Sentiment Analysis

This Sentiment Analysis API classifies text as either positive or negative. Trained on 2.8 million documents, including data from Twitter, Amazon reviews, and movie reviews, it works well for short and long texts like tweets, Facebook statuses, product reviews, and blog posts.

原始信息汇总

Sentiment Analysis API 数据集概述

数据集名称

Sentiment Analysis

数据集类别

Artificial Intelligence/Machine Learning / Sentiment Analysis

数据集提供者

iCubics

数据集描述

此情感分析API用于分析文本，以判断其情感是积极的还是消极的。它适用于各种类型的内容，包括推文、Facebook状态、产品评论、博客文章等。该模型基于来自Twitter、亚马逊产品评论和电影评论的280万份文档进行训练，能有效处理短文本和长文本。可用于进行研究、评估品牌情感、分析市场活动或跟踪不同行业的趋势。

训练数据

• 数据量：280万份文档
• 数据来源：Twitter、亚马逊产品评论、电影评论

适用文本类型

• 短文本（如推文）
• 长文本（如Facebook状态、产品评论、博客文章）

主要用途

• 学术或市场研究
• 品牌情感评估
• 市场活动分析
• 跨行业趋势跟踪

访问方式与定价

• BASIC: $0.00 / 月
• PRO: $10.00 / 月
• ULTRA: $50.00 / 月
• MEGA: $75.00 / 月

技术信息

• 当前版本: v1
• 主要端点: GET Analyse

提供者信息

• 订阅者数量：22
• 资源链接：https://rapidapi.com/iCubics/api/sentiment-analysis84

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该情感分析数据集用于将文本分类为积极或消极，基于280万份文档训练而成，数据来源包括Twitter、亚马逊评论和电影评论。它适用于多种文本类型，如推文、社交媒体状态、产品评论和博客文章。