CanDoYa
TR

Duygu analizi aracı (ücretsiz, tarayıcı içi)

Sınırlı diller

Tümüyle tarayıcınızda çalışır - yükleme yok, üyelik yok.

Tonunu görmek istediğiniz bir geri bildirim, yorum veya sosyal medya gönderisini yapıştırın.

Metniniz tarayıcı içi bir worker tarafından işlenir ve yüklenmez. İlk çalıştırmada herkese açık yapay zeka modeli indirilir.

Üç genel duygu etiketi

Olumsuz, elverişsiz bir tonu; nötr, belirgin olumlu ya da olumsuz eğilim olmadığını; olumlu ise elverişli bir tonu ifade eder.

Duygu analizi için Arapça, İngilizce, Fransızca, Almanca, Hintçe, İtalyanca, Portekizce ve İspanyolca dillerinde ince ayar görmüştür.

Sosyal medya gönderilerinden öğrenilmiştir. Alaycılık, karışık duygular, uzman dili ve eğitildiği dillerin dışındaki metinler yanlış etiketlenebilir.

Bu aracı paylaş

Duygu analizi nedir?

Duygu analizi, bir metindeki genel tutumu olumsuz, nötr veya olumlu olarak sınıflandırır. Bu araç, tarayıcınızın içinde çok dilli bir XLM-T modelini çalıştırır ve her etiket için ayrı skoru gösterir. Metniniz cihazınızda kalır; ilk analizde yalnızca herkese açık modeli indirmeniz gerekir.

Nasıl kullanılır

  1. 1Anlamlı bir örnek yapıştırın. Bir değerlendirme, yorum, mesaj veya sosyal medya paylaşımı girin. Tam bir cümle, modele tek bir kelimeden daha fazla bağlam sağlar.
  2. 2Yerel modeli çalıştırın. Duygu analizini başlat düğmesine tıklayın. İlk model indirmesinin tamamlanmasına izin verin; tarayıcı önbelleği korunduğu sürece sonraki ziyaretlerde aynı dosyalar yeniden kullanılabilir.
  3. 3Üç skoru birlikte yorumlayın. En yüksek etiketi genel bir sinyal olarak görün ve skorunu diğer etiketlerle karşılaştırın. Skorlar birbirine çok yakınsa sonucu kesin yargı değil, insan incelemesi için uyarı olarak değerlendirin.

Kimler için

Bu duygu analiz aracı Cardiff NLP XLM-T modelini kullanır. XLM-R tabanlı bu sistem yaklaşık 198 milyon çok dilli tweet üzerinde önceden eğitilmiş ve duygu analizi için yalnızca Arapça, İngilizce, Fransızca, Almanca, Hintçe, İtalyanca, Portekizce ve İspanyolca dillerinde ince ayar görmüştür. Çıktı etiketleri genel olarak olumsuz bir ton, belirgin olumlu ya da olumsuz yönelimi olmayan nötr ton ve genel olarak olumlu bir ton anlamına gelir. Belirli duyguları, gerçeğe uygunluğu, aciliyeti veya yazarın niyetini tespit etmez.

İlk analizde yaklaşık 297 MB boyutunda kuantize ONNX model ağırlıkları ve ek olarak tokenizer dosyaları indirilir. Ayrı bir browser worker, çıkarımı ana arayüz iş parçacığından ayırır. Tarayıcı ve donanım destekliyorsa WebGPU tercih edilir; WebAssembly tabanlı CPU altyapısı daha yavaş bir yedek olarak kullanılır. Tarayıcı bu dosyaları genellikle önbelleğe alır; ancak gizli mod, depolama temizliği veya yetersiz disk alanı olduğunda model yeniden indirilebilir.

Sık sorulan sorular

Metnim bir sunucuya yükleniyor mu?

Hayır. Metniniz tarayıcınızın içindeki bir worker sürecine gönderilir ve model doğrudan cihazınızda çalışır. Worker, Transformers.js çalışma zamanı ve modeli için herkese açık dosyaları harici sunuculardan indirir, ancak bu isteklerin içinde yapıştırdığınız metin bulunmaz. CanDoYa örneği, girilen metni almaz ya da saklamaz.

Bu duygu analizi aracı ücretsiz mi?

Evet. Hesap açmanız, ödeme yapmanız, API anahtarı kullanmanız veya belirli bir kota içinde kalmanız gerekmez. Hesaplama işlemini cihazınız yapar. Pratik maliyetler, ilk model indirmesi, yerel tarayıcı depolama alanı, bellek kullanımı ve işlem süresidir. İnternet bağlantınızı sağlayan kurum veya operatör, model indirmesi için kullanılan veri miktarı üzerinden ücret yansıtabilir.

Ne kadar metni analiz edebilirim?

Sıradan bir paragrafı yapıştırabilirsiniz; ancak araç, tarayıcıdaki çıkarım sürelerini öngörülebilir tutmak için en fazla ilk 1.000 Unicode karakteri analiz eder. Modelin tokenizer bileşeni de girişi kendi pencere boyutuna göre keser. Uzun belgeler için tek bir genel etiket yerine, anlamlı bölümleri ayrı ayrı analiz etmeniz daha uygundur.

Model hangi dilleri destekliyor?

Duygu analizi için ince ayar yalnızca Arapça, İngilizce, Fransızca, Almanca, Hintçe, İtalyanca, Portekizce ve İspanyolca dillerinde yapılmıştır. Çok dilli temel model diğer diller için de etiket döndürebilir, ancak bu sonuçlar aynı görev odaklı eğitim kanıtına sahip değildir. Bu nedenle Türkçe de dahil olmak üzere bu sekiz dil dışındaki CanDoYa yerellerinde sonuçlar yaklaşık kabul edilir ve doğrulanmış kapsama alanı gibi düşünülmemelidir.

Olumsuz, nötr ve olumlu etiketleri tam olarak ne anlama geliyor?

Olumsuz, modelin genel olarak elverişsiz ya da negatif bir ton tespit ettiği anlamına gelir. Nötr, belirgin bir olumlu ya da olumsuz eğilim bulmadığını gösterir. Olumlu ise genel tonun elverişli ya da pozitif olduğunu ifade eder. Bu etiketler tüm metnin genelini özetler; duygu kategorileri değildir ve yazarın ne hissettiğini veya gerçekten neye inandığını kanıtlamaz.

Model skorları neyi gösteriyor?

Üç skor, bu giriş için olumsuz, nötr ve olumlu etiketlerin birbirine göre sıralamasını verir ve genelde toplamları yüzde 100'e yakın olur. Bu değerler etiketleri kendi aralarında karşılaştırmak için yararlıdır, ancak doğruluk olasılığının garantisi veya kalibre edilmiş bir olasılık hesabı değildir. Skor yüksek olsa bile, özellikle metin modelin eğitim alanının dışına düşüyorsa sonuç hatalı olabilir.

İlk indirme neden yaklaşık 297 MB?

Araç, yaklaşık 279 MB büyüklüğünde kuantize XLM-R ONNX ağırlıklarını ve yaklaşık 17 MB tokenizer verisini kullanır. Bu boyut basit bir anahtar kelime listesine göre çok daha büyüktür; ancak yalnızca olumlu ve olumsuz kelimeleri saymak yerine bağlamsal dil kalıplarını yakalamayı sağlar. Tarayıcı normalde bu dosyaları ilk çalıştırmadan sonra önbelleğe alır, fakat önbelleğin korunacağı garanti edilemez.

WebGPU olmadan analiz çalışır mı?

Evet. Worker, önce tarayıcı ve ekran kartı destekliyorsa WebGPU kullanmayı dener. Bu yol kullanılamaz ya da başlatılamazsa araç WebAssembly tabanlı CPU altyapısına geri döner. CPU üzerinde yapılan analiz aynı modeli kullanır ve metni yerel tutar, ancak modelin yüklenmesi ve çıkarım süresi daha uzun olabilir.