La API de Detección de Sentimientos identifica automáticamente el sentimiento de un texto, clasificándolo como positivo o negativo. Además de la clasificación, la API también proporciona un puntaje numérico que indica la intensidad del sentimiento detectado, permitiendo 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 un puntaje que varía de -1 a 1. Un puntaje cercano 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 un puntaje de -0.556.
Esta API es ideal para una amplia gama de aplicaciones como el análisis de reseñas de productos, monitoreo de redes sociales, atención al cliente, encuestas, análisis de contenido generado por los usuarios, y más. Puede integrarse fácilmente en sistemas de CRM, dashboards de marketing, herramientas de monitoreo de marcas, bots de soporte, o cualquier plataforma que procese lenguaje natural.
Para utilizar este endpoint, debes especificar texto en el parámetro.
Analizador de Sentimientos - Características del Endpoint
| Objeto | Descripción |
|---|---|
text |
[Requerido] Indicate a text |
{"score": 0.639, "text": "i love it", "sentiment": "POSITIVE"}
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/8453/sentiment+detection+api/14816/sentiment+analyzer?text=i love it' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
| Encabezado | Descripción |
|---|---|
Autorización
|
[Requerido] Debería ser Bearer access_key. Consulta "Tu Clave de Acceso a la API" arriba cuando estés suscrito. |
Sin compromiso a largo plazo. Mejora, reduce o cancela en cualquier momento. La Prueba Gratuita incluye hasta 50 solicitudes.
La API de Detección de Sentimientos 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 Detección de Sentimientos 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 de servicio al cliente, realizar encuestas y evaluar el contenido generado por usuarios en busca de insights emocionales.
La precisión de los datos se mantiene a través de un entrenamiento continuo del modelo y la validación 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 automáticas en servicio al cliente y estrategias de marketing.
Los patrones de datos estándar incluyen una clara clasificación de sentimientos y un puntaje correspondiente que indica la intensidad emocional, como "NEGATIVO" con un puntaje de -0.556 para sentimientos negativos.
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
2.244ms
Nivel de Servicio:
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Tiempo de Respuesta:
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Tiempo de Respuesta:
379ms
Nivel de Servicio:
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1.768ms
Nivel de Servicio:
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Tiempo de Respuesta:
620ms
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1.302ms
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Tiempo de Respuesta:
1.104ms
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1.394ms
Nivel de Servicio:
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Tiempo de Respuesta:
2.680ms
Nivel de Servicio:
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Tiempo de Respuesta:
1.253ms
Nivel de Servicio:
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Tiempo de Respuesta:
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Nivel de Servicio:
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Tiempo de Respuesta:
9.975ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
4.125ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
3.497ms