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.

ฉันสามารถวิเคราะห์อารมณ์ของเอนทิตีเฉพาะในบทความได้หรือไม่?

ใช่ การวิเคราะห์ความรู้สึกระดับเอนทิตีของเราระบุวิธีที่แบรนด์ บุคคล หรือองค์กรเฉพาะถูกนำเสนอในบทความ บทความอาจเป็นกลางโดยรวม แต่อาจมีความรู้สึกเชิงบวกต่อบริษัทหนึ่งและเชิงลบต่ออีกบริษัทหนึ่ง

คุณจัดการกับภาษารัยเฉพาะเช่น การเสียดสี การเหน็บแนม และภาษาที่มีความหมายซับซ้อนได้อย่างไร?

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.

ฉันสามารถใช้การวิเคราะห์อารมณ์เพื่อทำนายตลาดหุ้นได้หรือไม่?

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.

เชื่อถือโดยนักพัฒนากว่า 6,000 คน

การกำหนดความรู้สึกของข้อความ ด้วย ข่าวสาร

Last updated: May 30, 2026

ลงทะเบียนฟรีและเริ่มต้นการกำหนดความรู้สึกของข้อความที่มีข่าวของเรา ได้รับการเข้าถึงบทความข่าวล่าสุด

บทความข่าวเรียลไทม์ จาก 177 ประเทศ

ใน 60 ภาษา

งกัน

การกำหนดความรู้สึกของข้อความที่มีคุณสมบัติข่าวเอพีไอ

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.

เริ่มต้นฟรี 14 วัน

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเอพีไอ

การกำหนดความรู้สึกของข้อความ

อัพเดทข่าวเรียลไทม์

การเข้าถึงหลายพันแหล่งข่าว

พารามิเตอร์การค้นหาที่ปรับแต่งได้

บูรณาการง่ายกับโปรแกรมของคุณ

กรณีการใช้งาน

ค้นพบความเป็นไปได้

โซลูชั่นของเราถูกออกแบบมาเพื่อช่วยให้คุณบรรลุเป้าหมายของคุณ ไม่ว่าคุณจะเป็นธุรกิจขนาดเล็กหรือบริษัทขนาดใหญ่เรามีทางออกที่เหมาะสมสำหรับคุณ

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.

สินค้า

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.

งคุณ

ไม่ต้องเสียเวลาในคุณสมบัติที่ซับซ้อน

คุณสมบัติที่ซับซ้อนทำง่าย การเข้าถึงข่าวจากทั่วโลก ข่าวและสภาพอากาศ,การพยากรณ์อากาศ,การพยากรณ์อากาศ,การพยากรณ์อากาศ,การพยากรณ์อากาศ,การพยากรณ์อากาศ,การพยากรณ์อากาศ,การพยากรณ์อากาศ,การพยากรณ์อากาศ

ข่าวสาร

ส่งออกข้อมูลในหลายรูปแบบ
การตรวจสอบอุตสาหกรรม
การตรวจสอบแบรนด์
ข่าวกรองตลาด
การบริหารความเสี่ยง
ความฉลาดในการแข่งขัน
การตรวจสอบสื่อ
การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น
การวิเคราะห์แนวโน้ม
เรื่องการจัดกลุ่ม
การคาดการณ์แนวโน้มทางสังคม
การสนับสนุนหลายภาษา
การมีส่วนร่วมของผู้ชม
การวิเคราะห์ทางภูมิศาสตร์
ข่าวด่วนแบบเรียลไทม์
การเข้าถึงข้อมูลทางประวัติศาสตร์
Custom News Feeds
News Aggregation
Content Filtering
การบูรณาการมากกว่า 50

ดึงข้อมูลเพิ่มเติม

อุตสาหกรรม
สถานที่
บุคคล
องค์กร
Brands
Events
Disasters
Diseases
ลิงค์
สื่อมวลชน
Images & Videos
แฮชแท็ก
ผู้เขียน
แหล่งที่มา
การตรวจจับที่ซ้ำกัน
อันดับผู้เผยแพร่
ความเชื่อมั่นบทความ
Readability Score
Language Detection
และอื่นๆ

การวิเคราะห์

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น
การวิเคราะห์ความคิดเห็นของประชาชน
การจัดหมวดหมู่
การวิเคราะห์ทางการเงิน
การวิเคราะห์แนวโน้ม
เรื่องการจัดกลุ่ม
สรุปเนื้อหา
การรับรู้นิติบุคคล
การสกัดคำหลัก
การสร้างแบบจำลองหัวข้อ
การตรวจสอบเหตุการณ์
การรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อ
การจำแนกข้อความ
Controversy Detection
Trust Score Analysis
เมตริกการมีส่วนร่วม
Source Bias Detection
อันดับคุณภาพ
การตรวจจับสแปม
การตรวจจับอารมณ์

ค้นหาขั้นสูง

ค้นหาตามสถานที่
ค้นหาตามช่วงวันที่
ค้นหาตามแหล่งที่มา
ค้นหาตามหมวดหมู่
ค้นหาตามอุตสาหกรรม
ค้นหาตามความเชื่อมั่น
ค้นหาตามเรื่องราว
ค้นหาตามลำดับผู้เผยแพร่
ค้นหาตามภาษา
ค้นหาตามเอนทิตี้
ค้นหาตามคำสำคัญ
การค้นหาแบบบูลีน
การค้นหาแบบใกล้เคียง
การค้นหาแบบแฟเซต
คิวรีช่วง
ค้นหาตามผู้เขียน
ค้นหาตามประเภทสื่อ
ค้นหาตามข่าวด่วน
ค้นหาตามเวลาอ่าน
+ กว่า 65 ตัวกรองเพิ่มเติม

การสาธิตแบบโต้ตอบ

เลือกสถานการณ์และดูการตอบสนอง API จริง — กรองแล้ว มีโครงสร้าง และพร้อมใช้งาน ไม่ต้องใช้ข้อมูลประจำตัว

News API สถานการณ์

พร้อมสร้างด้วย News API หรือยัง?

ค้นพบสูตรและตัวอย่างโค้ดสำหรับเวิร์กโฟลว์ข้อมูลข่าวทั่วไป

ตัวอย่างขั้นตอนการทำงาน

Full data models

API Response

✓ Tesla Stock Sentiment

Status: ok

Loading...

Key Features Demonstrated:

Sentiment AnalysisCompany ExtractionRich MetadataImage URLsSource Attribution

มากกว่า 500,000+ แหล่งที่มา

ร้างและส่งมอบประสบการณ์ดิจิตอลที่น่าตื่นตาตื่นใจได้เร็วขึ้นกว่าที่เคยเป็นมา

Last updated: 7s ago
แหล่งรวม: 512.645k
คำร้องเมื่อวานนี้: 25.847
บทความที่เพิ่มเมื่อวานนี้: 124.428k
บทความทั้งหมด: 3.82b

คำถามที่พบบ่อย

: 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.
: ใช่ การวิเคราะห์ความรู้สึกระดับเอนทิตีของเราระบุวิธีที่แบรนด์ บุคคล หรือองค์กรเฉพาะถูกนำเสนอในบทความ บทความอาจเป็นกลางโดยรวม แต่อาจมีความรู้สึกเชิงบวกต่อบริษัทหนึ่งและเชิงลบต่ออีกบริษัทหนึ่ง
: 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.