El bloque de 𝖲𝖾𝗇𝗍𝗂𝗆𝖾𝗇𝗍 𝖠𝗇𝖺𝗅𝗂́𝗌𝗂𝗌 supera el arsenal de aprendizaje automático de GraphLinq IDE, extrayendo expertamente las emociones ocultas en el texto. Aprovechando algoritmos precisos, etiqueta rápidamente los sentimientos como positivos, negativos o neutrales, ofreciendo perspicaces ideas sobre las corrientes emocionales subyacentes.

Ejemplo de uso 🔬

Imagina esto: estás adentrándote en el mundo del análisis de hodlers de tokens a través de @Coinmarketcap. Así es como el bloque de 𝖲𝖾𝗇𝗍𝗂𝗆𝖾𝗇𝗍 𝖠𝗇𝖺𝗅𝗂́𝗌𝗂𝗌 supera tus ideas:

1. Aprovecha el poder de GraphLinq IDE para diseccionar los sentimientos de los hodlers sobre tokens específicos listados en Coinmarketcap.
2. Introduce las reseñas de los hodlers a través del bloque de 𝖲𝖾𝗇𝗍𝗂𝗆𝖾𝗇𝗍 𝖠𝗇𝖺𝗅𝗂́𝗌𝗂𝗌 para profundizar en sus emociones subyacentes.
3. Una vez dentro del bloque, el parámetro "Texto" absorbe esas reseñas, desencadenando un análisis de sentimiento rápido.
4. ¿El resultado? El parámetro de salida "Sentimiento" revela el estado de ánimo de cada reseña, pintando un vívido panorama del paisaje de los sentimientos de los hodlers.
5. Además, el parámetro de salida "Puntuación de Confianza" te ofrece una medida de fiabilidad, proporcionando una comprensión matizada de los comentarios de los hodlers.

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