Que signifie « sentiment » ?

Le sentiment est une étiquette qui décrit si le ton émotionnel d’un texte penche positif (heureux, satisfait, enthousiaste) ou négatif (en colère, déçu, critique). Cet outil attribue une étiquette et un score de confiance à chaque ligne ou paragraphe.

Quel modèle est utilisé ?

Un modèle DistilBERT finement entraîné sur le Stanford Sentiment Treebank (SST-2), servi sous forme de fichier ONNX (~67 Mo, quantifié). Il s’exécute via @huggingface/transformers entièrement dans ton navigateur et est mis en cache après la première utilisation.

Mon texte est-il envoyé quelque part ?

Non. Toute l’inférence s’exécute localement dans ton navigateur via WebAssembly. Ton texte ne quitte pas ton appareil.

Quelle est sa précision ?

Le modèle est performant sur les avis produits, tweets et messages courts en anglais. Il peut être en difficulté face à l’ironie, aux sentiments mixtes et au jargon spécifique (médical, juridique). Vérifie toujours le résultat.

Analyseur de sentiment

Détecte instantanément si un texte est positif ou négatif grâce à un petit modèle d’IA qui s’exécute entièrement dans ton navigateur. Analyse des avis, des formulaires de feedback ou tes propres brouillons avant envoi.

Vos données ne quittent jamais votre appareil

Foire aux questions

Que signifie « sentiment » ?

Le sentiment est une étiquette qui décrit si le ton émotionnel d’un texte penche positif (heureux, satisfait, enthousiaste) ou négatif (en colère, déçu, critique). Cet outil attribue une étiquette et un score de confiance à chaque ligne ou paragraphe.
Quel modèle est utilisé ?

Un modèle DistilBERT finement entraîné sur le Stanford Sentiment Treebank (SST-2), servi sous forme de fichier ONNX (~67 Mo, quantifié). Il s’exécute via @huggingface/transformers entièrement dans ton navigateur et est mis en cache après la première utilisation.
Mon texte est-il envoyé quelque part ?

Non. Toute l’inférence s’exécute localement dans ton navigateur via WebAssembly. Ton texte ne quitte pas ton appareil.
Quelle est sa précision ?

Le modèle est performant sur les avis produits, tweets et messages courts en anglais. Il peut être en difficulté face à l’ironie, aux sentiments mixtes et au jargon spécifique (médical, juridique). Vérifie toujours le résultat.