多语言文本 AI 情感分析 API 数据接口

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多语言文本 AI 情感分析 API 数据接口 | 咕咕数据

AI / 文本处理引擎,基于深度学习模型分析文本情感倾向,支持多语言环境下的评论理解、舆情判断与情绪识别。

1. 产品功能

  • 支持多语言文本情感分析;
  • 基于特定 AI 模型,快速识别文本情感倾向;
  • 适用于评论分析、舆情监控等场景;
  • 全接口支持 HTTPS(TLS v1.0 / v1.1 / v1.2 / v1.3);
  • 全面兼容 Apple ATS;
  • 全国多节点 CDN 部署;
  • 接口极速响应,多台服务器构建 API 接口负载均衡;
  • 接口调用状态与状态监控

2. API 文档

接口详情: www.gugudata.com/api/details…

接口地址:
https://api.gugudata.com/ai/keyword-extraction?appkey=appkey
注意:该链接可能存在误写,正确地址参考下方请求示例

返回格式: application/json; charset=utf-8
请求方式: POST
请求协议: HTTPS
请求示例:
https://api.gugudata.com/ai/sentiment-analysis?appkey=appkey

数据预览: www.gugudata.com/preview/sen…
接口测试: api.gugudata.com/ai/sentimen…


3. 请求参数

| 参数名      | 参数类型 | 是否必须 | 默认值 | 备注                         |
|-------------|----------|----------|--------|------------------------------|
| appkey      | string   | 是       | N/A    | APPKEY,认证身份             |
| textcontent | string   | 是       | N/A    | 需要进行情感分析的文本内容   |

4. 返回参数

| 参数名                   | 参数类型 | 备注                                      |
|--------------------------|----------|-------------------------------------------|
| DataStatus.StatusCode     | int      | 接口返回状态码                            |
| DataStatus.StatusDescription | string | 接口返回状态说明                         |
| DataStatus.ResponseDateTime  | string | 接口数据返回时间                         |
| Data.sentiment            | string   | 文本的情感倾向(如:正面、负面、中性)  |

5. 示例请求

curl -X POST "https://api.gugudata.com/ai/sentiment-analysis?appkey=YOUR_APPKEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"textcontent": "服务态度太差了,再也不会来了!"}'

6. 示例返回

{
  "DataStatus": {
    "StatusCode": 200,
    "StatusDescription": "请求成功",
    "ResponseDateTime": "2025-05-28T10:50:00Z"
  },
  "Data": {
    "sentiment": "负面"
  }
}

7. 应用场景推荐

  • 产品评论分析与用户体验监控;
  • 舆情预警系统中的情绪判断;
  • 智能客服系统中的优先级排队;
  • 多语言社交内容的自动情绪标注;
  • 舆论分布图的构建与实时汇总;

8. 常见问题(FAQ)

Q: 是否支持多个语言种类的分析?

A: 是的,当前支持中文、英文、日文等主流语言,更多语言支持持续迭代中。

Q: 如何定义情绪倾向分类的准确性?

A: 我们使用多源情感标注数据训练模型,结合上下文语义对比确保语义一致性与语言习惯感知。

Q: 是否可以处理长文本?

A: 推荐单次分析 500 字符以内,长文本建议分段调用后聚合判断。


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