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.

Kan ik het sentiment analyseren voor specifieke entiteiten binnen een artikel?

Ja, onze sentiment-analyse op entiteitsniveau identificeert hoe specifieke merken, personen of organisaties worden weergegeven in artikelen. Een artikel kan over het geheel neutraal zijn, maar positieve sentiment bevatten over het ene bedrijf en negatieve over een ander.

Hoe ga je om met sarcasme, ironie en genuanceerd taalgebruik?

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.

Kan ik sentimentanalyse gebruiken voor beursvoorspellingen?

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.

Vertrouwd door 6.000 ontwikkelaars

Het bepalen van de gevoelens van teksten met Nieuws API

Meld je gratis aan en begin met het bepalen van de sentimenten van teksten met onze Nieuws API. Krijg toegang tot de laatste nieuwsartikelen.

Realtime nieuwsartikelen van 177 land

in 60 taal

Voordeel

Het bepalen van de gevoelens van teksten met nieuws API functies

Het bepalen van de gevoelens van teksten API bevat de laatste nieuwskoppen van over de hele wereld met bronnen en afbeeldingen. Onze API biedt u de laatste nieuwsartikelen uit duizenden bronnen.

Ontvang gratis API-sleutel

Meer informatie over API

Sentimenten bepaling van teksten

Real-Time Nieuws Updates

Toegang tot duizenden nieuwsbronnen

Aanpasbare Zoekparameters

Eenvoudige integratie met uw applicatie

Functie

Verspil geen tijd aan complexe functies

Complexe functies eenvoudig gemaakt. Onze API biedt een eenvoudige manier om toegang te krijgen tot nieuwsartikelen van over de hele wereld. We bieden een eenvoudige, consistente en gebruiksvriendelijke API om toegang te krijgen tot nieuwsartikelen uit duizenden bronnen.

Nieuws API

Exporteer gegevens in vele formaten
Industrie Monitoring
Merk Monitoring
Market Intelligence
Risicomanagement
Competitive Intelligence
Media Monitoring
Sentiment Analyse
Trendanalyse
Verhaalgroepering
Voorspellen van sociale trends
Meertalige ondersteuning
Betrokkenheid Van Het Publiek
Geografische Analyse
Actuele Breaking News
Historische gegevenstoegang
Custom News Feeds
News Aggregation
Content Filtering
Meer dan 50 integraties

Extra Informatie Extraheren

Industrie
Locatie
Persoon
Organisatie
Brands
Events
Disasters
Diseases
Link
Medium
Images & Videos
Hashtags
Auteur
Bron
Duplicatendetectie
Uitgever Rang
Artikel Sentiment
Readability Score
Language Detection
en meer

Analyse

Sentiment Analyse
Analyse van de publieke opinie
Categorisatie
Financiële Analyse
Trendanalyse
Verhaalgroepering
Inhoud Samenvatting
Entity Recognition
Keyword Extractie
Topic Modeling
Event Detectie
Herkenning Van Benoemde Entiteiten
Tekstclassificatie
Controversy Detection
Trust Score Analysis
Engagement-metrieken
Detectie van bronnenbias
Kwaliteitsrangschikking
Spam-detectie
Emotiedetectie

Geavanceerd Zoeken

Zoeken op locatie
Zoeken op datumbereik
Zoeken op Bron
Zoeken op categorie
Zoeken op industrie
Zoeken op Sentiment
Zoeken op verhaal
Zoeken op Publisher Rank
Zoeken op taal
Zoeken op entiteit
Zoeken op trefwoorden
Booleaanse zoekopdracht
Nabijheidszoeken
Gefacetteerde zoekopdracht
Bereikzoekopdrachten
Zoeken op auteur
Zoeken op mediatype
Zoeken op Breaking News
Zoeken op leestijd
+ meer dan 65 filters

Interactieve demo

Kies een scenario en bekijk echte API-reacties — gefilterd, gestructureerd en klaar voor gebruik. Geen referenties nodig.

News API Scenario's

Klaar om te bouwen met News API?

Ontdek recepten en codevoorbeelden voor veelvoorkomende nieuwsdataworkflows.

Werkstroom-voorbeelden

Full data models

API Response

✓ Tesla Stock Sentiment

Status: ok

Loading...

Key Features Demonstrated:

Sentiment AnalysisCompany ExtractionRich MetadataImage URLsSource Attribution

Meer 500,000+ bron

APITube wordt vertrouwd door teams over de hele wereld om hen te helpen bij het bouwen en leveren van geweldige digitale ervaringen sneller dan ooit tevoren.

Last updated: 8s ago
Totaal bronnen: 512.645k
Verzoeken van gisteren: 29.109
Artikelen toegevoegd gisteren: 131.689k
Totaal artikelen: 3.79b

Veelgestelde vragen

: 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, onze sentiment-analyse op entiteitsniveau identificeert hoe specifieke merken, personen of organisaties worden weergegeven in artikelen. Een artikel kan over het geheel neutraal zijn, maar positieve sentiment bevatten over het ene bedrijf en negatieve over een ander.
: 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.