Conoce el impacto que tiene tu texto.

Clasifica cualquier texto como positivo, negativo o neutro, con una puntuación de confianza y un desglose completo, en una sola llamada a la API.

No se requiere cuenta para la demostración.

Usado por equipos de

Bobadilla Tech
Compile Strength
Flyver
Korealexa
Shareweave
Bobadilla Tech
Compile Strength
Flyver
Korealexa
Shareweave

Lo que hace

Una llamada. Tres valores. Señal suficiente para actuar.

Clasificación instantánea

Positivo, negativo o neutral

Cada texto recibe una etiqueta dominante más una puntuación de confianza entre 0.0 y 1.0, lo que permite establecer umbrales de resultados con precisión.

{
  "sentiment": "positive",
  "score": 0.97
}
Desglose completo

Puntuaciones proporcionales en todas las clases

El desglose muestra cómo el modelo distribuye la confianza entre las tres clases, sumando siempre 1.0. Útil para textos ambiguos o de tono mixto.

{
  "breakdown": {
    "positive": 0.97,
    "negative": 0.01,
    "neutral": 0.02
  }
}

Diseñado para casos de uso reales.

En cualquier parte de tu sistema donde fluye texto, el análisis de sentimientos te da una señal.

💬

Atención al cliente

Enruta tickets automáticamente. Marca a los clientes frustrados para atención prioritaria antes de que se vayan.

⭐

Reseñas de productos

Agrega opiniones de miles de reseñas sin tener que leerlas una por una.

📣

Monitoreo de redes sociales

Rastrea menciones de marca en tiempo real y detecta cambios de sentimiento antes de que se conviertan en problemas de relaciones públicas.

🛡️

Moderación de contenido

Filtra contenido generado por usuarios en busca de un tono hostil o dañino antes de que llegue a otros usuarios.

🤖

Pipelines de PLN

Usa el sentimiento como una característica en modelos de ML, como preprocesamiento para clasificación de texto, recomendación o tareas de ranking.

📊

Análisis de encuestas

Convierte respuestas abiertas de encuestas en datos estructurados de sentimiento sin necesidad de etiquetado manual.

Combínalo con otras API.

El análisis de sentimientos funciona mejor como parte de un proceso integrado. Aquí presentamos tres combinaciones naturales.

Análisis de sentimientos + Corrección ortográfica

Ejecuta primero una corrección ortográfica para limpiar el texto de entrada ruidoso y luego analiza los sentimientos sobre el texto corregido para obtener resultados más precisos.

API de corrección ortográfica

Análisis de sentimientos + Detección de idioma

Detecta el idioma antes de enrutar el texto al modelo de sentimientos adecuado. Útil para colas de soporte multilingüe y plataformas de reseñas globales.

API de detección de idioma

Análisis de sentimientos + Validador de email

Valida el email del remitente y analiza el tono de su mensaje en una sola pasada, antes de almacenar comentarios o abrir un ticket de soporte.

API de validación de email

Preguntas frecuentes

Automatiza esto con Requiems.

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