分析情感意味著檢測用于交流的語言中的情感和思想是積極的還是消極的。為了分析情感，非結構化文本數據被處理以提取、分類和理解數百個平臺上表達的情感、觀點或含義。聲譽的情緒分析API可以做到這一點，甚至更多。它執行數據挖掘，從社交媒體渠道，視頻，播客，客戶電話，新聞，調查，博客，論壇或任何其他公司數據中提取情感見解，無論格式如何。 企業使用這種情感分析來了解客戶對其品牌，產品或服務的整體情緒。

1. 實時情感捕捉：利用人工智能和機器學習技術，從各種文本和媒體渠道（如社交媒體、新聞、評論、博客等）實時捕捉并分析客戶的情緒。

2. 精細準確的數據：提供細粒度的情感分析，確保數據的準確性和可操作性，幫助企業做出更精準的決策。

3. 多語言支持：支持23種語言的母語分析，確保無論客戶使用何種語言，都能準確理解其情感，避免翻譯過程中的信息丟失。

4. 自然語言智能：通過機器學習不斷監控本地對話、俚語和行業術語的變化，確保分析數據始終與最新趨勢保持一致。

5. 輕松集成：提供簡單的云API，允許快速無縫地集成到現有的技術堆棧中，無論是云部署還是內部部署。

理解人類情感的人工智能

Repustate的情感分析使用復雜的自然語言處理和機器學習，從TikTok、YouTube、Facebook、新聞、評論、博客以及人們在線討論您的品牌的任何其他地方提取細微差別的積極、中性和消極（NLP）情感。

1. 文檔級情感分析：

   它是通過評估語句的完整上下文而生成的高級情感分數。

2. 基于主題的情感分析：

   這種方法有助于分析與聲明中討論的不同主題相關的情緒。

3. 基于情緒分析的分析：

   這種監控方法是最詳細的，并通過在非常細粒度的級別上分析情緒來給出結果。它構成了文本中識別的每個方面的基于方面的情感分析。