Comment détecter les émotions à l'aide de JavaScript

Bienvenue dans notre guide détaillé sur la détection des émotions grâce à l'IA ! Dans ce didacticiel, nous allons vous expliquer comment utiliser JavaScript pour analyser les émotions dans le texte. Qu'il s'agisse de créer un chatbot, d'évaluer les commentaires des clients ou de créer une application axée sur l'utilisateur, l'interprétation des émotions à partir du texte est une compétence cruciale.

Nous verrons comment utiliser des outils d'IA avancés et des modèles d'apprentissage automatique pré-entraînés pour détecter efficacement les émotions. À la fin de ce guide, vous serez en mesure d'intégrer la détection des émotions à vos projets à l'aide de JavaScript, plongeons-nous dans le vif du sujet !

‍

Qu'est-ce que Détection des émotions?

Détection des émotions est le processus d'analyse et d'interprétation des émotions humaines à partir de diverses formes d'entrée, telles que le texte, la parole ou les expressions faciales. En s'appuyant sur des modèles d'IA et d'apprentissage automatique, la détection des émotions peut identifier des sentiments tels que le bonheur, la tristesse, la colère et l'excitation, contribuant ainsi à créer des expériences utilisateur plus intuitives et plus réactives.

Cette technologie peut être appliquée à de nombreux secteurs, qu'il s'agisse d'améliorer les interactions avec le support client, de personnaliser le contenu ou de renforcer l'engagement émotionnel dans les applications. En comprenant les signaux émotionnels, les systèmes peuvent réagir de manière plus humaine, favorisant ainsi des liens plus profonds et un engagement accru des utilisateurs.

Applications de la détection des émotions

• Assistance à la clientèle : La détection des émotions permet d'adapter les réponses du service client, ce qui permet des interactions plus empathiques et efficaces.
• Contenu personnalisé : Les plateformes peuvent recommander du contenu en fonction des réactions émotionnelles des utilisateurs, ce qui renforce l'engagement.
• Surveillance de la santé mentale : La détection des émotions aide à identifier les signes de stress ou de dépression, offrant ainsi des opportunités d'intervention précoce.
• Étude de marché : La détection des émotions analyse le sentiment des consommateurs et fournit des informations précieuses pour affiner les stratégies marketing.

‍

Comment détecter les émotions ?

Configurez votre compte Eden AI

‍Créez un compte: Si vous n'avez pas de compte Eden AI, vous pouvez en créer un gratuitement en utilisant ce lien. Vous pouvez obtenir votre clé API dans la section Clés API, ainsi que les crédits gratuits offerts par Eden AI.

2. Accédez à Text Technologies: Une fois connecté, accédez à la section de traitement de texte de la plateforme.

3. Sélectionnez Détection des émotions: Choisissez la fonction de détection des émotions.

‍

Modèles de test en direct sur Eden AI

Eden AI offre la possibilité de tester en direct les modèles de détection des émotions directement sur sa plateforme. Cela peut être utile pour comprendre la précision des modèles et leur capacité à détecter diverses émotions. Il vous permet de tester différents modèles et de choisir celui qui correspond à vos besoins avant de commencer à l'intégrer à votre projet.

‍

Implémentation de la détection des émotions en Python

Installez le module Requests de Python :

Avant d'effectuer des demandes d'API, vous devez installer la bibliothèque de requêtes si ce n'est pas déjà fait. Ouvrez votre terminal et exécutez la commande suivante :

pip install requests

La bibliothèque de requêtes facilite l'envoi de requêtes HTTP en Python et la gestion des réponses. Pour interagir avec l'API Eden AI à l'aide de Python, vous allez envoyer une requête POST contenant les données nécessaires (texte à analyser, fournisseurs choisis, etc.) et la clé API pour l'authentification.

‍

Exemple de code

Voici un exemple de code pour implémenter la détection des émotions à l'aide de Python et de l'API Eden AI :

import json
import requests

headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}

url = "https://api.edenai.run/v2/text/emotion_detection"
payload = {
    "providers": "nlpcloud,vernai",
    "text": "I am angry!",
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

result = json.loads(response.text)
print(result["nlpcloud"]["items"])

‍

1. En-têtes: L'en-tête « Authorization » est utilisé pour transmettre la clé d'API à l'API Eden AI.
2. URL: point de terminaison de l'API pour la détection des émotions.
3. Charge utile: les données que vous envoyez dans la demande. Ici, on passe le texte « Je suis en colère ! » ainsi que les fournisseurs (nlpcloud et vernai) que vous souhaitez utiliser pour la détection des émotions.
4. Demander: La fonction « requests.post () » envoie la requête POST à l'API Eden AI avec la charge utile et les en-têtes.
5. Résultat: La réponse est analysée à l'aide de « json.loads () » pour extraire les données de détection d'émotions pertinentes.

‍

Interprétation des résultats :

La réponse contiendra des informations sur les émotions détectées. Voici un exemple de structure :

{
    "nlpcloud": {
        "items": [
            {
                "emotion": "anger",
                "score": 0.95
            }
        ]
    }
}

‍

‍

Implémentation de la détection des émotions en JavaScript

Installez le module de requêtes de JavaScript

En JavaScript, la bibliothèque la plus courante pour effectuer des requêtes HTTP est axios. Vous pouvez l'installer à l'aide de npm :

npm install axios

Tout comme en Python, nous enverrons une requête POST à l'API Eden AI avec les en-têtes et la charge utile nécessaires pour détecter les émotions d'un texte.

‍

Exemple de code

const axios = require("axios").default;

const options = {
  method: "POST",
  url: "https://api.edenai.run/v2/text/emotion_detection",
  headers: {
    authorization: "Bearer YOUR_API_KEY",
  },
  data: {
    providers: "nlpcloud,vernai",
    text: "I am angry!",
  },
};

axios
  .request(options)
  .then((response) => console.log(response.data))
  .catch((error) => console.error(error));

‍

Interprétation des résultats

Lorsque l'API répond, elle renvoie un objet JSON avec les émotions détectées et les scores de confiance. Voici un exemple :

{
    "nlpcloud": {
        "items": [
            {
                "emotion": "anger",
                "score": 0.95
            }
        ]
    }
}

‍

Avantages de l'utilisation de l'API unique d'Eden AI

L'utilisation de l'API Eden AI est rapide et facile. C'est un excellent choix pour la détection des émotions pour de nombreuses raisons.

Supporte plusieurs fournisseurs‍

Vous pouvez choisir le modèle le mieux adapté à votre cas d'utilisation (par exemple, NLP Cloud, Vernai). Il existe une large sélection des meilleurs modèles parmi lesquels choisir.

Intégration facile‍

L'API est simple à utiliser avec une documentation claire pour Python, JavaScript et d'autres langages.

Fiable et précis‍

Les modèles d'Eden AI sont connus pour leur précision dans la détection de diverses émotions à partir du texte.

Évolutif‍

Que vous créiez une petite application ou une solution pour grande entreprise, Eden AI peut gérer la charge de travail.

‍

Conclusion

La détection des émotions peut apporter une valeur ajoutée significative à vos applications, en vous aidant à comprendre les états émotionnels de vos utilisateurs. Grâce à la puissante API d'Eden AI, vous pouvez facilement intégrer la détection des émotions à vos projets, qu'il s'agisse de créer des outils de service client, des applications de santé mentale ou des solutions de surveillance des réseaux sociaux.

Dans cet article, nous avons exploré comment implémenter la détection des émotions dans vos applications à l'aide de l'API Eden AI. Nous avons expliqué les étapes de configuration de votre clé API, d'envoi de demandes et d'interprétation des résultats en JavaScript. Essayez-le et explorez la puissance de la technologie sensible aux émotions dès aujourd'hui !

‍

Les prochaines étapes de votre projet

L'équipe d'Eden AI est prête à vous aider à intégrer la détection des émotions à votre projet. Voici comment nous pouvons vous aider :

• Planifiez une démonstration du produit et une discussion: Nous pouvons organiser une démonstration pour mieux comprendre vos besoins et vous guider tout au long du processus d'intégration.
• Assistance et conseils d'experts: Notre équipe d'experts peut vous fournir des conseils personnalisés pour vous aider à choisir la meilleure combinaison de prestataires en fonction de vos besoins spécifiques.
• Intégration de plateformes tierces: Si vous souhaitez intégrer une plateforme tierce, nous pouvons rapidement développer des connecteurs pour simplifier le processus.

‍