Analizador de sentimiento
Puntúa textos con un modelo multilingüe local de valoración de reseñas.
Analizador de sentimiento
Cómo usar Analizador de sentimiento
Sentiment analyser scores text with bert-base-multilingual-uncased-sentiment, a multilingual review-rating model that runs in your browser. It returns the model's five rating labels as JSON, each with a score and ranked from most to least likely. Paste 1 to 8,000 characters. Scores reflect review-style ratings, not a psychological assessment, and language, sarcasm and domain affect results.
- Pega la fuente en el editor de entrada o carga el ejemplo integrado.
- Comprueba el formato de origen antes de ejecutar la operación.
- Ejecuta el analizador de sentimiento, revisa la salida y usa los controles disponibles para copiar o descargar.
Qué admite esta herramienta
Descarga un modelo de inferencia en la primera ejecución. El chat y la generación requieren WebGPU; los modelos de reconocimiento más pequeños usan WebAssembly del navegador. La salida de la IA puede omitir o inventar detalles. Revísala antes de usarla.
Límites y procesamiento
Las fuentes de texto están limitadas a 8,000 caracteres; la búsqueda de imágenes acepta hasta 20 imágenes y una consulta de 500 caracteres. Los modelos pueden truncar textos largos. Las primeras descargas pueden ser de cientos de MB y requieren memoria del navegador.
Fuente de ejemplo
A useful tool makes everyday work easier. Review the results before sharing.
Preguntas frecuentes
Does the sentiment analyser work in languages other than English?
It uses a multilingual review-rating model, so it accepts text in several languages. Accuracy still depends on the language and subject, and the model scores text as a review rating, so results on other kinds of writing need interpretation.
How do I read the sentiment analysis output?
The output is a JSON list of the model's five rating labels, each with a score between 0 and 1, highest first. The top label is the most likely rating; close scores between neighboring labels suggest mixed or uncertain sentiment.
Can sentiment analysis detect sarcasm?
Not reliably. The tool notes that sarcasm, language and domain affect results, because the model predicts a rating from the wording. Treat a surprising score as a reason to reread the text, not as a definitive judgment.
¿Dónde se procesa mi entrada?
El modo local descarga recursos públicos del modelo y del entorno de ejecución y mantiene la entrada en este navegador. Los modelos pueden quedar en caché en este dispositivo.
¿Cuáles son los límites de entrada?
Las fuentes de texto están limitadas a 8,000 caracteres; la búsqueda de imágenes acepta hasta 20 imágenes y una consulta de 500 caracteres. Los modelos pueden truncar textos largos. Las primeras descargas pueden ser de cientos de MB y requieren memoria del navegador.