🆕 การวิเคราะห์ความรู้สึกภาษาไทย (Sentiment Analysis)

🆕 ระบบวิเคราะห์อารมณ์ความรู้สึก

ยินดีต้อนรับสู่ iApp Thai Sentimental Analysis API ผลิตภัณฑ์ AI ที่พัฒนาโดย บริษัท ไอแอพพ์เทคโนโลยี จำกัด API ของเราให้ความสามารถในการวิเคราะห์ความรู้สึกของข้อความภาษาไทยที่ทรงพลัง จัดประเภทอารมณ์และความคิดเห็นเป็นประเภทบวก ลบ และเป็นกลางด้วยความแม่นยำสูง

ทดลองใช้เลย!

API Key

Demo key is limited to 10 requests per day per IP
Click here to get your API key

Endpoint URL

cURL Command

Enter the desired text here.

เริ่มต้นใช้งาน

1. ข้อกำหนดเบื้องต้น

   • API key จาก ไอแอพพ์เทคโนโลยี
   • ข้อความภาษาไทย
   • การเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต

2. เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว

   • การจำแนกความรู้สึกอย่างรวดเร็ว
   • การทำนายที่แม่นยำสูง
   • อินเทอร์เฟซ API REST ที่เรียบง่าย

3. คุณสมบัติหลัก

   • การจำแนกความรู้สึกแบบสามทาง (บวก ลบ เป็นกลาง)
   • คะแนนความเชื่อมั่นสำหรับการทำนาย
   • เวลาตอบสนองที่รวดเร็ว
   • การผสานรวมที่ง่ายดาย

4. ความปลอดภัยและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

   • เป็นไปตาม GDPR และ PDPA
   • ไม่มีการเก็บรักษาข้อมูลหลังจากการประมวลผล

วิธีรับ API Key?

กรุณาเยี่ยมชม API Portal เพื่อดู API key ที่มีอยู่ของคุณหรือขอ API key ใหม่

ตัวอย่าง

การร้องขอการวิเคราะห์ความรู้สึก

    curl --location --request POST 'https://api.iapp.co.th/sentimental-analysis/predict?text=เขาเป็นคนดี ชอบช่วยเหลือผู้อื่น' \
    --header 'apikey: {YOUR API KEY}'

การตอบสนองการวิเคราะห์ความรู้สึก

บวก

{
    "label": "pos",
    "score": 0.5532798171043396
}

เป็นกลาง

{
    "label": "neu",
    "score": 0.8166645169258118
}

ลบ

{
    "label": "neg",
    "score": 0.9052726626396179
}

คุณสมบัติและความสามารถ

คุณสมบัติหลัก

• จัดประเภทข้อความภาษาไทยเป็นสามประเภทความรู้สึก: บวก ลบ และเป็นกลาง
• ใช้เทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ขั้นสูงสำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึกที่แม่นยำ
• ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับอารมณ์และความคิดเห็นที่แสดงออกในข้อมูลข้อความภาษาไทย

ฟิลด์ที่รองรับ

• Input: ข้อความภาษาไทยสำหรับการจำแนกความรู้สึก
• Output: ผลลัพธ์การจำแนกความรู้สึก (บวก ลบ หรือเป็นกลาง)
• คะแนนความเชื่อมั่นสำหรับแต่ละประเภทความรู้สึก

ความสามารถเพิ่มเติม

• การผสานรวมที่ง่ายดายเข้ากับแอปพลิเคชันที่มีอยู่ผ่าน API ที่ใช้งานง่าย
• ออกแบบมาสำหรับการประมวลผลแบบเรียลไทม์และแบบแบตช์
• เหมาะสำหรับกรณีการใช้งานเช่น การตรวจสอบโซเชียลมีเดีย การวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้า และการประเมินความรู้สึกของเนื้อหา

ข้อมูลอ้างอิง API

จุดสิ้นสุด

GET https://api.iapp.co.th/sentimental-analysis/predict

พารามิเตอร์แบบสอบถาม

ชื่อ	ชนิด	คำอธิบาย
text	String	ข้อความป้อนข้อมูลเป็นภาษาไทย

ส่วนหัว

ชื่อ	ชนิด	คำอธิบาย
apikey	String	API Key

ตัวอย่างโค้ด

Python

import requests

url = "https://api.iapp.co.th/sentimental-analysis/predict?text={YOUR TEXT}"

payload = {}
headers = {
  'apikey': '{YOUR API KEY}'
}

response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)

print(response.text)

JavaScript

const axios = require('axios');

let config = {
  method: 'post',
  maxBodyLength: Infinity,
  url: 'https://api.iapp.co.th/sentimental-analysis/predict?text={YOUR TEXT}',
  headers: {
    'apikey': '{YOUR API KEY}'
  }
};

axios.request(config)
.then((response) => {
  console.log(JSON.stringify(response.data));
})
.catch((error) => {
  console.log(error);
});

PHP

<?php

$curl = curl_init();

curl_setopt_array($curl, array(
  CURLOPT_URL => 'https://api.iapp.co.th/sentimental-analysis/predict?text={YOUR%20TEXT}',
  CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
  CURLOPT_ENCODING => '',
  CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
  CURLOPT_TIMEOUT => 0,
  CURLOPT_FOLLOWLOCATION => true,
  CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
  CURLOPT_CUSTOMREQUEST => 'POST',
  CURLOPT_HTTPHEADER => array(
    'apikey: {YOUR API KEY}'
  ),
));

$response = curl_exec($curl);

curl_close($curl);
echo $response;

Swift

var request = URLRequest(url: URL(string: "https://api.iapp.co.th/sentimental-analysis/predict?text={YOUR%20TEXT}")!,timeoutInterval: Double.infinity)
request.addValue("{YOUR API KEY}", forHTTPHeaderField: "apikey")

request.httpMethod = "POST"

let task = URLSession.shared.dataTask(with: request) { data, response, error in
  guard let data = data else {
    print(String(describing: error))
    return
  }
  print(String(data: data, encoding: .utf8)!)
}

task.resume()

Kotlin

val mediaType = "text/plain".toMediaType()
val body = "".toRequestBody(mediaType)
val request = Request.Builder()
  .url("https://api.iapp.co.th/sentimental-analysis/predict?text={YOUR TEXT}")
  .post(body)
  .addHeader("apikey", "{YOUR API KEY}")
  .build()
val response = client.newCall(request).execute()

Java

OkHttpClient client = new OkHttpClient().newBuilder()
  .build();
MediaType mediaType = MediaType.parse("text/plain");
RequestBody body = RequestBody.create(mediaType, "");
Request request = new Request.Builder()
  .url("https://api.iapp.co.th/sentimental-analysis/predict?text={YOUR TEXT}")
  .method("POST", body)
  .addHeader("apikey", "{YOUR API KEY}")
  .build();
Response response = client.newCall(request).execute();

Dart

var headers = {
  'apikey': '{YOUR API KEY}'
};
var request = http.Request('POST', Uri.parse('https://api.iapp.co.th/sentimental-analysis/predict?text={YOUR TEXT}'));

request.headers.addAll(headers);

http.StreamedResponse response = await request.send();

if (response.statusCode == 200) {
  print(await response.stream.bytesToString());
}
else {
  print(response.reasonPhrase);
}

ราคา

ชื่อบริการ AI API	จุดสิ้นสุด	IC ต่ออักขระ	On-Premise
Thai Sentimental Analysis [v1.0]	sentimental-analysis	0.1 IC/400 อักขระ	ติดต่อเรา