{"toxic":0.6827122,"indecent":0.068459615,"threat":0.043955702,"offensive":0.4378843,"erotic":0.014508383,"spam":0.13777159}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/2939/community+standards+enforcer+api/3082/hate+text+detection' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{
"text": "This is an example comment to analyze."
}'
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 समुदाय मानक प्रव enforcement 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 🎉)
डिजिटल संचार के गतिशील परिदृश्य में, सामुदायिक मानकों को लागू करने वाला API एक महत्वपूर्ण उपकरण के रूप में उभरता है जो उपयोगकर्ताओं और ऑनलाइन प्लेटफार्मों को सामग्री की अखंडता बनाए रखने और सामुदायिक मानकों का सम्मान करने में सक्षम बनाता है। यह मजबूत API, उन्नत प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) एल्गोरिदम द्वारा संचालित, पाठ का विश्लेषण और मध्यस्थता करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, यह सुनिश्चित करते हुए कि उपयोगकर्ता-निर्मित सामग्री पूर्व-परिभाषित दिशानिर्देशों के अनुसार है और अनुपयुक्त या हानिकारक सामग्री से मुक्त रहती है।
सामुदायिक मानकों को लागू करने वाला API सामग्री मध्यस्थता के लिए एक व्यापक समाधान प्रदान करता है, जिसमें आक्रामक भाषा, नफरत भरी भाषा, स्पष्ट सामग्री और अधिक जैसे संभावित मुद्दों की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है। इसके जटिल एल्गोरिदम सूक्ष्म बारीकियों और संदर्भों को पहचानने में सक्षम हैं, सामग्री विश्लेषण की सटीकता को सुधारते हुए।
कुशलता के लिए डिज़ाइन किया गया, API वास्तविक समय की सामग्री मध्यस्थता का समर्थन करता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि संभावित हानिकारक या अनुपयुक्त सामग्री को तत्काल पहचाना और संबोधित किया जाए। यह क्षमता उन प्लेटफार्मों के लिए महत्वपूर्ण है जिन्हें उपयोगकर्ताओं को सुरक्षित रखने और सामुदायिक मानकों का पालन करने के लिए तुरंत हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है।
सोशल मीडिया प्लेटफार्मों पर आक्रामक भाषा, नफरत भरे भाषण और अनुपयुक्त सामग्री के लिए उपयोगकर्ता-निर्मित सामग्री को मध्यस्थता करके एक सुरक्षित और सकारात्मक ऑनलाइन वातावरण सुनिश्चित करें।
सामुदायिक मानकों को लागू करने वाला API डिजिटल क्षेत्र में प्रहरी के रूप में खड़ा है, सटीकता के साथ सामग्री मानकों को लागू करके ऑनलाइन स्थानों की अखंडता को बनाए रखता है। चाहे सामाजिक नेटवर्किंग प्लेटफार्मों, गेमिंग समुदायों या शैक्षणिक फोरम को मध्यस्थता करना हो, यह API सामग्री मध्यस्थता की विकसित चुनौतियों का सामना करने के लिए एक प्रगतिशील और अनुकूलनशील समाधान प्रदान करता है। कुशलता, स्केलेबिलिटी और अनुकूलन को मिलाकर, सामुदायिक मानकों को लागू करने वाला API कंपनियों और प्लेटफार्मों को एक सुरक्षित, सम्मानजनक और समावेशी ऑनलाइन वातावरण को बढ़ावा देने में सक्षम बनाता है।
यह पैरामीटर प्राप्त करेगा और आपको एक JSON प्रदान करेगा।
सोशल मीडिया मध्यस्थता: सामुदायिक दिशानिर्देशों के अनुपालन को सुनिश्चित करने के लिए सोशल मीडिया प्लेटफार्मों पर उपयोगकर्ता-निर्मित सामग्री को फ़िल्टर और मध्यस्थता करें, आक्रामक भाषा और अनुपयुक्त सामग्री को रोकें।
फोरम और चर्चा बोर्ड: ऑनलाइन फोरम और चर्चा बोर्ड में सामग्री मानकों को लागू करें, harass करना, नफरत भरी भाषा और अनुपयुक्त भाषा को रोकें ताकि एक सम्मानजनक सामुदायिक वातावरण बने।
गेमिंग चैट मध्यस्थता: गेम में चैट की निगरानी और मध्यस्थता करें ताकि गाली-गलौज, धमकी और अनुपयुक्त भाषा के उपयोग को रोका जा सके, सकारात्मक गेमिंग अनुभव को बढ़ावा दिया जा सके।
ई-कॉमर्स समीक्षाएं: ई-कॉमर्स प्लेटफार्मों पर उत्पाद समीक्षाओं को मध्यस्थता करें ताकि फ़र्ज़ी समीक्षाओं, स्पाम और अनुपयुक्त सामग्री को फ़िल्टर किया जा सके, उपयोगकर्ता फ़ीडबैक की विश्वसनीयता बनाए रखी जा सके।
शैक्षणिक प्लेटफार्म: शैक्षणिक प्लेटफार्मों पर चर्चाओं और उपयोगकर्ता-निर्मित सामग्री की मध्यस्थता करके एक सुरक्षित शिक्षण वातावरण सुनिश्चित करें, धमकाने और अनुपयुक्त चर्चाओं को रोकें।
API कॉल की संख्या के अलावा, कोई अन्य सीमाएँ नहीं हैं।
इस एपीआई का उपयोग करने के लिए उपयोगकर्ता को एक पाठ बताना होगा ताकि यह पता लगाया जा सके कि क्या इसमें आपत्तिजनक भाषा है
Zyla लगभग सभी प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए एक विस्तृत श्रृंखला के एकीकरण विधियों की पेशकश करता है आप इन कोडों का उपयोग अपने प्रोजेक्ट के साथ एकीकृत करने के लिए अपनी आवश्यकता के अनुसार कर सकते हैं
विभिन्न योजनाएँ हैं जो सभी के लिए उपयुक्त हैं जिसमें छोटी संख्या में अनुरोधों के लिए एक निःशुल्क ट्रायल शामिल है लेकिन इसकी दर सेवा के दुरुपयोग को रोकने के लिए सीमित है
समुदाय मानक प्रवर्तक एपीआई एक जटिल उपकरण है जिसे ऑनलाइन प्लेटफार्मों पर सामग्री मानकों को लागू करने और समुदाय दिशा-निर्देशों को बनाए रखने के लिए डिज़ाइन किया गया है
घृणा पाठ पहचान एंडपॉइंट विभिन्न हानिकारक सामग्री की श्रेणियों जैसे विषाक्तता अश्लीलता धमकियों आपत्तिजनकता इरॉटिज़्म और स्पैम के लिए संभावनाओं वाला एक JSON ऑब्जेक्ट लौटाता है
प्रतिक्रिया डेटा में मुख्य क्षेत्रों में "विषैला," "अश्लील," "धमकी," "आपत्तिजनक," "यौन," और "स्पैम" शामिल हैं हर एक उस विशेष प्रकार की हानिकारक सामग्री के होने की संभावना का प्रतिनिधित्व करता है
प्रतिक्रिया डेटा एक JSON ऑब्जेक्ट के रूप में संरचित है जिसमें कुंजी-मूल्य जोड़े होते हैं जहां प्रत्येक कुंजी हानिकारक सामग्री के एक प्रकार के लिए संबंधित है और मूल्य एक फ्लोटिंग-पॉइंट संख्या है जो उस सामग्री के होने की संभावना को इंगित करता है
हेट टेक्स्ट डिटेक्शन एंडपॉइंट के लिए प्राथमिक पारामीटर इनपुट टेक्स्ट है जिसे उपयोगकर्ताओं को हानिकारक सामग्री का विश्लेषण करने के लिए प्रदान करना आवश्यक है
उपयोगकर्ता अपने अनुरोधों को उस इनपुट पाठ को बदलकर अनुकूलित कर सकते हैं जिसे वे प्रदान करते हैं जिससे वे सामुदायिक मानकों के अनुपालन के लिए विशिष्ट सामग्री या वाक्यांशों का लक्षित विश्लेषण कर सकें
सामान्य उपयोग के मामलों में सोशल मीडिया पोस्ट को मॉडरेट करना फोरम में टिप्पणियों को फ़िल्टर करना गेमिंग चैट पर निगरानी रखना और ई-कॉमर्स साइटों पर उत्पाद समीक्षाओं का मूल्यांकन करना शामिल है ताकि समुदाय के दिशा-निर्देशों के साथ अनुपालन सुनिश्चित किया जा सके
डेटा सटीकता को उन्नत प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण एल्गोरिदम के माध्यम से बनाए रखा जाता है जो उपयोगकर्ता इंटरैक्शन और फीडबैक से लगातार सीखते हैं समय के साथ सूक्ष्म भाषा के पहचान में सुधार करते हैं
गुणवत्ता जांच में एनएलपी मॉडलों के नियमित अपडेट शामिल हैं विभिन्न डेटासेट के खिलाफ मान्यकरण और सामग्रीModeration परिणामों की सटीकता को परिष्कृत करने के लिए उपयोगकर्ता फीडबैक तंत्र