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!
Аналіз настрою - це процес вилучення загального настрою з блоку тексту. По суті, мова йде про визначення того, чи є текст позитивним або негативним.
Генеративні моделі ШІ, такі як GPT-4, GPT-5, GPT-OSS 120B, LLaMA 3, Yi 34B і Mixtral 8x7B, дуже добре справляються з аналізом настроїв та емоцій.
Наприклад, уявімо, що наша програма знайшла наступний твіт:
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!
Це комерційний твіт, який чітко демонструє позитивний настрій.
Модель обробки природної мови, що відповідає за аналіз настроїв, повернула б основний настрій та його ймовірність. Тут ми отримали б позитивний настрій з високою ймовірністю.
Аналіз емоцій полягає у виявленні однієї або декількох емоцій у блоці тексту: смутку, радості, любові, гніву, страху, здивування...
Модель обробки природної мови, що відповідає за аналіз емоцій, поверне кожну емоцію разом з її ймовірністю.
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%

Аналіз настроїв та емоцій може бути цікавим у багатьох ситуаціях. Наведемо кілька прикладів.
Уявіть, що ви працюєте у відділі маркетингу, який регулярно публікує новий контент у соціальних мережах. Можливо, ви хочете автоматично відстежувати реакцію користувачів, щоб швидко втрутитися у випадку негативних відгуків.
Деякі запити на підтримку можуть бути більш терміновими, ніж інші, залежно від того, наскільки розгнівані користувачі. Автоматичне визначення настрою користувача може допомогти службі підтримки швидше реагувати на критичні тікети.
Виміряти настрої кількох людей в інтернеті легко, але зрозуміти глобальні настрої тисяч людей - зовсім інша справа. Автоматизований аналіз настроїв є ключовим рішенням тут.
Одразу після запуску нового продукту може бути критично важливо швидко відреагувати на погане сприйняття клієнтами, блогерами, журналістами... У таких ситуаціях може допомогти аналіз настроїв.
NLP Cloud пропонує API для аналізу настроїв, який дозволяє виконувати аналіз настроїв та емоцій "з коробки", на основі DistilBERT Base Uncased Finetuned SST-2, Distilbert Base Uncased Emotion, Finbert від Prosus AI, GPT-OSS 120B, LLaMA 3, Mixtral 8x7B, Yi 34B та інших. Це дуже хороші альтернативи GPT-5 і GPT-4. Час відгуку (затримка) дуже низький для моделей DistilBERT і Finbert. Точність вища у генеративних моделей, таких як GPT-OSS 120B, LLaMA 3, Mixtral 8x7B і Yi 34B. Ви можете використовувати попередньо навчену модель, або навчити власну модель, або завантажити свої власні моделі!
Для більш детальної інформації див. нашу документацію про аналіз настроїв тут.. Для розширеного використання див. кінцеву точку API генерації тексту тут.. І легко тестуйте аналіз настроїв на нашому дитячому майданчику.
Тестування аналізу настроїв/емоцій локально - це одне, а надійне використання його у виробництві - зовсім інше. З NLP Cloud ви можете робити і те, і інше!