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核心功能

智能識別:
- 利用經過科學驗證的方法，Vokaturi API采用最新技術來識別不同狀態和情感類別，為語音交流提供可靠的解讀、高度準確的數據輸出和建議，從而實時了解情感。
反映多樣的精神狀態:
- Vokaturi的現成軟件可以識別五種基本情緒：快樂、悲傷、中立、憤怒、害怕。這些基本情緒通常以更輕的形式表達，例如失望代替悲傷，或者不確定代替恐懼。
獨特性:
- 實時和事后分析、現成的情緒識別、離線工作（非常適合測量敏感數據）、可以訓練Vokaturi軟件來測量自定義類別，將復雜的語音分析技術與自定義深度神經網絡相結合。

情感分析API-Repustate

介紹

分析情感意味著檢測用于交流的語言中的情感和思想是積極的還是消極的。為了分析情感，非結構化文本數據被處理以提取、分類和理解數百個平臺上表達的情感、觀點或含義。聲譽的情緒分析API可以做到這一點，甚至更多。它執行數據挖掘，從社交媒體渠道，視頻，播客，客戶電話，新聞，調查，博客，論壇或任何其他公司數據中提取情感見解，無論格式如何。企業使用這種情感分析來了解客戶對其品牌，產品或服務的整體情緒。

核心功能

實時情感捕捉：利用人工智能和機器學習技術，從各種文本和媒體渠道（如社交媒體、新聞、評論、博客等）實時捕捉并分析客戶的情緒。
精細準確的數據：提供細粒度的情感分析，確保數據的準確性和可操作性，幫助企業做出更精準的決策。
多語言支持：支持23種語言的母語分析，確保無論客戶使用何種語言，都能準確理解其情感，避免翻譯過程中的信息丟失。
自然語言智能：通過機器學習不斷監控本地對話、俚語和行業術語的變化，確保分析數據始終與最新趨勢保持一致。
輕松集成：提供簡單的云API，允許快速無縫地集成到現有的技術堆棧中，無論是云部署還是內部部署。

文本情緒分析-Webit

介紹

Webit文本情緒分析是一種基于自然語言處理技術的文本分析方法,通過數據收集、預處理、特征提取、模型訓練和分類等環節,能夠自動識別文本中表達的積極、消極或中性情感,將非結構化文本轉化為可分析的情緒數據。

核心功能

翻譯： “翻譯”端點返回翻譯后的文本，同時提供源（來源）和目標（目標）語言對。如果未提供源語言，則系統將額外返回一個“Detected_language”參數，其中包含翻譯器猜測的語言。若原文字數少于100字，則會適當擴寫。

文本情緒分析-Komprehend

介紹

在監控在線對話的同時，了解你的品牌、產品或服務的社會情緒。情感分析是文本的上下文挖掘，它識別和提取源材料中的主觀信息。

核心功能

自動檢測和提取文本中的情感傾向，將其分類為正面、負面或中性。這項功能幫助企業或組織了解公眾對品牌、產品、服務或特定話題的總體情感反應。
服務支持多種（14種）國際語言，覆蓋全球用戶群體，提升了全球范圍內的文本分析能力。

文本情緒分析API-API Ninjas

介紹

“文本情緒分析API接口-API Ninjas”是一個由API Ninjas提供的服務，它允許用戶提交一段文本，并返回該文本的情感分析得分以及整體情感傾向。這個API能夠幫助用戶了解給定文本中的情感色彩，是積極、消極還是中立。用戶可以通過HTTP請求調用該API，不論使用哪種編程語言，只要具備HTTP請求庫，均可實現與該API的交互，獲取情感分析結果。

核心功能

情感分析評分：為輸入的文本塊分配一個情感分析得分，該得分反映了文本的整體情感傾向強度。
總體情感傾向判定：確定并返回文本的總體情感傾向，通常包括積極（Positive）、消極（Negative）、中立（Neutral）等類別。
廣泛適用性：API NinjasAPI支持多種編程語言，用戶可以通過任何編程語言中的HTTP請求庫調用API，實現了高度的靈活性和易用性。

音樂情感分析-Cyanite.ai

介紹

Cyanite.ai是一個基于人工智能的平臺，專注于通過高級的音樂情感分析技術來解析音樂的情感和能量水平。這項服務利用機器學習算法對音樂的旋律、節奏、和聲等元素進行分析，以識別和量化音樂中的特定情感，如快樂、悲傷或興奮，并提供關于音樂如何影響聽眾情緒的見解。它適用于音樂制作人、分析師和市場營銷人員，幫助他們更好地理解音樂的情感影響，從而優化音樂作品的制作和推廣策略。

核心功能

自動標記：在幾秒鐘內為每首歌曲或目錄自動生成全面的元數據。從流派和情緒到樂器和速度，Cyanite 直接從您的音頻文件中提取了一組豐富的有價值的標簽。將更多時間花在創意工作上，減少手動標記。
自動描述：直接從任何歌曲中提取引人入勝的全文描述，可為您節省時間和精力。Cyanite 生成描述性敘述，捕捉音樂的精髓和情緒。潛入一個充滿豐富、令人回味的描述的世界，讓您的音樂不言自明。
相似性搜索:立即發現音樂親緣關系。輸入一首參考歌曲并解鎖一個由相似歌曲組成的世界，超越了目錄大小，非常適合同步、音樂監督、A&R、內容創作、策展等。
關鍵詞搜索:1,500 個關鍵字觸手可及，您可以毫不費力地組合和權衡不同的關鍵字，以微調您的音樂搜索。發現完美的音軌，讓您輕松準確地策劃您的聲音。
自由文本搜索:您可以用自己的話搜索音樂，擺脫傳統標簽的束縛。利用無限的可能性來描述你所尋求的聲音，只受你的想象力的限制。探索音樂搜索的新時代，復雜的文本輸入會立即轉換為最接近的音樂等價物。
可視化:使用我們直觀的圖表展示音樂并識別模式。用詳細的數據支持推介、營銷和內容策略，并數據賦予自己和他人權力，以做出明智的決策，并在音樂作品中解鎖新的可能性。

APILayer文本情緒分析是一種自然語言處理技術。在自然語言處理中，有一個稱為情感分析的概念。給定一條電影評論或一條推文，它可以自動分類。這些類別可以是用戶定義的（正、負）或您想要的任何類別。在情感分析中，由于諷刺等語言歧義，即使是人類也無法 100% 達成一致。然而，經過數千個現實生活例子訓練的最先進的情感分析算法的性能與人類相當。該 API 經過數萬個 API 的預先訓練，并被仔細分類為正面或負面。您不需要處理任何模型的訓練。只需調用 API 即可開始！該 API 還將識別其中包含 HTML 代碼的文本。只需發送 HTML 文本即可，無需擔心。

核心功能

情感分類：自動將輸入的文本（如電影評論、社交媒體帖子或新聞）分類為積極、消極或中立等預定義的情感類別，有助于迅速把握文本的整體情感傾向。
支持主題分析：識別和分析客戶評論中的具體特征。
預訓練模型：提供一個基于數以萬計真實生活樣例訓練的模型，無需用戶從零開始訓練，直接調用API即可進行情感分析。
HTML支持：可識別和處理包含HTML代碼的文本，自動過濾HTML標簽，專注于分析實際內容。
實時反饋分析：幫助企業及品牌方實時獲取并分析顧客對產品、服務或營銷活動的反饋，以快速應對市場變化、優化策略。

情感分析 API-Twinword-Inc

介紹

情感分析 API-Twinword-Inc可檢測并返回一段文本的情緒。這段文本中有什么情緒……？檢測一段文本的情緒并了解其語氣。此情緒檢測器會為六種情緒分別返回一個分數：厭惡、悲傷、憤怒、喜悅、驚訝和恐懼。

核心功能

情感分析 API-Twinword-Inc 的核心功能是檢測并分析文本中的情感傾向。該 API 可以接收一段文本作為輸入，并返回該文本在六種不同情感（厭惡、悲傷、憤怒、喜悅、驚訝和恐懼）上的分數，從而幫助用戶了解文本所表達的情緒和語氣。通過這一功能，用戶可以更深入地解讀文本背后的情感色彩，為情感分析提供有力支持。