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!
Duygu analizi, bir metin bloğundan genel bir duygu çıkarma işlemidir. Temel olarak metnin olumlu mu yoksa olumsuz mu olduğunu belirlemekle ilgilidir.
GPT-4, GPT-5, GPT-OSS 120B, LLaMA 3, Yi 34B ve Mixtral 8x7B gibi üretken yapay zeka modelleri, duygu analizi ve duygu analizi gerçekleştirmede çok iyidir.
Örneğin, programımızın aşağıdaki Twit'i bulduğunu düşünelim:
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!
Bu, olumlu bir duyguyu açıkça gösteren ticari bir Twit.
Duygu analizinden sorumlu Doğal Dil İşleme modeli ana duyguyu ve bunun olasılığını döndürür. Burada yüksek olasılıkla olumlu bir duygu elde ederiz.
Duygu analizi, bir metin bloğundan bir veya birkaç duyguyu tespit etmekle ilgilidir: üzüntü, neşe, sevgi, öfke, korku, şaşkınlık...
Duygu analizinden sorumlu Doğal Dil İşleme modeli, her bir duyguyu olasılığı ile birlikte döndürecektir.
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%

Duygu ve his analizleri birçok durumda ilginç olabilir. Size birkaç örnek verelim.
Sosyal ağlarda düzenli olarak yeni içerikler yayınlayan bir pazarlama departmanında çalıştığınızı düşünün. Olumsuz geri bildirim durumunda hızlı bir şekilde müdahale etmek için kullanıcı tepkilerini otomatik olarak izlemek isteyebilirsiniz.
Bazı destek talepleri, kullanıcıların ne kadar kızgın olduğuna bağlı olarak diğerlerinden daha acil olabilir. Kullanıcının duygu durumunu otomatik olarak tespit etmek, destek ekibinin kritik talepleri daha hızlı ele almasına yardımcı olabilir.
İnternette birkaç kişinin hissiyatını ölçmek kolaydır, ancak binlerce kişinin küresel hissiyatını anlamak başka bir şeydir. Otomatik duyarlılık analizi burada anahtar çözümdür.
Yeni bir ürünü piyasaya sürdükten hemen sonra, müşteriler, blog yazarları, gazeteciler... tarafından kötü karşılanması durumunda hızlı tepki vermek kritik olabilir. Duygu analizi bu gibi durumlarda yardımcı olabilir.
NLP Cloud, DistilBERT Base Uncased Finetuned SST-2, Distilbert Base Uncased Emotion, Prosus AI's Finbert, GPT-OSS 120B, LLaMA 3, Mixtral 8x7B, Yi 34B ve daha fazlasını temel alarak kutudan çıkar çıkmaz duygu analizi ve duygu analizi yapmanızı sağlayan bir duygu analizi API'si önermektedir. Bunlar GPT-5 ve GPT-4'e çok iyi alternatiflerdir. DistilBERT ve Finbert modelleri için yanıt süresi (gecikme) çok düşüktür. GPT-OSS 120B, LLaMA 3, Mixtral 8x7B ve Yi 34B gibi üretken modellerde doğruluk daha yüksektir. Önceden eğitilmiş modeli kullanabilir veya kendi modelinizi eğitebilir ya da kendi özel modellerinizi yükleyebilirsiniz!
Daha fazla ayrıntı için, duyarlılık analizi hakkındaki belgelerimize bakın Burada. Gelişmiş kullanım için metin oluşturma API uç noktasına bakın Burada. Ve duyarlılık analizini kolayca test edin oyun alanımızda.
Duygu/duygu analizini yerel olarak test etmek bir şeydir, ancak bunu üretimde güvenilir bir şekilde kullanmak başka bir şeydir. NLP Cloud ile her ikisini de yapabilirsiniz!