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.

Posso analisar o sentimento para entidades específicas dentro de um artigo?

Yes, our entity-level sentiment analysis identifies how specific brands, people, or organizations are portrayed within articles. An article might be neutral overall but contain positive sentiment about one company and negative about another.

Como você lida com sarcasmo, ironia e linguagem matizada?

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.

Posso usar análise de sentimento para previsões do mercado de ações?

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.

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Determinação dos sentimentos dos textos com API de notícias

Last updated: July 22, 2026

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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.

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Plug per-article sentiment polarity and intensity into quant signal pipelines and backtests.

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Build dashboards showing sentiment by topic, geography, and publisher tier for any custom domain.

Operations

Internal-tool enrichment

Enrich internal news feeds (Slack, Teams, intranet) with sentiment labels so analysts triage faster.

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Compare sentiment across multiple sources on the same event to detect outliers or framing differences.

Características

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Características complexas simplificadas. Nossa API fornece uma maneira simples de acessar artigos de notícias de todo o mundo. Nós fornecemos uma API simples, consistente e fácil de usar para acessar artigos de notícias de milhares de fontes.

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Perguntas frequentes

: 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.
: Yes, our entity-level sentiment analysis identifies how specific brands, people, or organizations are portrayed within articles. An article might be neutral overall but contain positive sentiment about one company and negative about another.
: 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.