रिकवरी ऑफेंसिव कंटेंट एपीआई का उद्देश्य पाठों के भीतर आक्रामक या अनुपयुक्त भाषा की पहचान करना, विश्लेषण करना और सेंसर करना है इसका मुख्य उद्देश्य सभी प्रकार के दर्शकों के लिए सुरक्षित, अधिक सम्मानजनक और उपयुक्त डिजिटल वातावरण सुनिश्चित करना है विशेष रूप से उन प्लेटफार्मों पर जहां उपयोगकर्ता सामग्री उत्पन्न करते हैं जैसे सोशल नेटवर्क, फोरम, चैट, वीडियो गेम या शैक्षिक अनुप्रयोग
यह एपीआई टेक्स्ट का सेमांटिक और संदर्भात्मक विश्लेषण करके काम करता है जब सामग्री की एक स्ट्रिंग भेजी जाती है तो प्रणाली इसे शब्द दर शब्द जांचती है आक्रामक अभिव्यक्तियों के अद्यतन डेटाबेस से मेल खाता है विभिन्न भाषाओं और वर्तनी भिन्नताओं में परिणाम में विस्तृत जानकारी शामिल होती है जैसे पाए गए अनुपयुक्त शब्दों की कुल संख्या उनके टेक्स्ट में सटीक स्थिति कोई वर्तनी विचलन और प्रत्येक शब्द की गंभीरता का स्तर
विश्लेषण के अलावा एपीआई स्वचालित सेंसरशिप कार्यक्षमता प्रदान करता है जो एक क्षेत्र उत्पन्न करता है जिसे censored_content कहा जाता है जो पहचान की गई शब्दों को प्रतीकों के साथ बदल देता है (जैसे “****”) इससे डेवलपर्स को बिना संचार के प्रवाह को बाधित किए या संवेदनशील सामग्री को उजागर किए पाठ के फ़िल्टर किए गए संस्करण को आसानी से एकीकृत करने की अनुमति मिलती है
एक अन्य लाभ अनुकूलन है: संवेदनशीलता के स्तर को संदर्भ या लक्षित दर्शकों के अनुसार अनुकूलित करना संभव है सेंसर किए गए शब्दों की सूची को विस्तारित या घटित करना संभव है इसे स्वचालितModeration सिस्टम प्रबंधन पैनल या सुरक्षित भाषा सीखने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ भी एकीकृत किया जा सकता है
संक्षेप में यह एपीआई केवल अश्लीलता फ़िल्टर के रूप में कार्य नहीं करता है बल्कि एक पूर्ण भाषाईModeration प्रणाली के रूप में कार्य करता है इसका कार्यान्वयन डिजिटल सह-अस्तित्व में सुधार करने ऑनलाइन उत्पीड़न को कम करने और इसका उपयोग करने वाले प्लेटफार्मों की प्रतिष्ठा की रक्षा करने में योगदान करता है यह अभिव्यक्ति की स्वतंत्रता और सम्मानजनक संचार के बीच संतुलन प्रदान करता है
पाठ में आक्रामक भाषा का पता लगाता है और सेंसर करता है खुदाई के लिए अनुचित शब्दों की संख्या स्थिति और प्रतिस्थापन के साथ विस्तृत विश्लेषण लौटाता है
निंदा - एंडपॉइंट फीचर्स
| ऑब्जेक्ट | विवरण |
|---|---|
रिक्वेस्ट बॉडी |
[आवश्यक] Json |
{"content": "shit", "bad_words_total": 1, "bad_words_list": [{"original": "shit", "word": "shit", "deviations": 0, "info": 2, "start": 0, "end": 4, "replacedLen": 4}], "censored_content": "****"}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/11023/retrieve+offensive+content+api/20768/censure' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw 'shit'
| 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।
सेंसर अंतर्दृष्टि एक JSON ऑब्जेक्ट लौटाता है जिसमें मूल सामग्री, पहचान गए आपत्तिजनक शब्दों की कुल संख्या, उन शब्दों की एक सूची उनके विवरण के साथ, और सामग्री का एक सेंसर किया हुआ संस्करण शामिल होता है यह डेवलपर्स को अनुपयुक्त भाषा के स्तर को समझने और एक फ़िल्टर्ड आउटपुट प्रदान करने की अनुमति देता है
प्रतिक्रिया में प्रमुख क्षेत्र शामिल हैं `content` (मूल पाठ) `bad_words_total` (आपत्तिजनक शब्दों की संख्या) `bad_words_list` (प्रत्येक पहचाने गए शब्द के विवरण) और `censored_content` (आपत्तिजनक शब्दों के प्रतिस्थापन के साथ पाठ) ये क्षेत्र निगरानी के लिए व्यापक अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं
प्रतिक्रिया डेटा को एक JSON ऑब्जेक्ट के रूप में संरचित किया गया है इसमें मूल सामग्री के लिए फ़ील्ड कुल बुरे शब्दों के लिए एक मुख्य ऑब्जेक्ट एक पता की गई शब्दों की सूची (विवरण के साथ) और सेंसर की गई संस्करण शामिल है यह संगठन आसान पार्सिंग और अनुप्रयोगों में एकीकरण की सुविधा देता है
सेंसर एंडपॉइंट विश्लेषण के लिए पाठ और संवेदनशीलता स्तरों के लिए वैकल्पिक सेटिंग्स जैसे पैरामीटर स्वीकार करता है उपयोगकर्ता अपने अनुरोधों को अनुकूलित कर सकते हैं अनुकूलन मानदंड को अपनी आवश्यकताओं के अनुसार समायोजित करने के लिए संदर्भ या दर्शकों को निर्दिष्ट करके
उपयोगकर्ता `bad_words_list` का विश्लेषण करके प्राप्त डेटा का उपयोग कर सकते हैं ताकि यह समझ सकें कि कौन से शब्द चेतावनी प्राप्त किए गए और उनकी गंभीरता क्या है `censored_content` को सीधे फ़िल्टर किए गए पाठ को प्रदर्शित करने के लिए उपयोग किया जा सकता है जिससे सम्मानजनक संचार को सुनिश्चित किया जा सके जबकि संदर्भ को बनाए रखा जा सके
विशिष्ट उपयोग के मामले में सोशल मीडिया, फोरम और चैट एप्लिकेशन पर उपयोगकर्ता द्वारा उत्पन्न सामग्री का संचालन करना और शैक्षणिक उपकरणों और वीडियो गेम में उपयुक्त भाषा सुनिश्चित करना शामिल है यह विभिन्न प्लेटफार्मों पर एक सम्मानजनक वातावरण बनाए रखने में मदद करता है
डेटा सटीकता को आक्रमक शब्दों के डेटाबेस के लगातार अपडेट के माध्यम से बनाए रखा जाता है जिसमें विभिन्न भाषाएँ और वर्तनी के भिन्नताएँ शामिल हैं नियमित समीक्षाएँ और समुदाय की प्रतिक्रिया सुनिश्चित करने में मदद करती हैं कि सूची प्रासंगिक और अनुपयुक्त भाषा का पता लगाने में प्रभावी बनी रहे
मानक डेटा पैटर्न में अपराधी शब्दों की स्पष्ट पहचान, उनके पाठ में स्थिति और प्रत्येक शब्द को सौंपे गए गंभीरता स्तर शामिल हैं उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया में लगातार प्रारूपन की अपेक्षा कर सकते हैं जिससे परिणामों को एकीकृत और विश्लेषित करना आसान हो जाएगा
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