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!
Analýza sentimentu je proces extrakce obecného sentimentu z bloku textu. V podstatě jde o určení, zda je text pozitivní nebo negativní.
Generativní modely umělé inteligence, jako jsou GPT-4, GPT-5, GPT-OSS 120B, LLaMA 3, Yi 34B a Mixtral 8x7B, jsou velmi dobré při provádění analýzy sentimentu a emocí.
Představme si například, že náš program najde následující 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!
Jedná se o komerční Twit, který jasně ukazuje pozitivní sentiment.
Model zpracování přirozeného jazyka, který má na starosti analýzu sentimentu, by vrátil hlavní sentiment a jeho pravděpodobnost. Zde bychom získali pozitivní sentiment s vysokou pravděpodobností.
Analýza emocí spočívá v detekci jedné nebo několika emocí z bloku textu: smutek, radost, láska, hněv, strach, překvapení...
Model zpracování přirozeného jazyka, který má na starosti analýzu emocí, by vrátil každou emoci spolu s její pravděpodobností.
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%

Analýzy pocitů a emocí mohou být zajímavé v mnoha situacích. Uveďme si několik příkladů.
Představte si, že pracujete v marketingovém oddělení, které pravidelně zveřejňuje nový obsah na sociálních sítích. Možná budete chtít automaticky sledovat reakce uživatelů, abyste mohli rychle zasáhnout v případě negativních ohlasů.
Některé požadavky na podporu mohou být naléhavější než jiné, záleží na tom, jak jsou uživatelé rozzlobení. Automatické zjišťování nálady uživatele může pomoci podpoře rychleji řešit kritické požadavky.
Zjistit náladu několika lidí na internetu je snadné, ale pochopit globální náladu tisíců lidí je něco jiného. Klíčovým řešením je automatizovaná analýza sentimentu.
Hned po uvedení nového produktu na trh může být velmi důležité rychle reagovat v případě špatného přijetí zákazníky, blogery, novináři... V takových situacích může pomoci analýza sentimentu.
NLP Cloud nabízí rozhraní API pro analýzu sentimentu, které umožňuje provádět analýzu sentimentu a emocí ihned po vybalení z krabice, a to na základě DistilBERT Base Uncased Finetuned SST-2, Distilbert Base Uncased Emotion, Finbert společnosti Prosus AI, GPT-OSS 120B, LLaMA 3, Mixtral 8x7B, Yi 34B a dalších. Jsou to velmi dobré alternativy ke GPT-5 a GPT-4. Doba odezvy (latence) je u modelů DistilBERT a Finbert velmi nízká. Přesnost je vyšší u generativních modelů, jako jsou GPT-OSS 120B, LLaMA 3, Mixtral 8x7B a Yi 34B. Můžete použít předtrénovaný model nebo si natrénovat vlastní model, případně nahrát vlastní modely!
Další podrobnosti naleznete v naší dokumentaci o analýze sentimentu. zde. Pokročilé použití naleznete v koncovém bodě API pro generování textu. zde. A snadno otestujte analýzu sentimentu na našem hřišti.
Lokální testování analýzy pocitů a emocí je jedna věc, ale její spolehlivé použití v produkci je věc druhá. S NLP Cloud můžete dělat obojí!