{
"language": "fra",
"languageName": "French",
"confidence": 1,
"reliable": false,
"candidates": [
{
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"name": "French",
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"name": "Spanish",
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},
{
"code": "eng",
"name": "English",
"score": 0.816
},
{
"code": "ita",
"name": "Italian",
"score": 0.75
},
{
"code": "deu",
"name": "German",
"score": 0.743
}
],
"note": "ISO 639-3 codes. Short texts are less reliable."
}
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/14229/language+detection+api+-+180+languages/35311/detect+language?text=Ceci est une phrase en français.' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
साइन अप करने के बाद, प्रत्येक डेवलपर को एक पर्सनल API एक्सेस की असाइन की जाती है, जो अक्षरों और अंकों का एक यूनिक संयोजन होता है, जिसका उपयोग हमारे API एंडपॉइंट तक पहुंचने के लिए किया जाता है। प्रमाणीकरण के लिए भाषा पहचान एपीआई - 180 भाषाएँ API के साथ बस अपने बेयरर टोकन को Authorization हेडर में शामिल करें।
| हेडर | विवरण |
|---|---|
Authorization
|
आवश्यक
होना चाहिए Bearer access_key. जब आप सब्सक्राइब हों तो ऊपर "Your API Access Key" देखें।
|
कोई लंबी अवधि की प्रतिबद्धता नहीं। कभी भी अपग्रेड, डाउनग्रेड या कैंसल करें। फ्री ट्रायल में 50 रिक्वेस्ट तक शामिल हैं।
भाषा पहचान API डेटा लौटाता है जिसमें पहचानी गई भाषा का ISO 639-3 कोड अंग्रेजी नाम विश्वास स्कोर विश्वसनीयता ध्वज और शीर्ष 5 उम्मीदवार भाषाओं की सूची उनके संबंधित स्कोर के साथ शामिल है
प्रतिक्रिया डेटा में मुख्य क्षेत्र हैं "भाषा" (आईएसओ कोड) "भाषा नाम" (अंग्रेजी नाम) "विश्वसनीयता" (पहचान निश्चितता) "विश्वसनीय" (विश्वसनीयता ध्वज) और "उम्मीदवार" (स्कोर के साथ संभावित भाषाओं की सूची)
प्रतिक्रिया डेटा JSON प्रारूप में संरचित है जिसमें एक मुख्य वस्तु है जिसमें पहचानी गई भाषा, विश्वास, विश्वसनीयता और उम्मीदवार भाषाओं का एक सरणी शामिल है प्रत्येक कोड, नाम और स्कोर द्वारा व्याख्यायित किया गया है
यह एंडपॉइंट पहचाने गए भाषा की जानकारी प्रदान करता है जिसमें इसका आईएसओ कोड नाम विश्वास स्तर विश्वसनीयता स्थिति और पहचान स्कोर के आधार पर वैकल्पिक भाषा उम्मीदवारों की एक रैंक की गई सूची शामिल है
उपयोगकर्ता अपनी अनुरोधों को कस्टमाइज़ कर सकते हैं जिससे वे API कॉल में विश्लेषण करने के लिए पाठ प्रदान कर सकें API इस पाठ को संसाधित करता है ताकि सबसे संभावित भाषा और संबंधित जानकारी वापस की जा सके
प्रमुख उपयोग के मामलों में उपयोगकर्ता द्वारा निर्मित सामग्री की भाषा पहचानना बहुभाषी अनुप्रयोगों को बढ़ाना और भाषा-विशिष्ट संदर्भों में पाठ प्रसंस्करण में सुधार करना शामिल है जैसे कि अनुवाद या सामग्री moderation
डेटा की सटीकता भाषाई एल्गोरिदम और सांख्यिकीय मॉडलों के संयोजन के माध्यम से बनाए रखी जाती है जो पाठ के पैटर्न का विश्लेषण करते हैं विश्वसनीयता ध्वज पहचान के विश्वास स्तर को इंगित करता है जिससे उपयोगकर्ताओं को सटीकता का आकलन करने में मदद मिलती है
यदि इनपुट पाठ बहुत छोटा या अस्पष्ट है तो एपीआई कम विश्वास स्कोर या कई संभावित भाषाएँ लौटा सकता है उपयोगकर्ताओं को बेहतर सटीकता के लिए लंबे पाठ का उपयोग करने पर विचार करना चाहिए और सबसे संभावित भाषा निर्धारित करने के लिए उम्मीदवारों की समीक्षा करनी चाहिए