😍 泰语情感分析
0.1 IC每400字符
欢迎使用艾艾普泰语情感分析API，这是由艾艾普科技有限公司开发的一款人工智能产品。我们的API为泰语文本提供强大的情感分析能力，能以高精度将情感和观点分类为积极、消极和中性。
试用演示
入门指南
-
先决条件
- 艾艾普科技的API密钥
- 泰语文本输入
- 互联网连接
-
快速入门
- 快速情感分类
- 高精度预测
- 简单的REST API接口
-
主要功能
- 三种情感分类（积极、消极、中性）
- 预测的置信度得分
- 快速响应时间
- 易于集成
-
安全与合规
- 符合GDPR和PDPA规定
- 处理后不保留数据
如何获取API密钥？
请访问API密钥管理页面查看您现有的API密钥或申请新密钥。
示例
情感分析请求
curl --location --request POST 'https://api.iapp.co.th/sentimental-analysis/predict?text=เขาเป็นคนดี ชอบช่วยเหลือผู้อื่น' \
--header 'apikey: {YOUR API KEY}'
情感分析响应
积极
{
"label": "pos",
"score": 0.5532798171043396
}
中性
{
"label": "neu",
"score": 0.8166645169258118
}
消极
{
"label": "neg",
"score": 0.9052726626396179
}
功能与能力
核心功能
- 将泰语文本分类为三种情感类别：积极、消极和中性。
- 利用先进的自然语言处理（NLP）技术进行准确的情感分析。
- 提供对泰语文本数据中表达的情感和观点的见解。
支持的字段
- 输入：用于情感分类的泰语文本。
- 输出：情感分类结果（积极、消极或中性）。
- 每种情感类别的置信度得分。
附加能力
- 通过用户友好的API轻松集成到现有应用程序中。
- 专为实时和批量处理而设计。
- 适用于社交媒体监控、客户反馈分析和内容情感评估等用例。
API 端点
| 端点 | 方法 | 描述 | 费用 |
|---|---|---|---|
/v3/store/nlp/sentiment-analysis/sentimental-analysis, /text-sentiment-analysis (遗留) | POST | 将泰语文本情感分类为积极、消极或中性 | 每400个字符1 IC |
API 参考
端点
GET https://api.iapp.co.th/sentimental-analysis/predict
查询参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| text | String | 泰语输入文本 |
标头
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| apikey | String | API 密钥 |
代码示例
Curl
curl -X POST https://api.iapp.co.th/v3/store/nlp/sentiment-analysis \
-H "apikey: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"text": "Your text here"}'
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);
}
定价
| AI API 服务名称 | 端点 | 每字符 IC 价格 | 本地部署 |
|---|---|---|---|
| 泰语情感分析 [v1.0] | sentimental-analysis | 0.1 IC/400 字符 | 联系我们 |