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Sentimentanalyse Tool kostenlos im Browser

Läuft komplett in deinem Browser - kein Upload, keine Anmeldung.

Fügen Sie Feedback, eine Bewertung oder einen Social-Post ein, um den Ton zu beurteilen.

Ihr Text wird in einem Browser-Worker verarbeitet und nie hochgeladen. Beim ersten Lauf werden die öffentlichen KI-Modelldateien heruntergeladen.

Drei übergeordnete Sentiment-Labels

Negativ bedeutet ungünstiger Ton, neutral bedeutet keine klare positive oder negative Tendenz, positiv bedeutet günstiger Ton.

Feinabgestimmt für Arabisch, Englisch, Französisch, Deutsch, Hindi, Italienisch, Portugiesisch und Spanisch.

Basierend auf Social-Posts. Sarkasmus, gemischte Gefühle, Fachsprache und Text außerhalb der trainierten Sprachen können falsch gelabelt werden.

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Sentimentanalyse: Was ist das?

Sentimentanalyse ordnet die Gesamtstimmung eines Textes als negativ, neutral oder positiv ein. Dieses Tool führt ein mehrsprachiges XLM-T Modell direkt in Ihrem Browser aus und zeigt den Score für jedes Label. Ihr Text bleibt auf Ihrem Gerät, auch wenn das öffentliche Modell beim ersten Durchlauf heruntergeladen wird.

So funktioniert’s

  1. 1Einen sinnvollen Ausschnitt einfügen. Fügen Sie eine Bewertung, einen Kommentar, eine Nachricht oder einen Social-Post ein. Ein vollständiger Satz gibt dem Modell mehr Kontext als ein einzelnes Wort.
  2. 2Das lokale Modell ausführen. Klicken Sie auf Sentiment analysieren. Warten Sie den ersten Modell-Download ab; spätere Besuche können die Dateien nutzen, solange der Browser-Cache verfügbar bleibt.
  3. 3Alle drei Scores lesen. Nutzen Sie das oberste Label als groben Hinweis und vergleichen Sie seinen Score mit den Alternativen. Nahe beieinanderliegende Werte erfordern eine menschliche Einschätzung statt eines festen Urteils.

Für wen

Dieser Sentiment-Analyser verwendet das Cardiff NLP XLM-T Modell, ein XLM-R System, das auf rund 198 Millionen mehrsprachigen Tweets vortrainiert und für Sentiment in Arabisch, Englisch, Französisch, Deutsch, Hindi, Italienisch, Portugiesisch und Spanisch feinjustiert wurde. Die Ausgabelabel bedeuten insgesamt ungünstiger Ton, keine klare positive oder negative Tendenz und insgesamt günstiger Ton. Sie erkennen weder konkrete Gefühle noch Wahrheit, Dringlichkeit oder die Absicht der schreibenden Person.

Beim ersten Analyselauf werden quantisierte ONNX Modell-Gewichte plus Tokenizer-Dateien mit insgesamt etwa 297 MB geladen. Ein Browser-Worker hält die Inferenz vom Haupt-Thread der Oberfläche fern. WebGPU ist die bevorzugte Ausführung; das WebAssembly CPU Backend ist die langsamere Fallback-Option. Browser cachen diese Dateien normalerweise, aber privates Surfen, Speicherbereinigung oder knapper Plattenplatz können einen erneuten Download auslösen.

Häufige Fragen

Wird mein Text auf einen Server hochgeladen?

Nein. Ihr Text wird an einen Worker innerhalb Ihres Browsers gesendet und das Modell läuft auf Ihrem Gerät. Der Worker lädt das öffentliche Transformers.js Runtime- und Modellmaterial von externen Hosts, aber diese Anfragen enthalten Ihren eingefügten Text nicht. CanDoYa erhält oder speichert das Beispiel nicht.

Ist dieses Sentimentanalyse Tool kostenlos?

Ja. Es gibt kein Konto, keine Bezahlung, keinen API-Schlüssel und kein Analyselimit. Ihr Gerät übernimmt die Rechenarbeit. Praktische Kosten sind der erste Modell-Download, lokaler Browserspeicher, Arbeitsspeicher und Rechenzeit. Ihr Netzbetreiber kann Daten für den Modell-Download berechnen.

Wie viel Text kann ich analysieren?

Sie können einen üblichen Textausschnitt einfügen, das Tool wertet jedoch höchstens die ersten 1.000 Unicode-Zeichen aus, um die Inferenz im Browser berechenbar zu halten. Der Modell-Tokenizer schneidet Text zusätzlich auf sein Eingabefenster zu. Analysieren Sie bei längeren Dokumenten zusammenhängende Abschnitte einzeln, statt ein einziges Gesamtlabel als Zusammenfassung des ganzen Dokuments zu deuten.

Welche Sprachen unterstützt das Sentiment-Modell?

Die Sentiment-Feinabstimmung umfasst Arabisch, Englisch, Französisch, Deutsch, Hindi, Italienisch, Portugiesisch und Spanisch. Das mehrsprachige Basismodell kann für andere Sprachen ebenfalls Labels ausgeben, aber diese Ergebnisse haben nicht dieselbe aufgabenspezifische Trainingserfahrung. Für andere CanDoYa-Sprachversionen werden die Resultate deshalb als Näherung gekennzeichnet.

Was bedeuten negativ, neutral und positiv?

Negativ bedeutet, dass das Modell einen insgesamt ungünstigen Ton gefunden hat. Neutral bedeutet, dass es keine klare positive oder negative Tendenz erkennt. Positiv bedeutet, dass es einen insgesamt günstigen Ton gefunden hat. Diese Labels beschreiben immer den gesamten eingegebenen Ausschnitt, sind keine Emotionskategorien und beweisen weder, was die schreibende Person glaubt, noch was sie beabsichtigt.

Was bedeuten die Modell-Scores?

Die drei Scores ordnen für diesen Input die Labels negativ, neutral und positiv und summieren sich normalerweise auf etwa 100 Prozent. Sie eignen sich zum Vergleich der Modelllabels, sind aber keine garantierten Wahrscheinlichkeiten. Ein hoher Score kann trotzdem falsch sein, besonders wenn der Text außerhalb der Trainingsdomäne liegt.

Warum ist der erste Download etwa 297 MB groß?

Das Tool verwendet quantisierte XLM-R ONNX Gewichte von etwa 279 MB sowie Tokenizer-Daten von etwa 17 MB. Das ist deutlich größer als eine einfache Wortliste, erfasst aber kontextabhängige Sprachmuster statt nur positive und negative Wörter zu zählen. Der Browser cached diese Dateien in der Regel nach dem ersten Lauf.

Funktioniert der Analyser auch ohne WebGPU?

Ja. Der Worker versucht zuerst WebGPU zu nutzen, wenn Browser und Grafikhardware es unterstützen. Falls dieser Weg nicht verfügbar ist oder nicht startet, wechselt das Tool auf das WebAssembly CPU Backend. Die CPU-Analyse nutzt dasselbe Modell und behält den Text lokal, aber Laden und Inferenz können spürbar länger dauern.