Métricas de legibilidad del texto. API

La API de Métricas de Legibilidad de Texto calcula métricas de legibilidad para el texto. Las métricas admitidas incluyen el Índice de Legibilidad Automatizado, el Índice Coleman-Liau, el Nivel de Grado Flesch–Kincaid, la Facilidad de Lectura Flesch, el Índice Gunning-Fog, la puntuación SMOG y el Índice SMOG. Esta API se puede usar para evaluar la legibilidad del contenido escrito, lo que facilita dirigir audiencias específicas y mejorar la legibilidad general.

Acerca de la API: 

La API de Métricas de Legibilidad de Texto es una herramienta poderosa para desarrolladores y creadores de contenido que desean evaluar la legibilidad de textos escritos. Esta API calcula un conjunto de métricas de legibilidad para un texto dado, incluyendo el Índice de Legibilidad Automatizado, el Índice Coleman-Liau, el Nivel de Grado Flesch–Kincaid, la Facilidad de Lectura Flesch, el Índice Gunning-Fog, la puntuación SMOG y el Índice SMOG.

El Índice de Legibilidad Automatizado (ARI) es una métrica que mide la legibilidad de un texto teniendo en cuenta el número promedio de palabras por oración y el número promedio de caracteres por palabra. La puntuación resultante indica el nivel de grado requerido para comprender el texto.

El Índice Coleman-Liau es una métrica que mide la legibilidad de un texto teniendo en cuenta el número promedio de caracteres por palabra y el número promedio de oraciones por cada 100 palabras. La puntuación resultante indica el nivel de grado requerido para comprender el texto.

El Nivel de Grado Flesch–Kincaid es una métrica que mide la legibilidad de un texto teniendo en cuenta el número promedio de palabras por oración y el número promedio de sílabas por palabra. La puntuación resultante indica el nivel de grado requerido para comprender el texto.

La Facilidad de Lectura Flesch es una métrica que mide la facilidad de lectura de un texto teniendo en cuenta el número promedio de palabras por oración y el número promedio de sílabas por palabra. La puntuación resultante indica cuán fácil o difícil es entender el texto.

El Índice Gunning-Fog es una métrica que mide la legibilidad de un texto teniendo en cuenta el número promedio de palabras por oración y el porcentaje de palabras que tienen tres o más sílabas. La puntuación resultante indica el nivel de grado requerido para comprender el texto.

La puntuación SMOG y el índice son métricas que miden la legibilidad de un texto teniendo en cuenta el número de palabras polisilábicas en el texto. La puntuación resultante indica el nivel de grado requerido para comprender el texto.

La API de Métricas de Legibilidad de Texto es fácil de usar, con llamadas a la API REST simples que devuelven resultados en formato JSON. Los desarrolladores pueden utilizar esta API para evaluar la legibilidad de contenido escrito, como artículos, ensayos o publicaciones de blog. Esto puede ayudar a los creadores de contenido a dirigirse a audiencias específicas, mejorar la legibilidad general de su contenido y proporcionar una mejor experiencia al usuario para los lectores.

En general, la API de Métricas de Legibilidad de Texto es una herramienta valiosa para desarrolladores y creadores de contenido que desean evaluar la legibilidad de contenido escrito. Con su apoyo a una variedad de métricas de legibilidad, esta API puede ayudar a los desarrolladores a crear aplicaciones inteligentes que comprendan la complejidad y legibilidad del contenido escrito, facilitando el acceso y la comprensión de la información para los usuarios.

 

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

Envía el texto y recibe sus métricas de legibilidad. 

 

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

  1. Creación de Contenido: Los creadores de contenido, como blogueros o redaccionistas, pueden usar la API de Métricas de Legibilidad de Texto para asegurarse de que su contenido sea fácil de leer y comprender. Al analizar su escritura, pueden identificar áreas que pueden ser demasiado complejas y ajustar su escritura para dirigirse a una audiencia específica.

  2. Aplicaciones Educativas: Las aplicaciones educativas pueden usar la API de Métricas de Legibilidad de Texto para evaluar la dificultad de los textos educativos y ajustar el contenido según el nivel de lectura del usuario. Al proporcionar contenido que se adapte al nivel de lectura del usuario, estas aplicaciones pueden hacer que el material educativo sea más accesible y atractivo.

  3. Agregadores de Noticias: Los agregadores de noticias pueden usar la API de Métricas de Legibilidad de Texto para identificar artículos que sean fáciles de leer y priorizar para sus usuarios. Al presentar artículos que son más fáciles de leer, estas aplicaciones pueden aumentar la participación del usuario y mejorar la experiencia del usuario.

  4. Accesibilidad: La API de Métricas de Legibilidad de Texto puede ser utilizada para evaluar la legibilidad de sitios web y aplicaciones para asegurar que sean accesibles para una amplia gama de usuarios. Al hacer que el contenido sea más fácil de leer, los usuarios con discapacidades cognitivas o dificultades de lectura pueden acceder mejor a la información.

  5. Aprendizaje de Idiomas: Las aplicaciones de aprendizaje de idiomas pueden usar la API de Métricas de Legibilidad de Texto para evaluar la dificultad de los textos en un idioma extranjero. Al proporcionar contenido que se adapte al nivel de idioma del usuario, estas aplicaciones pueden hacer que el aprendizaje de idiomas sea más accesible y atractivo.

 

¿Hay alguna limitación en sus planes?

Aparte del número de llamadas a la API, no hay otra limitación

.

Documentación de la API

Endpoints


Recuperar las métricas de legibilidad del texto dado. 



                                                                            
POST https://zylalabs.com/api/1820/text+readability+metrics+api/1481/get+metrics
                                                                            
                                                                        

Obtener métricas. - Características del Endpoint

Objeto Descripción
text [Requerido]
Probar Endpoint

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API

       
                                                                                                        
                                                                                                                                                                                                                            {
 "SMOG": 22.076,
 "CHARACTERS": 372.000,
 "SYLLABLES": 130.000,
 "COLEMAN_LIAU": 20.119,
 "WORDS": 61.000,
 "FLESCH_READING": -4.418,
 "ARI": 22.543,
 "COMPLEXWORDS": 22.000,
 "FLESCH_KINCAID": 21.453,
 "SENTENCES": 2.000,
 "GUNNING_FOG": 26.400,
 "SMOG_INDEX": 21.166
}
                                                                                                                                                                                                                    
                                                                                                    

Get Metrics - CÓDIGOS DE EJEMPLO


curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/1820/text+readability+metrics+api/1481/get+metrics?text=The word logorrhoea is often used pejoratively  to describe prose that is highly abstract and  contains little concrete language. Since abstract  writing is hard to visualize, it often seems as though  it makes no sense and all the words are excessive.  Writers in academic fields that concern themselves mostly  with the abstract, such as philosophy and especially  postmodernism, often fail to include extensive concrete  examples of their ideas, and so a superficial examination  of their work might lead one to believe that it is all nonsense.' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 


    

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 Métricas de legibilidad del texto. 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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Métricas de legibilidad del texto. API FAQs

La API devuelve varias métricas de legibilidad para el texto proporcionado, incluyendo puntajes como SMOG, Flesch Reading Ease y Gunning-Fog Index. Cada métrica indica el nivel de grado o la complejidad del texto, ayudando a los usuarios a evaluar la legibilidad.

Los campos clave en la respuesta incluyen SMOG, Flesch Reading Ease, ARI, Coleman-Liau, Flesch-Kincaid, Gunning-Fog, y métricas como PALABRAS, ORACIONES, CARACTERES y SILABAS. Cada campo proporciona información específica sobre la legibilidad del texto.

Los datos de respuesta están estructurados en formato JSON, con cada métrica de legibilidad representada como un par clave-valor. Esto permite un fácil análisis e integración en aplicaciones, lo que facilita a los desarrolladores utilizar las métricas de manera efectiva.

El parámetro principal para el endpoint es la entrada de texto, que debe ser una cadena que contenga el contenido a ser analizado. Los usuarios pueden personalizar sus solicitudes variando la longitud y complejidad del texto para evaluar diferentes tipos de contenido.

Los usuarios pueden analizar las métricas devueltas para ajustar su escritura a audiencias específicas. Por ejemplo, un alto puntaje de facilidad de lectura de Flesch indica una mayor legibilidad, mientras que un bajo puntaje de SMOG sugiere que el texto es adecuado para una audiencia más amplia.

Los casos de uso típicos incluyen la creación de contenido para blogs, la evaluación de material educativo, la priorización de artículos de noticias y las evaluaciones de accesibilidad. La API ayuda a garantizar que el contenido cumpla con los estándares de legibilidad deseados para su audiencia objetivo.

La API utiliza fórmulas de legibilidad establecidas, garantizando cálculos consistentes y fiables. Actualizaciones regulares y pruebas contra puntos de referencia conocidos ayudan a mantener la precisión de las métricas proporcionadas.

Los usuarios pueden esperar una variedad de puntuaciones, con valores más altos que indican un texto más complejo. Por ejemplo, una puntuación de Facilidad de Lectura de Flesch por debajo de 30 sugiere un texto muy difícil, mientras que puntuaciones por encima de 60 indican una legibilidad más fácil.

General FAQs

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