Detección de abuso verbal. API

La API de Detección de Abuso Verbal identifica y mitiga rápidamente el discurso de odio en línea, protegiendo los espacios digitales y fomentando un ambiente positivo en línea.

Acerca de la API:  

La API de Detección de Abuso Verbal es una herramienta vital en el campo de la moderación de contenido, abordando el problema generalizado del discurso de odio en línea. A medida que las plataformas digitales continúan sirviendo como centros de comunicación y expresión, también se convierten en criaderos de contenido perjudicial. El discurso de odio, caracterizado por un lenguaje discriminatorio, ofensivo o dañino dirigido a individuos o grupos según atributos como raza, religión, etnia, género u otras características, plantea serios riesgos para las comunidades en línea, el bienestar de los usuarios y la integridad general de los espacios digitales.

En esencia, la API de Detección de Abuso Verbal utiliza técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y algoritmos de aprendizaje automático para analizar contenido textual e identificar instancias de discurso de odio.

Una de las características clave de la API de Detección de Abuso Verbal es su capacidad para entender la naturaleza matizada del lenguaje. El discurso de odio a menudo se manifiesta de maneras sutiles o dependientes del contexto, lo que dificulta su detección utilizando solo sistemas basados en reglas. Los modelos de aprendizaje automático de la API aprenden y se adaptan continuamente a los patrones en evolución del discurso de odio, mejorando su precisión con el tiempo.

La API está diseñada con flexibilidad en mente y soporta múltiples idiomas para garantizar su efectividad en una variedad de contextos lingüísticos. Esto permite a los usuarios con una base de usuarios global mantener capacidades consistentes de detección de discurso de odio sin importar el idioma en que se exprese el contenido.

La integración de la API de Detección de Abuso Verbal es sencilla, con endpoints bien documentados y soporte para múltiples lenguajes de programación. Esta simplicidad facilita la adopción sin problemas por parte de usuarios y empresas que buscan fortalecer sus esfuerzos de moderación de contenido sin barreras técnicas significativas.

Al implementar la API de Detección de Abuso Verbal, las plataformas digitales pueden identificar y abordar de manera proactiva las instancias de discurso de odio, fomentando un entorno en línea más seguro e inclusivo. Para redes sociales, foros, aplicaciones de chat y otras plataformas de contenido generado por usuarios, la API actúa como una defensa proactiva contra el impacto perjudicial del discurso de odio en la experiencia del usuario y la dinámica comunitaria.

En conclusión, la API de Detección de Abuso Verbal se erige como una solución poderosa para el apremiante desafío de mitigar el discurso de odio en línea. Sus análisis en tiempo real, capacidades de aprendizaje automático e integración fluida la convierten en un activo valioso para plataformas y empresas comprometidas con fomentar espacios digitales seguros, inclusivos y respetuosos de la ley. A medida que el panorama digital continúa evolucionando, la API de Detección de Abuso Verbal sigue siendo una herramienta crítica para promover un discurso responsable en línea y proteger a los usuarios de los efectos perjudiciales del discurso de odio.

 

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

Recibirá parámetros y le proporcionará un JSON.

 

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

  1. Moderación de Redes Sociales: Integra la API para detectar y filtrar automáticamente el discurso de odio en plataformas de redes sociales, manteniendo una comunidad en línea positiva y segura.

  2. Moderación de Foros y Comentarios: Implementa la API para analizar y moderar discusiones, comentarios y contenido generado por usuarios en foros, blogs y plataformas comunitarias.

  3. Aplicaciones de Chat: Mejora la seguridad de las aplicaciones de chat utilizando la API para identificar y mitigar el discurso de odio en tiempo real, asegurando una experiencia positiva para el usuario.

  4. Comunidades de Juegos en Línea: Implementa la detección de discurso de odio en plataformas de juegos en línea para fomentar un ambiente de juego acogedor, libre de lenguaje discriminatorio.

  5. Secciones de Comentarios de Noticias: Mejora la calidad de las discusiones en las secciones de comentarios de noticias utilizando la API para filtrar el discurso de odio y los comentarios ofensivos.

 

¿Hay alguna limitación en sus planes?

Además del número de llamadas a la API por mes, no hay otras limitaciones. 

Documentación de la API

Endpoints


Para usar este punto final debes ingresar un texto en el parámetro.



                                                                            
POST https://zylalabs.com/api/3131/verbal+abuse+detection+api/3326/text+insult+detection
                                                                            
                                                                        

Detección de insultos en el texto. - Características del Endpoint

Objeto Descripción
text [Requerido]
Probar Endpoint

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API

       
                                                                                                        
                                                                                                                                                                                                                            {"semantic_analysis":{"0":{"id_semantic_model":7,"name_semantic_model":"identity_hate","segment":"Are you stupid?"},"1":{"id_semantic_model":6,"name_semantic_model":"insult","segment":"Are you stupid?"},"2":{"id_semantic_model":2,"name_semantic_model":"toxic","segment":"Are you stupid?"}}}
                                                                                                                                                                                                                    
                                                                                                    

Text insult detection - CÓDIGOS DE EJEMPLO


curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/3131/verbal+abuse+detection+api/3326/text+insult+detection?text=Are you stupid' --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 Detección de abuso verbal. 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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Detección de abuso verbal. API FAQs

Para utilizar esta API, el usuario debe indicar un texto para detectar si es un texto ofensivo.

La API de Detección de Abuso Verbal es una herramienta sofisticada diseñada para analizar e identificar instancias de abuso verbal o lenguaje ofensivo en contenido textual. Aprovecha el procesamiento de lenguaje natural (NLP) avanzado y algoritmos de aprendizaje automático para evaluar la idoneidad del lenguaje y detectar abuso verbal.

Hay diferentes planes que se adaptan a todos, incluyendo una prueba gratuita para una pequeña cantidad de solicitudes, pero su tasa está limitada para prevenir el abuso del servicio.

Zyla ofrece una amplia gama de métodos de integración para casi todos los lenguajes de programación. Puedes usar estos códigos para integrarte con tu proyecto según lo necesites.

El punto final devuelve un objeto JSON que contiene los resultados del análisis de detección de abuso verbal, incluidas las clasificaciones del texto de entrada como odio por identidad, insulto o lenguaje tóxico.

Los campos clave en la respuesta incluyen "análisis_semántico," que contiene un arreglo de segmentos identificados, cada uno con un ID, el nombre del modelo semántico y el segmento de texto analizado.

Los datos de respuesta están organizados en un formato JSON, con un objeto principal que contiene "análisis_semántico" como un objeto anidado que lista cada instancia detectada de discurso de odio junto con su clasificación.

El parámetro principal para el endpoint es la entrada "text", que debe contener el contenido a ser analizado para la detección de discurso de odio.

Los usuarios pueden personalizar sus solicitudes proporcionando diferentes entradas de texto para analizar varios tipos de contenido, lo que permite una detección adaptada basada en contenido generado por el usuario específico.

Los casos de uso típicos incluyen moderar publicaciones en redes sociales, filtrar comentarios en foros y asegurar una comunicación segura en aplicaciones de chat al identificar y abordar el discurso de odio en tiempo real.

La precisión de los datos se mantiene a través del aprendizaje continuo de los modelos de aprendizaje automático, que se adaptan a los patrones en evolución del discurso de odio, asegurando una mejor detección con el tiempo.

Los controles de calidad incluyen actualizaciones regulares de los modelos de aprendizaje automático y validación contra diversos conjuntos de datos para garantizar que la API identifique efectivamente una amplia gama de discursos de odio en diferentes contextos.

General FAQs

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