यह एपीआई प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में नवीनतम प्रगति का लाभ उठाकर हानिकारक टिप्पणियों, पोस्ट और संदेशों को सटीक रूप से पहचानने और स्कोर करने में मदद करता है। इसका मतलब है कि संगठन और वेबसाइटें अपने विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए मॉडरेशन सिस्टम को अनुकूलित कर सकती हैं, चाहे यह कुछ शब्दों या वाक्यांशों को ब्लॉक करना हो, या ऐसे व्यवहार के पैटर्न की पहचान करना हो जो विषाक्त, अश्लील या अपमानजनक व्यवहार को संकेत कर सकता है। यह एक बड़ी मदद है क्योंकि यह उन्हें कई भाषाओं में सामग्री का प्रभावी ढंग से मॉडरेट करने और एक सुरक्षित और स्वागतयोग्य वातावरण बनाए रखने की अनुमति देता है।
शैक्षिक प्लेटफार्म एपीआई का उपयोग छात्रों की चर्चाओं की निगरानी के लिए किसी भी विषाक्त या आपत्तिजनक भाषा के लिए कर सकते हैं, जिससे एक स्वस्थ शिक्षण वातावरण बनता है। नौकरी पोस्टिंग वेबसाइटें एपीआई का उपयोग नौकरी पोस्टिंग पर टिप्पणियों की निगरानी के लिए कर सकती हैं और किसी भी विषाक्त या आपत्तिजनक भाषा का पता लगा सकती हैं।
कुल मिलाकर, उपयोगकर्ता-जनित सामग्री के लिए बहुभाषी मशीन लर्निंग-आधारित विषाक्तता गाली मॉडरेटर एपीआई उन संगठनों और वेबसाइटों के लिए एक आवश्यक उपकरण है जो अपने उपयोगकर्ताओं के लिए एक सुरक्षित और स्वागतयोग्य ऑनलाइन वातावरण बनाने की कोशिश कर रहे हैं। इसके उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के साथ, यह विषाक्त और आपत्तिजनक सामग्री का पता लगाने के लिए एक शक्तिशाली और प्रभावी समाधान प्रदान करता है, सभी के लिए एक अधिक सकारात्मक और समावेशी ऑनलाइन अनुभव बनाने में मदद करता है।
आपका एपीआई क्या प्राप्त करता है और आपका एपीआई क्या प्रदान करता है (इनपुट/आउटपुट)?
यह एक पैरामीटर प्राप्त करेगा और आपको एक JSON प्रदान करेगा।
सोशल मीडिया प्लेटफार्म: सोशल मीडिया प्लेटफार्म एपीआई का उपयोग पोस्ट पर हानिकारक और आपत्तिजनक टिप्पणियों को स्वचालित रूप से पहचानने और हटाने के लिए कर सकते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि उपयोगकर्ताओं का अनुभव सुरक्षित और सकारात्मक है।
ऑनलाइन चर्चा मंच: ऑनलाइन चर्चा मंच एपीआई का उपयोग उपयोगकर्ता-जनित सामग्री का मॉडरेशन करने और चर्चाओं को सम्मानपूर्ण और विषय पर बनाए रखने के लिए कर सकते हैं।
ई-कॉमर्स वेबसाइट: ई-कॉमर्स वेबसाइट एपीआई का उपयोग ग्राहक समीक्षाओं और फीडबैक की निगरानी के लिए कर सकती हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि सभी टिप्पणियां उपयुक्त और विषाक्त भाषा से मुक्त हैं।
गेमिंग समुदाय: गेमिंग समुदाय एपीआई का उपयोग गेम के भीतर चैट का मॉडरेशन करने और किसी भी विषाक्त या आपत्तिजनक भाषा को हटाने के लिए कर सकते हैं, जिससे सभी खिलाड़ियों के लिए एक सुरक्षित और आनंददायक अनुभव बने।
समाचार वेबसाइट: समाचार वेबसाइट एपीआई का उपयोग लेखों पर टिप्पणियों की निगरानी करने और किसी भी विषाक्त या आपत्तिजनक भाषा को हटाने के लिए कर सकती हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि पाठकों का अनुभव सकारात्मक हो।
प्रति सेकंड 1 अनुरोध।
बेसिक योजना: 100,000 एपीआई कॉल। प्रति सेकंड 50 अनुरोध।
प्रो योजना: 300,000 एपीआई कॉल। प्रति सेकंड 50 अनुरोध।
प्रो प्लस योजना: 900,000 एपीआई कॉल। प्रति सेकंड 50 अनुरोध।
प्रीमियम योजना: 2,300,000 एपीआई कॉल। प्रति सेकंड 50 अनुरोध।
विष पहचान - एंडपॉइंट फीचर्स
| ऑब्जेक्ट | विवरण |
|---|---|
text |
[आवश्यक] |
{"original": "damn it", "censored": "**** it", "has_profanity": true}
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/1364/toxic+text+detector+api/6111/toxic+detection?text=damn it' --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।
टॉक्सिक डिटेक्शन एंडपॉइंट एक JSON ऑब्जेक्ट वापस करता है जिसमें मूल पाठ, पाठ का सेंसर किया हुआ संस्करण और एक बूलियन शामिल है जो यह बताता है कि क्या पाठ में गंदी बातें हैं
प्रतिक्रिया डेटा में प्रमुख क्षेत्र "मूल" (इनपुट पाठ), "संवर्धित" (जिस पाठ में अश्लीलता को तारों द्वारा प्रतिस्थापित किया गया है) और "has_profanity" (एक बूलियन जो अपमानजनक भाषा की उपस्थिति को दर्शाता है) हैं
प्रतिक्रिया डेटा को तीन क्षेत्रों के साथ JSON ऑब्जेक्ट के रूप में संरचित किया गया है: "original," "censored," और "has_profanity," जो अनुप्रयोगों में आसान पार्सिंग और उपयोग की अनुमति देता है
टॉक्सिक डिटेक्शन एंडपॉइंट के लिए प्राथमिक पैरामीटर पाठ इनपुट है जिसे उपयोगकर्ताओं को विषैले भाषा का विश्लेषण करने के लिए प्रदान करना आवश्यक है
उपयोगकर्ता अपनी अनुरोधों को कस्टमाइज़ कर सकते हैं ताकि वे इनपुट टेक्स्ट को बदलकर विषाक्तता के लिए विभिन्न वाक्यांशों या टिप्पणियों का विश्लेषण कर सकें विशेष सामग्री प्रकारों के लिए मॉडरेशन को अनुकूलित कर सकें
प्रमुख उपयोग के मामले में सोशल मीडिया पर टिप्पणियों का मॉडरेशन करना फोरम में उपयोगकर्ता-जनित सामग्री को फ़िल्टर करना और गेमिंग चैट में उचित भाषा सुनिश्चित करना शामिल है
डेटा सटीकता को उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के माध्यम से बनाए रखा जाता है जो विविध डेटासेट से निरंतर सीखते हैं और विभिन्न संदर्भों में विषैला भाषा प्रभावी ढंग से पहचानने को सुनिश्चित करते हैं
गुणवत्ता जांचों में मशीन लर्निंग मॉडल्स के लिए नियमित अपडेट्स वास्तविक डेटा के खिलाफ सत्यापन और उपयोगकर्ता फीडबैक तंत्र शामिल हैं ताकि समय के साथ पहचान क्षमताओं में सुधार हो सके
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