CanDoYa
NB

Sentimentanalyse i nettleseren, gratis og lokal

Få språk

Kjører helt i nettleseren - ingen opplasting, ingen registrering.

Lim inn en tilbakemelding, anmeldelse eller et innlegg for å vurdere tonen.

Teksten din behandles i en nettleser-worker og lastes aldri opp. Første kjøring laster ned den offentlige AI-modellen.

Tre overordnede sentimentetiketter

Negativ betyr ugunstig tone, nøytral betyr ingen tydelig positiv eller negativ dreining, og positiv betyr gunstig tone.

Finjustert for arabisk, engelsk, fransk, tysk, hindi, italiensk, portugisisk og spansk.

Bygd på sosiale medier. Sarkasme, blandede følelser, fagspråk og tekst på språk utenfor treningen kan bli feilklassifisert.

Del dette verktøyet

Sentimentanalyse - hva er det?

Sentimentanalyse betyr å klassifisere den overordnede holdningen i tekst som negativ, nøytral eller positiv. Dette verktøyet bruker Transformers.js til å kjøre en flerspråklig XLM-T-modell direkte i nettleseren din og viser skår for hver etikett. Teksten din blir på enheten din, men den offentlige modellen lastes ned første gang du kjører en analyse.

Slik bruker du verktøyet

  1. 1Lim inn et nyttig tekstutdrag. Skriv eller lim inn en anmeldelse, kommentar, melding eller et innlegg fra sosiale medier. En hel setning gir modellen mer kontekst enn ett enkelt ord.
  2. 2Kjør den lokale modellen. Klikk Analyser sentiment. La den første nedlastingen av modellen fullføre; senere besøk kan gjenbruke filene så lenge nettleserens mellomlagring er tilgjengelig.
  3. 3Les alle tre skårer. Bruk den høyeste etiketten som et grovt signal, og sammenlign skåren med de to andre. Tette skårer betyr at en person bør vurdere teksten, ikke at modellen har gitt et sikkert svar.

Hvem passer det for

Denne sentimentanalysatoren bruker Cardiff NLP XLM-T-modellen, et XLM-R-system trent på rundt 198 millioner flerspråklige tweets og finjustert for sentiment på arabisk, engelsk, fransk, tysk, hindi, italiensk, portugisisk og spansk. Modellens tre etiketter betyr henholdsvis en ugunstig overordnet tone, ingen tydelig positiv eller negativ dreining, og en gunstig overordnet tone. De sier ingenting sikkert om konkrete følelser, sannhet, alvorlighetsgrad eller hva skribenten egentlig mener eller har til hensikt.

Analysen bygger på faktisk transformatorbasert inferens, ikke en enkel liste over positive og negative ord. Første kjøring laster ned kvantiserte ONNX-modellvekter og tokenizer-filer, til sammen omtrent 297 MB. En nettleser-worker kjører beregningene uten å blokkere selve siden. WebGPU brukes når det er tilgjengelig, mens WebAssembly på CPU er en tregere reserve. Nettleseren prøver vanligvis å mellomlagre filene, men privat modus, opprydding av lagring eller lite diskplass kan gjøre at nedlastingen må gjentas, så mellomlagring er ikke garantert. Norsk bokmål er ikke blant språkene modellen er finjustert på, så analyser av norsk tekst regnes som omtrentlige selv om den flerspråklige basisen kan gi en etikett.

Vanlige spørsmål

Lastes teksten min opp til en server?

Nei. Teksten din sendes til en worker i nettleseren, og modellen kjører på enheten din. Workeren laster ned det offentlige Transformers.js-kjøretidsmiljøet og modelfilene fra eksterne vertstjenester, men disse forespørslene inneholder ikke teksten du har limt inn. CanDoYa mottar eller lagrer ikke eksemplene dine.

Er dette verktøyet for sentimentanalyse gratis?

Ja. Du trenger ikke konto, betaling, API-nøkkel eller fast kvote. Enheten din gjør selve jobben. De praktiske kostnadene er den første modellnedlastingen, lokalt nettleserlagringsrom, minnebruk og prosessortid. Nettleverandøren din kan fortsatt ta betalt for datamengden som går med til å laste ned modellen.

Hvor mye tekst kan jeg analysere?

Du kan lime inn en vanlig tekstpassasje, men verktøyet analyserer maksimalt de første 1 000 Unicode-tegnene for å holde ytelsen i nettleseren forutsigbar. Modellens tokenizer avkorter også teksten til sitt eget inntaksvindu. For lengre dokumenter bør du heller analysere sammenhengende avsnitt hver for seg enn å tolke én samlet etikett som en fullstendig oppsummering.

Hvilke språk støtter sentimentmodellen?

Finjusteringen for sentiment dekker arabisk, engelsk, fransk, tysk, hindi, italiensk, portugisisk og spansk. Den flerspråklige grunnmodellen kan gi etiketter på andre språk, men der mangler det tilsvarende oppgave-spesifikke treningsdata. Norsk bokmål, som brukes på denne siden, er derfor merket som omtrentlig i CanDoYa, og resultatene bør tolkes med ekstra varsomhet.

Hva betyr negativ, nøytral og positiv?

Negativ betyr at modellen mener teksten har en ugunstig overordnet tone. Nøytral betyr at den ikke finner noen tydelig positiv eller negativ dreining. Positiv betyr at modellen oppfatter en gunstig overordnet tone. Etikettene beskriver den samlede teksten du sendte inn; de er ikke følelseskategorier og beviser ikke hva skribenten faktisk mener eller planlegger.

Hva betyr modellskårene?

De tre skårene rangerer negativ, nøytral og positiv for akkurat denne teksten og summerer seg vanligvis til omtrent 100 prosent. De er nyttige for å sammenligne etikettene mot hverandre, men er ikke garanterte eller kalibrerte sannsynligheter for å ha rett. En høy skår kan fortsatt være feil, særlig når teksten ligger utenfor domenet modellen er trent på.

Hvorfor er den første nedlastingen på omtrent 297 MB?

Verktøyet bruker kvantiserte XLM-R ONNX-vekter på omtrent 279 MB og tokenizer-data på omtrent 17 MB. Det er langt større enn en enkel nøkkelordliste, men gjør at modellen kan fange opp kontekstuelle språk­mønstre i stedet for bare å telle positive og negative ord. Nettleseren prøver vanligvis å mellomlagre filene etter første kjøring, men det er ikke garantert og kan tilbakestilles av for eksempel privat modus eller opprydding i lagring.

Fungerer analysatoren uten WebGPU?

Ja. Workeren forsøker først å bruke WebGPU når nettleser og grafikkmaskinvare støtter det. Hvis dette ikke er tilgjengelig eller ikke lar seg starte, prøver verktøyet på nytt med WebAssembly på CPU. CPU-analyse bruker den samme modellen og holder teksten lokal, men innlasting og inferens kan ta lengre tid. Uansett bør du ikke bruke én enkelt skår som grunnlag for viktige avgjørelser om jobb, helse, sikkerhet eller moderering.