情绪分析-Metadata
专用API
服务商:
Metadata
【更新时间: 2024.06.19】
情绪分析API接口-Metadata日语句子在“赞成-不喜欢”、“快乐-悲伤”和“愤怒-恐惧”三个轴上进行分析,并在 3 个级别 +1(0 = 中性)中分析六种情绪中的每一种,并输出这三个数值。 您可以轻松提取文本...
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什么是Metadata的情绪分析?
情绪分析API以“喜欢-不喜欢”、“高兴-悲伤”、“愤怒-恐惧”三个轴来分析日语句子,并以3+1的尺度分析六种情绪(0=中性)对于这 3 个轴中的每一个输出两个数字。 句子中表达的情感可以很容易地提取出来。
什么是Metadata的情绪分析?
Metadata的情绪分析有哪些核心功能?
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情感分析:该API接口能够对给定的日语句子进行情感分析,识别出句子中表达的情感倾向。
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三个情感分析轴:
- 赞成-不喜欢:分析句子中是否表达了赞成或不喜欢的情感。
- 快乐-悲伤:分析句子中是否表达了快乐或悲伤的情感。
- 愤怒-恐惧:分析句子中是否表达了愤怒或恐惧的情感。
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量化评分:对于每一种情感,API接口会在3个级别 +1(即-3.0到3.0,其中0=中性)的尺度上进行量化评分,从而提供更精确的情感分析结果。
Metadata的情绪分析的核心优势是什么?
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准确性:API接口通过先进的情感分析算法,能够准确地识别出文本中的情感倾向,并提供准确的量化评分。
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易用性:用户只需将待分析的文本发送到API接口,即可快速获取情感分析结果,无需复杂的设置或配置。
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灵活性:API接口支持多种情感分析轴和多个级别的量化评分,用户可以根据实际需求选择合适的分析方式。
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多语言支持:虽然问题描述中特指日语,但类似的API接口通常也可以支持其他语言,满足不同用户的需求。
在哪些场景会用到Metadata的情绪分析?
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社交媒体分析:分析用户对品牌、产品、事件或话题的情感倾向,帮助企业了解用户反馈和市场需求。
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客户服务:分析客户反馈中的情感倾向,帮助企业及时发现问题并改进服务,提高客户满意度。
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市场调研:分析目标受众对产品、服务或品牌的情感态度,为市场调研提供有力支持。
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舆情监测:监测社交媒体、论坛、新闻等渠道中的舆情信息,分析公众对某个事件或话题的情感倾向,为危机应对提供预警。
我们的使命是使用语义技术解决客户公司的问题,特别是使用元数据和本体从自然语言中自动提取元数据以及数据协作(混搭)。
我们的产品和服务促进了白领信息处理任务的自动化,并增加了用户投入创造性任务的时间。
这有助于增加客户公司的利润。
Metadata Co., Ltd.成立于2005年12月,是一家应用软件公司,利用人工智能开发自动元数据提取技术,以促进数据集成和互操作性。我们通过 5W1H 提取、个人信息自动匿名化、声誉分析(负面/正面/情感分析)、使用深度学习的专业图像分类、API 形式的自然语言处理技术以及基于自动分类的技术提供内容协作。我们开发了可以执行以下任务的高级文本分析产品、xTech 等数学优化引擎,并将其作为 SaaS 和云应用程序提供。
野村代表董事在MIT麻省理工学院人工智能实验室担任研究员时,对概念系统WordNet的理论和运用研究做出了贡献。后来,我们通过完成基于WordNet的ImageNet,系统地为1400万张照片分配语义标签,间接为深度学习准确率的大幅提升做出了贡献。
近年来,我们开发了一种人工智能,有力地支持了机器学习人工智能的最大瓶颈“创建正确的数据”,并倡导了“AI for AI”的总体概念(我们的版本称为Mr.同时,我们认真思考和设计与RPA的结合,为企业提供“AI for RPA”和“RPA for AI”解决方案。
我们的使命是使用语义技术解决客户公司的问题,特别是使用元数据和本体从自然语言中自动提取元数据以及数据协作(混搭)。
我们的产品和服务促进了白领信息处理任务的自动化,并增加了用户投入创造性任务的时间。
这有助于增加客户公司的利润。
Metadata Co., Ltd.成立于2005年12月,是一家应用软件公司,利用人工智能开发自动元数据提取技术,以促进数据集成和互操作性。我们通过 5W1H 提取、个人信息自动匿名化、声誉分析(负面/正面/情感分析)、使用深度学习的专业图像分类、API 形式的自然语言处理技术以及基于自动分类的技术提供内容协作。我们开发了可以执行以下任务的高级文本分析产品、xTech 等数学优化引擎,并将其作为 SaaS 和云应用程序提供。
野村代表董事在MIT麻省理工学院人工智能实验室担任研究员时,对概念系统WordNet的理论和运用研究做出了贡献。后来,我们通过完成基于WordNet的ImageNet,系统地为1400万张照片分配语义标签,间接为深度学习准确率的大幅提升做出了贡献。
近年来,我们开发了一种人工智能,有力地支持了机器学习人工智能的最大瓶颈“创建正确的数据”,并倡导了“AI for AI”的总体概念(我们的版本称为Mr.同时,我们认真思考和设计与RPA的结合,为企业提供“AI for RPA”和“RPA for AI”解决方案。