content_analysis/sentiment_analysis/live

POST /v3/content_analysis/sentiment_analysis/live

#分析-绪分析（实时）

接口说明

该接口用于获取目标引用的绪分析数据，返回不同绪极性与绪类型下的分布统计结果。

请求方式：POST
接口地址：https://api.seermartech.cn/v3/content_analysis/sentiment_analysis/live

计费与调用限制

本接口按请求计费。扣费以响应头 X-SeerMarTech-Charge-CNY 为准。

调用限制说明：

每分钟最多可发起 2000 次 API 调用
同时进行中的最大请求数为 30
POST 数据使用 JSON（UTF-8 编码）
请求体格式为 JSON 数组：[{ ... }]

你可以通过参数控制：

返回结果数量
数据过滤条件
排序方式

请求参数

以下为任务设置字段说明。

字段名	类型	说明
`keyword`	string	目标。填。使用 UTF-8 编码。会被自动转换为小写。若需精确匹短语而不是独立，请使用带转义的双引号，例如：`"keyword": "\"tesla palo alto\""`
`keyword_fields`	object	可选。按指定字段中的过滤数据集。可指定字段：`title`、`main_title`、`previous_title`、`snippet`。支持同时指定多个字段。若需精确匹短语，请使用带转义的双引号，例如：`"keyword_fields": { "snippet": "\"logitech mouse\"", "main_title": "sale" }`
`page_type`	array	可选。按页面类型过滤数据集。可选值：`"ecommerce"`、`"news"`、`"blogs"`、`"message-boards"`、`"organization"`
`internal_list_limit`	integer	可选。限制数组中返回的最大数量。适用于：`top_domains`、`text_categories`、`page_categories`、`countries`、`languages`。默认值：`1`；最大值：`20`
`positive_connotation_threshold`	float	可选。正向绪极性阈值，表示引用被判定为正向的概率阈值。若设置该参数，响应中的 `connotation_types` `positive` 概率大于或等于该值的引用数据。取值范围：`0` 到 `1`；默认值：`0.4`
`sentiments_connotation_threshold`	float	可选。绪类型阈值，表示引用属于某个绪的概率阈值。若设置该参数，响应中的 `sentiment_connotations` 各绪概率大于或等于该值的引用数据。取值范围：`0` 到 `1`；默认值：`0.4`
`initial_dataset_filters`	array	可选。初始数据集过滤条件，作用于 `/v3/content_analysis/search/live/` 端点中的字段。最多可同时添加 `8` 个过滤条件，并通过逻辑运算符 `and`、`or` 连接。支持运算符：`regex`、`not_regex`、`<`、`<=`、`>`、`>=`、`=`、`<>`、`in`、`not_in`、`like`、`not_like`、`has`、`has_not`、`match`、`not_match`。 `like` 与 `not_like` 支持 `%` 通任意长度字符串。更多过滤规则可参考 `/v3/content_analysis/filters`
`rank_scale`	string	可选。定义 `rank` 字段的计算与展示尺度。可选值：`one_hundred`（`0–100`）或 `one_thousand`（`0–1000`）。默认值：`one_thousand`
`tag`	string	可选。用户自定义任务标识，最大长度 `255` 个字符。可用于结果匹，响应中的 `data` 对象会原样返回该值

返回结果说明

接口返回 JSON 数据，顶层 tasks 数组。

顶层字段

字段名	类型	说明
`version`	string	当前 API 版本
`status_code`	integer	通用状态码，完整错误码说明见 `/v3/appendix/errors`
`status_message`	string	通用状态信息
`time`	string	执行耗时，单位秒
`cost`	float	本次请求总费用，单位 USD
`tasks_count`	integer	`tasks` 数组中的任务数量
`tasks_error`	integer	返回错误的任务数量
`tasks`	array	任务结果数组

`tasks[]` 字段

字段名	类型	说明
`id`	string	任务唯一标识，UUID 格式
`status_code`	integer	任务状态码，范围通常为 `10000-60000`
`status_message`	string	任务状态信息
`time`	string	任务执行耗时，单位秒
`cost`	float	任务费用，单位 USD
`result_count`	integer	`result` 数组中的数量
`path`	array	请求路径
`data`	object	与请求时提交的参数一致
`result`	array	结果数组

`result[]` 字段

字段名	类型	说明
`type`	string	素类型，固定为 `content_analysis_sentiment_analysis`
`positive_connotation_distribution`	object	按绪极性分布的引用统计。 `positive`、`negative`、`neutral` 三类
`sentiment_connotation_distribution`	object	按绪分布的引用统计。 `anger`、`happiness`、`love`、`sadness`、`share`、`fun`

`positive_connotation_distribution` / `sentiment_connotation_distribution` 下的汇总对象

这些对象中的每个子项（如 positive、negative、neutral，或 anger、happiness 等）结构一致：

字段名	类型	说明
`type`	string	素类型，固定为 `content_analysis_summary`
`total_count`	integer	结果总数
`rank`	integer	所有 URL 的综合排名值
`top_domains`	array	度最高的域名列表，以及各域名对应的引用数量
`sentiment_connotations`	object	绪统计。可能值：`anger`、`happiness`、`love`、`sadness`、`share`、`fun`
`connotation_types`	object	绪极性统计。可能值：`positive`、`negative`、`neutral`
`text_categories`	array	文本分类及各分类引用数。分类列表可通过 `/v3/content_analysis/categories/` 获取
`page_categories`	array	页面分类及各分类引用数。分类列表可通过 `/v3/content_analysis/categories/` 获取
`page_types`	object	页面类型及各类型引用数
`countries`	object	国家分布及各国家引用数。国家列表可通过 `/v3/content_analysis/locations/` 获取
`languages`	object	语言分布及各语言引用数。语言列表可通过 `/v3/content_analysis/languages/` 获取

请求示例

cURL

bash

curl --location --request POST "https://api.seermartech.cn/v3/content_analysis/sentiment_analysis/live" \
--header "Authorization: Bearer smt_live_YOUR_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data-raw '[
 {
 "keyword": "logitech",
 "internal_list_limit": 1
 }
]'

Python

python

import requests

url = "https://api.seermartech.cn/v3/content_analysis/sentiment_analysis/live"
payload = [
 {
 "keyword": "logitech",
 "internal_list_limit": 1
 }
]
headers = {
 "Authorization": "Bearer smt_live_YOUR_KEY",
 "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.json)

TypeScript

typescript

import axios from "axios";

const payload = [
 {
 keyword: "logitech",
 internal_list_limit: 1,
 },
];

axios({
 method: "post",
 url: "https://api.seermartech.cn/v3/content_analysis/sentiment_analysis/live",
 headers: {
 Authorization: "Bearer smt_live_YOUR_KEY",
 "Content-Type": "application/json",
 },
 data: payload,
})
 .then((response) => {
 // 输出结果数据
 console.log(response.data);
 })
 .catch((error) => {
 console.error(error);
 });

响应示例

json

{
 "version": "0.1.20220819",
 "status_code": 20000,
 "status_message": "Ok.",
 "time": "23.0121 sec.",
 "cost": 0.02003,
 "tasks_count": 1,
 "tasks_error": 0,
 "tasks": [
 {
 "data": {
 "api": "content_analysis",
 "function": "sentiment_analysis",
 "keyword": "logitech",
 "internal_list_limit": 1
 },
 "result": [
 {
 "positive_connotation_distribution": {
 "positive": {
 "type": "content_analysis_summary",
 "total_count": 3270184,
 "rank": 638,
 "top_domains": [],
 "sentiment_connotations": {
 "anger": 67,
 "happiness": 151184,
 "love": 8793,
 "sadness": 208,
 "share": 118464,
 "fun": 4955
 },
 "connotation_types": {
 "positive": 2286584,
 "negative": 198296,
 "neutral": 785304
 },
 "text_categories": [],
 "page_categories": [],
 "page_types": {
 "blogs": 1348461,
 "organization": null,
 "news": null,
 "message-boards": null,
 "ecommerce": null
 },
 "countries": {
 "BE": 390724
 },
 "languages": {
 "en": 1729629
 }
 },
 "negative": {
 "type": "content_analysis_summary",
 "total_count": 1683708,
 "rank": 638,
 "top_domains": [],
 "sentiment_connotations": {
 "anger": 147,
 "happiness": 87373,
 "love": 2947,
 "sadness": 708,
 "share": 90589,
 "fun": 4890
 },
 "connotation_types": {
 "positive": 246750,
 "negative": 1176349,
 "neutral": 252617
 },
 "text_categories": [],
 "page_categories": [],
 "page_types": {
 "blogs": 539005,
 "organization": null,
 "news": null,
 "message-boards": null,
 "ecommerce": null
 },
 "countries": {
 "US": 100736
 },
 "languages": {
 "en": 689101
 }
 },
 "neutral": {
 "type": "content_analysis_summary",
 "total_count": 2854419,
 "rank": 638,
 "top_domains": [],
 "sentiment_connotations": {
 "anger": 48,
 "happiness": 72433,
 "love": 2073,
 "sadness": 757,
 "share": 90082,
 "fun": 2248
 },
 "connotation_types": {
 "positive": 579995,
 "negative": 182173,
 "neutral": 2437398
 },
 "text_categories": [],
 "page_categories": [],
 "page_types": {
 "blogs": 1468065,
 "organization": null,
 "news": null,
 "message-boards": null,
 "ecommerce": null
 },
 "countries": {
 "US": 338896
 },
 "languages": {
 "en": 2441543
 }
 }
 },
 "sentiment_connotation_distribution": {
 "anger": {
 "type": "content_analysis_summary",
 "total_count": 650,
 "rank": 127,
 "top_domains": [],
 "sentiment_connotations": {
 "anger": 177,
 "happiness": 114,
 "love": 0,
 "sadness": 2,
 "share": 2,
 "fun": 1
 },
 "connotation_types": {
 "positive": 113,
 "negative": 352,
 "neutral": 139
 },
 "text_categories": [
 {
 "count": 26
 }
 ],
 "page_categories": [],
 "page_types": {
 "blogs": 125,
 "organization": null,
 "news": null,
 "message-boards": null,
 "ecommerce": null
 },
 "countries": {
 "DE": 41
 },
 "languages": {
 "de": 498
 }
 },
 "happiness": {
 "type": "content_analysis_summary",
 "total_count": 393934,
 "rank": 549,
 "top_domains": [],
 "sentiment_connotations": {
 "anger": 14,
 "happiness": 223776,
 "love": 888,
 "sadness": 17,
 "share": 3448,
 "fun": 1633
 },
 "connotation_types": {
 "positive": 186779,
 "negative": 94796,
 "neutral": 100161
 },
 "text_categories": [],
 "page_categories": [],
 "page_types": {
 "blogs": 105889,
 "organization": null,
 "news": null,
 "message-boards": null,
 "ecommerce": null
 },
 "countries": {
 "DE": 24845
 },
 "languages": {
 "en": 126472
 }
 }
 }
 }
 ]
 }
 ]
}

状态码与错误处理

顶层 status_code 表示整个请求的执行状态
tasks[].status_code 表示单个任务的执行状态
建议同时检查：
HTTP 状态码
顶层 status_code
任务级 tasks[].status_code

常见成功状态：

20000：请求成功

完整错误码请参考：/v3/appendix/errors

使用建议

当你只心最主要的国家、语言、域名或分类时，可将 internal_list_limit 设为较小值以减少响应体积。
若需要聚焦明显正向或明显负向的，可提高 positive_connotation_threshold 或 sentiments_connotation_threshold。
若业务上已有范围限制，建议通过 initial_dataset_filters 缩小样本集，再进行绪分析，以提高结果性。
rank_scale 会影响 rank 的展示范围，跨项目对比时建议固定该参数。

实用场景

评估品牌舆：分析某品牌在网引用中的正向、负向、中性分布，快速识别整体舆论倾向。
识别绪热点：查看 anger、happiness、sadness 等绪占比，帮助团队定位用户绪触发点。
筛选高风险源：结合 top_domains、countries、languages 找出负面绪集中的来源站点与地区，便于响应。
优化策略：按 page_types、text_categories、page_categories 分析哪些类型更容易引发正向传播，指导选题与投放。
监控活动反馈：针对促销、发布会或新品持续拉取绪分析结果，衡量市场反馈变化趋势。

content_analysis/sentiment_analysis/live ​

接口说明 ​

计费与调用限制 ​

请求参数 ​

返回结果说明 ​

顶层字段 ​

tasks[] 字段 ​

result[] 字段 ​

positive_connotation_distribution / sentiment_connotation_distribution 下的汇总对象 ​

请求示例 ​

cURL ​

Python ​

TypeScript ​

响应示例 ​

状态码与错误处理 ​

使用建议 ​

实用场景 ​