Sentiment Analysis în n8n & Automatizări AI

Sentiment Analysis
  Text to Analyze: {{ $json.text }}
  Sentiment Categories: Positive, Neutral, Negative

Ce face Sentiment Analysis

Sentiment Analysis folosește modelul conectat ca să decidă sentimentul fiecărui element, după categoriile din opțiunea Sentiment Categories. Implicit categoriile sunt Positive, Neutral, Negative, iar fiecare are ieșirea ei.

Text to Analyze este o expresie către câmpul cu textul, implicit text. Categoriile se pot schimba, de exemplu Very Positive, Positive, Neutral, Negative, Very Negative.

Documentația recomandă temperatura modelului la 0 sau aproape de 0, ca rezultatele să fie cât mai stabile între rulări. Scorurile din Include Detailed Results sunt estimări ale modelului, nu măsurători exacte.

Sintaxă și opțiuni

Opțiune / Parametru	Descriere
Text to Analyze	Textul analizat, de obicei o expresie (implicit câmpul text).
Sentiment Categories	Categoriile, separate prin virgulă. Implicit Positive, Neutral, Negative.
Include Detailed Results	Adaugă în ieșire intensitatea sentimentului și scorul de încredere.
System Prompt Template	Promptul de sistem. Folosește substituentul {categories}.
Enable Auto-Fixing	Trimite eroarea de parsare înapoi la model ca să repare formatul.

Exemple practice

Exemplul 1: Analiza articolelor dintr-un flux RSS

RSS Feed Read -> Sentiment Analysis
  Text to Analyze: {{ $json.content }}
  Sentiment Categories: Positive, Neutral, Negative

Exemplul 2: Categorii proprii pentru feedback

Sentiment Categories: Excited, Happy, Neutral, Disappointed, Angry

Greșeli frecvente și bune practici

• Lași temperatura modelului mare. Rezultatele diferă de la o rulare la alta.
• Schimbi categoriile, dar nu adaptezi ramurile fluxului: fiecare categorie are propria ieșire.
• Trimiți texte foarte lungi dintr-o dată. Documentația sugerează împărțirea în bucăți mai mici.

Comenzi înrudite

• text-classifier-n8n
• information-extractor-text-classifier
• chat-models-n8n