Look what's just come on the market in #ValThorens! A recently renovated, charming 6 bed duplex apartment in the heart of the resort with superb views!
Анализът на нагласите е процес на извличане на общи нагласи от блок от текст. В общи линии става въпрос за определяне на това дали текстът е положителен или отрицателен.
Генеративните модели на изкуствения интелект, като GPT-4, GPT-5, GPT-OSS 120B, LLaMA 3, Yi 34B и Mixtral 8x7B, са много добри в извършването на анализ на настроенията и емоциите.
Например нека си представим, че програмата ни открива следния Twit:
Look what's just come on the market in #ValThorens! A recently renovated, charming 6 bed duplex apartment in the heart of the resort with superb views!
Това е търговски Twit, който ясно показва положителни настроения.
Моделът за обработка на естествен език, който отговаря за анализа на настроенията, ще върне основното настроение и неговата вероятност. Тук ще получим положително мнение с висока вероятност.
Анализът на емоциите е свързан с откриването на една или няколко емоции от даден блок от текст: тъга, радост, любов, гняв, страх, изненада...
Моделът за обработка на естествен език, който отговаря за анализа на емоциите, ще връща всяка емоция заедно с нейната вероятност.
Sentiment analysis and emotion analysis can be achieved with generative AI models like GPT-4 or GPT-5 but also but open-source alternatives like GPT-OSS 120B, LLaMA 3, Mixtral 8x7B, Yi 34B, and more. On NLP Cloud you can perform sentiment analysis and emotion analysis either with small and fast models like DistilBERT or with larger generative AI models like GPT-OSS 120B, LLaMA 3, Mixtral 8x7B, or Yi 34B. tr%

Анализите на настроенията и емоциите могат да бъдат интересни в много ситуации. Нека ви дадем няколко примера.
Представете си, че работите в маркетингов отдел, който редовно публикува ново съдържание в социалните мрежи. Може би искате автоматично да следите реакциите на потребителите, за да се намесите бързо в случай на отрицателни отзиви.
Някои заявки за поддръжка може да са по-спешни от други, в зависимост от това колко са ядосани потребителите. Автоматичното определяне на настроението на потребителя може да помогне на поддръжката да се справи по-бързо с критичните заявки.
Да се прецени настроението на няколко души в интернет е лесно, но да се разбере глобалното настроение на хиляди хора е друго нещо. Автоматизираният анализ на настроенията е ключовото решение в този случай.
Непосредствено след пускането на нов продукт може да се окаже изключително важно да се реагира бързо в случай на лошо приемане от страна на клиенти, блогъри, журналисти... Анализът на настроенията може да помогне в такива ситуации.
NLP Cloud предлага API за анализ на настроения, който ви позволява да извършвате анализ на настроения и емоции от кутията на базата на DistilBERT Base Uncased Finetuned SST-2, Distilbert Base Uncased Emotion, Finbert на Prosus AI, GPT-OSS 120B, LLaMA 3, Mixtral 8x7B, Yi 34B и др. Те са много добри алтернативи на GPT-5 и GPT-4. Времето за реакция (латентност) е много ниско за моделите DistilBERT и Finbert. Точността е по-висока при генеративните модели като GPT-OSS 120B, LLaMA 3, Mixtral 8x7B и Yi 34B. Можете да използвате предварително обучен модел или да обучите свой собствен модел, или да качите свои собствени модели!
За повече информация вижте нашата документация за анализ на настроенията тук. За разширена употреба вижте крайната точка на API за генериране на текст тук. И лесно тестване на анализа на настроенията на нашата детска площадка.
Тестването на анализа на настроенията/емоциите на местно ниво е едно, но надеждното му използване в производството е друго нещо. С NLP Cloud можете да правите и двете!