआई एक JSON संरचना लौटाता है जिसमें विश्लेषित पाठ, पहचानी गई भावना (“सकारात्मक” या “नकारात्मक”) और -1 से 1 के बीच का एक स्कोर होता है। -1 के निकट एक स्कोर अत्यधिक नकारात्मक भावना को दर्शाता है, जबकि 1 के निकट एक मान एक मजबूत सकारात्मक भावना को इंगित करता है। उदाहरण के लिए, “मुझे यह नफरत है” पाठ “नकारात्मक” भावना के साथ -0.556 के स्कोर के साथ लौटता है।
यह एपीआई उत्पाद समीक्षा विश्लेषण, सोशल मीडिया निगरानी, ग्राहक सेवा, सर्वेक्षण, उपयोगकर्ता उत्पन्न सामग्री विश्लेषण और अधिक जैसे व्यापक अनुप्रयोगों के लिए आदर्श है। इसे सीआरएम सिस्टम, मार्केटिंग डैशबोर्ड, ब्रांड निगरानी उपकरण, समर्थन बॉट्स, या किसी भी प्लेटफॉर्म में आसानी से एकीकृत किया जा सकता है जो प्राकृतिक भाषा को संसाधित करता है।
स analiz कंटेंट सेंटिमेंट एपीआई एक जैसन संरचना लौटाता है जिसमें विश्लेषित पाठ होता है पाए गए सेंटिमेंट (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 एक JSON प्रारूप में संगठित किया गया है जिसमें तीन मुख्य क्षेत्र हैं "text" मूल इनपुट के लिए "sentiment" वर्गीकरण के लिए और "score" भावनात्मक तीव्रता के लिए जिससे आसानी से पार्स और एकीकृत किया जा सके
Analyze Content Sentiment API के लिए प्राथमिक पैरामीटर "टेक्स्ट" है जिसे इनपुट के रूप में प्रदान किया जाना चाहिए उपयोगकर्ता अपने अनुरोधों को उस टेक्स्ट सामग्री को बदलकर अनुकूलित कर सकते हैं जिसे वे विश्लेषण करते हैं
विशिष्ट उपयोग के मामलों में उत्पाद समीक्षाओं का विश्लेषण करना सामाजिक मीडिया के मनोदशा की निगरानी करना ग्राहक सेवा इंटरएक्शन को बेहतर बनाना सर्वेक्षण करना और भावनात्मक अंतर्दृष्टियों के लिए उपयोगकर्ता द्वारा उत्पन्न सामग्री का मूल्यांकन करना शामिल है
डेटा सटीकता को विभिन्न डेटासेट्स के खिलाफ निरंतर मॉडल प्रशिक्षण और मान्यता के माध्यम से बनाए रखा जाता है ताकि भावुकता विश्लेषण वास्तविक दुनिया की भाषा उपयोग और भावनात्मक अभिव्यक्ति को दर्शाता है
उपयोगकर्ता वापस किए गए डेटा का उपयोग कर सकते हैं भावनाओं और स्कोर को वास्तविक समय की फीडबैक ट्रेंड विश्लेषण या ग्राहक सेवा और विपणन रणनीतियों में स्वचालित प्रतिक्रियाओं के लिए अनुप्रयोगों में एकीकृत करके
मानक डेटा पैटर्न में भावनाओं की स्पष्ट वर्गीकरण और एक संबंधित स्कोर शामिल होता है जो भावनात्मक तीव्रता को दर्शाता है जैसे "नकारात्मक" के लिए -0.556 का स्कोर