Análisis de Similitud de Texto API

La API de Análisis de Similitud de Texto calcula el puntaje de similitud entre dos textos utilizando modelos avanzados de aprendizaje automático en procesamiento de lenguaje natural. Al incrustar textos en vectores de 768 dimensiones y calcular la similitud coseno, proporciona métricas de similitud precisas y confiables.

Sobre la API:  

La API de Análisis de Similaridad de Textos ofrece una solución robusta para medir la similitud entre dos fragmentos de texto. Aprovechando modelos de aprendizaje automático (NLP) de procesamiento de lenguaje natural de última generación, esta API transforma primero los textos en vectores de 768 dimensiones. Estas incrustaciones capturan el significado semántico de los textos, asegurando un alto grado de precisión. La API luego calcula la similitud coseno entre los dos vectores, proporcionando una puntuación de similitud precisa. Este proceso es esencial para diversas aplicaciones, como la detección de plagio, recomendación de contenido y agrupamiento de documentos similares. Con sus avanzadas técnicas de incrustación y cálculos de similitud confiables, la API de Análisis de Similaridad de Textos es una herramienta poderosa para desarrolladores y empresas que buscan mejorar sus capacidades de análisis de texto. Ya sea que esté trabajando en mejorar los resultados de los motores de búsqueda, refinando chatbots de servicio al cliente o desarrollando sistemas inteligentes de categorización de contenido, esta API asegura un alto rendimiento y precisión.

 

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

Pase dos cadenas de texto y reciba 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 usar la API para comparar las presentaciones de los estudiantes o artículos publicados con documentos existentes. Al detectar puntuaciones de similitud altas, puede identificar posibles casos de plagio o contenido duplicado.

  • Recomendación de Contenido: Las plataformas de comercio electrónico, los servicios de streaming y los 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 elementos con altas puntuaciones de similitud a sus selecciones anteriores.

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

  • Clustering y Organización de Documentos: Las organizaciones que manejan grandes volúmenes de documentos, como bufetes de abogados o instituciones de investigación, pueden usar la API para agrupar y categorizar documentos según 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 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/4392/an%c3%a1lisis+de+similitud+de+texto+api/5399/verificar+similitud.
                                                                            
                                                                        

Verificar similitud. - Características del Endpoint

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

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API

       
                                                                                                        
                                                                                                                                                                                                                            {"similarity": 0.8126154541969299}
                                                                                                                                                                                                                    
                                                                                                    

Verificar similitud. - CÓDIGOS DE EJEMPLO


curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/4392/an%c3%a1lisis+de+similitud+de+texto+api/5399/verificar+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 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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Análisis de Similitud de Texto 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 similarity score between two texts. The score ranges from 0 to 1, where 1 indicates the texts are identical and 0 indicates they are completely dissimilar.

The primary field in the response data is "similarity," which provides the computed similarity score between the two input texts. This score is a floating-point number.

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 flexibility in comparing various text lengths and types.

The response data is structured in JSON format, with a single key-value pair. The key is "similarity," and the value is the computed score, making it easy to parse and utilize in applications.

Typical use cases include plagiarism detection in educational settings, content recommendation for e-commerce, enhancing customer service chatbots, and improving search engine results by ranking relevant content based on similarity.

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.

If one or both input texts are empty, the API will likely return a similarity score of 0, indicating no similarity can be computed. Users should ensure both texts are provided for meaningful results.

The API accepts plain text inputs in UTF-8 format. This allows for a wide range of text types, including plain text documents, code snippets, and user-generated content.

General FAQs

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