{
"Happy": 1.0,
"Angry": 0.0,
"Surprise": 0.0,
"Sad": 0.0,
"Fear": 0.0
}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/10861/text+to+emotion+api/20546/emotion+detection' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw 'I am very happy to use this API.'
साइन अप करने के बाद, प्रत्येक डेवलपर को एक पर्सनल API एक्सेस की असाइन की जाती है, जो अक्षरों और अंकों का एक यूनिक संयोजन होता है, जिसका उपयोग हमारे API एंडपॉइंट तक पहुंचने के लिए किया जाता है। प्रमाणीकरण के लिए ข้อความถึงอารมณ์ API के साथ बस अपने बेयरर टोकन को Authorization हेडर में शामिल करें।
| हेडर | विवरण |
|---|---|
Authorization
|
आवश्यक
होना चाहिए Bearer access_key. जब आप सब्सक्राइब हों तो ऊपर "Your API Access Key" देखें।
|
कोई लंबी अवधि की प्रतिबद्धता नहीं। कभी भी अपग्रेड, डाउनग्रेड या कैंसल करें। फ्री ट्रायल में 50 रिक्वेस्ट तक शामिल हैं।
(वार्षिक बिलिंग के साथ 2 महीने बचाएँ 🎉)
टेक्स्ट टू इमोशन एपीआई आपको किसी भी पाठ में मौजूद भावनाओं की पहचान और मात्रात्मक मूल्यांकन करने की अनुमति देता है इसका लक्ष्य लिखित भाषा के पीछे की भावनात्मक स्वर को समझने में मदद करना है जो मानव इंटरैक्शन को अनुकूलित करने सुधारने और सामग्री विश्लेषण को समृद्ध करने के लिए मूल्यवान जानकारी प्रदान करता है
एक पाठ प्राप्त करने पर एपीआई इसके भाषाई सामग्री का विश्लेषण करता है और एक सेट में मूल भावनाओं को लौटाता है जैसे खुशी क्रोध tristeza आश्चर्य और भय प्रत्येक के साथ एक संख्या होती है जो इसकी तीव्रता या उपस्थिति के स्तर को दर्शाती है इन मूल्यों को 0 से 1 के स्कोर के रूप में व्यक्त किया जाता है जो आपको पाठ में प्रमुख भावना और अन्य के प्रकट होने की सीमा को सटीक रूप से निर्धारित करने की अनुमति देता है
यह सेवा विशेष रूप से संवेदना विश्लेषण ग्राहक सेवा विपणन सामाजिक अनुसंधान सामाजिक मीडिया निगरानी चैटबॉट विकास और समीक्षा विश्लेषण के क्षेत्रों में अनुप्रयोगों के लिए उपयोगी है कंपनियाँ इसका उपयोग अपने ग्राहकों की भावनात्मक स्थिति का आकलन करने विज्ञापन अभियानों पर प्रतिक्रिया मापने या स्वचालित संचार कोDetected tone के अनुसार समायोजित करने के लिए कर सकती हैं
संक्षेप में टेक्स्ट टू इमोशन एपीआई पाठ को अर्थपूर्ण भावनात्मक जानकारी में बदलने के लिए एक शक्तिशाली और लचीला समाधान है इसके साथ डेवलपर्स और विश्लेषक शब्दों के पीछे की भावनाओं को बेहतर ढंग से समझ सकते हैं और उपयोगकर्ताओं या दर्शकों की भावनात्मक स्थिति के आधार पर अधिक सूचित निर्णय ले सकते हैं
भावना पहचान करने वाला अंत बिंदु एक JSON ऑब्जेक्ट लौटाता है जिसमें पाँच मूल भावनाओं के लिए स्कोर होते हैं: खुशी, गुस्सा, sadness, आश्चर्य, और भय प्रत्येक भावना को 0 से 1 के बीच एक संख्यात्मक मूल्य द्वारा दर्शाया गया है जो विश्लेषित पाठ में इसकी तीव्रता को सूचित करता है
प्रतिक्रिया डेटा में मुख्य क्षेत्र "खुश," "गुस्सा," "उदास," "आश्चर्य," और "डर" हैं हर क्षेत्र एक भावना को दर्शाता है और उस भावना की तीव्रता को दर्शाने वाला स्कोर शामिल है जो प्रदान किए गए पाठ में है
प्रतिक्रिया डेटा एक JSON ऑब्जेक्ट के रूप में व्यवस्थित है जिसमें भावना लेबल कुंजी के रूप में और उनकी संबंधित तीव्रता स्कोर मान के रूप में होते हैं यह संरचना पाठ के भावनात्मक सामग्री के आसान पार्सिंग और व्याख्या की अनुमति देती है
इसके सामान्य उपयोग के मामलों में ग्राहक फीडबैक के लिए भावनात्मक विश्लेषण शामिल है उपयोगकर्ता की भावनाओं के आधार पर चैटबॉट इंटरैक्शन को बढ़ाना सोशल मीडिया की भावनाओं की निगरानी करना और मार्केटिंग अभियानों या सामग्री के प्रति भावनात्मक प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण करना शामिल है
उपयोगकर्ता अपनी डेटा अनुरोधों को इमोशन डिटेक्शन एंडपॉइंट पर विभिन्न टेक्स्ट इनपुट प्रदान करके कस्टमाइज़ कर सकते हैं एपीआई विशेष टेक्स्ट का विश्लेषण करती है जो प्रस्तुत की गई है जिससे विभिन्न सामग्री के आधार पर अनुकूलित भावनात्मक अंतर्दृष्टि प्राप्त होती है
डेटा की सटीकता को उन्नत प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण एल्गोरिदम के माध्यम से बनाए रखा जाता है जो भाषाई पैटर्न और संदर्भ का विश्लेषण करते हैं मॉडल में निरंतर अपडेट और सुधार यह सुनिश्चित करते हैं कि यह विकसित होती भाषा के उपयोग और भावनात्मक अभिव्यक्तियों के अनुसार अनुकूलित हो सके
मानक डेटा पैटर्न में पाठ के स्वर के आधार पर भावनाओं के लिए विभिन्न तीव्रता स्कोर शामिल होते हैं उदाहरण के लिए एक पाठ जो खुशी व्यक्त करता है वह उच्च खुशी स्कोर और अन्य भावनाओं के लिए निम्न स्कोर दे सकता है जबकि संघर्ष वाला पाठ उच्च क्रोध और भय स्कोर दिखा सकता है
उपयोगकर्ता वापस किए गए डेटा का उपयोग कर सकते हैं अंकों की व्याख्या करके पाठ के भावनात्मक स्वर को समझने के लिए उदाहरण के लिए उच्च खुशी स्कोर सकारात्मक भावना को इंगित कर सकता है जो ग्राहक सेवा या सामग्री निर्माण रणनीतियों में प्रतिक्रियाओं का मार्गदर्शन करता है