Pular para o conteúdo principal

Node Sentiment Analysis

O node Sentiment Analysis permite analisar o sentimento de textos usando modelos de IA avançados. Este node é especialmente útil para análise de feedback de clientes, monitoramento de redes sociais e compreensão de sentimentos em comunicações.

O que você encontrará aqui​

Esta documentação abrange:

  • Configuração do node: Como configurar modelos de análise de sentimento
  • Parâmetros de entrada: Formatos de texto aceitos e pré-processamento
  • Interpretação de resultados: Como entender as pontuações de sentimento
  • Casos de uso práticos: Exemplos reais de aplicação
  • Integração com workflows: Como usar em automações complexas

Conceitos Fundamentais​

Análise de Sentimento​

A análise de sentimento é uma técnica de processamento de linguagem natural que identifica e extrai informações subjetivas de textos. O node pode classificar sentimentos como:

  • Positivo: Textos com conotação favorável
  • Negativo: Textos com conotação desfavorável
  • Neutro: Textos sem polaridade clara

Pontuação de Sentimento​

O node retorna uma pontuação entre -1 e 1, onde:

  • 1.0: Extremamente positivo
  • 0.0: Neutro
  • -1.0: Extremamente negativo

Configuração Básica​

Parâmetros Principais​

  1. Modelo de IA: Escolha entre diferentes modelos disponíveis
  2. Texto de Entrada: Campo contendo o texto para análise
  3. Idioma: Especifique o idioma do texto (opcional)
  4. Confiança Mínima: Define o limite de confiança para resultados

Exemplo de Configuração​

{
  "model": "openai-gpt-4",
  "inputField": "{{ $json.text }}",
  "language": "pt-BR",
  "minConfidence": 0.7
}

Casos de Uso​

Análise de Feedback de Clientes​

Monitoramento de Redes Sociais​

Próximos Passos​

Recursos Relacionados​