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/puntuaci%c3%b3n+de+similitud+de+texto.+api/5521/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/4500/puntuaci%c3%b3n+de+similitud+de+texto.+api/5521/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 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

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, which quantifies the degree of similarity between the two input texts. The score ranges from 0 to 1, where 1 indicates identical texts and 0 indicates no similarity.

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

The response data is structured in JSON format, consisting of a single key-value pair. For example, a typical response looks like: `{"similarity": 0.8126154541969299}`.

The Check Similarity endpoint requires two parameters: `text_1` and `text_2`, both of which are mandatory. Each text input can be up to 5000 characters long.

Users can customize their requests by providing different text strings for `text_1` and `text_2`. This allows for flexible comparisons based on specific content needs, such as checking for plagiarism or finding similar articles.

Typical use cases include plagiarism detection in educational settings, content recommendation in e-commerce, enhancing chatbot responses in customer service, and improving search engine results by analyzing content relevance.

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.

A similarity score of 0 indicates no similarity between the two texts. Users should consider revising their input texts for relevance or context if they expect a connection, or they may conclude that the texts are indeed unrelated.

General FAQs

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