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Les 10 meilleures API d'analyse des sentiments
Dans cet article, nous présenterons nos 10 meilleures API d'analyse des sentiments et expliquerons comment choisir et accéder au bon moteur en fonction de vos données.
L'analyse des sentiments (ou Opinion Mining) est une technique de traitement du langage naturel (NLP) utilisée pour déterminer si les données sont positives, négatives ou neutres. L'analyse des sentiments est souvent réalisée sur des données textuelles pour aider les entreprises à surveiller la perception de la marque et du produit dans les commentaires des clients et à comprendre leurs besoins.
L'origine de l'analyse des sentiments remonte aux années 1950, lorsque l'analyse des sentiments était principalement utilisée sur des documents papier écrits.
Les moteurs d'analyse des sentiments sont apparus au début des années 2000 et sont devenus de plus en plus populaires en raison de l'abondance de données issues des réseaux sociaux, notamment celles fournies par Twitter.
Aujourd'hui, cependant, il est largement utilisé pour extraire des informations subjectives à partir de contenus sur Internet, notamment des textes, des tweets, des blogs, des réseaux sociaux, des articles de presse, des critiques et des commentaires.
Amazon Comprehend utilise le traitement du langage naturel (NLP) pour extraire des informations sur le contenu des documents. L'API traite tous les fichiers texte au format UTF-8 et les documents semi-structurés, tels que les documents PDF et Word. Il développe des connaissances en reconnaissant les entités, les phrases clés, le langage, les sentiments et les autres éléments communs d'un document.
Connexun propose une API d'analyse des sentiments qui utilise une combinaison de vectorisation de texte avancée et de classificateurs d'apprentissage automatique pour évaluer avec précision le sentiment du texte dans plusieurs langues. Leur API permet également d'analyser le sentiment des entités en fonction de leur contexte. Les modèles sont entraînés sur des ensembles de données étiquetés humains créés par Connexun, garantissant ainsi des résultats de haute qualité.
L'API Dandelion est un ensemble d'API sémantiques permettant d'extraire du sens et des informations à partir de textes en plusieurs langues (italien, anglais, français, allemand et portugais). Il est optimisé pour effectuer l'exploration de texte et l'analyse de texte pour les textes courts, tels que les tweets et autres réseaux sociaux. L'API Dandelion extrait des entités (telles que des personnes, des lieux et des événements), catégorise et classe les documents dans des catégories définies par l'utilisateur, complète le texte avec des balises et des liens vers des graphiques de connaissances externes, etc.
Emvista fournit une solution robuste pour l'analyse des sentiments, en mettant l'accent sur la détection et l'explication précises des sentiments. La société propose Text Radioscope, un outil Web qui permet aux utilisateurs de visualiser les émotions et d'autres informations présentes dans le texte à partir de diverses sources, telles que des fils Twitter, des tickets d'assistance et des boîtes e-mail. Les sentiments, les mots-clés, les concepts et les opinions détectés dans le texte sont présentés sous forme de graphiques, d'histogrammes et de nuages de mots, permettant aux utilisateurs de mieux comprendre les données.
Propulsée par les modèles d'apprentissage automatique de Google, l'API est entraînée sur un vaste ensemble de données de textes annotés, ce qui lui permet d'identifier avec précision les sentiments, même dans des phrases complexes. En outre, l'API peut analyser les sentiments dans plusieurs langues et identifier des entités et des catégories dans le texte, fournissant ainsi des informations supplémentaires.
L'API permet aux utilisateurs de former leurs propres modèles pour adapter l'analyse des sentiments à leurs besoins spécifiques et prend en charge l'analyse des sentiments dans plusieurs langues. En outre, l'API propose une analyse contextuelle, prenant en compte le ton, l'émotion et le style d'écriture du texte afin de fournir une compréhension plus nuancée du sentiment.
Lettria fournit une plateforme avancée d'analyse des sentiments spécialement conçue pour traiter les données textuelles. Ses fonctionnalités d'analyse des sentiments offrent une grande précision et permettent une personnalisation pour répondre aux besoins spécifiques des entreprises et du secteur. Lettria est en mesure de répondre à tous les cas d'utilisation où l'analyse des sentiments est appliquée.
L'API propose une analyse fine des sentiments, ce qui lui permet de détecter les sentiments positifs, négatifs ou neutres avec une plus grande précision. En outre, l'API de Microsoft Azure permet d'analyser les sentiments dans plusieurs langues.
L'API d'analyse des sentiments de One AI exploite la puissance de la PNL pour fournir une analyse très précise et perspicace des données textuelles. Cette API est l'outil idéal pour les entreprises qui souhaitent mieux comprendre les opinions, les sentiments et les émotions de leurs clients. Avec des fonctionnalités telles que des dictionnaires de sentiments personnalisables, des temps de traitement rapides et une intégration fluide dans les systèmes existants, l'API d'analyse des sentiments de One AI est le choix idéal pour les organisations qui souhaitent garder une longueur d'avance.
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L'API d'analyse des sentiments d'OpenAI utilise des algorithmes d'apprentissage en profondeur pour fournir une analyse précise et perspicace des données textuelles. Capable de traiter de grands volumes de texte, l'API renvoie un score de sentiment indiquant la positivité, la négativité ou la neutralité globales du texte.
SpacY est une bibliothèque logicielle open source pour le traitement avancé du langage naturel, écrite dans les langages de programmation Python et Cython. SpacY est livré avec des pipelines préentraînés et prend actuellement en charge la tokenisation et la formation pour plus de 60 langues. Il propose des modèles de vitesse et de réseaux neuronaux de pointe pour le balisage, l'analyse, la reconnaissance d'entités nommées, la classification de texte, etc., un apprentissage multitâche avec des transformateurs pré-entraînés tels que BERT, ainsi qu'un système de formation prêt pour la production et un empaquetage, un déploiement et une gestion des flux de travail faciles des modèles. SpacY est un logiciel open source commercial, publié sous licence MIT.
Vous pouvez utiliser l'analyse des sentiments dans de nombreux domaines. Voici quelques exemples de cas d'utilisation courants :
Les entreprises et les développeurs issus d'un large éventail de secteurs (réseaux sociaux, commerce de détail, santé, finances, droit, etc.) utilisent l'API unique d'Eden AI pour intégrer facilement les tâches d'analyse des sentiments dans leurs applications basées sur le cloud, sans avoir à créer leurs propres solutions.
Eden AI propose plusieurs API d'IA sur sa plateforme parmi plusieurs technologies : synthèse vocale, détection du langage, synthèse, réponse aux questions, anonymisation des données, reconnaissance vocale, etc.
Nous voulons que nos utilisateurs aient accès à plusieurs moteurs d'analyse des sentiments et les gèrent en un seul endroit afin qu'ils puissent atteindre des performances élevées, optimiser les coûts et couvrir tous leurs besoins. Il existe de nombreuses raisons d'utiliser plusieurs API :
Vous devez configurer une API fournisseur qui est demandée si et seulement si l'API principale d'analyse des sentiments ne fonctionne pas correctement (ou est en panne). Vous pouvez utiliser le score de confiance renvoyé ou d'autres méthodes pour vérifier l'exactitude du fournisseur.
Après la phase de test, vous serez en mesure de créer une cartographie des performances des prestataires en fonction des critères que vous aurez choisis (langues, domaines, etc.). Chaque donnée que vous devez traiter sera ensuite envoyée à la meilleure API d'analyse des sentiments.
Vous pouvez choisir le fournisseur d'analyse des sentiments le moins cher qui fonctionne le mieux pour vos données.
Cette approche est requise si vous recherchez une précision extrêmement élevée. Cette combinaison entraîne des coûts plus élevés mais permet à votre service d'IA d'être sûr et précis, car les API d'analyse des sentiments se valident et s'invalident mutuellement pour chaque élément de données.
Eden AI a été conçu pour l'utilisation de plusieurs API d'IA. Eden AI représente l'avenir de l'utilisation de l'IA dans les entreprises. Eden AI vous permet d'appeler plusieurs API d'IA.
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Vous pouvez consulter la documentation d'Eden AI ici.
L'équipe d'Eden AI peut vous aider dans votre projet d'intégration de l'analyse des sentiments. Cela peut être fait en :
Vous pouvez commencer à créer dès maintenant. Si vous avez des questions, n'hésitez pas à discuter avec nous !
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