Puntuación de similitud de texto. API

La API de Puntuación de Similitud de Texto facilita la comparación precisa de contenido textual o multimedia. Emplea algoritmos avanzados para analizar similitudes y diferencias entre piezas de contenido, apoyando tareas como la detección de plagio, la recomendación de contenido y el agrupamiento de datos. Esta API se integra sin problemas para mejorar la eficiencia en aplicaciones relacionadas con el contenido en diversos dominios.

Sobre la API:  

 

La API de Puntuación de Similitud de Texto  permite un análisis detallado de contenido textual o multimedia, utilizando algoritmos sofisticados para medir con precisión las similitudes y diferencias entre piezas de datos. Soporta aplicaciones como la detección de plagio, sistemas de recomendación de contenido y agrupamiento de datos, proporcionando a los desarrolladores herramientas esenciales para mejorar tareas relacionadas con el contenido. Integrada sin problemas en diversas plataformas, esta API garantiza eficiencia y fiabilidad en el análisis y comparación de contenido automatizados. Ya sea utilizada en herramientas educativas, plataformas de comercio electrónico o sistemas de gestión de contenido, capacita a los usuarios con información precisa sobre las relaciones de contenido, ayudando en la toma de decisiones y mejorando las experiencias de usuario en diversas 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 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 de los usuarios 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 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 firmas legales o instituciones de investigación, pueden usar la API para agrupar y categorizar documentos en función de su similitud de contenido. Esto ayuda en una gestión y recuperación de documentos eficientes.

  • 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 de búsqueda general para los usuarios.

 

¿Hay alguna limitación 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 disimilar) 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/4500/text+similarity+score+api/5521/check+similarity
                                                                            
                                                                        

Comprobar similitud. - Características del Endpoint

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

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API

       
                                                                                                        
                                                                                                                                                                                                                            {"similarity": 0.8126154541969299}
                                                                                                                                                                                                                    
                                                                                                    

Check Similarity - CÓDIGOS DE EJEMPLO


curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/4500/text+similarity+score+api/5521/check+similarity' --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 Puntuación 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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Puntuación de similitud de texto. API FAQs

La API acepta entradas de texto plano en formato UTF-8. Se pueden procesar tanto frases cortas como párrafos largos, lo que permite un uso flexible en diversas aplicaciones.

La API utiliza modelos avanzados de PLN para incrustar textos en vectores de 768 dimensiones y luego calcula la similitud del coseno entre estos vectores para producir un puntaje de similitud que varía de -1 a 1, donde 1 indica textos idénticos.

La API utiliza modelos basados en transformadores de última generación, como BERT o sus variantes, para incrustar textos. Estos modelos están preentrenados en grandes corpora y ajustados para lograr una alta precisión en la captura del significado semántico.

La API está optimizada para baja latencia, respondiendo típicamente dentro de unos pocos cientos de milisegundos para solicitudes estándar. El rendimiento puede variar dependiendo de la longitud y complejidad de los textos de entrada.

Sí, la API admite varios idiomas, siempre que el modelo de incrustación subyacente haya sido entrenado con datos multilingües. Esto permite cálculos de similitud precisos entre diferentes idiomas.

El punto final de Comprobar Similitud devuelve un objeto JSON que contiene un puntaje de similitud, que cuantifica el grado de similitud entre los dos textos de entrada. El puntaje varía de 0 a 1, donde 1 indica textos idénticos y 0 indica que no hay similitud.

El campo clave en los datos de respuesta es "similitud", que proporciona la puntuación numérica que representa la similitud entre los dos textos de entrada. Esta puntuación es un número de punto flotante.

Los datos de respuesta están estructurados en formato JSON, consistiendo en un único par clave-valor. Por ejemplo, una respuesta típica se ve así: `{"similarity": 0.8126154541969299}`.

El endpoint de Verificar Similitud requiere dos parámetros: `text_1` y `text_2`, ambos obligatorios. Cada entrada de texto puede tener hasta 5000 caracteres.

Los usuarios pueden personalizar sus solicitudes proporcionando diferentes cadenas de texto para `text_1` y `text_2`. Esto permite comparaciones flexibles basadas en necesidades de contenido específicas, como comprobar la plagio o encontrar artículos similares.

Los casos de uso típicos incluyen la detección de plagio en entornos educativos, la recomendación de contenido en comercio electrónico, la mejora de las respuestas de los chatbots en el servicio al cliente y la mejora de los resultados de los motores de búsqueda mediante el análisis de la relevancia del contenido.

La precisión de los datos se mantiene mediante el uso de modelos avanzados de PNL que están pre-entrenados en conjuntos de datos extensos. Las actualizaciones continuas y el ajuste fino aseguran que los modelos sigan siendo efectivos para capturar el significado semántico.

Un puntaje de similitud de 0 indica que no hay similitud entre los dos textos. Los usuarios deben considerar revisar sus textos de entrada por relevancia o contexto si esperan una conexión, o pueden concluir que los textos son, de hecho, no relacionados.

General FAQs

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