感情分析API

センチメント分析とは何か？

センチメント分析は、テキストのブロックから一般的なセンチメントを抽出するプロセスです。基本的には、テキストが肯定的か否定的かを判断することである。

GPT-4、GPT-5、GPT-OSS 120B、LLaMA 3、Yi 34B、Mixtral 8x7Bのような生成AIモデルは、センチメント分析や感情分析を行うのに非常に優れている。

例えば、我々のプログラムが次のようなTwitを見つけたとしよう：

これは明らかにポジティブな感情を示すコマーシャル・ツイットである。

感情分析を担当する自然言語処理モデルは、主な感情とその可能性を返します。ここでは、高い可能性で肯定的なセンチメントが得られます。

感情分析とは何か？

感情分析とは、テキストのブロックから、悲しみ、喜び、愛、怒り、恐怖、驚き...といった1つまたは複数の感情を検出することである。

感情分析を担当する自然言語処理モデルは、各感情をその尤度とともに返す。

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%

NLPクラウドの文章／感情分析API

NLPクラウドは、DistilBERT Base Uncased Finetuned SST-2、Distilbert Base Uncased Emotion、Prosus AIのFinbert、GPT-OSS 120B、LLaMA 3、Mixtral 8x7B、Yi 34Bなどに基づいて、すぐにセンチメント分析と感情分析を実行できるセンチメント分析APIを提案します。これらはGPT-5やGPT-4の非常に良い代替品だ。DistilBERTとFinbertモデルの応答時間（待ち時間）は非常に短い。精度はGPT-OSS 120B、LLaMA 3、Mixtral 8x7B、Yi 34Bのような生成モデルの方が高い。事前に訓練されたモデルを使用するか、独自のモデルを訓練するか、独自のカスタムモデルをアップロードすることができます！

詳しくは、センチメント分析に関するドキュメントをご覧ください。 これ. 高度な使用法については、テキスト生成APIエンドポイント これ. センチメント分析を簡単にテスト 私たちの運動場で。

感情/情動分析をローカルでテストすることは一つのことですが、本番で確実に使用することはまた別のことです。NLPクラウドを使えば、その両方を行うことができます！