फिल्टर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) का उपयोग करता है ताकि संदर्भ को तार्किक शब्दों में डिकोड किया जा सके, जिससे विराम चिह्न, केस, फॉर्मेटिंग आदि की अनदेखी की जा सके। हम खराब शब्दों के अस्पष्टता का पता लगाने के लिए शब्द रूपांतरण भी लागू करते हैं, जैसे कि बार-बार दोहराए गए अक्षर, झगड़ालूWhitespace और विशेष चरित्र। खराब शब्दों का पता लगाने और निकालने के साथ-साथ आप इस एपीआई का उपयोग आपूर्ति किए गए पाठ से खराब शब्दों को सेंसर करने के लिए भी कर सकते हैं।
एपीआई एक स्ट्रिंग टेक्स्ट या एक यूआरएल प्राप्त करेगा और यह सभी पहचाने गए खराब शब्दों की एक सूची लौटाएगा। इसके अलावा, आप एक वर्ण चुन सकते हैं जो इन खराब शब्दों को बदल देगा। यह एक तारांकन चिह्न या आपकी पसंद का कोई अलग शब्द हो सकता है।
यह एपीआई उन उपयोगकर्ताओं के लिए आदर्श है जो किसी भी सामग्री को फ़िल्टर करना चाहते हैं जिसमें खराब शब्द हैं। यह आपके सामग्री निर्माताओं द्वारा एक लेख हो सकता है जिसे आप अपनी साइट पर अपलोड करना चाहते हैं। शायद आप एक ब्लॉग या पोस्ट से पाठ निकालना चाहते हैं और खराब शब्दों से बचना चाहते हैं।
यह एपीआई उन लोगों के लिए उत्कृष्ट है जो अपनी साइट पर खराब-शब्द-मुक्त वातावरण बनाए रखना चाहते हैं। उपयोगकर्ताओं को किसी भी आपत्तिजनक उपनाम सेट करने से रोकें, यदि आपकी साइट पर एक एकीकृत चैट है, तो इस एपीआई के साथ विषाक्तता को आसानी से टालें। तुरंत किसी भी खराब व्यवहार को सेंसर करें!
एक महीने में एपीआई कॉल की सीमाओं के अलावा, कोई अन्य सीमाएँ नहीं हैं। अक्षरों के बारे में चिंता न करें।
{"censored-content":"**** you","is-bad":true,"bad-words-list":["fuck"],"bad-words-total":1}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/58/bad+words+filter+api/136/content+filter?content=Isthisabadword?&censor-character=*&catalog=strict' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
| 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।
सामग्री फ़िल्टर अंत बिंदु एक JSON ऑब्जेक्ट लौटाता है जिसमें सेंसर किया गया सामग्री होता है एक बूलियन जो बताता है कि बुरे शब्द पाए गए हैं बुरे शब्दों की एक सूची और पाए गए बुरे शब्दों की कुल संख्या होती है
प्रतिक्रिया डेटा में मुख्य क्षेत्र "संवेदनशील-विषय" (बुरे शब्दों के स्थान पर टेक्स्ट), "बुरा-है" (यदि बुरे शब्द पाए गए हैं तो सही/गलत), "बुरे-शब्दों-की-सूची" (पहचाने गए बुरे शब्दों का समूह) और "बुरे-शब्दों-का-योग" (बुरे शब्दों की गणना) शामिल हैं
उपयोगकर्ता एक पाठ स्ट्रिंग या एक यूआरएल को एंडपॉइंट पर पास कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, वे खराब शब्दों को बदलने के लिए एक "सेंसर-चरित्र" निर्दिष्ट कर सकते हैं और फ़िल्टरिंग को अनुकूलित करने के लिए एक "कैटलॉग" प्रकार (सख्त या अश्लील) चुन सकते हैं
प्रतिक्रिया डेटा एक JSON ऑब्जेक्ट के रूप में संरचित है इसमें सेंसर की गई सामग्री के लिए फ़ील्ड एक बूलियन डिटेक्शन स्थिति के लिए बुरी शब्दों की सूची और एक कुल गिनती शामिल है जिससे इसे पार्स करना और अनुप्रयोगों में उपयोग करना आसान हो जाता है
एंडपॉइंट पहचाने गए बुरे शब्दों के बारे में जानकारी प्रदान करता है इनपुट टेक्स्ट का सेंसर किया गया संस्करण और चुने गए कैटलॉग (सख्त या अभद्र) के आधार पर बुरे शब्दों की श्रेणीबद्धता
उपयोगकर्ता "संविधानित-सामग्री" प्रदर्शित कर सकते हैं ताकि एक सुरक्षित वातावरण बनाए रखा जा सके "बुरे-शब्दों-सूची" का विश्लेषण कर सकते हैं moderating उद्देश्यों के लिए और "बुरे-शब्दों-कुल" का उपयोग कर सकते हैं खराब व्यवहार की रिपोर्टिंग या लॉगिंग के लिए
एपीआई प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) तकनीकों का उपयोग करता है ताकि बुरे शब्दों का सटीक रूप से पता लगाया जा सके और उन्हें सेंसर किया जा सके जिसमें पुनरावृत्त वर्ण और विशेष प्रतीकों जैसी वैकल्पिक विधियों को संभालना शामिल है जिससे उच्च गुणवत्ता फलने-फूलने का आश्वासन मिलता है
सामान्य उपयोग के मामलों में फोरम में उपयोगकर्ता-जनित सामग्री को फ़िल्टर करना चैट एप्लिकेशन को मॉडरेट करना प्रकाशन के लिए साफ लेख सुनिश्चित करना और ऑनलाइन प्लेटफार्मों में आपत्तिजनक उपयोगकर्ता नामों को रोकना शामिल है
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