{"username": "jackass1", "result": {"toxic": 1, "details": {"en": {"exact": 1, "categories": ["offensive"]}}}}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/2628/username+toxicity+detection+api/2642/check+user' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{
"username": "jackass1",
"lang": [
"en"
]
}'
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 उपयोगकर्ता नाम विषाक्तता पहचान 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 🎉)
अग्रणी कंपनियों का भरोसा
यूजरनेम टॉक्सिसिटी डिटेक्शन एपीआई ऑनलाइन प्लेटफार्मों, सोशल नेटवर्क और समुदाय वेबसाइटों के लिए एक आवश्यक उपकरण है जिससे एक सुरक्षित और स्वागतयोग्य डिजिटल वातावरण बनाए रखा जा सके। यह एपीआई उन्नत प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके यूजरनेम का विश्लेषण करता है और उनकी संभावित टॉक्सिसिटी या अपमानजनकता का आकलन करता है। यह उत्पीड़न, नफरत की भाषण और अनुचित यूजरनेम को ऑनलाइन समुदायों में घुसने से रोकने के लिए सामग्री मॉडरेशन रणनीतियों में एक महत्वपूर्ण घटक है।
संक्षेप में, यूजरनेम टॉक्सिसिटी डिटेक्शन एपीआई यूजरनेम का स्वचालित रूप से मूल्यांकन करने और उन यूजरनेम को झंडा लगाने के लिए एक समग्र समाधान प्रदान करता है जो सामुदायिक दिशानिर्देशों या सेवा की शर्तों का उल्लंघन कर सकते हैं। सामग्री मॉडरेशन के प्रति यह सक्रिय दृष्टिकोण उपयोगकर्ताओं को अपमानजनक या हानिकारक यूजरनेम से सुरक्षित रखने में मदद करता है, जिससे एक सकारात्मक और समावेशी ऑनलाइन अनुभव बढ़ता है।
यूजरनेम टॉक्सिसिटी डिटेक्शन एपीआई को अपने प्लेटफार्म या एप्लिकेशन में एकीकृत करना एक सरल और उपयोग में आसान प्रक्रिया है। इस एपीआई को एकीकृत करने में आसानी के साथ डिज़ाइन किया गया है, जिससे उपयोगकर्ता, सामग्री मॉडरेटर और प्लेटफार्म प्रशासन इसके शक्तिशाली टॉक्सिसिटी स्क्रीनिंग क्षमताओं को बिना किसी प्रमुख तकनीकी बाधाओं के सहजता से शामिल कर सकें।
संक्षेप में, यूजरनेम टॉक्सिसिटी डिटेक्शन एपीआई एक महत्वपूर्ण उपकरण है जो ऑनलाइन प्लेटफार्मों और समुदायों के लिए सुरक्षित और स्वागतयोग्य डिजिटल वातावरण बनाए रखने का प्रयास करता है। इसकी उन्नत मशीन लर्निंग क्षमताएँ और वास्तविक समय का आकलन सामग्री मॉडरेशन टीमों को प्रभावी रूप से टॉक्सिक यूजरनेम की पहचान करने और उन्हें संबोधित करने की अनुमति देते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि उपयोगकर्ता ऑनलाइन बातचीत और संलग्नता कर सकें बिना अपमानजनक या हानिकारक सामग्री का सामना किए। इस एपीआई को अपने प्लेटफार्म में एकीकृत करके, संगठन टॉक्सिसिटी को कम करने और कुल मिलाकर उपयोगकर्ता अनुभव को सुधारने के लिए सक्रिय कदम उठा सकते हैं, अंततः अधिक सम्मानजनक और समावेशी ऑनलाइन समुदायों का निर्माण कर सकते हैं।
यह पैरामीटर्स प्राप्त करेगा और आपको एक JSON प्रदान करेगा।
सोशल मीडिया प्लेटफार्म: उपयोगकर्ता पंजीकरण के दौरान टॉक्सिक यूजरनेम का पता लगाना और ब्लॉक करना ताकि एक सुरक्षित वातावरण बनाए रखा जा सके।
ऑनलाइन फोरम: अपमानजनक यूजरनेम को स्वचालित रूप से फ़िल्टर करना ताकि सम्मानजनक चर्चाओं को बढ़ावा मिल सके।
गेमर समुदाय: खिलाड़ियों को सकारात्मक गेमिंग अनुभव पैदा करने के लिए गैर-अपमानजनक यूजरनेम अपनाने को सुनिश्चित करना।
ई-कॉमर्स वेबसाइटें: ई-कॉमर्स प्लेटफार्मों पर हानिकारक यूजरनेम के उपयोग से बचना, ऑनलाइन खरीदारी के अनुभव को सुधारना।
डेटिंग एप्लिकेशन: उपयोगकर्ताओं की सुरक्षा और भलाई को सुधारने के लिए यूजरनेम की टॉक्सिसिटी का परीक्षण करना।
एपीआई कॉल की संख्या के अलावा, कोई अन्य सीमा नहीं है।
उपयोगकर्ता को इसकी विषाक्तता का विश्लेषण करने के लिए एक उपयोगकर्ता नाम बताना चाहिए
हर किसी के लिए विभिन्न योजनाएँ हैं जिसमें छोटे मात्रा के अनुरोधों के लिए एक मुफ्त परीक्षण शामिल है लेकिन इसकी दर का उपयोग में दुरुपयोग से रोकने के लिए सीमित है
Zyla लगभग सभी प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए एक विस्तृत श्रृंखला के एकीकरण विधियों की पेशकश करता है आप अपनी आवश्यकता के अनुसार इन कोडों का उपयोग करके अपने प्रोजेक्ट के साथ एकीकरण कर सकते हैं
यूजरनेम विषाक्तता पहचान एपीआई एक शक्तिशाली उपकरण है जो प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके ऑनलाइन प्लेटफार्मों पर उपयोग किए जाने वाले यूजरनेम की संभावित विषाक्तता या आपत्ति को आकलन करता है
चेक उपयोगकर्ता अंत बिंदु एक JSON ऑब्जेक्ट लौटाता है जिसमें विश्लेषित उपयोगकर्ता नाम, एक विषाक्तता स्कोर और पहचान की गई विषाक्तता श्रेणियों के बारे में विस्तृत जानकारी होती है
प्रतिक्रियाओं के डेटा में मुख्य क्षेत्र "उपयोगकर्ता नाम" शामिल हैं जो विश्लेषित उपयोगकर्ता नाम को दिखाता है "विषाक्त" विषाक्तता स्तर को सूचित करता है (1 विषाक्त के लिए 0 गैर विषाक्त के लिए) और "विवरण" जो विषाक्तता के विशिष्ट श्रेणियाँ प्रदान करता है
प्रतिक्रिया डेटा एक JSON ऑब्जेक्ट के रूप में संरचित है इसमें उपयोगकर्ता नाम एक स्ट्रिंग के रूप में है एक विषाक्तता स्कोर एक पूर्णांक के रूप में है और एक "विवरण" ऑब्जेक्ट है जो सटीक विषाक्तता और इसके वर्गों को रेखांकित करता है
चेक यूजर एंडपॉइंट एकल पैरामीटर को स्वीकार करता है: विश्लेषण किया जाने वाला यूजर नाम। उपयोगकर्ताओं को अपनी पोस्ट अनुरोध में इस पैरामीटर को प्रदान करना चाहिए
उपयोगकर्ता "toxic" फ़ील्ड को जांचकर यह निर्धारित कर सकते हैं कि क्या एक उपयोगकर्ता नाम अपमानजनक है "details" फ़ील्ड विशेष समस्याओं की पहचान करने में मदद कर सकती है जिससे लक्षित मॉडरेशन कार्रवाइयाँ की जा सकें
विशिष्ट उपयोग के मामलों में सामाजिक मीडिया पर पंजीकरण के समय उपयोगकर्ता नाम फ़िल्टर करना ऑनलाइन फोरम में चर्चाओं को मॉडरेट करना और विषैले उपयोगकर्ता नामों को ब्लॉक करके सुरक्षित गेमिंग वातावरण सुनिश्चित करना शामिल है
डेटा की सटीकता को उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के माध्यम से बनाए रखा जाता है जो लगातार उपयोगकर्ता इंटरैक्शन और फीडबैक से सीखते हैं जिससे यह सुनिश्चित होता है कि विषाक्तता का आकलन समय के साथ बेहतर होता है
गुणवत्ता जांच में मौजूदा मॉडलों के नियमित अपडेट शामिल हैं सामुदायिक मानकों के खिलाफ मान्यकरण और विषाक्तता पहचान प्रक्रिया को परिष्कृत करने के लिए उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया तंत्र