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 jag analysera sentiment för specifika enheter inom en artikel?

Ja, vår sentimentanalys på enhetsnivå identifierar hur specifika varumärken, personer eller organisationer porträtteras i artiklar. En artikel kan vara neutral överlag men innehålla positiv sentiment om ett företag och negativ om ett annat.

Hur hanterar du sarkasm, ironi och nyanserat språk?

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 jag använda sentimentanalys för aktiemarknadsprognoser?

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.

Litat av över 6 000 utvecklare

Bestämma känslor av texter med Nyheter API

Registrera dig gratis och börja bestämma känslor av texter med vår News API. Få tillgång till de senaste nyhetsartiklarna.

Nyheter i realtid från 177 land

i 60 språk

Fördel

Bestämma känslor av texter med nyheter API-funktioner

Fastställande av känslor av texter API har de senaste nyhetsrubrikerna från hela världen med källor och bilder. Vårt API ger dig de senaste nyhetsartiklarna från tusentals källor.

Få gratis API-nyckel

Läs mer om API

Känslor bestämning av texter

Nyheter I Realtid

Tillgång till tusentals nyhetskällor

Anpassningsbara Sökparametrar

Enkel Integration med din applikation

Funktion

Slösa inte tid på komplexa funktioner

Komplexa funktioner görs enkelt. Vårt API ger ett enkelt sätt att få tillgång till nyhetsartiklar från hela världen. Vi tillhandahåller ett enkelt, konsekvent och lättanvänt API för att få tillgång till nyhetsartiklar från tusentals källor.

Nyheter API

Exportera data i många format
Branschövervakning
Brand Monitoring
Marknadsinformation
Riskhantering
Konkurrensspionage
Medieövervakning
Sentimentanalys
Trendanalys
Story Gruppering
Prognoser för sociala trender
Stöd för flera språk
Publikens Engagemang
Geografisk Analys
Realtids Breaking News
Historisk dataåtkomst
Custom News Feeds
News Aggregation
Content Filtering
Över 50 integrationer

Extrahera Ytterligare Data

Industri
Läge
Person
Organisation
Brands
Events
Disasters
Diseases
Länk
Medium
Images & Videos
Hashtags
Författare
Källa
Duplicera Detektering
Utgivare Rank
Artikel Sentiment
Readability Score
Language Detection
och mer

Analysera

Sentimentanalys
Analys av den allmänna opinionen
Kategorisering
Finansiell Analys
Trendanalys
Story Gruppering
Sammanfattning Av Innehållet
Erkännande Av Företag
Nyckelordsextraktion
Ämnesmodellering
Händelsedetektering
Namngiven Enhet Erkännande
Textklassificering
Controversy Detection
Trust Score Analysis
Engagemangsmått
Identifiering av källbias
Kvalitetsrankning
Spam-identifiering
Känsloidentifiering

Avancerad Sökning

Sök efter plats
Sök efter datumintervall
Sök efter källa
Sök efter kategori
Sök efter bransch
Sök efter Sentiment
Sök efter berättelse
Sök efter utgivare Rank
Sök efter språk
Sök efter entitet
Sök efter nyckelord
Boolesk sökning
Närhetsökning
Fasetterad sökning
Intervallförfrågningar
Sök efter författare
Sök efter medietyp
Sök efter Breaking News
Sök efter lästid
+ över 65 fler filter

Interaktiv demo

Välj ett scenario och se riktiga API-svar — filtrerade, strukturerade och redo att användas. Inga autentiseringsuppgifter krävs.

News API Scenarier

Redo att bygga med News API?

Upptäck recept och kodexempel för vanliga nyhetsdata-arbetsflöden.

Arbetsflödesexempel

Full data models

API Response

✓ Tesla Stock Sentiment

Status: ok

Loading...

Key Features Demonstrated:

Sentiment AnalysisCompany ExtractionRich MetadataImage URLsSource Attribution

Högst 500,000+ källa

APITube är betrodd av team runt om i världen för att hjälpa dem att bygga och leverera fantastiska digitala upplevelser snabbare än någonsin tidigare.

Last updated: 4s ago
Totalt antal källor: 512.645k
Förfrågningar igår: 29.109
Artiklar tillagda igår: 131.689k
Totalt antal artiklar: 3.79b

Vanliga frågor

: 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, vår sentimentanalys på enhetsnivå identifierar hur specifika varumärken, personer eller organisationer porträtteras i artiklar. En artikel kan vara neutral överlag men innehålla positiv sentiment om ett företag och negativ om ett annat.
: 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.