What is text sentiment analysis and how does it work?

Text sentiment analysis uses natural language processing (NLP) and machine learning to automatically determine the emotional tone of written content. Our system analyzes word choice, context, phrases, and linguistic patterns to classify text as positive, negative, or neutral with a confidence score.

What is the difference between polarity and sentiment score?

Polarity indicates the direction of sentiment (positive, negative, neutral), while the sentiment score (0-1) measures intensity. A score of 0.9 with positive polarity indicates strongly positive content, while 0.5 suggests mildly positive or mixed sentiment.

How accurate is your sentiment analysis across different topics?

Our models achieve 85%+ accuracy across general news categories, with specialized training for business, politics, technology, and entertainment content. Accuracy varies by domain—factual business news scores higher than opinion pieces with complex irony or sarcasm.

Kann ich die Stimmung für spezifische Entitäten innerhalb eines Artikels analysieren?

Ja, unsere Sentiment-Analyse auf Entitätsebene identifiziert, wie bestimmte Marken, Personen oder Organisationen in Artikeln dargestellt werden. Ein Artikel kann insgesamt neutral sein, aber positive Stimmung gegenüber einem Unternehmen und negative gegenüber einem anderen enthalten.

Wie gehen Sie mit Sarkasmus, Ironie und nuancierter Sprache um?

Our advanced NLP models are trained to recognize common sarcasm patterns and contextual irony. While no system is perfect with nuanced language, we achieve strong performance by analyzing surrounding context, source characteristics, and topic-specific language patterns.

Kann ich die Sentimentanalyse für Aktienmarktprognosen verwenden?

Many financial firms use news sentiment as one input for trading models. Our API provides real-time sentiment data that can be correlated with market movements, though we recommend combining sentiment signals with other fundamental and technical analysis.

Does sentiment analysis work for non-English content?

Yes, our sentiment models support 60+ languages with language-specific training. Each model understands cultural nuances and language-specific expressions that affect sentiment interpretation, ensuring accurate analysis across global news sources.

How can I build sentiment trend reports over time?

Use our time-series endpoints to aggregate sentiment data by hour, day, week, or month. Track how sentiment around topics, brands, or events evolves, and correlate changes with specific news events or campaigns.

Von über 6.000 Entwicklern vertraut

Bestimmung der Gefühle von Texten mit Nachrichten-API

Melden Sie sich kostenlos an und ermitteln Sie die Stimmung von Texten mit unserer Nachrichten-API. Erhalten Sie Zugang zu den neuesten Nachrichtenartikeln.

Echtzeit-Nachrichtenartikel von 177 L

in 60 Sprache

Sozialleistungen

Bestimmung der Stimmung von Texten mit Nachrichten-API-Funktionen

Die API zum Bestimmen der Stimmung von Texten enthält die neuesten Schlagzeilen aus der ganzen Welt mit Quellen und Bildern. Unsere API versorgt Sie mit den neuesten Nachrichtenartikeln aus Tausenden von Quellen.

Kostenlose API-Schlüssel erhalten

Erfahren Sie mehr über API

Gefühlsbestimmung von Texten

Nachrichtenaktualisierungen in Echtzeit

Zugang zu Tausenden von Nachrichtenquellen

Anpassbare Suchparameter

Einfache Integration in Ihre Anwendung

Ausstattung

Verschwenden Sie keine Zeit mit komplexen Funktionen

Komplexe Funktionen einfach gemacht. Unsere API bietet eine einfache Möglichkeit, auf Nachrichtenartikel aus der ganzen Welt zuzugreifen. Wir bieten eine einfache, konsistente und benutzerfreundliche API für den Zugriff auf Nachrichtenartikel aus Tausenden von Quellen.

Nachrichten-API

Datenexport in vielen Formaten
Branchenüberwachung
Markenüberwachung
Marktinformationen
Risikomanagement
Wettbewerbsbeobachtung
Medienbeobachtung
Stimmungsanalyse
Trendanalyse
Story-Gruppierung
Prognose gesellschaftlicher Trends
Mehrsprachige Unterstützung
Publikumsbindung
Geografische Analyse
Echtzeit-Breaking-News
Historischer Datenzugriff
Custom News Feeds
News Aggregation
Content Filtering
Über 50 Integrationen

Zusätzliche Daten extrahieren

Kulturwirtschaft
Schauplätze
Personenzahl
Organisation
Brands
Events
Disasters
Diseases
Links
Medium
Images & Videos
Hashtags
Autor
Quelle
Duplikaterkennung
Publisher-Rang
Artikel Stimmung
Readability Score
Language Detection
und mehr

Analyse

Stimmungsanalyse
Analyse der öffentlichen Meinung
Kategorisierung
Finanzanalyse
Trendanalyse
Story-Gruppierung
Inhaltszusammenfassung
Erkennung von Entitäten
Schlüsselwort-Extraktion
Themenmodellierung
Ereigniserkennung
Erkennung benannter Entitäten
Textklassifizierung
Controversy Detection
Trust Score Analysis
Engagement-Metriken
Erkennung von Quellenvoreingenommenheit
Qualitätsranking
Spam-Erkennung
Emotionserkennung

Erweiterte Suche

Suche nach Standort
Suche nach Datumsbereich
Suche nach Quelle
Suche nach Kategorie
Suche nach Branche
Suche nach Gefühl
Suche nach Geschichte
Suche nach Publisher-Rang
Suche nach Sprache
Suche nach Entität
Suche nach Schlüsselwörtern
Boolesche Suche
Näherungssuche
Facettierte Suche
Bereichsabfragen
Nach Autor suchen
Nach Medientyp suchen
Nach Breaking News suchen
Nach Lesezeit suchen
+ über 65 weitere Filter

Interaktive Demo

Wählen Sie ein Szenario und sehen Sie echte API-Antworten — gefiltert, strukturiert und einsatzbereit. Keine Anmeldedaten erforderlich.

News API Szenarien

, bereit, bauen mit News?

Entdecken Sie Rezepte und Codebeispiele für gängige News-Daten-Workflows.

Arbeitsablauf-Beispiele

Full data models

API Response

✓ Tesla Stock Sentiment

Status: ok

Loading...

Key Features Demonstrated:

Sentiment AnalysisCompany ExtractionRich MetadataImage URLsSource Attribution

Über 500,000+ Hauptquellen

Teams auf der ganzen Welt vertrauen darauf, dass APITube ihnen hilft, erstaunliche digitale Erlebnisse schneller als je zuvor zu entwickeln und bereitzustellen.

Last updated: 5s ago
Quellen insgesamt: 512.645k
:anfragen gesHumantern assume you meant have a as typo or a small error. "requests yesterday"?would be translated anf" Translate from English to: Russianский: Articles Requests yesterday: 22.861
Gestern hinzugefügte Artikel: 93.559
Artikel insgesamt: 3.79b

Häufig gestellte Fragen

: Text sentiment analysis uses natural language processing (NLP) and machine learning to automatically determine the emotional tone of written content. Our system analyzes word choice, context, phrases, and linguistic patterns to classify text as positive, negative, or neutral with a confidence score.
: Polarity indicates the direction of sentiment (positive, negative, neutral), while the sentiment score (0-1) measures intensity. A score of 0.9 with positive polarity indicates strongly positive content, while 0.5 suggests mildly positive or mixed sentiment.
: Our models achieve 85%+ accuracy across general news categories, with specialized training for business, politics, technology, and entertainment content. Accuracy varies by domain—factual business news scores higher than opinion pieces with complex irony or sarcasm.
: Ja, unsere Sentiment-Analyse auf Entitätsebene identifiziert, wie bestimmte Marken, Personen oder Organisationen in Artikeln dargestellt werden. Ein Artikel kann insgesamt neutral sein, aber positive Stimmung gegenüber einem Unternehmen und negative gegenüber einem anderen enthalten.
: Our advanced NLP models are trained to recognize common sarcasm patterns and contextual irony. While no system is perfect with nuanced language, we achieve strong performance by analyzing surrounding context, source characteristics, and topic-specific language patterns.
: Many financial firms use news sentiment as one input for trading models. Our API provides real-time sentiment data that can be correlated with market movements, though we recommend combining sentiment signals with other fundamental and technical analysis.
: Yes, our sentiment models support 60+ languages with language-specific training. Each model understands cultural nuances and language-specific expressions that affect sentiment interpretation, ensuring accurate analysis across global news sources.
: Use our time-series endpoints to aggregate sentiment data by hour, day, week, or month. Track how sentiment around topics, brands, or events evolves, and correlate changes with specific news events or campaigns.