Detección de Sentimientos en Textos API

Clasifica el texto como positivo, negativo o neutral, detecta emociones, subjetividad, palabras clave y confianza.
Usa esta API desde tu agente de IA vía MCP
Funciona con OpenClaw, Claude Code/Desktop, Cursor, Windsurf, Cline y cualquier cliente de IA compatible con MCP.
Docs y configuración
Crea un skill envolviendo este MCP: https://mcp.zylalabs.com/mcp?apikey=YOUR_ZYLA_API_KEY

La API de Detección de Sentimientos del Texto es una solución avanzada de análisis de texto que te permite identificar el tono emocional de cualquier contenido escrito. Esta herramienta procesa un texto de entrada y devuelve un análisis detallado que incluye la clasificación general del sentimiento (positivo, negativo o neutral), junto con una puntuación de confianza y un desglose porcentual de cada categoría.

La respuesta de la API incluye un campo de sentimiento que indica el sentimiento predominante, así como una puntuación y un nivel de confianza que reflejan cuán clara es la tendencia emocional del texto. Además, la sección de desglose detalla los porcentajes de positividad, negatividad y neutralidad, lo que te permite entender las matices emocionales incluso en textos mixtos o ambiguos.

Otra característica notable es la extracción de palabras clave emocionales, identificadas como responsables del tono detectado, lo cual es útil para optimizar contenido, ajustar campañas publicitarias o hacer seguimiento de la reputación en línea. El análisis también incluye un componente de emociones básicas (alegría, tristeza, miedo, sorpresa, desagrado y enfado), ideal para tareas de psicología computacional, monitoreo de clientes o análisis de conversaciones en tiempo real.

Además, se calcula la subjetividad del texto, indicando si se trata de una opinión o una declaración objetiva. Esto es útil en contextos como el análisis de medios, evaluaciones de productos o análisis de encuestas abiertas.

Con una respuesta rápida y precisa (bajo tiempo de procesamiento), esta API está diseñada para integrarse fácilmente en el servicio al cliente, marketing, recursos humanos, plataformas sociales, asistentes virtuales y mucho más. Su diseño flexible y soporte multilingüe permiten su implementación tanto en aplicaciones web como móviles.

En resumen, la API de Detección de Sentimientos del Texto ofrece una profunda visión del contenido emocional del lenguaje, ayudando a las empresas y desarrolladores a comprender mejor las interacciones humanas, mejorar la experiencia del usuario y tomar decisiones basadas en datos emocionales precisos.

Documentación de la API

Endpoints


Para usar este punto final, debes especificar texto en el parámetro.



                                                                            
POST https://www.zylalabs.com/api/8664/detecci%c3%b3n+de+sentimientos+en+textos+api/16488/analizador+de+sentimientos
                                                                            
                                                                        

Analizador de Sentimientos - Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud [Requerido] Json
Probar Endpoint

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API

       
                                                                                                        
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Analizador de Sentimientos - CÓDIGOS DE EJEMPLO


curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/8664/detecci%c3%b3n+de+sentimientos+en+textos+api/16488/analizador+de+sentimientos' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{
  "text": "Hello world",
  "language": "en"
}'

    

Clave de Acceso a la API y Autenticación

Después de registrarte, a cada desarrollador se le asigna una clave de acceso a la API personal, una combinación única de letras y dígitos proporcionada para acceder a nuestro endpoint de la API. Para autenticarte con el Detección de Sentimientos en Textos API simplemente incluye tu token de portador en el encabezado de Autorización.
Encabezados
Encabezado Descripción
Autorización [Requerido] Debería ser Bearer access_key. Consulta "Tu Clave de Acceso a la API" arriba cuando estés suscrito.

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Detección de Sentimientos en Textos API FAQs

El endpoint de Analizador de Sentimientos devuelve un análisis detallado del texto de entrada, incluyendo la clasificación general de sentimientos (positivo, negativo, neutral), un puntaje de confianza, un desglose porcentual de las categorías de sentimientos, palabras clave emocionales, emociones básicas y subjetividad.

Los campos clave en la respuesta incluyen "sentimiento" (sentimiento dominante), "confianza" (certeza de la clasificación), "desglose" (porcentaje de positividad, negatividad, neutralidad), "palabras clave" (palabras clave emocionales), "emociones" (emociones básicas detectadas) y "subjetividad" (opinión frente a objetivo).

Los datos de respuesta están estructurados en un formato JSON, con campos de nivel superior para los resultados del análisis de sentimiento. Cada campo proporciona información específica, como la clasificación de sentimiento, niveles de confianza y desgloses detallados, lo que facilita su análisis y uso programático.

El parámetro principal para el endpoint del Analizador de Sentimientos es "texto", que requiere la cadena de entrada que se va a analizar. Los usuarios pueden personalizar sus solicitudes proporcionando diferentes entradas de texto para recibir resultados de análisis de sentimientos personalizados.

Los casos de uso típicos incluyen monitorear la retroalimentación de los clientes, optimizar el contenido de marketing, analizar interacciones en redes sociales, realizar análisis de sentimientos en encuestas y mejorar la experiencia del usuario en chatbots o asistentes virtuales.

La precisión de los datos se mantiene a través de algoritmos avanzados de procesamiento de lenguaje natural que aprenden continuamente de muestras de texto diversas. Las actualizaciones regulares y los controles de calidad aseguran que el modelo se adapte a las sutilezas del lenguaje y a las expresiones de sentimiento en evolución.

Los usuarios pueden aprovechar los datos devueltos para identificar tendencias en el sentimiento del cliente, adaptar estrategias de marketing basadas en conocimientos emocionales y mejorar el desarrollo de productos al entender las opiniones y emociones de los usuarios reflejadas en el texto.

Si el texto de entrada es demasiado corto o ambiguo, la API puede devolver puntuaciones de confianza más bajas o análisis incompletos. Los usuarios deben asegurarse de que el texto sea lo suficientemente descriptivo y considerar la implementación de mecanismos de recuperación para manejar tales casos.

General FAQs

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