Sachez comment votre texte est perçu.

Classez n'importe quel texte comme positif, négatif ou neutre — avec un score de confiance et une répartition complète, en un seul appel API.

Aucun compte n'est requis pour la démo.

Adopté par les équipes de

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

Ce que cela fait

Un seul appel. Trois valeurs. Un signal suffisant pour agir.

Classification instantanée

Positif, négatif ou neutre

Chaque texte reçoit une étiquette dominante plus un score de confiance entre 0,0 et 1,0, vous permettant de définir des seuils de résultats avec précision.

{
  "sentiment": "positive",
  "score": 0.97
}
Répartition complète

Scores proportionnels dans toutes les classes

La répartition montre comment le modèle distribue la confiance entre les trois classes — totalisant toujours 1,0. Utile pour les textes ambigus ou au ton mixte.

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

Conçu pour des cas d'utilisation réels

Partout où du texte circule dans votre système, le sentiment vous donne un signal.

💬

Support client

Acheminez automatiquement les tickets. Signalez les clients frustrés pour un traitement prioritaire avant qu'ils ne partent.

⭐

Avis produits

Agrégez les sentiments de milliers d'avis sans les lire un par un.

📣

Surveillance des réseaux sociaux

Suivez les mentions de marque en temps réel et détectez les changements de sentiment avant qu'ils ne deviennent des problèmes de relations publiques.

🛡️

Modération de contenu

Pré-filtrez le contenu généré par les utilisateurs pour détecter un ton hostile ou nuisible avant qu'il n'atteigne d'autres utilisateurs.

🤖

Pipelines PNL

Utilisez le sentiment comme caractéristique dans les modèles de ML — prétraitement pour la classification de texte, la recommandation ou les tâches de classement.

📊

Analyse d'enquêtes

Transformez les réponses ouvertes d'enquêtes en données structurées de sentiment sans étiquetage manuel.

Associez-le à d'autres API

L'analyse des sentiments est plus efficace lorsqu'elle est intégrée à un processus. Voici trois combinaisons naturelles.

Sentiment + Correction orthographique

Exécutez d'abord une correction orthographique pour nettoyer les entrées utilisateur, puis analysez les sentiments sur le texte corrigé pour des résultats plus précis.

API de correction orthographique

Sentiment + Détection de langue

Détectez la langue avant d'acheminer le texte vers le modèle de sentiment approprié. Utile pour les files d'attente de support multilingue et les plateformes d'avis mondiales.

API de détection de langue

Sentiment + Validateur d'email

Validez l'email de l'expéditeur et analysez le ton de son message en une seule passe — avant de stocker les commentaires ou d'ouvrir un ticket de support.

API de validation d'email

Foire aux questions

Automatisez cela avec Requiems.

Une clé API. Analyse des sentiments, plus de 50 API supplémentaires dans la validation, la finance, le réseau et plus encore.