😍 การวิเคราะห์ความรู้สึกภาษาไทย

1 ICต่อ 400 อักขระ

v1.0 ใช้งานอยู่ POST /v3/store/nlp/sentiment-analysis

ยินดีต้อนรับสู่ API การวิเคราะห์ความรู้สึกภาษาไทยของ iApp ซึ่งเป็นผลิตภัณฑ์ AI ที่พัฒนาโดย บริษัท ไอแอพพ์เทคโนโลยี จำกัด API ของเรามอบความสามารถในการวิเคราะห์ความรู้สึกอันทรงพลังสำหรับข้อความภาษาไทย โดยจำแนกอารมณ์และความคิดเห็นออกเป็นหมวดหมู่เชิงบวก เชิงลบ และเป็นกลาง ด้วยความแม่นยำสูง

ลองเดโม

ทดลองใช้ AI Demo

เข้าสู่ระบบหรือสร้างบัญชีฟรีเพื่อใช้งาน AI Demo และสำรวจ API ที่ทรงพลังของเรา

รับ 50 เครดิตฟรี (IC) เมื่อสมัครสมาชิก!

โปรโมชันหมดเขต 31 ธันวาคม 2568

สร้างบัญชีฟรีเข้าสู่ระบบ

API Key

Log in to use your API keys or Create an account

Endpoint URL

cURL Command

ป้อนข้อความที่ต้องการที่นี่

เริ่มต้นใช้งาน

1. สิ่งที่ต้องมี

   • API key จาก ไอแอพพ์เทคโนโลยี
   • ข้อความภาษาไทยที่ต้องการป้อน
   • การเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต

2. เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว

   • การจำแนกความรู้สึกที่รวดเร็ว
   • การคาดการณ์ที่มีความแม่นยำสูง
   • อินเทอร์เฟซ REST API ที่เรียบง่าย

3. คุณสมบัติหลัก

   • การจำแนกความรู้สึกสามทาง (บวก, ลบ, เป็นกลาง)
   • คะแนนความมั่นใจสำหรับการคาดการณ์
   • เวลาตอบสนองที่รวดเร็ว
   • การบูรณาการที่ง่ายดาย

4. ความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนด

   • เป็นไปตาม GDPR และ PDPA
   • ไม่มีข้อมูลเก็บรักษาหลังการประมวลผล

วิธีรับ API Key?

กรุณาไปที่หน้า การจัดการ API Key เพื่อดู API Key ที่มีอยู่ของคุณ หรือขอ API Key ใหม่

ตัวอย่าง

คำขอวิเคราะห์ความรู้สึก

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

การตอบกลับการวิเคราะห์ความรู้สึก

เชิงบวก

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

เป็นกลาง

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

เชิงลบ

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

คุณสมบัติและความสามารถ

คุณสมบัติหลัก

• จำแนกข้อความภาษาไทยออกเป็นสามหมวดหมู่ความรู้สึก: เชิงบวก เชิงลบ และเป็นกลาง
• ใช้เทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ขั้นสูงเพื่อการวิเคราะห์ความรู้สึกที่แม่นยำ
• ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับอารมณ์และความคิดเห็นที่แสดงออกในข้อมูลข้อความภาษาไทย

ฟิลด์ที่รองรับ

• อินพุต: ข้อความภาษาไทยสำหรับการจำแนกความรู้สึก
• เอาต์พุต: ผลการจำแนกความรู้สึก (บวก ลบ หรือเป็นกลาง)
• คะแนนความมั่นใจสำหรับแต่ละหมวดหมู่ความรู้สึก

ความสามารถเพิ่มเติม

• การบูรณาการที่ง่ายดายเข้ากับแอปพลิเคชันที่มีอยู่ผ่าน API ที่ใช้งานง่าย
• ออกแบบมาสำหรับการประมวลผลแบบเรียลไทม์และแบบแบตช์
• เหมาะสำหรับกรณีการใช้งาน เช่น การตรวจสอบโซเชียลมีเดีย การวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้า และการประเมินความรู้สึกของเนื้อหา

Endpoint ของ API

Endpoint	เมธอด	คำอธิบาย	ค่าใช้จ่าย
/v3/store/nlp/sentiment-analysis /sentimental-analysis, /text-sentiment-analysis (รุ่นเก่า)	POST	จำแนกความรู้สึกของข้อความภาษาไทยว่าเป็นเชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง	1 IC ต่อ 400 อักขระ

ข้อมูลอ้างอิง API

Endpoint

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

Query Parameters

ชื่อ	ชนิดข้อมูล	คำอธิบาย
text	String	ข้อความอินพุตในภาษาไทย

Headers

ชื่อ	ชนิดข้อมูล	คำอธิบาย
apikey	String	API Key

ตัวอย่างโค้ด

Curl

curl -X POST https://api.iapp.co.th/v3/store/nlp/sentiment-analysis \
    -H "apikey: API KEY ของคุณ" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{"text": "ข้อความของคุณที่นี่"}'

Python

import requests

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

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

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={ข้อความของคุณ}',
  headers: {
    'apikey': '{API KEY ของคุณ}'
  }
};

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={ข้อความของคุณ}',
  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: {API KEY ของคุณ}'
  ),
));

$response = curl_exec($curl);

curl_close($curl);
echo $response;

Swift

var request = URLRequest(url: URL(string: "https://api.iapp.co.th/sentimental-analysis/predict?text={ข้อความของคุณ}")!,timeoutInterval: Double.infinity)
request.addValue("{API KEY ของคุณ}", 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={ข้อความของคุณ}")
  .post(body)
  .addHeader("apikey", "{API KEY ของคุณ}")
  .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={ข้อความของคุณ}")
  .method("POST", body)
  .addHeader("apikey", "{API KEY ของคุณ}")
  .build();
Response response = client.newCall(request).execute();

Dart

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

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	Endpoint	IC ต่ออักขระ	On-Premise
การวิเคราะห์ความรู้สึกภาษาไทย [v1.0]	sentimental-analysis	0.1 IC/400 อักขระ	ติดต่อ