Category Archives: Анализ тональности

Feedback API to improve sentiment algorithm

We are pleased to announce the addition of a new feature in RussianSentimentAnalyzer API: feedback endpoint. Using the endpoint you can provide correct sentiment label for an earlier submitted text, if you disagree with the API’s label. With this information we will automatically adjust performance of the sentiment prediction after accumulating enough of ‘text,correct label’ pairs.

So from now on you can train the algorithm behind the RussianSentimentAnalyzer API!

Did you have a chance to visit our brand new web-site? Please do visit and let us know, what you think! https://semanticanalyzer.info/

Insider team

Fuxi API: Normalized sentiment strength (release 1.5.2)

We are pleased to announce the release 1.5.2 of Fuxi API for Chinese sentiment analysis. In this release we have bounded the sentiment strength (previously unbounded integer value) into a range [-1, 0, 1]. The value is a floating number and is normalized.

Hope you enjoy using the API & let us know any feedback / suggestions you might have!

Insider team

Fuxi API 1.4 released

We are pleased to announce the 1.4 release of the Chinese sentiment analysis Fuxi API. In this release we improved the detection quality a lot. Feel free to send us your feedback. Remember, that on-premise installations are also possible and the API is very lightweight in terms of memory and CPU consumption. 40+ companies and individuals already trust Fuxi API, we will be more than happy to see you on board!

Enjoy 1.4 release of Fuxi #api for #Chinese#sentiment #analysis on Mashape https://market.mashape.com/dmitrykey/fuxiapi and RapidAPI: https://rapidapi.com/user/dmitrykey/package/FuxiAPI

https://RSA API

We have transitioned the RSA API to SSL. This means, that not only mashape layer is addressed with https, but also communication mashape->our API server is encrypted with SSL. This makes your communication with the API even more secure. As with previous releases, there is no action needed to continue using the API.

https image

Thanks & happy sentiment analysing!

Новая фича в RSA API: числовое представление тональности

Сегодня мы запустили новую фичу в продашкн: теперь в RSA API доступно числовое представление тональности.

Santorini

Santorini

Разберём на примере:

Проблемы со связью так и не решены.
Сегодня тестировали систему, вводили телефон билайн 89096593136, после чего 
поступал звонок, сообщали что это входящий звонок и далее абонент недоступен 
или находится вне зоны действия сети, хотя это не так. Тут же перезванивали 
на этот номер, просто с телефона и он был доступен. 
Проверяли ни один раз и все одно и тоже: через заявку на сайте он недоступен, 
если звонить просто с этой же трубки, то все ОК.

Здесь перечислен ряд проблем: с объектами “связь” и “заявка”, но есть и позитив: с объектом “номер”. Посмотрим, что выдаёт система по каждому из этих объектов.

{
"text": "Проблемы со связью так и не решены. Сегодня тестировали систему, вводили телефон билайн 89096593136, после чего поступал звонок, сообщали что это входящий звонок и далее абонент недоступен или находится вне зоны действия сети, хотя это не так. Тут же перезванивали на этот номер, просто с телефона и он был доступен. Проверяли ни один раз и все одно и тоже: через заявку на сайте он недоступен, если звонить просто с этой же трубки, то все ОК.",
"object_keywords": "связь",
"output_format": "json",
"include_strength": 1
}

Ответ системы:

{
"sentiment": "NEGATIVE",
"strength": "-2.0",
"synonyms": "[связь]"
}

Для “заявки” система выдаёт:


{
"sentiment": "NEGATIVE",
"strength": "-1.0",
"synonyms": "[заявка]"
}

И, наконец, по объекту “номер” получаем:


{
"sentiment": "POSITIVE",
"strength": "1.0",
"synonyms": "[номер]"
}

Что данная фича позволит делать вам, как клиентам RSA API?

  1. Моделировать собственную сетку меток тональности, например от hate / dislike до like / love.
  2. Анализировать разброс значений тональности и лучше понимать свои данные, возможно отсечь ненужные вам сообщения.
  3. Строить собственные модели машинного обучения, где числовая метка тональности будет одним из сигналов о тексте.

Надеемся, что это будет полезной фичей. Чтобы её задействовать, выставьте в true дополнительный булевский флаг в JSON: include_strength: “true”. Выходное число в поле strength никак не ограничено, но подчиняется простому правилу: чем ближе число к нулю, тем более нейтрально сообщение по отношению к данному объекту либо в целом, если объект не найден или не обнаружен.

Успехов в работе с RSA API!

Mashape