API de análisis de sentimientos en texto

Extrae información sobre opiniones a nivel de texto adaptada para tu industria y caso práctico

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¿Quién está detrás de este texto?

Idioma: Español
Tonalidad: positiva
Emoción: alegría
Rasgo de personalidad: racional

¿POR QUÉ USAR LA API DE ANÁLISIS DE SENTIMIENTOS DE TEXTO DE SYMANTO?

¿POR QUÉ USAR LA API DE ANÁLISIS DE SENTIMIENTOS DE TEXTO DE SYMANTO?

Mayor precisión y aprendizaje más detallado
Nuestros modelos de análisis de sentimientos de texto se basan no solo en palabras individuales, sino en toda la frase y su contexto, para entender de verdad la tonalidad.

Modelos entrenados en idioma nativo
Nuestros modelos de análisis de sentimientos de texto están entrenados en conjuntos de datos en idioma nativo (en vez de texto traducido) y son capaces de captar las sutilezas idiomáticas de cada cultura.

EMPODERA TU SOLUCIÓN CON API DE ANÁLISIS DE SENTIMIENTOS DE TEXTO

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Saca partido al análisis de estilo de comunicación con la API de Symanto
para crear una ventaja competitiva única y mejorar la eficacia de tu solución.

Mide la fortaleza de marca:
Empodera la escucha social analizando la conexión emocional de los clientes con marcas y productos

Selecciona la atención al cliente:
Identifica a los clientes más insatisfechos y responde a sus opiniones y solicitudes de forma prioritaria

Crea un bot de chat empático:
Recopila información de opinión detallada hacia marcas y productos a partir de conversaciones online

Idiomas soportados

Inglés

Alemán

Español

Árabe

Turco

Chino (simplificado)

Planes y precios

Cuota Básica*

10,000 solicitudes**/mes

gratuito

Cuota
Pro

100,000 solicitudes/mes

23$

Cuota Ultra

500,000 solicitudes/mes

71$

Cuota Mega

1,000,000 solicitudes/mes

119$

*Se utiliza una solicitud para analizar una instancia de texto. Por ejemplo, si envías un conjunto de 32 instancias de texto en una llamada, consumirás 32 solicitudes de tu cuota. El límite de caracteres por instancia de texto es de 2000.

**La solicitud en la API reduce la cuota disponible según el número de textos que se procesen.

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Yuwon Song