Analyseur de sentiment
Note le texte avec un modèle local multilingue d'évaluation d'avis.
Analyseur de sentiment
Comment utiliser Analyseur de sentiment
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.
- Collez la source dans l'éditeur de saisie ou chargez l'exemple intégré.
- Vérifiez le format de la source avant de lancer l'opération.
- Lancez l'analyseur de sentiment, vérifiez le résultat, puis utilisez les commandes de copie ou de téléchargement disponibles.
Ce que cet outil prend en charge
Télécharge un modèle d'inférence au premier lancement. La discussion et la génération nécessitent WebGPU ; les modèles de reconnaissance plus légers utilisent le WebAssembly du navigateur. Le résultat de l'IA peut omettre ou inventer des détails. Vérifiez-le avant utilisation.
Limites et traitement
Les sources texte sont limitées à 8 000 caractères ; la recherche d'images accepte jusqu'à 20 images et une requête de 500 caractères. Les modèles peuvent tronquer les textes longs. Les premiers téléchargements peuvent représenter plusieurs centaines de MB et nécessitent de la mémoire pour le navigateur.
Exemple de source
A useful tool makes everyday work easier. Review the results before sharing.
Questions fréquentes
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.
Où ma saisie est-elle traitée ?
Le mode local télécharge des ressources publiques de modèle et d'exécution et conserve la saisie dans ce navigateur. Les modèles peuvent rester en cache sur cet appareil.
Quelles sont les limites de saisie ?
Les sources texte sont limitées à 8 000 caractères ; la recherche d'images accepte jusqu'à 20 images et une requête de 500 caractères. Les modèles peuvent tronquer les textes longs. Les premiers téléchargements peuvent représenter plusieurs centaines de MB et nécessitent de la mémoire pour le navigateur.