Sentiment-Analyse

Finden Sie heraus, ob ein Text positiv, neutral oder negativ ist. Analysieren Sie eine Nachricht oder Hunderte Kundenbewertungen auf einmal mit einem KI-Modell, das auf Ihrem Gerät läuft.

  • Positiv · Neutral · Negativ
  • Stapelanalyse von Bewertungen
  • CSV-Export
Bei der ersten Analyse wird das KI-Modell einmalig heruntergeladen (ca. 125 MB). Es wird für spätere Besuche zwischengespeichert, und Ihr Text verlässt nie dieses Gerät.
Anleitung

So verwenden Sie das Tool: Sentiment-Analyse

  1. 01

    Modus wählen

    Analysieren Sie einen einzelnen Text oder wechseln Sie zu Stapel und fügen Sie eine Bewertung pro Zeile ein.

  2. 02

    Analyse starten

    Beim ersten Mal wird das KI-Modell einmalig heruntergeladen (ca. 125 MB). Danach dauern Ergebnisse nur Augenblicke.

  3. 03

    Prüfen und exportieren

    Sehen Sie die Gesamtverteilung und den Wert jeder Zeile und exportieren Sie dann alles als CSV.

Ratgeber

Über das Tool: Sentiment-Analyse

Die Sentiment-Analyse liest Texte und sagt Ihnen, ob ihr Ton positiv, neutral oder negativ ist, jeweils mit einem Konfidenzwert. Analysieren Sie eine einzelne Nachricht oder fügen Sie Hunderte Bewertungen ein und sehen Sie die Gesamtstimmung auf einen Blick.

So funktioniert es

Das Tool führt ein RoBERTa-Sprachmodell von Cardiff NLP aus. Es wurde auf rund 124 Millionen Social-Media-Beiträgen vortrainiert und für die Sentiment-Klassifizierung feinjustiert. Weil es an echten, informellen Texten gelernt hat, versteht es Slang, Emojis, Hinweise auf Sarkasmus und kurze Nachrichten besser als ältere Wortlisten-Verfahren, die nur „gute“ und „schlechte“ Wörter zählen.

Anders als Keyword-Methoden liest das Modell den ganzen Satz im Kontext. „Not bad at all“ wird als positiv erkannt, „I wanted to love this“ meist als negativ. Jede Zeile erhält drei Wahrscheinlichkeiten, die sich zu 100 % addieren, und die höchste wird zum Label.

Wofür Sie es nutzen können

  • Kundenbewertungen: Finden Sie unzufriedene Kunden unter Hunderten von App-Store-, Amazon- oder Google-Bewertungen.
  • Umfrageantworten: Bewerten Sie offenes Feedback, ohne vorher jede Antwort zu lesen.
  • Social-Media-Monitoring: Prüfen Sie, wie Menschen auf einen Launch oder eine Kampagne reagieren.
  • Support-Tickets: Priorisieren Sie die negativsten Nachrichten.
  • Schreiben: Prüfen Sie, ob eine E-Mail oder Ankündigung so wirkt, wie Sie es beabsichtigen.

Tipps für die besten Ergebnisse

  • Setzen Sie im Stapelmodus eine Bewertung pro Zeile. Jede Zeile wird einzeln bewertet.
  • Das Modell ist auf kurzes, informelles Englisch abgestimmt. Lange formelle Dokumente teilen Sie besser in Absätze auf.
  • Achten Sie auf die Werte, nicht nur auf die Labels. Ein Ergebnis mit 51 % positiv ist eine gemischte Botschaft.
  • Exportieren Sie als CSV und sortieren Sie in Ihrer Tabelle nach dem negativen Wert, um eine Nachfassliste zu erstellen.

Sicher für echte Kundendaten: Das Modell läuft vollständig in Ihrem Browser, sodass Namen, E-Mail-Adressen und Bestelldetails in Ihren Bewertungen nie an eine Drittanbieter-API gesendet werden.

Auf einen Blick

Labels
Positiv, neutral, negativ
KI-Modell
Twitter-RoBERTa (Cardiff NLP)
Stapelgröße
Bis zu 1.000 Zeilen
Export
CSV mit Werten
Download
Ca. 125 MB, einmalig
Datenschutz
Kundendaten bleiben auf Ihrem Gerät
Tool verwenden: Sentiment-Analyse Ratgeber lesenSentiment-Analyse von Kundenbewertungen: ein Praxisleitfaden
FAQ

Fragen zu diesem Tool

Fehlt etwas? Schreiben Sie an contact@ultratoolsai.com.

Welches Modell wird verwendet?

Ein RoBERTa-Modell von Cardiff NLP, vortrainiert auf rund 124 Millionen Social-Media-Beiträgen und für Sentiment feinjustiert. Es eignet sich gut für kurze, informelle Texte wie Bewertungen, Kommentare und Nachrichten.

Warum ist der erste Durchlauf langsam?

Das KI-Modell (ca. 125 MB) wird einmal heruntergeladen und vom Browser zwischengespeichert. Spätere Analysen starten fast sofort.

Wie viele Bewertungen kann ich analysieren?

Der Stapelmodus verarbeitet bis zu 1.000 Zeilen auf einmal. Jede Zeile wird einzeln analysiert.

Wird mein Text hochgeladen?

Nein. Das Modell läuft in Ihrem Browser, Kundendaten verlassen also nie Ihr Gerät.