टेक्स्ट इमोशन रिट्रीवल एपीआई आपको किसी भी टेक्स्ट में मौजूद भावनाओं की पहचान और मापन करने की अनुमति देता है इसका लक्ष्य लिखित भाषा के पीछे की भावनात्मक टोन को समझने में मदद करना है जिससे मानव इंटरएक्शन को ऑप्टिमाइज़ करना संचार में सुधार करना और सामग्री विश्लेषण को समृद्ध करना है
एक टेक्स्ट प्राप्त करने पर एपीआई इसकी भाषाई सामग्री का विश्लेषण करता है और खुशी गुस्सा उदासी आश्चर्य और डर जैसी बुनियादी भावनाओं का एक सेट लौटाता है प्रत्येक के साथ एक संख्यात्मक मूल्य होता है जो इसकी तीव्रता या उपस्थिति के स्तर को दर्शाता है ये मान 0 से 1 के स्कोर के रूप में व्यक्त किए जाते हैं जिससे आप टेक्स्ट में प्रमुख भावना और अन्य के प्रकट होने की सीमा को सटीक रूप से निर्धारित कर सकते हैं
यह सेवा विशेष रूप से भावना विश्लेषण ग्राहक सेवा मार्केटिंग सामाजिक अनुसंधान सोशल मीडिया निगरानी चैटबॉट विकास और समीक्षा विश्लेषण के क्षेत्रों में अनुप्रयोगों के लिए उपयोगी है कंपनियाँ इसका उपयोग अपने ग्राहकों की भावनात्मक स्थिति का मूल्यांकन करने विज्ञापन अभियानों पर प्रतिक्रिया को मापने या पहचाने गए टोन के अनुसार स्वचालित संचार को समायोजित करने के लिए कर सकती हैं
संक्षेप में टेक्स्ट इमोशन रिट्रीवल एपीआई टेक्स्ट को अर्थपूर्ण भावनात्मक जानकारी में बदलने के लिए एक शक्तिशाली और लचीला समाधान है इसके साथ डेवलपर्स और एनालिस्ट शब्दों के पीछे की भावनाओं को बेहतर ढंग से समझ सकते हैं और उपयोगकर्ताओं या दर्शकों की भावनात्मक स्थिति के आधार पर अधिक सूचित निर्णय ले सकते हैं
यह एक पाठ का विश्लेषण करता है और खुशी, गुस्सा, उदासी, आश्चर्य और डर जैसे भावनाओं के स्तर को लौटाता है प्रत्येक की तीव्रता को इंगित करता है
भावना पहचान - एंडपॉइंट फीचर्स
| ऑब्जेक्ट | विवरण |
|---|---|
रिक्वेस्ट बॉडी |
[आवश्यक] Json |
{
"Happy": 1.0,
"Angry": 0.0,
"Surprise": 0.0,
"Sad": 0.0,
"Fear": 0.0
}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/10878/text+emotion+retrieval+api/20583/emotion+detection' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw 'I am very happy to use this API.'
| 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।
इमोशन डिटेक्शन एंडपॉइंट एक JSON ऑब्जेक्ट लौटाता है जिसमें पांच मूल भावनाओं के लिए स्कोर शामिल होते हैं: खुशी, गुस्सा, दुख, आश्चर्य और डर प्रत्येक भावना को 0 से 1 के बीच के संख्यात्मक मान से दर्शाया जाता है जो विश्लेषित पाठ में इसकी तीव्रता को दर्शाता है
प्रतिक्रिया डेटा के कुंजी क्षेत्र "खुश," "गुस्सा," "उदास," "सरप्राइज," और "डर" हैं प्रत्येक क्षेत्र एक भावना के अनुरूप है और उस भावना की तीव्रता को दर्शाने वाला एक स्कोर शामिल है जो प्रदान किए गए पाठ में है
प्रतिक्रिया डेटा को एक JSON ऑब्जेक्ट के रूप में व्यवस्थित किया गया है जिसमें भावना लेबल कुंजी के रूप में हैं और उनके संबंधित तीव्रता स्कोर मान के रूप में हैं यह संरचना पाठ के भावनात्मक सामग्री के आसान पार्सिंग और व्याख्या की अनुमति देती है
आम उपयोग के मामलों में ग्राहक फीडबैक का भावनात्मक विश्लेषण उपयोगकर्ता की भावनाओं के आधार पर चैटबॉट इंटरएक्शन को बेहतर बनाना सोशल मीडिया की भावना की निगरानी करना और विपणन अभियानों या सामग्री के प्रति भावनात्मक प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण करना शामिल हैं
उपयोगकर्ता इमोशन डिटेक्शन अंत बिंदु पर विभिन्न पाठ इनपुट प्रदान करके अपने डेटा अनुरोधों को अनुकूलित कर सकते हैं एपीआई सबमिट किए गए विशिष्ट पाठ का विश्लेषण करता है जिससे विभिन्न सामग्री के आधार पर अनुकूलित भावनात्मक अंतर्दृष्टि की अनुमति मिलती है
डेटा सटीकता को उन्नत प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण एल्गोरिदम के माध्यम से बनाए रखा जाता है जो भाषाई पैटर्न और संदर्भ का विश्लेषण करते हैं मॉडल में निरंतर अपडेट और सुधार सुनिश्चित करते हैं कि यह विकसित हो रही भाषा के उपयोग और भावनात्मक अभिव्यक्ति के अनुकूलित रहता है
मानक डेटा पैटर्न में पाठ के स्वर के आधार पर भावनाओं के लिए भिन्न तीव्रता स्कोर शामिल होते हैं उदाहरण के लिए एक पाठ जो खुशी व्यक्त करता है वह उच्च खुशियों का स्कोर और अन्य भावनाओं के लिए निम्न स्कोर उत्पन्न कर सकता है जबकि संघर्ष वाला पाठ उच्च क्रोध और डर के स्कोर दिखा सकता है
उपयोगकर्ता लौटाए गए डेटा का उपयोग कर सकते हैं स्कोर को समझकर पाठ की भावनात्मक टोन का मूल्यांकन करने के लिए उदाहरण के लिए उच्च खुशी स्कोर सकारात्मक भावना को दर्शा सकता है जो ग्राहक सेवा या सामग्री निर्माण रणनीतियों में प्रतिक्रियाओं को मार्गदर्शित करता है
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