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情感分析 API 會通過 3 個軸來告知我們短文本中所表達的意見到底是積極的、消極的，還是中性的，這 3 個軸分別是：喜歡 – 不喜歡、快樂 – 悲傷以及憤怒 – 恐懼。只要給定一個短句子（目前僅僅支持日語哦），它就會返回一個標簽，這個標簽代表著已經識別出來的情緒，同時還會給出每個軸上從強烈積極 (3.0) 到極度消極 (-3.0) 的數字分數。以下是情感分析API具備的4種特性：
情感分析API可以應用于以下多種場景，包括但不限于：
情感分析API有多家服務商，本文主要選擇的是一家日本服務商Metadata提供的API接口，因此了解更多關于情感分析API，請訪問API Hub中的API服務詳情頁
情感分析API可以幫助企業和開發者解決以下問題：
下面是一個簡單的Python代碼示例，展示如何使用情感分析API：
import requests
# 設置API端點
api_url = "http://m.dlbhg.com/api/scd20240616541929f20946/v2/scd20240616541929f20946/emotion-analysis"
# 設置請求頭部和參數
headers = {
"Content-Type": "application/json"
}
params = {
"text": "輸入待分析的文本內容"
}
# 發送POST請求
response = requests.post(api_url, headers=headers, json=params)
# 檢查響應狀態
if response.status_code == 200:
# 解析響應內容
emotion_result = response.json()
print("情感分析結果：", emotion_result)
else:
print("請求失敗，狀態碼：", response.status_code)盡管情感分析 API – Metadata 具備了很強的功能，不過在某些情況下，開發者或許就得去尋覓替代的方案。這或許是由于成本方面的原因，又或許是性能的問題，再或者是其他一些特定的需求所致。冪簡集成 API 平臺具有從多個維度去發現 API 的功能，能夠助力開發者找到適宜的情感分析 API 替代方案。
AssemblyAI的情感分析 API 于 2021 年 11 月發布，對于希望對音頻或視頻流進行情感分析的產品團隊和開發人員來說，它具有很高的準確性，而且比目前市場上的許多其他情感分析 API 更經濟實惠。 其情感分析模型利用情感極性來確定語音片段是正面、負面還是中性的概率。
除情感分析外，AssemblyAI 還擁有大量其他音頻智能應用程序接口，包括實體檢測、說話者日記化、內容節制、文本摘要等。
Twinword的情感分析 API 是進行簡單文本分析的最佳選擇。 該 API 的基本套餐每月可免費使用多達 500 個單詞，付費計劃根據使用情況每月從 19 美元到 250 美元不等。
API 采用分數和比率將文本標記為正面、負面或中性。 比率是通過比較負面情緒和正面情緒的總分來確定的，并采用-1 到 1 的比例。
除情感分析外，Twinword 還提供其他形式的文本分析，如情感分析、文本相似性和詞語關聯。
IBM Watson 的自然語言理解 API 可對靜態文本進行情感分析和更細致的情感/情緒檢測，如情感、關系和語義角色。
不過，請記住，用于準確識別這些復雜情緒的技術仍處于起步階段，因此請謹慎使用這些更先進的功能。
純粹的情感分析應用程序接口（API）會為實體或關鍵詞中檢測到的情感分配大小和分數，以幫助用戶更好地理解所選文本。
冪簡集成是國內領先的API集成管理平臺，專注于為開發者提供全面、高效、易用的API集成解決方案。冪簡API平臺可以通過以下兩種方式找到所需API：通過關鍵詞搜索API(例如，輸入’情感分析’這類品類詞，更容易找到結果)、或者從API Hub分類頁進入尋找。
此外，冪簡集成博客會編寫API入門指南、多語言API對接指南、API測評等維度的文章，讓開發者快速使用目標API。
