Analiza sentimentului online gratuită

Limbi limitate

Rulează integral în browserul tău - fără încărcare, fără cont.

Text de analizat

Textul tău este procesat într-un worker de browser și nu este niciodată încărcat. La prima rulare se descarcă modelul AI public.

Trei etichete de sentiment general

Negativ înseamnă ton nefavorabil, neutru înseamnă fără înclinare clar pozitivă sau negativă, iar pozitiv înseamnă ton favorabil.

Model de sentiment fine-tuning pentru arabă, engleză, franceză, germană, hindi, italiană, portugheză și spaniolă. În română, rezultatele sunt aproximative.

Bazat pe postări sociale. Sarcasmul, sentimentele amestecate, limbajul de specialitate și textul în afara limbilor antrenate pot fi etichetate greșit.

Distribuie acest instrument

Analiza sentimentului - ce este?

Analiza sentimentului clasifică atitudinea generală dintr-un text ca negativă, neutră sau pozitivă. Acest instrument rulează un model multilingv XLM-T prin Transformers.js chiar în browserul tău și afișează scorul pentru fiecare etichetă. Textul tău rămâne pe dispozitiv, deși modelul public este descărcat la prima analiză.

Cum se folosește

1Lipește un eșantion util. Introdu o recenzie, un comentariu, un mesaj sau o postare socială. O propoziție completă oferă modelului mai mult context decât un singur cuvânt.
2Rulează modelul local. Apasă Analizează sentimentul. Așteaptă să se termine prima descărcare a modelului; vizitele ulterioare îl pot refolosi cât timp memoria cache a browserului rămâne disponibilă.
3Interpretează cele trei scoruri. Folosește eticheta de top ca semnal general și compară-i scorul cu alternativele. Scorurile apropiate cer revizuire umană, nu o concluzie fermă.

Pentru cine este

Echipe de suport care vor o primă impresie rapidă despre tonul feedbackului clienților, înainte ca o persoană să citească întregul mesaj.
Cercetători de produs care compară sentimentul general din răspunsuri la sondaje, recenzii de aplicații sau note de interviu, fără să încarce texte nepublicate.
Manageri de social media și comunități care verifică postări sau comentarii în cele opt limbi folosite la fine-tuning pentru sentiment de către model.
Scriitori și editori care testează dacă un pasaj scurt se citește mai favorabil, neutru sau negativ decât și-au propus.

Acest analizor de sentiment folosește modelul Cardiff NLP XLM-T, un sistem XLM-R antrenat pe aproximativ 198 de milioane de tweeturi multilingve și ajustat pentru analiză de sentiment doar în arabă, engleză, franceză, germană, hindi, italiană, portugheză și spaniolă. Inferența este reală, pe dispozitiv, cu Transformers.js, nu un simplu scor bazat pe cuvinte cheie. Etichetele ieșire indică un ton general nefavorabil, lipsa unei înclinări clare pozitive sau negative și un ton general favorabil. Ele nu identifică emoții specifice, nici adevărul, urgența sau intențiile autorului. Pentru română și alte limbi în afara celor opt folosite la fine-tuning, rezultatele sunt aproximative, chiar dacă modelul poate întoarce o etichetă.

La prima analiză sunt descărcate greutățile cuantizate ale modelului XLM-R în format ONNX, plus fișierele de tokenizer, în total aproximativ 297 MB. Un worker de browser ține inferența în afara firului principal al interfeței. WebGPU este folosit cu prioritate atunci când este disponibil, iar backendul CPU pe WebAssembly este varianta de rezervă, mai lentă. Browserele tind să păstreze aceste fișiere în cache, dar acest lucru nu este garantat: modul privat, curățarea stocării sau spațiul insuficient pe disc pot declanșa o descărcare nouă.

Întrebări frecvente

Textul meu este încărcat pe un server?

Nu. Textul tău este trimis către un worker din browser, iar modelul rulează pe dispozitivul tău. Workerul descarcă runtime-ul Transformers.js și fișierele publice de model de pe servere externe, dar acele cereri nu conțin textul lipit. CanDoYa nu primește și nu stochează exemplul analizat.

Acest instrument de analiză a sentimentului este gratuit?

Da. Nu este nevoie de cont, plată, cheie API sau de o cotă de analize. Dispozitivul tău execută efectiv calculul. Costurile practice sunt prima descărcare a modelului, spațiul de stocare local, memoria și timpul de procesare. Furnizorul tău de internet poate taxa traficul folosit pentru descărcarea modelului.

Cât text pot analiza?

Poți lipi un pasaj obișnuit, însă instrumentul analizează cel mult primele 1.000 de caractere Unicode pentru a menține inferența în browser previzibilă. Tokenizerul modelului taie și el textul la fereastra sa de intrare. Pentru documente lungi, analizează pe rând secțiuni coerente, în loc să tratezi o singură etichetă generală ca rezumat al întregului document.

Ce limbi acceptă modelul de sentiment?

Fine-tuningul pentru sentiment a acoperit doar araba, engleza, franceza, germana, hindi, italiana, portugheza și spaniola. Modelul de bază multilingv poate întoarce etichete și pentru alte limbi, dar acele rezultate nu au același tip de antrenare specifică sarcinii. În română, această pagină marchează explicit ieșirea ca aproximativă.

Ce înseamnă negativ, neutru și pozitiv?

Negativ înseamnă că modelul a detectat un ton general nefavorabil. Neutru înseamnă că nu a găsit o înclinare clar pozitivă sau negativă. Pozitiv înseamnă că a identificat un ton general favorabil. Aceste etichete descriu întregul eșantion trimis; ele nu sunt categorii de emoții și nu dovedesc ce crede sau ce intenționează autorul.

Ce înseamnă scorurile modelului?

Cele trei scoruri ordonează etichetele negativ, neutru și pozitiv pentru acest text și de obicei însumează aproximativ 100 la sută. Ele sunt utile pentru a compara etichetele între ele, dar nu sunt probabilități garantate sau calibrate de corectitudine. Un scor ridicat poate fi totuși greșit, mai ales când textul este în afara domeniilor văzute în antrenare.

De ce este prima descărcare de aproximativ 297 MB?

Instrumentul folosește greutăți cuantizate XLM-R în format ONNX de aproximativ 279 MB și date de tokenizer de aproximativ 17 MB. Este mult mai mare decât o listă de cuvinte cheie, dar surprinde tipare de limbaj contextuale, nu doar numără cuvinte pozitive și negative. Browserul tău încearcă de obicei să păstreze aceste fișiere după prima rulare, dar cache-ul nu este garantat.

Analizorul funcționează fără WebGPU?

Da. Workerul încearcă mai întâi WebGPU atunci când browserul și adaptorul grafic îl suportă. Dacă această variantă nu este disponibilă sau nu pornește, instrumentul reia analiza pe backendul CPU cu WebAssembly. Analiza pe CPU folosește același model și păstrează textul local, însă încărcarea și inferența pot dura mai mult. Sarcasmul, negarea, ghilimelele, sentimentele amestecate, jargonul specializat, limbile neacoperite la fine-tuning și schimbarea de domeniu pot produce etichete greșite, așa că nu folosi acest scor ca singura bază pentru decizii importante.