Блок 𝖲𝖾𝗇𝗍𝗂𝗆𝖾𝗇𝗍 𝖠𝗇𝖺𝗅𝗒𝗌𝗂𝗌 значительно расширяет возможности машинного обучения GraphLinq IDE, умело выявляя эмоции, скрытые в тексте. Используя точные алгоритмы, он быстро помечает настроения как положительные, отрицательные или нейтральные, предлагая глубокое понимание эмоциональных течений, скрытых за словами.

Пример использования 🔬

Представьте себе: вы погружаетесь в мир анализа держателей токенов через @Coinmarketcap. Вот как блок 𝖲𝖾𝗇𝗍𝗂𝗆𝖾𝗇𝗍 𝖠𝗇𝖺𝗅𝗒𝗌𝗂𝗌 расширяет ваши возможности:

1. Используйте возможности GraphLinq IDE для анализа настроений держателей токенов по конкретным токенам, представленным на Coinmarketcap.
2. Пропустите отзывы держателей через блок 𝖲𝖾𝗇𝗍𝗂𝗆𝖾𝗇𝗍 𝖠𝗇𝖺𝗅𝗒𝗌𝗂𝗌 для глубокого погружения в их основные эмоции.
3. Оказавшись внутри блока, параметр "Text" поглощает эти отзывы, запуская быстрый анализ настроений.
4. Результат? Выходной параметр "Sentiment" раскрывает настроение каждого отзыва, рисуя яркую картину ландшафта настроений держателей.
5. Кроме того, выходной параметр "Confidence Score" дает вам оценку надежности, предлагая нюансированное понимание отзывов держателей.

https://t.co/7HXQQ6aeB3