CanDoYa
CS

Analýza sentimentu zdarma v prohlížeči

Omezené jazyky

Běží celé ve vašem prohlížeči - nic se nenahrává, žádná registrace.

Vložte zpětnou vazbu, recenzi nebo příspěvek ze sociálních sítí a zjistěte jeho tón.

Váš text se zpracovává v workeru prohlížeče a nikdy se neodesílá na server. Při prvním spuštění se pouze stáhne veřejný AI model.

Tři celkové štítky sentimentu

Negativní znamená nepříznivý tón, neutrální žádné zřetelné pozitivní ani negativní vychýlení a pozitivní příznivý tón.

Doladěno pro arabštinu, angličtinu, francouzštinu, němčinu, hindštinu, italštinu, portugalštinu a španělštinu.

Model vychází ze sociálních příspěvků. Sarkasmus, smíšené pocity, odborný jazyk a text mimo trénované jazyky mohou být označeny chybně.

Sdílet tento nástroj

Analýza sentimentu: co to je?

Analýza sentimentu třídí celkový postoj v textu jako negativní, neutrální nebo pozitivní. Tento nástroj spouští vícejazyčný model XLM-T přímo ve vašem prohlížeči přes Transformers.js a ukazuje skóre pro každý štítek. Váš text zůstává ve vašem zařízení, pouze se při prvním spuštění stáhne veřejný model.

Jak na to

  1. 1Vložte reprezentativní ukázku. Zadejte recenzi, komentář, zprávu nebo příspěvek ze sociálních sítí. Úplná věta dává modelu více kontextu než jedno slovo.
  2. 2Spusťte místní model. Klikněte na Analyzovat sentiment. Nechte doběhnout první stažení modelu; při dalších návštěvách ho může prohlížeč znovu použít, dokud zůstane dostupná mezipaměť.
  3. 3Přečtěte si všechna tři skóre. Vnímejte horní štítek jako hrubý signál a porovnejte jeho skóre s ostatními. Těsná skóre znamenají potřebu lidského posouzení, ne pevný závěr.

Pro koho je nástroj

Tento analyzátor sentimentu používá model Cardiff NLP XLM-T, systém XLM-R natrénovaný přibližně na 198 milionech vícejazyčných tweetů a doladěný pro sentiment v arabštině, angličtině, francouzštině, němčině, hindštině, italštině, portugalštině a španělštině. Výstupní štítky znamenají nepříznivý celkový tón, žádné zřetelné vychýlení k pozitivnímu ani negativnímu hodnocení a příznivý celkový tón. Neidentifikují konkrétní emoce, pravdivost, naléhavost ani záměr autora. Čeština mezi doladěnými jazyky není, proto jsou výsledky pro tento jazyk pouze orientační, i když vícejazyčný základní model umí vrátit nějaký štítek.

První analýza stáhne kvantizované ONNX váhy modelu a soubory tokenizeru, dohromady asi 297 MB. Inferenci zajišťuje Transformers.js v workeru prohlížeče, aby běžela mimo hlavní UI vlákno a text tak nikdy neopouštěl vaše zařízení. Preferuje se WebGPU; pokud není dostupné nebo selže, použije se pomalejší CPU backend přes WebAssembly. Prohlížeč obvykle soubory ukládá do mezipaměti, ale anonymní režim, čištění úložiště nebo nedostatek místa mohou vést k opakovanému stahování. Nástroj zpracuje nejvýše prvních 1 000 znaků Unicode a tokenizer dlouhé vstupy dále zkracuje do svého vstupního okna. Jde o skutečnou inferenci neuronové sítě v zařízení, ne o jednoduchý seznam klíčových slov, ale skóre představují pouze srovnání tří štítků a nejsou zaručenou ani kalibrovanou pravděpodobností správného výsledku.

Časté dotazy

Nahrává se můj text na server?

Ne. Váš text se předá workeru uvnitř prohlížeče a model běží ve vašem zařízení. Worker pouze stahuje veřejný runtime Transformers.js a soubory modelu z externích hostitelů, ale tyto požadavky neobsahují vložený text. CanDoYa vzorky nepřijímá ani neukládá.

Je tento nástroj pro analýzu sentimentu zdarma?

Ano. Nepotřebujete účet, platbu, API klíč ani kvótu na počet analýz. Veškerou práci provádí vaše zařízení. Praktickými náklady jsou první stažení modelu, místní úložiště prohlížeče, paměť a čas zpracování. Váš poskytovatel připojení vám může účtovat data použitá pro stažení modelu.

Kolik textu mohu analyzovat?

Můžete vložit běžný odstavec, nástroj však kvůli předvídatelnému chování v prohlížeči analyzuje nejvýše prvních 1 000 znaků Unicode. Tokenizer modelu text navíc zkracuje do svého vstupního okna. U dlouhých dokumentů je lepší analyzovat jednotlivé souvislé části zvlášť než brát jeden celkový štítek jako shrnutí celého dokumentu.

Které jazyky model sentimentu podporuje?

Doladění pro sentiment pokrývá arabštinu, angličtinu, francouzštinu, němčinu, hindštinu, italštinu, portugalštinu a španělštinu. Vícejazyčný základní model může vracet štítky i pro jiné jazyky, ale pro tyto jazyky nemá stejné úlohově specifické trénovací důkazy. Proto jsou i tato česká stránka a další jazykové verze CanDoYa označeny jako přibližné.

Co znamená negativní, neutrální a pozitivní?

Negativní znamená, že model našel nepříznivý celkový tón. Neutrální znamená, že nenašel jasné vychýlení k pozitivnímu ani negativnímu hodnocení. Pozitivní znamená, že našel příznivý celkový tón. Tyto štítky popisují celý vložený vzorek; nejde o kategorie emocí a nedokazují, co si autor skutečně myslí nebo zamýšlí.

Co znamenají skóre modelu?

Tři skóre seřadí pro daný vstup štítky negativní, neutrální a pozitivní a obvykle dávají dohromady přibližně 100 %. Hodí se pro srovnání štítků mezi sebou, ale nejsou to zaručené ani kalibrované pravděpodobnosti správnosti. Vysoké skóre může být chybné zejména u textu mimo tréninkovou oblast nebo v jazyce, pro který model nebyl pro sentiment doladěn. Skóre proto nikdy nepoužívejte jako jediný podklad pro rozhodnutí s vysokým dopadem.

Proč první stažení zabere asi 297 MB?

Nástroj používá kvantizované XLM-R ONNX váhy o velikosti zhruba 279 MB a data tokenizeru o velikosti asi 17 MB. Je to výrazně více než jednoduchý seznam klíčových slov, ale umožňuje to zachytit kontextové jazykové vzorce místo pouhého počítání pozitivních a negativních slov. Prohlížeč tyto soubory po prvním spuštění obvykle uloží do mezipaměti, ale to není zaručeno v každé konfiguraci.

Funguje analyzátor i bez WebGPU?

Ano. Worker se nejprve pokusí použít WebGPU, pokud ho prohlížeč a grafický adaptér podporují. Pokud tato cesta není k dispozici nebo se nepodaří spustit, nástroj přejde na CPU backend přes WebAssembly. Analýza na CPU používá stejný model a text drží místně, ale načítání i inference mohou trvat déle.