有時三類情緒（積極、消極和中性）不足以理解以下方面的細(xì)微差別句子的基本語氣。我們的情緒分析分類器在我們的專有數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，并告訴信息背后的潛在情感是：快樂、悲傷、憤怒、恐懼、興奮或無聊。

1. 情緒分析
   了解您的品牌、產(chǎn)品或服務(wù)的社會情緒，同時監(jiān)控在線對話。情感分析是對文本的上下文挖掘，用于識別和提取源材料中的主觀信息
2. 語義分析
   語義分析API通過理解不同內(nèi)容之間的相關(guān)性來幫助用戶對類似文章進(jìn)行聚類，并通過消除多余的文本內(nèi)容來簡化研究。語義分析API可以通過快速檢索過去的類似文章，幫助博客作者、出版社和媒體撰寫更引人入勝的故事，并幫助新聞聚合器將不同來源的類似新聞組合起來，以減少讀者訂閱源中的混亂。
3. 諷刺檢測
   諷刺是世界各地語言學(xué)家使用的最古老、最機(jī)智的工具之一。使用我們的諷刺檢測API識別諷刺評論和文本。
4. 文本分類
   文本分類通過對社交網(wǎng)絡(luò)、反饋和其他網(wǎng)絡(luò)來源上的對話進(jìn)行分類，有助于了解客戶行為。搜索引擎、報紙或電子商務(wù)門戶網(wǎng)站對其內(nèi)容或產(chǎn)品進(jìn)行分類，以便于搜索和導(dǎo)航。
5. 意圖分析
   該分類器告訴句子背后的潛在意圖是否是觀點、新聞、營銷、投訴、建議、贊賞和質(zhì)疑。這是在我們的專有數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的。
   我們的意圖API被廣泛用于在銀行、金融和航空業(yè)構(gòu)建客戶服務(wù)聊天機(jī)器人。
6. 自定義分類器
   自定義分類器2.0是一種革命性的方法，可以將任何文本分類到自定義類別中。通常，像情緒分析或電子郵件分類這樣的文本分類器可以被分類到預(yù)定義的一組類別中，它們是在這些類別上進(jìn)行訓(xùn)練的。
   然而，在當(dāng)今的業(yè)務(wù)環(huán)境中，需求可能會經(jīng)常發(fā)生變化，因此，隨著時間的推移，任何文本分類任務(wù)都需要通過添加更多類別來更新。通常，這意味著在新創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集上手動標(biāo)記數(shù)據(jù)和訓(xùn)練文本分類算法是一項昂貴且耗時的工作。
   使用自定義分類器，您可以消除訓(xùn)練自定義文本分類引擎所涉及的所有開銷，并專注于您的業(yè)務(wù)用例。

情緒檢測 API 可以準(zhǔn)確地檢測來自任何情緒的情緒文本數(shù)據(jù)。人們發(fā)表意見、反饋和評論社交媒體、博客和論壇。營銷人員和客戶支持可以利用情緒檢測的強(qiáng)大功能來讀取和分析情緒附有文本數(shù)據(jù)。
我們使用深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的算法從文本數(shù)據(jù)。這些特征用于對情緒進(jìn)行分類附加到數(shù)據(jù)。我們使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Covnets）在已創(chuàng)建的標(biāo)記數(shù)據(jù)集上由我們的團(tuán)隊提供。

1. 準(zhǔn)確
   Komphasend情緒分析API在現(xiàn)實世界中保持高精度，并從文本中檢測出諸如諷刺之類的主觀情緒。
2. 快
   在極短的時間內(nèi)處理和返回結(jié)果，滿足各個行業(yè)的需求。
3. 靈活部署
   Kompheand情緒分析支持通過Docker容器或內(nèi)部部署進(jìn)行私有云部署，確保無數(shù)據(jù)泄露。

Emotion API 僅支持 14 種不同的語言