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!
Sentimentanalüüs on tekstiplokist üldise meeleolu väljavõtte tegemine. Põhimõtteliselt on tegemist selle kindlaksmääramisega, kas tekst on positiivne või negatiivne.
Generatiivsed tehisintellekti mudelid, nagu GPT-4, GPT-5, GPT-OSS 120B, LLaMA 3, Yi 34B ja Mixtral 8x7B, on väga head emotsioonianalüüsi ja emotsioonianalüüsi teostamisel.
Kujutame näiteks ette, et meie programm leiab järgmise Twit'i:
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!
See on kommertslik Twit, mis näitab selgelt positiivset meeleolu.
Loomuliku keele töötlemise mudel, mis vastutab sentimentaalanalüüsi eest, tagastaks peamise sentimendi ja selle tõenäosuse. Siinkohal saaksime suure tõenäosusega positiivse sentimendi.
Emotsioonianalüüs seisneb ühe või mitme emotsiooni tuvastamises tekstiplokist: kurbus, rõõm, armastus, viha, hirm, üllatus...
Emotsioonianalüüsi eest vastutav loomuliku keele töötlemise mudel tagastaks iga emotsiooni koos selle tõenäosusega.
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%

Tunnete ja emotsioonide analüüs võib olla huvitav paljudes olukordades. Toome mõned näited.
Kujutage ette, et töötate turundusosakonnas, mis avaldab regulaarselt uut sisu sotsiaalvõrgustikes. Sa võiksid soovida automaatselt jälgida kasutajate reaktsioone, et negatiivse tagasiside korral kiiresti sekkuda.
Mõned tugitaotlused võivad olla kiiremad kui teised, sõltuvalt sellest, kui vihased kasutajad on. Kasutaja meeleolu automaatne tuvastamine võib aidata klienditoel kiiremini reageerida kriitilistele piletitele.
Mõne paari inimese meeleolu mõõtmine internetis on lihtne, kuid tuhandete inimeste globaalse meeleolu mõistmine on hoopis teine asi. Automaatne sentimentaalanalüüs on siinkohal peamine lahendus.
Kohe pärast uue toote turule toomist võib olla oluline kiiresti reageerida, kui kliendid, blogijad, ajakirjanikud... Sellistes olukordades võib abiks olla tunnetusanalüüs.
NLP Cloud pakub välja tunnetusanalüüsi API, mis võimaldab teil teostada tunnetusanalüüsi ja emotsioonianalüüsi out of the box, mis põhineb DistilBERT Base Uncased Finetuned SST-2, Distilbert Base Uncased Emotion, Prosus AI's Finbert, GPT-OSS 120B, LLaMA 3, Mixtral 8x7B, Yi 34B ja teistel. Need on väga head alternatiivid GPT-5-le ja GPT-4-le. DistilBERTi ja Finberti mudelite reageerimisaeg (latentsus) on väga madal. Täpsus on suurem selliste generatiivsete mudelite puhul nagu GPT-OSS 120B, LLaMA 3, Mixtral 8x7B ja Yi 34B. Võite kasutada kas eelnevalt treenitud mudelit või treenida omaenda mudelit või laadida üles oma kohandatud mudelid!
Lisateavet leiate meie dokumentatsioonist sentimentaalanalüüsi kohta. siin. Täiustatud kasutamise kohta vt teksti genereerimise API lõpp-punkti siin. Ja hõlpsasti testida sentimentaalanalüüsi meie mänguväljakul.
Tunnete/emotsioonide analüüsi testimine lokaalselt on üks asi, kuid selle usaldusväärne kasutamine tootmises on hoopis teine asi. NLP Cloudiga saate teha mõlemat!