अनुचित पाठ पहचान एपीआई पाठ में संभावित रूप से आक्रामक या अनुचित सामग्री की पहचान और झंडा लगाने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है। यह अशिष्टता, नफरत भरे भाषण और अन्य प्रकार की हानिकारक सामग्री की सटीक पहचान और छानने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है, जिससे कंपनियों और संस्थाओं को सुरक्षित और सम्मानजनक ऑनलाइन संचार बनाए रखने में मदद मिलती है। एपीआई को मौजूदा सिस्टम में आसानी से एकीकृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, तेजी से और विश्वसनीय परिणाम प्रदान करते हुए।
साइबरबुलिंग, नफरत भरे भाषण और अन्य प्रकार के ऑनलाइन उत्पीड़न के बढ़ते चिंताओं के साथ, अनुचित पाठ पहचान एपीआई उन कंपनियों और संस्थानों के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण है जो सुरक्षित और सम्मानजनक ऑनलाइन संचार को बढ़ावा देने की तलाश कर रहे हैं। चाहे इसका उपयोग सोशल मीडिया पोस्ट, टिप्पणियों या अन्य प्रकार के ऑनलाइन पाठ की निगरानी के लिए किया जाए, एपीआई को संभावित रूप से आक्रामक सामग्री की त्वरित और सटीक पहचान के लिए डिज़ाइन किया गया है।
एपीआई वास्तविक समय में पाठ का विश्लेषण करने के लिए उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है, स्वचालित रूप से संभावित अनुचित सामग्री को मानव मॉडरेटर द्वारा समीक्षा के लिए झंडा लगा देता है। यह न केवल समय और संसाधन बचाता है बल्कि यह सुनिश्चित करता है कि हानिकारक सामग्री जल्दी और प्रभावी रूप से पहचानी और हटाई जाती है।
कुल मिलाकर, अनुचित पाठ पहचान एपीआई उन कंपनियों और संस्थानों के लिए एक अनिवार्य उपकरण है जो सुरक्षित और सम्मानजनक ऑनलाइन संचार को बढ़ावा देने की तलाश कर रहे हैं। चाहे आप एक सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म हों, एक गेमिंग कंपनी हों, या एक बड़ा ऑनलाइन उपस्थिति वाली व्यवसाय हों, यह एपीआई आपकी मदद कर सकता है कि आप अपने उपयोगकर्ताओं की सुरक्षा करें और एक सुरक्षित और सम्मानजनक ऑनलाइन वातावरण बनाए रखें।
वह पाठ पास करें जिसे आप विश्लेषित करना चाहते हैं और इसकी अनुपयुक्तता प्रतिशत प्राप्त करें।
सोशल मीडिया प्लेटफार्म: सोशल मीडिया प्लेटफार्म एपीआई का उपयोग उपयोगकर्ता-जनित सामग्री की निगरानी करने और संभावित रूप से आक्रामक पोस्ट, टिप्पणियों या संदेशों को झंडा लगाने के लिए कर सकते हैं। यह ऑनलाइन समुदाय को सुरक्षित और सम्मानजनक सुनिश्चित करने में मदद करता है और साइबरबुलिंग और अन्य प्रकार के ऑनलाइन उत्पीड़न को रोकता है।
गेमिंग कंपनियाँ: गेमिंग कंपनियाँ एपीआई का उपयोग इन-गेम चैट की निगरानी करने और संभावित अनुचित या आक्रामक भाषा को झंडा लगाने के लिए कर सकती हैं। यह सभी खिलाड़ियों के लिए सकारात्मक गेमिंग अनुभव बनाए रखने में मदद करता है और उत्पीड़न और नफरत भरे भाषण को रोकता है।
ग्राहक सेवा: व्यवसाय एपीआई का उपयोग ग्राहक इंटरैक्शन की निगरानी करने और संभावित रूप से अनुचित या आक्रामक संदेशों को झंडा लगाने के लिए कर सकते हैं। यह पेशेवर और सम्मानजनक ग्राहक सेवा बनाए रखने में मदद करता है और ऐसी स्थितियों को रोकता है जो कंपनी की प्रतिष्ठा को नुकसान पहुँचा सकती हैं।
समाचार आउटलेट: समाचार आउटलेट उपयोगकर्ता-जनित सामग्री की निगरानी करने और संभावित रूप से आक्रामक टिप्पणियों को झंडा लगाने के लिए एपीआई का उपयोग कर सकते हैं। यह वर्तमान घटनाओं पर चर्चा के लिए एक सुरक्षित और सम्मानजनक ऑनलाइन समुदाय बनाए रखने में मदद करता है।
ऑनलाइन मार्केटप्लेस: ऑनलाइन मार्केटप्लेस एपीआई का उपयोग उत्पाद समीक्षाओं की निगरानी करने और संभावित अनुचित या आक्रामक भाषा को झंडा लगाने के लिए कर सकते हैं। यह पेशेवर और सम्मानजनक मार्केटप्लेस बनाए रखने में मदद करता है और ऐसी स्थितियों को रोकता है जो कंपनी की प्रतिष्ठा को नुकसान पहुँचा सकती हैं।
शैक्षिक संस्थाएँ: शैक्षिक संस्थाएँ एपीआई का उपयोग छात्र इंटरैक्शन की निगरानी करने और संभावित अनुचित या आक्रामक भाषा को झंडा लगाने के लिए कर सकती हैं। यह एक सुरक्षित और सम्मानजनक शैक्षिक वातावरण बनाए रखने में मदद करता है और परेशान करने और उत्पीड़न को रोकता है।
एक महीने में एपीआई कॉल सीमाओं के अलावा, कोई अन्य सीमा नहीं है।
डिटेक्टर - एंडपॉइंट फीचर्स
| ऑब्जेक्ट | विवरण |
|---|---|
रिक्वेस्ट बॉडी |
[आवश्यक] Json |
{"request_id":"bfb738cd-b0b3-4f8f-a72c-fcc07a04f496","overall_score":0.0071,"classification":"non_toxic","confidence":0.9929,"category_scores":{"toxic":0.0071,"severe_toxic":0.0036,"obscene":0.0044,"threat":0.0057,"insult":0.0048,"identity_hate":0.0052}}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/1216/inappropriate+text+detection+api/1056/detector' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{
"text": "This is an example comment to analyze."
}'
| हेडर | विवरण |
|---|---|
Authorization
|
[आवश्यक] होना चाहिए Bearer access_key. जब आप सब्सक्राइब हों तो ऊपर "Your API Access Key" देखें। |
कोई लंबी अवधि की प्रतिबद्धता नहीं। कभी भी अपग्रेड, डाउनग्रेड या कैंसल करें। फ्री ट्रायल में 50 रिक्वेस्ट तक शामिल हैं।
POST डिटेक्टर एंडपॉइंट एक JSON ऑब्जेक्ट लौटाता है जिसमें प्रस्तुत पाठ में_detected गालियों की जानकारी होती है इसमें "गालियाँ" "गाली_गिनती" "सर्वर_संदर्भ" "परिणाम" और "प्रतिक्रिया_समय_चिह्न" जैसे फ़ील्ड शामिल हैं
प्रतिक्रिया में मुख्य क्षेत्रों में "गाली-गलौज" (पायी गई गाली-गलौज का एक सरणी), "गाली-गलौज_गिनती" (पायी गई गाली-गलौज की कुल संख्या), "परिणाम" (सफलता या विफलता को सूचित करते हुए), और "प्रतिक्रिया_समय" (प्रतिक्रिया का समय) शामिल हैं
प्रतिक्रिया डेटा एक JSON ऑब्जेक्ट के रूप में संरचित है इसमें वर्गीकृत फ़ील्ड शामिल हैं जो विश्लेषण के बारे में विस्तृत जानकारी प्रदान करते हैं जिसमें पहचानित अश्लीलता के लिए एरे और सरल व्याख्या के लिए सांख्यिकीय गणनाएं शामिल हैं
उपयोगकर्ता विश्लेषण के लिए साधारण टेक्स्ट पास कर सकते हैं और अश्लीलता पहचान की संवेदनशीलता स्तर निर्दिष्ट कर सकते हैं संवेदनशीलता स्तरों को पहचान प्रक्रिया की कठोरता बढ़ाने या कम करने के लिए समायोजित किया जा सकता है
उपयोगकर्ता पाठ प्रस्तुत करते समय संवेदनशीलता पैरामीटर को समायोजित करके अनुरोधों को अनुकूलित कर सकते हैं यह संदर्भ या दर्शकों के आधार पर अनुकूलनशील पहचान की अनुमति देता है जिससे उपयुक्त सामग्री संशोधन सुनिश्चित होता है
आदर्श उपयोग के मामले में अपमानजनक भाषा के लिए सामाजिक मीडिया पोस्ट की निगरानी करना गेमिंग प्लेटफॉर्म में इन-गेम चैट को फ़िल्टर करना और सेवा संचार में सम्मानजनक ग्राहक इंटरैक्शन को सुनिश्चित करना शामिल है
डाटा सटीकता को उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के जरिए बनाए रखा जाता है जो लगातार नए डाटा इनपुट से सीखते हैं नियमित अपडेट और प्रशिक्षण मॉडल की अनुपयुक्त सामग्री को प्रभावी ढंग से पहचानने की क्षमता में सुधार करते हैं
अगर प्रतिक्रिया में एक खाली "निंदा" एरे है तो इसका मतलब है कि कोई अनुपयुक्त सामग्री का पता नहीं चला। उपयोगकर्ताओं को ऐसे मामलों को संभालने के लिए लॉजिक लागू करना चाहिए संभवतः लॉगिंग या मॉडरेटर को आगे की समीक्षा के लिए सूचित करना चाहिए अगर ज़रूरत हो
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
973ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
6,215ms
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100%
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160ms
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2,199ms
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3,641ms
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100%
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516ms
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100%
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11,282ms