Ta analizator sentimenta uporablja model Cardiff NLP XLM-T, sistem XLM-R, ki je bil predhodno naučen na približno 198 milijonih večjezičnih tvitov in nato za sentiment dodatno prilagojen za arabščino, angleščino, francoščino, nemščino, hindijščino, italijanščino, portugalščino in španščino. Oznake pomenijo neugoden splošen ton, brez jasnega pozitivnega ali negativnega nagiba ter ugoden splošen ton. Ne zaznavajo konkretnih čustev, resničnosti trditev, nujnosti ali namena avtorja.
Ker slovenščina ni med osmimi jeziki sentimentnega prilagajanja, so rezultati v slovenščini in drugih jezikih zunaj tega nabora približek, četudi večjezični osnovni model vrne oznako.
Prva analiza prenese skrčene ONNX uteži modela in datoteke za tokenizacijo, skupaj približno 297 MB. Inference poteka v delavcu brskalnika, zato uporabniški vmesnik ostane odziven. Prednost ima WebGPU, kadar ga brskalnik in grafična strojna oprema podpirata; počasnejša povratna možnost je CPU z WebAssembly. Brskalnik te datoteke običajno predpomni, vendar zasebno brskanje, čiščenje shrambe ali pomanjkanje prostora lahko sproži ponoven prenos. Največ prvih 1.000 znakov Unicode iz besedila se uporabi za analizo, dodatno pa lahko vhod skrajša tudi tokenizator.
Orodje uporablja Transformers.js za dejansko inferenco modela v brskalniku in ne zgolj seznamov ključnih besed. Vsi trije rezultati so relativne ocene za oznake negativno, nevtralno in pozitivno. So uporabni za primerjavo oznak med seboj, niso pa zagotovljene ali kalibrirane verjetnosti pravilnosti. Sarkazem, zanikanje, narekovanje tujih izjav, mešani ton, strokovni žargon, besedila zunaj domene družbenih omrežij ali v nepodprtih jezikih lahko povzročijo napačne oznake.