免费新闻情感分析 API

免费新闻情感分析 API 必须说明哪些边界

零成本注册只是第一道筛选。真正需要核对的是：免费响应是否同时包含可追溯的新闻记录和可解释的情感结果。有些套餐免费提供标题，却把情感字段放在付费层；另一些接口只分析你提交的文本，并不提供新闻。

比较接口前先确定新闻情感评分粒度

仅返回“正面”并不完整，响应还必须说明它在描述什么。一篇报道可能看好整个行业、利空某家公司，同时对另一家公司保持中性。评分单位应与应用实际决策一致。

选择一体化情感接口还是两阶段处理链路

“免费新闻情感分析 API”可能指三种完全不同的产品：直接返回新闻与评分的一体化接口、只分析应用提交文本的分类器，或由新闻数据源与独立模型组成的两阶段链路。比较配额前应先确定架构，否则，一个额度看似充足的文本分类接口，可能既不提供新闻，也不负责实体映射和发布时间管理。

让每个情感评分都能追溯到新闻证据

没有数据出处的情感数字无法审计。每条记录应保留新闻规范 URL、媒体、发布时间、服务商采集时间、语言、命中的实体或主题以及情感输出。发布时间、采集时间和请求时间分别回答不同的及时性问题。

信任评分前，先验证情感分析质量

情感接口即使返回格式正确的 JSON，也可能形成质量很差的金融信号。验证时应使用与应用真实场景相似的报道，而不是只挑几条明显的利好或利空标题。建议建立人工标注测试集，在采集时固定发布时间，并在许可范围内保留能够复现判断的原文或证据。

为免费套餐建立可核验的证据矩阵

不要只按套餐名称比较服务商。每项要求都应同时记录一条文档说明和一次实际响应。如果二者不一致，应把响应视为测试结果，而不是忽略合同条款的理由。

规范化新闻情感响应时不要丢失证据

应用逻辑可以使用统一记录；在条款允许时，另行保留服务商原始响应。下面的规范化对象明确区分文章身份、评分对象、时间戳和量表。

from datetime import datetime, timezone

def normalize_news_sentiment(article, provider_name):
    target = article.get("entity") or article.get("topic")
    score = article.get("sentiment_score")

    return {
        "article": {
            "id": article["id"],
            "canonical_url": article["url"],
            "publisher": article["publisher"],
            "published_at": article["published_at"],
            "language": article.get("language"),
        },
        "sentiment": {
            "target": target,
            "label": article.get("sentiment_label"),
            "score": score,
            "scale": article.get("score_scale"),
            "is_missing": score is None,
        },
        "provenance": {
            "provider": provider_name,
            "ingested_at": article.get("ingested_at"),
            "requested_at": datetime.now(timezone.utc).isoformat(),
        },
    }

这是规范化模式，不是真实服务商端点。只映射文档明确说明的字段，保留空值和原始标识，方便后续核对记录。

把文章情感转换成可解释的时间序列信号

不能把某个股票代码下返回的所有评分直接取平均值。不同公司和事件的报道数量差异很大，同一篇通讯社稿件可能被转载成数十条记录，旧报道也不应永久影响当前信号。在将情感用于提醒、排序或回测前，应先明确聚合规则。

用 QVeris 发现能力，再核验新闻证据

QVeris 帮助 Agent 按能力搜索，而不是把服务商名称写死。针对本场景，应准确描述输入输出：主题或实体查询、发布时间筛选、可追溯的新闻元数据，以及文章级或实体级情感。

• 从 QVeris 新闻情感分析工具详情开始，核对输入与输出。
• 使用 能力地图区分新闻采集和文本分类，处理单一工具无法同时提供两项能力的情况。
• 参考 QVeris REST API 参考，把已核验能力接入智能体工作流。

FAQ

核验资料