CanDoYa
DA

Sentimentanalyse gratis i din browser

Få sprog

Kører helt i din browser - ingen upload, ingen tilmelding.

Indsæt feedback, en anmeldelse eller et opslag på sociale medier for at vurdere tonen.

Din tekst behandles i en browser-worker og bliver aldrig uploadet. Første kørsel downloader den offentlige AI-model.

Tre overordnede sentimentlabels

Negativ betyder ugunstig tone, neutral betyder ingen tydelig positiv eller negativ hældning, og positiv betyder en gunstig tone.

Finjusteret til sentiment på arabisk, engelsk, fransk, tysk, hindi, italiensk, portugisisk og spansk.

Bygget på sociale opslag. Sarkasme, blandede følelser, fagsprog og tekst uden for de trænede sprog kan blive fejlmærket.

Del dette værktøj

Sentimentanalyse - hvad er det?

Sentimentanalyse klassificerer den overordnede holdning i en tekst som negativ, neutral eller positiv. Dette værktøj kører en flersproget XLM-T-model inde i din browser og viser scoren for hver label. Din tekst bliver på din enhed, men den offentlige model downloades første gang, du kører en analyse.

Sådan gør du

  1. 1Indsæt et brugbart tekstudsnit. Indtast en anmeldelse, kommentar, besked eller et opslag på sociale medier. En hel sætning giver modellen mere kontekst end et enkelt ord.
  2. 2Kør den lokale model. Klik Analysér sentiment. Lad den første modeldownload gennemføre; senere besøg kan genbruge den, så længe browsercachen er tilgængelig.
  3. 3Læs alle tre scorer. Brug den øverste label som et bredt signal, og sammenlign dens score med alternativerne. Tætte scorer bør føre til menneskelig vurdering, ikke en hård konklusion.

Hvem er det til

Dette sentimentværktøj bruger Cardiff NLPs XLM-T-model, et XLM-R-system trænet på cirka 198 millioner flersprogede tweets og finjusteret til sentiment på arabisk, engelsk, fransk, tysk, hindi, italiensk, portugisisk og spansk. Output-labels betyder henholdsvis en overordnet ugunstig tone, ingen tydelig positiv eller negativ hældning og en overordnet gunstig tone. De identificerer ikke specifikke følelser, sandhedsværdi, hvor hastende noget er, eller forfatterens egentlige hensigt. Da dansk ikke er et af de otte finjusterede sprog, skal resultater på dansk betragtes som omtrentlige, selv om den flersprogede base kan returnere en label.

Ved første analyse downloades kvantiserede ONNX-modelvægte samt tokenizer-filer, i alt omkring 297 MB. En browser-worker holder inferensen væk fra hovedtråden i brugerfladen. WebGPU bruges, når det er tilgængeligt, og WebAssembly-CPU-backenden er den langsommere fallback. Browseren gemmer normalt filerne i cache, men privat browsing, oprydning i lager eller lidt ledig diskplads kan betyde, at du skal downloade dem igen.

Ofte stillede spørgsmål

Bliver min tekst uploadet til en server?

Nej. Din tekst sendes til en worker inde i browseren, og modellen kører på din enhed. Workeren downloader Transformers.js-runtime og modelfiler fra eksterne værter, men de forespørgsler indeholder ikke din indsatte tekst. CanDoYa modtager eller gemmer ikke eksemplet.

Er dette sentimentanalyseværktøj gratis?

Ja. Der er ingen konto, betaling, API-nøgle eller kvote for analyser. Din egen enhed udfører arbejdet. De praktiske omkostninger er første modeldownload, lokalt browserlager, hukommelse og processortid. Din netværksudbyder kan stadig opkræve for data brugt til at downloade modellen.

Hvor meget tekst kan jeg analysere?

Du kan indsætte en almindelig tekstpassage, men værktøjet analyserer højst de første 1.000 Unicode-tegn for at holde inferens i browseren forudsigelig. Modellens tokenizer afkorter også teksten til sit inputvindue. For længere dokumenter bør du analysere sammenhængende afsnit hver for sig i stedet for at bruge en enkelt overordnet label som resumé for hele dokumentet.

Hvilke sprog understøtter sentimentmodellen?

Sentimentfinjusteringen dækker arabisk, engelsk, fransk, tysk, hindi, italiensk, portugisisk og spansk. Den flersprogede basismodel kan godt returnere labels for andre sprog, men resultaterne har ikke den samme opgave-specifikke træning i ryggen. Denne side markerer derfor andre CanDoYa-sprog, herunder dansk, som omtrentlige.

Hvad betyder negativ, neutral og positiv?

Negativ betyder, at modellen har fundet en overordnet ugunstig tone. Neutral betyder, at den ikke har fundet en tydelig positiv eller negativ hældning. Positiv betyder, at den har fundet en overordnet gunstig tone. Disse labels beskriver hele den indsendte tekst; de er ikke følelseskategorier og beviser ikke, hvad forfatteren mener eller har til hensigt.

Hvad betyder modelscorerne?

De tre scorer rangerer negativ, neutral og positiv for denne tekst og summerer normalt til cirka 100 procent. De er nyttige til at sammenligne modellens labels indbyrdes, men de er ikke garanterede eller kalibrerede sandsynligheder for at have ret. En høj score kan stadig være forkert, især hvis teksten ligger uden for modellens træningsdomæne.

Hvorfor er første download cirka 297 MB?

Værktøjet bruger kvantiserede XLM-R-ONNX-vægte på cirka 279 MB og tokenizer-data på cirka 17 MB. Det er væsentligt større end en liste med nøgleord, men det fanger kontekstuelle sprogmønstre i stedet for blot at tælle positive og negative ord. Browseren gemmer normalt disse filer i cache efter første kørsel, men det kan ikke garanteres i alle situationer.

Virker analysen uden WebGPU?

Ja. Workeren forsøger først at bruge WebGPU, når browser og grafikkort understøtter det. Hvis den vej ikke er tilgængelig eller ikke kan starte, prøver værktøjet igen med WebAssembly-CPU-backenden. CPU-analysen bruger den samme model og holder stadig teksten lokal, men indlæsning og inferens kan tage længere tid.