CanDoYa
HR

Analiza sentimenta u pregledniku besplatno

Ograničeni jezici

Radi u cijelosti u pregledniku - bez slanja podataka i bez registracije.

Zalijepite povratnu informaciju, recenziju ili objavu na društvenim mrežama kako biste procijenili njezin ton.

Vaš se tekst obrađuje u radniku preglednika i nikada se ne učitava na poslužitelj. Pri prvoj analizi preuzimaju se javni AI model i runtime.

Tri ukupne oznake sentimenta

Negativno znači nepovoljan ton, neutralno znači bez jasnog pozitivnog ili negativnog nagiba, a pozitivno znači povoljan ton.

Prilagođen za sentiment na arapskom, engleskom, francuskom, njemačkom, hindskom, talijanskom, portugalskom i španjolskom jeziku.

Model je izgrađen na objavama s društvenih mreža. Sarkazam, miješani osjećaji, stručni jezik, negacija i tekst izvan podržanih jezika mogu biti pogrešno označeni.

Podijelite ovaj alat

Analiza sentimenta - što je to?

Analiza sentimenta klasificira opći stav u tekstu kao negativan, neutralan ili pozitivan. Ovaj alat pokreće višejezični XLM-T model unutar vašeg preglednika i prikazuje rezultat za svaku oznaku. Tekst ostaje na vašem uređaju, ali se javni model pri prvoj analizi preuzima iz mreže.

Kako se koristi

  1. 1Zalijepite reprezentativan primjer. Unesite recenziju, komentar, poruku ili objavu s društvenih mreža. Potpuna rečenica daje modelu više konteksta nego jedna riječ.
  2. 2Pokrenite lokalni model. Kliknite Analiziraj sentiment. Pričekajte da se prvo preuzimanje modela dovrši; kasniji posjeti mogu ga ponovno iskoristiti dok god je predmemorija preglednika dostupna.
  3. 3Pročitajte sva tri rezultata. Shvatite vodeću oznaku kao grubi signal i usporedite njezin rezultat s ostalima. Slične vrijednosti znače da je potreban ljudski pregled, a ne čvrst zaključak.

Za koga je

Ovaj analizator sentimenta koristi Cardiff NLP XLM-T model, XLM-R sustav treniran na otprilike 198 milijuna višejezičnih objava na društvenim mrežama i dodatno prilagođen za sentiment na arapskom, engleskom, francuskom, njemačkom, hindskom, talijanskom, portugalskom i španjolskom jeziku. Izlazne oznake znače nepovoljan ukupni ton, bez jasnog pozitivnog ili negativnog nagiba i povoljan ukupni ton. Ne otkrivaju konkretne emocije, istinitost, hitnost ni namjeru autora. Za hrvatski i druge jezike izvan ovih osam rezultat je približan, iako višejezična osnova modela svejedno može vratiti neku oznaku.

Pri prvoj analizi preuzimaju se kvantizirane XLM-R ONNX težine modela i tokenizer datoteke, ukupno oko 297 MB. Inference se obavlja u zasebnom radniku preglednika kako se ne bi blokiralo korisničko sučelje. WebGPU je preferirani način ubrzanja kad je dostupan, dok je WebAssembly CPU pozadinski sustav sporija rezerva. Preglednik obično privremeno sprema te datoteke, ali privatno pregledavanje, čišćenje pohrane ili nedostatak prostora mogu uzrokovati novo preuzimanje. Radi se o stvarnoj lokalnoj Transformers.js inferenciji, a ne o jednostavnom brojanju pozitivnih i negativnih riječi.

Česta pitanja

Prenosi li se moj tekst na poslužitelj?

Ne. Vaš se tekst šalje radniku unutar preglednika i model se pokreće na vašem uređaju. Radnik preuzima javni Transformers.js runtime i modelne datoteke s vanjskih poslužitelja, ali ti zahtjevi ne sadrže vaš uneseni tekst. CanDoYa ne prima niti pohranjuje primjer teksta.

Je li ovaj alat za analizu sentimenta besplatan?

Da. Nema registracije, plaćanja, API ključa ni kvote za broj analiza. Obradu obavlja vaš uređaj. Praktični troškovi su prvo preuzimanje modela, lokalna pohrana u pregledniku, memorija i procesorsko vrijeme. Vaš davatelj internetske usluge i dalje može naplatiti podatkovni promet potreban za preuzimanje modela.

Koliko teksta mogu analizirati?

Možete zalijepiti uobičajeni odlomak teksta, ali alat analizira najviše prvih 1000 Unicode znakova kako bi se zadržalo predvidljivo ponašanje u pregledniku. Tokenizer modela dodatno skraćuje tekst na svoj ulazni prozor. Za dulje dokumente analizirajte smisleno zaokružene dijelove umjesto da jedan ukupni rezultat tretirate kao sažetak cijelog dokumenta.

Koje jezike model za sentiment podržava?

Prilagodba sentimenta obuhvatila je arapski, engleski, francuski, njemački, hindski, talijanski, portugalski i španjolski. Višejezična osnova modela može vratiti oznake i za druge jezike, ali za njih nema isto razine ciljanog treniranja za ovu zadaću. Zato su rezultati za hrvatski i ostale CanDoYa lokalitete izvan tih osam jezika označeni kao približni.

Što znače negativno, neutralno i pozitivno?

Negativno znači da je model prepoznao nepovoljan ukupni ton. Neutralno znači da nije našao jasan pozitivan ili negativan nagib. Pozitivno znači da je prepoznao povoljan ukupni ton. Ove oznake opisuju cijeli uneseni primjer; to nisu kategorije emocija i ne dokazuju što autor stvarno misli ili namjerava.

Što znače rezultati modela?

Tri rezultata rangiraju negativnu, neutralnu i pozitivnu oznaku za ovaj unos i obično zbrojem daju oko 100 posto. Korisni su za usporedbu oznaka koje model preferira, ali nisu zajamčene vjerojatnosti točnosti. Visok rezultat i dalje može biti pogrešan, osobito kad tekst odstupa od domena i jezika na kojima je model treniran.

Zašto je prvo preuzimanje oko 297 MB?

Alat koristi kvantizirane XLM-R ONNX težine od otprilike 279 MB i tokenizer podatke od oko 17 MB. To je znatno više od popisa ključnih riječi, ali takav model hvata kontekstualne jezične obrasce umjesto da samo broji pozitivne i negativne riječi. Preglednik obično zadrži te datoteke u predmemoriji nakon prvog pokretanja, ali to nije zajamčeno.

Radi li analizator bez WebGPU podrške?

Da. Radnik najprije pokušava koristiti WebGPU kada ga preglednik i grafički adapter podržavaju. Ako taj put nije dostupan ili se ne može pokrenuti, alat ponovno pokušava s WebAssembly CPU pozadinom. Analiza na CPU-u koristi isti model i zadržava tekst lokalno, ali učitavanje i inference mogu biti sporiji.