情感分析API

最新推荐文章于 2025-03-17 07:00:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-03-17 07:00:00 发布 · 2.1k 阅读

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#深度学习 #文本 #情感分析 #API #接口

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低价文本情感分析接口API

超低价文本情感分析接口，算法是基于深度学习的。接收评论、新闻等文本，正确率很高的哦。

收费标准：￥20.0 / 1W次

请求方式为发送POST请求，数据格式为JSON，返回情感为正面和负面的概率，他们的和为1，超级简单。

账号由我统一分配，每个测试账号可免费测试10次，之后就要购买了哦，扫二维码加QQ咨询，提供技术支持的。

请求接口说明：

请求参数

请求参数	参数类型	参数说明
article	String,不可为空	要进行情感分析的文本
name	String,不可为空	用户的账号
key	String,不可为空	用户的Key

返回参数

返回参数	参数类型	参数说明
is_ai	Boolean	分析结果标志，成功返回为True，失败返回False
negative	String	情感为负面的概率
positive	String	情感为正面的概率

请求示例图片：

QQ：313748543
QQ二维码：

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中文情绪识别api

monkey-jie的博客

11-16

2224

前言国庆的时候用LSTM搭建的了一个神经网络，训练微博数据集来进行情感多分类。后来觉得之前那个数据集不太行，所以经过大量的资料搜索，使用了当前这个数据集。数据集的提供方是清华大学计算机系黄民烈副教授。共4万多条句子,分为其他（Null), 喜好(Like)，悲伤(Sad)，厌恶(Disgust)，愤怒(Anger)，高兴（Happiness）六类。相对之前那个数据集更具权威性和准确性。通过Dj...

7个使用大语言模型的最佳情绪分析 API

Explinks的博客

07-31

2186

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。

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Sentiment-Analysis-using-Twitter-API:基于Lexicon的使用Twitter API进行情感分析的方法

03-12

使用Twitter API进行情感分析 基于Lexicon的使用Twitter API进行情感分析的方法了解如何通过Twitter API连接和下载推文。从那里，我将向您展示如何清除这些数据并准备进行情感分析。 情感分析有两种最常用的方法，因此我们将对这两种方法进行研究。第一个是基于词典的方法，您可以使用准备好的词典来分析数据并获取给定文本的情感。第二个是机器学习方法。

百度API情感分析

罗罗攀

07-19

6848

01 前言情感分析是NLP的重要部分，之前我们使用过Python第三方库SnowNLP进行情感分析，也训练过朴素贝叶斯模型来更好的符合我们的数据，进行更精确的情感分析，具...

多语言文本 AI 情感分析 API 数据接口

DevOpenClub 专栏

09-23

553

多语言文本 AI 情感分析 API 数据接口AI / 文本处理 AI 模型快速分析文本情感倾向多语言文本 / 情感分析。

基于百度智能云情感分析API对知乎18000回答进行情感倾向分析并利用Pyecharts实现数据可视化_知乎回答情感分析_数据可视化_情感倾向统计_百度智能云API_Pyecha.zip

最新发布

09-14

基于语义的情感分析API XP版

07-03

《基于语义的情感分析API XP版：深度解析与应用指南》在当今信息化社会，大量文本数据充斥着网络，从社交媒体的评论到电子商务的用户评价，情感分析已成为理解和挖掘这些数据价值的重要工具。本文将围绕“基于语义...

百度情感分析API批量调用

浮汐潇潇

11-26

1619

直接贴代码叭，只要申请了个人百度账号并且改代码内对应的参数就可以直接实现 # -*- coding: utf-8 -*- import json import requests import pandas as pd import time pd.set_option('display.max_columns', None) pd.set_option('display.max_rows', None) def get_sentiment_result(text): """ 利用情感倾向

基于字符级卷积神经网络的中文情感分析API服务_支持中文文本情感极性分类与强度预测_用于顾客意见挖掘和用户生成内容的情感分析_采用Flask后端与Gunicorn及Nginx部署_.zip

09-13

BosonNLP数据下载的情感词典

05-07

词典来源于BosonNLP数据下载的情感词典，来源于社交媒体文本，所以词典适用于处理社交媒体的情感分析。词典把所有常用词都打上了唯一分数。

[译] 使用Natural Language API分析文本的实体与情感

weixin_33860147的博客

04-07

499

原文：Natural Language APIでエンティティと感情を分析する概要使用 Cloud Natural Language API ，可以从文本中提取实体、分析情感、解析文本构成。此次向导中，我们将针对 Natural Language API 的3个方法：analyzeEntities、analyzeSentiment ...

开源项目&免费接口：智能AI能力平台，轻松实现情感分析

03-22

1362

免费的自然语言处理、情感分析、实体识别、图像识别与分类、OCR识别、语音识别接口，功能强大，欢迎体验。语音视频&文本图片多模态AI能力引擎平台。微信扫码登录，立刻体验。

顶级情感分析接口：7个高效API推荐

Explinks的博客

12-26

3595

在自然语言处理（NLP）中，情感分析是指利用人工智能（AI）和机器学习（ML）算法自动检测和标记文本中的情感，以实现文本分类和分析。情感分析有时被称为情感“挖掘”，因为它是在源材料中识别和提取主观信息。情感分析接口的主要作用是确定作者或发言者对某一对象或想法的总体情感。这通常意味着产品团队需要建立一些工具，利用情感分析接口来分析对新闻文章的评论、品牌、产品或服务的在线评价，甚至是社交媒体帖子、电话和访谈等内容。

Python 调用腾讯云自然语言处理接口之情感分析、关键词提取等

积一时之步，臻千里之遥程

01-27

4652

1 开通NLP服务自然语言处理需要进行个人认证拥有腾讯云的实名账号，开通后每天有50万次免费调用，超过次数后才会收费。下面有一个快速使用，也有详细的说明怎么调用接口快速使用打开工具这里也可以快速使用，这里我暂时不这么做 2 获取安全凭证进入腾讯自然语言处理平台进入右上角的控制台选择Python 这里面有很详细的教程安全凭证包含 SecretId 及 SecretKey 两部分。SecretId 用于标识 API 调用者的身份，SecretKey 用于加密签名字符串和服

【NLP教程】用python调用百度AI开放平台进行情感倾向分析

马哥的专栏

04-25

6946

马哥原创：用python调用百度接口，实现情感倾向分析。

调用百度情绪倾向分析API

qq_43697382的博客

06-13

2604

调用百度情感倾向分析API指南

2024年国外API精品：口碑最佳的情绪识别API

Explinks的博客

03-17

2279

情绪识别API是一种智能识别API，它能够通过分析人的面部表情、语音语调、身体语言和文本信息等来识别和推断出人的情绪状态。这种API通常利用机器学习、深度学习等技术，对输入的数据进行解析和识别，然后返回相应的情绪标签或情绪状态的描述。情绪识别API的应用场景非常广泛，例如在客户服务中，通过情绪识别可以更好地理解客户的需求和情绪反应，从而提供更加个性化和贴心的服务。在教育领域，情绪识别可以帮助教师了解学生的情绪状态，及时调整教学方法。

斯坦福自然语言处理nlp实体抽取ner 情感分析接口sentiment

itchun的博客

05-24

658

概述自然语言处理中，斯坦福大学做的不错，分析结果准确性较高，而且支持中文等多主流言语传送门 1.斯坦福实体抽取传送门 2.斯坦福情感分析传送门 3.斯坦福自然语言处理 github 传送门成果支持语言：英文概述：实体抽取,支持抽取【地名】【人名】【组织】【资金】【百分比】【日期】【时间】开放接口地址：http://www.itchun.com/nlp/en/ner?text=文本内容开放时间：长久免费支持语言：英文概述：情感分析，支持分析出【正面】【中性】【负面】开放接口

百度情感分析api检验

02-20

### 测试百度情感分析API的准确性和性能为了评估百度情感分析API的功能和准确性，可以从以下几个方面入手： #### 准备工作首先需要注册并获得百度AI开放平台上的API密钥。接着安装`aip`库以便于Python环境中调用该服务。 ```bash pip install baidu-aip ``` 编写简单的脚本来初始化客户端实例，并定义要发送给API进行分析的目标文本列表。 ```python from aip import AipNlp APP_ID = 'your_app_id' API_KEY = 'your_api_key' SECRET_KEY = 'your_secret_key' client = AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) texts_to_analyze = [ "这家餐厅的服务非常好。", "这个手机电池续航太差了", "天气真好啊" ] for text in texts_to_analyze: result = client.sentimentClassify(text) print(f'Text: {text}\nResult:{result}') ``` 这段代码会输出每条输入语句经过情感分类后的结果[^3]。 #### 数据集构建准备一组已知标签的数据作为测试样本集合，理想情况下应该覆盖正面、负面以及中立三种不同情绪类型的短文本或句子。这可以通过收集公开可用的情感标注数据集来实现，也可以手动创建一些具有代表性的例子用于初步验证目的。 #### 性能指标计算对于每一个预测的结果，对比实际标签与返回的概率分布向量之间的差异程度。常用的衡量标准包括但不限于精确度(Precision)，召回率(Recall), F1分数(F1 Score) 和混淆矩阵 (Confusion Matrix)[^2]。 #### 多轮次实验设计考虑到单次运行可能存在偶然因素影响最终结论，建议多次重复上述过程以确保统计意义下的稳定性。每次迭代之间调整参数设置或者更换不同的测试案例，观察是否存在明显变化趋势。通过以上步骤能够较为全面地评测百度情感分析API的表现情况，同时也为进一步优化提供了方向指引。