¿Hay una API para analizar la emoción en el texto?

Answer 1

Lo que estás preguntando es básicamente el análisis del sentimiento . Esta es una característica que tenemos en Brand24 y la mayoría de las herramientas de monitoreo de redes sociales se ofrecen y las herramientas como tal es lo que probablemente más le satisfaría en lo que respecta a la detección de emociones en publicaciones de redes sociales. Sin embargo, se necesitará una intervención humana para evaluar adecuadamente las menciones recogidas. Todavía es difícil para esas herramientas evaluar con precisión lo que realmente es una afirmación negativa, neutral y positiva. No estoy muy seguro de la mecánica detrás de esto, pero en este momento no está lo suficientemente avanzado como para tratar con éxito el sarcasmo o el contexto de algunas de las discusiones. Echa un vistazo al siguiente ejemplo:

Como puede ver, esta mención de Twitter fue etiquetada como negativa. La razón de ello es la palabra “culpable” que en su esencia es negativa. Sin embargo, en este caso particular, se usó en broma y no se usó en relación con ninguna de las marcas mencionadas.

Si bien puede ser extremadamente útil, todavía hay un largo camino por recorrer antes de que el análisis del sentimiento sea más preciso. A pesar de que es un proceso automatizado, los mercadólogos aún deben evaluar si una mención negativa es realmente negativa, por ejemplo.

Sin embargo, los datos de escucha social le proporcionan una base sólida para su investigación de mercado. En realidad, es una fuente más confiable de información del cliente que cualquier otro estudio, como grupos focales o encuestas. ¿Por qué? Porque las personas comparten información sobre sus preferencias u opiniones sobre productos y servicios voluntariamente . Por lo tanto, son honestos en sus opiniones publicadas en sus perfiles de redes sociales.

Los resultados y las estadísticas del monitoreo de Internet son útiles en distintas áreas de la investigación de mercado. Al recopilar información sobre las personas que comparten información sobre su marca, puede crear una descripción detallada de una persona . También puede obtener información valiosa sobre sus productos para futuros desarrollos y mejoras. La supervisión puede ayudarlo a especificar el día o incluso la hora del día en que los usuarios de Internet están más activos.

En consecuencia, puede optimizar su estrategia de marketing y centrarse solo en los canales que resultan en las conversiones más altas . Los usuarios de redes sociales pueden proporcionarle información valiosa sobre los productos que vende. Sus clientes son los que usan sus productos, por lo que son los que pueden inspirar sus futuras mejoras de productos.

Con herramientas como Brand24 , por ejemplo, puede obtener información valiosa sobre su marca, así como comentarios honestos de los clientes e inspiración para el desarrollo de productos .

Answer 2

En mi compañía, Qemotion está editando la api más completa para detectar no solo el sentimiento (positivo / negativo) sino también los análisis cualitativos como las emociones reales expresadas en textos.

Entre otras analíticas, estamos detectando automáticamente:

• Emociones primarias (felicidad, sorpresa, tristeza, miedo, ira, disgusto) con intensidad y degradación
• Compromiso del habla, compromiso personal del habla, etc.
• Sensaciones (Sabor, Olor, Sufrimiento, etc.) [Beta]
• Otro KPI emocional (valencia, excitación, dominancia)
• Temáticas y temas del habla (= disparadores emocionales)

El inglés y el francés están actualmente disponibles y otros 30 idiomas hablados estarán disponibles pronto.

La API es pública en el siguiente sitio web:

TextToEmotions – Descripción general

y puedes ser fácilmente probado con tus propios resultados.

No dude en enviarnos un correo electrónico si desea obtener un acceso directo y específico: [email protected] . Le contestaremos en minutos y es gratis para uso no comercial.

Q ° emoción

Answer 3

Aquí hay una lista de las API de análisis de opiniones que podrían ser útiles para usted:

1. TweetSentiments – Devuelve el sentimiento de los tweets. Dos API en línea llaman a la API de Twitter para analizar los Tweets de un usuario de Twitter determinado o los Tweets devueltos por una consulta de búsqueda de Twitter. La API sin conexión analiza los textos de los tweets que ya tienes, un tuit a la vez.
2. Análisis de sentimiento para los medios sociales : la API de análisis de sentimiento multilingüe (con una precisión excepcional, 83.4% frente al estándar de la industria del 65.4%, y disponible en mandarín) de Chatterbox clasifica los textos de medios sociales como positivos o negativos, con una asignación diaria gratuita para obtener tú empezaste. El sistema utiliza modelos estadísticos avanzados (aprendizaje automático y PNL) entrenados en datos sociales, lo que significa que la detección puede manejar jerga, errores ortográficos comunes, emoticonos, hashtags, etc.
3. Repustate Sentiment y Social Media Analytics : la API de Repustate Sentiment y Social Media Analytics le permite extraer palabras y frases clave y determinar el sentimiento de las redes sociales en uno de los muchos idiomas. Estos idiomas incluyen inglés, árabe, alemán, francés y español. Monitoree también las redes sociales usando nuestra API y recupere sus datos con simples llamadas a la API.
4. Análisis del sentimiento chino para las redes sociales – 此 API 适用 的 的 情感新 ： ： 该 免费
5. Análisis de sentimiento Español – Análisis de sentimiento para el idioma español de cualquier tweet dado.
6. Sentimiento de Viralheat: el sentimiento de Viralheat es una API gratuita y permite a los usuarios enviar fragmentos cortos de texto para calificar el sentimiento.
7. Procesamiento de texto: la API de procesamiento de texto de WebKnox le permite procesar textos en lenguaje natural. Puede detectar el idioma del texto, la calidad de la escritura, buscar menciones de entidades, etiquetar parte del discurso, extraer fechas, extraer ubicaciones o determinar el sentimiento del texto.
8. ML Analyzer: Clasificación de texto, Resumen de artículos, Análisis de sentimiento, Extracción de símbolos de valores, Extractor de nombres de personas, Detección de idioma, Extractor de ubicaciones, Analizador de contenido para adultos.
9. nlpTools – Marco de procesamiento de texto para analizar el lenguaje natural. Está especialmente enfocado en la clasificación de textos y el análisis de sentimientos de los medios de noticias en línea (para propósitos generales, temas múltiples).
10. Analítica china: Soshio permite a las empresas ampliar rápidamente su comprensión del mercado chino. Su API de análisis de chino proporciona análisis de texto en chino y capacidades de análisis de sentimientos para que las empresas creen su propio panel de monitoreo social.
11. Procesamiento de texto: análisis de sentimiento, derivación y lematización, etiquetado y fragmentación de partes del discurso, extracción de frases y reconocimiento de entidades nombradas.
12. https://www.mashape.com/sentinel… – La API de Skyttle está diseñada para convertir cualquier texto en términos constitutivos (expresiones significativas), entidades (nombres de personas, lugar y cosas) y términos sentimentales. Los idiomas admitidos son inglés, francés, alemán y ruso.
13. Verdad: escriba scripts para trabajar con nuestros datos, estadísticas e imágenes mediante la API. Descargue el volumen de tweets a lo largo del tiempo, el diseño de la red y las estadísticas sobre los memes y los usuarios, como el partidismo político predicho, la puntuación del sentimiento, el idioma y la actividad.
14. Speech2Topics – Yactraq Speech2Topics es un servicio en la nube que convierte el contenido audiovisual en metadatos de temas a través del reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural. Los clientes utilizan los metadatos de Yactraq para orientar los anuncios, crear funciones de UX como búsqueda / descubrimiento de contenido y extraer videos de Youtube para la percepción de la marca. En el pasado, tales servicios han sido costosos y solo han sido utilizados por grandes editores de video. Lo único de Yactraq es que ofrecemos nuestro servicio a un precio que cualquier desarrollador de productos puede pagar.
15. Indicador de entusiasmo por los medios sociales: esta API es esencial para medir las audiencias en línea. El uso del aprendizaje automático avanzado mide automáticamente los niveles de emoción dentro de los estados sociales. Habrá oído hablar de zumbido (cantidad de mensajes) pero el zumbido es básico: no le dice nada sobre los mensajes que se están publicando. El indicador de excitación le permite medir la calidad por encima de la cantidad. Combinado con Chatterbox Sentiment Analysis, esta API está diseñada para respaldar los ingresos publicitarios, las promociones de ventas, los lanzamientos de productos y los programas de fidelización en líneas de tiempo, geografías e idiomas. Esta API proporciona una medida mucho más precisa de cuán exitosa, atractiva y receptiva es su audiencia en todo el panorama digital (en línea, televisión y publicidad).
16. Detección de la ira para las redes sociales: esta API única revolucionará sus niveles de servicio, protegerá su marca y supervisará las campañas de ventas y promocionales. Diseñada específicamente para redes sociales, esta API mide automáticamente los niveles de ira dentro de los mensajes sociales para que pueda resaltar rápidamente los puntos de acción. Combinado con el Análisis de Sentimiento de Chatterbox, la Detección de Ira está diseñada para proteger su marca y la interacción del servicio con una audiencia en línea.