Analizzatore di sentiment
Valuta il testo con un modello locale multilingue per la classificazione delle recensioni.
Analizzatore di sentiment
Come usare Analizzatore di 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.
- Incolla l'origine nell'editor di input, oppure carica l'esempio integrato.
- Controlla il formato di origine prima di eseguire l'operazione.
- Esegui l'analizzatore di sentiment, esamina il risultato, poi usa i controlli disponibili per copiare o scaricare.
Cosa supporta questo strumento
Al primo utilizzo viene scaricato un modello di inferenza. La chat e la generazione richiedono WebGPU; i modelli di riconoscimento più piccoli usano WebAssembly del browser. L'output dell'AI può omettere o inventare dettagli. Esaminalo prima dell'uso.
Limiti ed elaborazione
Le origini di testo sono limitate a 8.000 caratteri; la ricerca per immagini accetta fino a 20 immagini e una query di 500 caratteri. I modelli possono troncare testi lunghi. I primi download possono pesare centinaia di MB e richiedono memoria del browser.
Origine di esempio
A useful tool makes everyday work easier. Review the results before sharing.
Domande frequenti
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.
Dove viene elaborato il mio input?
La modalità locale scarica modelli e risorse di runtime pubblici e mantiene l'input in questo browser. I modelli possono rimanere nella cache di questo dispositivo.
Quali sono i limiti di input?
Le origini di testo sono limitate a 8.000 caratteri; la ricerca per immagini accetta fino a 20 immagini e una query di 500 caratteri. I modelli possono troncare testi lunghi. I primi download possono pesare centinaia di MB e richiedono memoria del browser.