{
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curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/13862/textinsights+-+custom+text+classification+api/31878/analyze' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{
"text": "Hello, i would like to request a refund",
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"userLabels": {
"isTechSupportRequest": "Is this a technical support request?",
"isBillingSupportRequest": "Is this a billing support request?",
"isRefundRequest": "Is the user requesting a refund?",
"mentionsCompetitor": "Does the text mention a competing company?"
}
}'
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 TextInsights - कस्टम टेक्स्ट क्लासिफिकेशन 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।
(वार्षिक बिलिंग के साथ 2 महीने बचाएँ 🎉)
विश्लेषण समाप्ति बिंदु एक JSON ऑब्जेक्ट लौटाता है जिसमें इनपुट पाठ के बारे में अंतर्दृष्टि शामिल होती है इसमें डिफ़ॉल्ट अंतर्दृष्टियाँ जैसे भावनाएँ स्वर और विभिन्न सामग्री संकेत शामिल हैं साथ ही उपयोगकर्ता-परिभाषित लेबल जो आपके अनुप्रयोग से संबंधित विशिष्ट श्रेणियों को इंगित करते हैं
प्रतिक्रिया में कुंजी क्षेत्र "त्रुटि" (सफलता या विफलता को दर्शाता है) "भावना" (प्रकार और विश्वास के साथ) "स्वर" (प्रकार और विश्वास के साथ) और "उपयोगकर्ता लेबल" (उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषित कस्टम लेबल के लिए विश्वास स्कोर दिखाना) शामिल हैं
उत्तर डेटा JSON ऑब्जेक्ट के रूप में संरचित है इसमें एक शीर्ष-स्तरीय "त्रुटि" फ़ील्ड शामिल है इसके बाद "भावना" और "स्वर" के लिए नेस्टेड ऑब्जेक्ट्स हैं और एक "उपयोगकर्ता लेबल" ऑब्जेक्ट है जो अपने संबंधित आत्मविश्वास स्कोर के साथ कस्टम लेबल सूचीबद्ध करता है
विश्लेषण अंत बिंदु एक पाठ पैरामीटर स्वीकार करता है जिसमें विश्लेषण किए जाने वाले पाठ को शामिल किया गया है इसके अलावा उपयोगकर्ता अपने अनुरोध में लेबल नाम और विवरण निर्दिष्ट करके कस्टम लेबल परिभाषित कर सकते हैं ताकि विश्लेषण को अपनी आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित किया जा सके
विश्लेषण अंत बिंदु भावना, लहजे और विभिन्न सामग्री संकेतों जैसे नफरत भरी भाषा, अपशब्द और उपयोगकर्ता-परिभाषित श्रेणियों की समझ प्रदान करता है यह पाठ के संदर्भ और परिणामों की व्यापक समझ की अनुमति देता है
उपयोगकर्ता लौटाए गए डेटा का लाभ उठाकर रुझानों की पहचान कर सकते हैं सामग्री की अनुपालन के लिए निगरानी कर सकते हैं या उपयोगकर्ता अनुभव को अनुकूलित कर सकते हैं कस्टम लेबल के आधार पर टेक्स्ट को वर्गीकृत करके उदाहरण के लिए व्यवसाय समर्थन अनुरोधों को फ़िल्टर कर सकते हैं या उपलब्ध कराए गए अंतर्दृष्टियों का उपयोग करके हानिकारक सामग्री का पता लगा सकते हैं
प्रचलित उपयोग के मामलों में ग्राहक समर्थन स्वचालन सामग्री मॉडरेशन विपणन के लिए भाव विश्लेषण और उपयोगकर्ता द्वारा उत्पन्न सामग्री को वर्गीकृत करना शामिल है व्यवसाय विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए API को अनुकूलित कर सकते हैं जैसे वापसी अनुरोधों की पहचान करना या विज्ञापनों का पता लगाना
डेटा सटीकता को निरंतर अपडेट और अंतर्निहित एल्गोरिदम में सुधार के माध्यम से बनाए रखा जाता है एपीआई मशीन लर्निंग तकनीकों का लाभ उठाता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि प्रदान की गई अंतर्दृष्टि प्रासंगिक और विश्वसनीय हैं नए भाषा पैटर्न और रुझानों के अनुसार अनुकूलित हैं