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.

Confiável por mais de 6.000 desenvolvedores

Determinação dos sentimentos dos textos com API de notícias

Last updated: July 28, 2026

Inscreva-se gratuitamente e comece a determinar os sentimentos dos textos com a nossa API de notícias. Tenha acesso às últimas notícias.

Artigos de notícias em tempo real da 177 países

em 60 línguas

Benefícios

Determinando os sentimentos dos textos com recursos da API de notícias

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.

Obter Chave de API Gratuita

Saiba mais sobre a API

Determinação dos sentimentos dos textos

Atualizações De Notícias Em Tempo Real

Acesso a milhares de fontes de notícias

Parâmetros De Pesquisa Personalizáveis

Fácil integração com a sua aplicação

Casos de Utilização

Descubra as possibilidades

As nossas soluções são concebidas para o ajudar a atingir os seus objetivos. Quer seja uma pequena empresa ou uma grande empresa, temos a solução certa para si.

Training-data augmentation

Bootstrap labeled datasets using APITube's sentiment scores; refine with human review on a smaller sample.

Trading

Signal pipelines

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

Produto

In-app sentiment overlays

Surface sentiment badges next to news articles in news-reader, finance, or analytics apps.

Research

Topic-sentiment dashboards

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.

Validation

Cross-source consensus scoring

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

Características

Não perca tempo com recursos complexos

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.

API de notícias

Exportar dados em vários formatos
Monitorização Da Indústria
Monitorização Da Marca
Inteligência De Mercado
Gestão De Riscos
Inteligência Competitiva
Monitorização Dos Meios De Comunicação
Análise De Sentimentos
Análise De Tendências
Agrupamento De Histórias
Previsão de tendências sociais
Suporte multilíngue
Envolvimento Do Público
Análise Geográfica
Notícias de Última Hora em Tempo Real
Acesso a Dados Históricos
Custom News Feeds
News Aggregation
Content Filtering
Mais de 50 integrações

Extrair Dados Adicionais

Indústrias
Locais
Pessoas
Organizações
Brands
Events
Disasters
Diseases
Ligações
Media
Images & Videos
Hashtags
Autores
Fonte
Detecção De Duplicados
Publisher Rank
Sentimento Do Artigo
Readability Score
Language Detection
e mais

Análise

Análise De Sentimentos
Análise da opinião pública
Categorização
Análise Financeira
Análise De Tendências
Agrupamento De Histórias
Resumo Do Conteúdo
Reconhecimento Da Entidade
Extração De Palavras-Chave
Modelação De Tópicos
Detecção De Eventos
Reconhecimento De Entidade Nomeada
Classificação Do Texto
Controversy Detection
Trust Score Analysis
Métricas de Engajamento
Detecção de Viés de Fonte
Classificação de Qualidade
Detecção de Spam
Detecção de Emoções

Pesquisa Avançada

Procurar por localização
Pesquisar por Intervalo de Datas
Procurar por fonte
Procurar por categoria
Pesquisa por Indústria
Procurar por Sentimento
Procurar por história
Procurar por categoria de editor
Pesquisar por Idioma
Pesquisar por Entidade
Pesquisar por Palavras-Chave
Busca Booleana
Busca de Proximidade
Busca Facetada
Consultas de Intervalo
Pesquisar por Autor
Pesquisar por Tipo de Mídia
Pesquisar por Notícias de Última Hora
Pesquisar por Tempo de Leitura
+ mais de 65 filtros

Demonstração Interativa

Escolha um cenário e veja respostas reais da API — filtradas, estruturadas e prontas para uso. Nenhuma credencial necessária.

News API Cenários

Pronto para construir com a News API?

Descubra receitas e exemplos de código para fluxos de trabalho de dados de notícias comuns.

Exemplos de Fluxo de Trabalho

Full data models

API Response

✓ Tesla Stock Sentiment

Status: ok

Loading...

Key Features Demonstrated:

Sentiment AnalysisCompany ExtractionRich MetadataImage URLsSource Attribution

Mais do que 500,000+ fontes

A APITube tem a confiança de equipas de todo o mundo para as ajudar a construir e proporcionar experiências digitais incríveis mais rapidamente do que nunca.

Last updated: 4s ago
Total das fontes: 512.645k
Solicitações de ontem: 22.713
Artigos adicionados ontem: 154.496k
Total dos artigos: 3.85b

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.