7个使用大语言模型的最佳情绪分析 API

您是否有兴趣开发能够智能跟踪受访者对某些话题感受的工具？ 或者是监控客户在所有社交媒体上对新产品的感受的工具？ 或者分析来电者对与特定座席互动的感受？ 由高级人工智能模型驱动的情感分析可以提供帮助。

在本篇文章中，我们将更深入地探讨什么是情感分析、情感分析的工作原理、当前模式、用例、执行情感分析时使用的最佳 API 以及当前的一些局限性。

什么是情感分析？

在自然语言处理（NLP）中，情感分析是指使用人工智能（AI）和机器学习（ML）算法自动检测和标记文本中的情感，以便进行文本分类和分析。 情感分析有时也被称为情感 “挖掘”，因为情感分析是在源材料中识别和提取–或挖掘–主观信息。

情感分析用于确定作者或发言者对某一对象或想法的总体情感。 通常情况下，这意味着产品团队要建立一些工具，利用情感分析来分析对新闻文章的评论或对品牌、产品或服务的在线评论，或应用于社交媒体帖子、电话、访谈等。 然后，这些归因的情感可以用来分析客户的感受和反馈，作为市场调研，为活动、产品、培训、招聘决策和关键绩效指标提供依据。

情感分析还可用于 ASR 应用程序，如使用语音到文本 API 转录音频或视频文件中的语音片段。

意图分析和情感检测的作用与情感分析类似，有助于完善 NLP 文本分类的基本构件。 意图分析可识别文本中的意图，如意见、反馈和抱怨等，以便进行分析。 情绪检测可识别文本中的情绪，如高兴、愤怒、满意和激动等，以便进行分析。

既然我们已经对什么是情感分析有了基本的了解，那就让我们来探讨一下 NLP 中的情感分析是如何工作的。

情感分析是如何工作的？

在情感分析模型中，目标是将情感分类为积极、消极或中性。 这种分类可以在静态文本体上进行，也可以在使用语音转录 API 转录的音频或视频文件上进行。

为此，许多情感分析模型会输出一个介于 -1 和 1 之间的数字：

-1 = negative （-1 = 负 ）

0 = neutral（0 = 中性）

1 = positive（1 = 正）

这也被称为情感