Análisis de Similitud de Contenido API

La API de Análisis de Similitud de Contenidos permite una comparación y medición precisas de las similitudes entre piezas de contenido. Emplea algoritmos avanzados para analizar y cuantificar las similitudes de contenido, apoyando aplicaciones como la detección de plagio, sistemas de recomendación de contenido y agrupamiento de datos. Al integrarse sin problemas, mejora la eficiencia en tareas relacionadas con el contenido en diversas industrias.

Acerca de la API:  

 

La API de Análisis de Similitud de Contenidos proporciona a los desarrolladores herramientas robustas para analizar y cuantificar similitudes entre diferentes piezas de contenido. Usando algoritmos avanzados, mide con precisión la similitud del contenido, apoyando aplicaciones como la detección de plagio, motores de recomendación de contenido y agrupamiento de datos. Esta API se integra sin problemas en diversas plataformas, mejorando la eficiencia en tareas que requieren análisis y comparación de contenido automatizados. Ya sea utilizada en herramientas educativas, sistemas de gestión de contenido o plataformas de comercio electrónico, garantiza una identificación precisa de similitudes para mejorar los procesos de toma de decisiones y la experiencia del usuario. Los desarrolladores se benefician de su versatilidad y precisión en el manejo de diversos requisitos de análisis de contenido en diferentes industrias.

 

¿Qué recibe esta API y qué proporciona su API (entrada/salida)?

Pasar dos cadenas de texto y recibir el porcentaje de similitud entre ellas. 

 

¿Cuáles son los casos de uso más comunes de esta API?

  • Detección de Plagio: Las instituciones educativas y los editores de contenido pueden utilizar la API para comparar las presentaciones de los estudiantes o artículos publicados con documentos existentes. Al detectar puntuaciones de similitud altas, puede identificar casos potenciales de plagio o contenido duplicado.

  • Recomendación de Contenido: Las plataformas de comercio electrónico, servicios de transmisión y sitios web de noticias pueden mejorar la experiencia del usuario recomendando productos, películas o artículos similares. La API puede analizar las preferencias del usuario y sugerir artículos con altas puntuaciones de similitud a sus selecciones anteriores.

  • Chatbots de Atención al Cliente: Los sistemas de soporte al cliente pueden utilizar la API para mejorar las respuestas de los chatbots. Al analizar la similitud entre las consultas de los clientes y una base de datos de preguntas frecuentes o interacciones pasadas, el chatbot puede proporcionar respuestas más precisas y relevantes.

  • Agrupamiento y Organización de Documentos: Las organizaciones que manejan grandes volúmenes de documentos, como bufetes de abogados o instituciones de investigación, pueden utilizar la API para agrupar y categorizar documentos en función de su similitud de contenido. Esto ayuda en la gestión y recuperación eficiente de documentos.

  • Mejora de Motores de Búsqueda: Los motores de búsqueda pueden aprovechar la API para mejorar los resultados de búsqueda. Al comparar la similitud entre las consultas de los usuarios y las páginas indexadas, la API puede clasificar y mostrar los resultados más relevantes, mejorando la experiencia general de búsqueda para los usuarios.

 

¿Existen limitaciones en sus planes?

Además del número de llamadas a la API, no hay ninguna otra limitación.

Documentación de la API

Endpoints


Devuelve un puntaje de similitud entre 0 y 1 (1 es similar y 0 es disímil) de dos textos dados.

 

text_1 (requerido) - primer texto de entrada. Máximo 5000 caracteres.

text_2 (requerido) - segundo texto de entrada. Máximo 5000 caracteres.



                                                                            
POST https://zylalabs.com/api/4499/an%c3%a1lisis+de+similitud+de+contenido+api/5520/comprobar+similitud.
                                                                            
                                                                        

Comprobar similitud. - Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud [Requerido] Json
Probar Endpoint

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API

       
                                                                                                        
                                                                                                                                                                                                                            {"similarity": 0.8126154541969299}
                                                                                                                                                                                                                    
                                                                                                    

Comprobar similitud. - CÓDIGOS DE EJEMPLO


curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/4499/an%c3%a1lisis+de+similitud+de+contenido+api/5520/comprobar+similitud.' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{"text_1": "This is an example sentence.",
 "text_2": "This is just another example sentence."}'

    

Clave de Acceso a la API y Autenticación

Después de registrarte, a cada desarrollador se le asigna una clave de acceso a la API personal, una combinación única de letras y dígitos proporcionada para acceder a nuestro endpoint de la API. Para autenticarte con el Análisis de Similitud de Contenido API simplemente incluye tu token de portador en el encabezado de Autorización.
Encabezados
Encabezado Descripción
Autorización [Requerido] Debería ser Bearer access_key. Consulta "Tu Clave de Acceso a la API" arriba cuando estés suscrito.

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Análisis de Similitud de Contenido API FAQs

The API accepts plain text inputs in UTF-8 format. Both short phrases and long paragraphs can be processed, allowing for flexible use in various applications.

The API uses advanced NLP models to embed texts into 768-dimensional vectors and then computes the cosine similarity between these vectors to produce a similarity score ranging from -1 to 1, where 1 indicates identical texts.

The API utilizes state-of-the-art transformer-based models, such as BERT or its variants, for embedding texts. These models are pre-trained on large corpora and fine-tuned for high accuracy in capturing semantic meaning.

The API is optimized for low latency, typically responding within a few hundred milliseconds for standard requests. Performance may vary depending on the length and complexity of the input texts.

Yes, the API supports multiple languages, provided the underlying embedding model has been trained on multilingual data. This allows for accurate similarity calculations across different languages.

The Check Similarity endpoint returns a JSON object containing a single key, "similarity," which represents the similarity score between the two input texts. The score ranges from 0 to 1, where 1 indicates identical content and 0 indicates no similarity.

The response data includes the "similarity" field, which is a floating-point number. This value quantifies the degree of similarity between the two provided text inputs.

Users can customize their requests by providing two text parameters, `text_1` and `text_2`, each with a maximum length of 5000 characters. This allows for flexible input based on specific content analysis needs.

The response data is structured in JSON format, with a single key-value pair. The key is "similarity," and the value is a numerical score representing the similarity between the two texts.

Typical use cases include plagiarism detection in educational settings, content recommendations in e-commerce, enhancing chatbot responses in customer service, and clustering documents for efficient organization in research or legal contexts.

Data accuracy is maintained through the use of advanced NLP models that are pre-trained on extensive datasets. Continuous updates and fine-tuning ensure that the models remain effective in capturing semantic meaning and providing reliable similarity scores.

If one or both text inputs are empty, the API will typically return a similarity score of 0, indicating no similarity. Users should ensure that both inputs contain valid text for meaningful results.

Users can expect similarity scores to vary based on content. Scores close to 1 indicate high similarity, while scores near 0 suggest significant differences. Patterns may emerge based on the type of content being compared, such as academic papers versus casual writing.

General FAQs

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Los precios se determinan mediante una suscripción recurrente mensual o anual, dependiendo del plan elegido.

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Para ver el número máximo de solicitudes a la API que permite tu plan, revisa el encabezado de la respuesta 'X-Zyla-RateLimit-Limit'. Por ejemplo, si tu plan incluye 1,000 solicitudes por mes, este encabezado mostrará 1,000.

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