रिट्रीव सेंटिमेंट डेटा एपीआई स्वचालित रूप से एक पाठ के भावनात्मक स्वरूप की पहचान करता है और इसे सकारात्मक या नकारात्मक के रूप में वर्गीकृत करता है। वर्गीकरण के अलावा, एपीआई एक संख्यात्मक स्कोर भी प्रदान करता है जो पहचान की गई भावना की तीव्रता को दर्शाता है जिससे भावनात्मक सामग्री का अधिक गहरा और सूक्ष्म विश्लेषण संभव हो जाता है
इसका संचालन सरल है: एक पाठ स्ट्रिंग इनपुट के रूप में भेजी जाती है और एपीआई एक JSON संरचना के साथ लौटता है जिसमें विश्लेषित पाठ, पहचान की गई भावना (“सकारात्मक” या “नकारात्मक”) और -1 से 1 के बीच का स्कोर होता है। -1 के करीब का स्कोर एक अत्यधिक नकारात्मक भावना को दर्शाता है जबकि 1 के करीब का मान एक मजबूत सकारात्मक भावना को इंगित करता है। उदाहरण के लिए, पाठ “मुझे यह नफरत है” एक “नकारात्मक” भावना के साथ -0.556 का स्कोर लौटाता है
यह एपीआई उत्पाद समीक्षा विश्लेषण, सोशल मीडिया निगरानी, ग्राहक सेवा, सर्वेक्षण, उपयोगकर्ता द्वारा उत्पन्न सामग्री विश्लेषण और अन्य कई प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए आदर्श है। इसे सीआरएम सिस्टम, मार्केटिंग डैशबोर्ड, ब्रांड निगरानी उपकरण, सहायता बॉट या किसी भी प्लेटफॉर्म में आसानी से एकीकृत किया जा सकता है जो प्राकृतिक भाषा को प्रोसेस 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।
रिट्रीव सेंटिमेंट डेटा एपीआई एक JSON संरचना लौटाती है जिसमें विश्लेषित पाठ, पता लगाया गया भाव (या तो "सकारात्मक" या "नकारात्मक") और -1 से 1 के बीच का 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 JSON प्रारूप में तीन मुख्य क्षेत्रों के साथ व्यवस्थित है: "पाठ" मूल इनपुट के लिए "भावना" वर्गीकरण के लिए और "स्कोर" भावनात्मक तीव्रता के लिए जो आसान पार्सिंग और एकीकरण की अनुमति देता है
रिट्रीव सेंटिमेंट डेटा एपीआई के लिए प्राथमिक पैरामीटर "टेक्स्ट" है जिसे इनपुट के रूप में प्रदान किया जाना चाहिए उपयोगकर्ता अपने अनुरोधों को उस टेक्स्ट सामग्री को बदलकर कस्टमाइज़ कर सकते हैं जिसे वे विश्लेषण करते हैं
विशिष्ट उपयोग के मामलों में उत्पाद समीक्षाओं का विश्लेषण करना सोशल मीडिया की भावनाओं की निगरानी करना ग्राहक सेवा बातचीत को बेहतर बनाना सर्वेक्षण करना और भावनात्मक अंतर्दृष्टि के लिए उपयोगकर्ता-जनित सामग्री का मूल्यांकन करना शामिल है
डेटा की सटीकता निरंतर मॉडल प्रशिक्षण और विविध डेटा सेट के खिलाफ प्रमाणन के माध्यम से बनाए रखी जाती है यह सुनिश्चित करते हुए कि भावना विश्लेषण वास्तविक दुनिया की भाषा उपयोग और भावनात्मक अभिव्यक्ति को दर्शाता है
उपयोगकर्ता लौटाए गए डेटा का उपयोग वास्तविक समय की फीडबैक ट्रेंड विश्लेषण या ग्राहक सेवा और विपणन रणनीतियों में स्वचालित उत्तरों के लिए अनुप्रयोगों में भावनाओं और स्कोर को एकीकृत करके कर सकते हैं
मानक डेटा पैटर्न में भावनाओं की स्पष्ट वर्गीकरण और एक संबंधित स्कोर शामिल होता है जो भावनात्मक गहराई को इंगित करता है जैसे "नकारात्मक" के लिए -0.556 का स्कोर नकारात्मक भावनाओं के लिए
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