{"content": "shit", "bad_words_total": 1, "bad_words_list": [{"original": "shit", "word": "shit", "deviations": 0, "info": 2, "start": 0, "end": 4, "replacedLen": 4}], "censored_content": "****"}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/11026/extract+inappropriate+words+api/20771/censure' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw 'shit'
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 अप्राकृतिक शब्द निकालें 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 🎉)
अप्राकृतिक शब्द निकालने वाला एपीआई ऐसी भाषा की पहचान, विश्लेषण और सेंसर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जो पाठों में अपमानजनक या अनुपयुक्त है इसका मुख्य उद्देश्य सभी प्रकार के दर्शकों के लिए सुरक्षित, अधिक सम्मानजनक और उचित डिजिटल वातावरण सुनिश्चित करना है विशेष रूप से उन प्लेटफार्मों पर जहां उपयोगकर्ता सामग्री उत्पन्न करते हैं जैसे सामाजिक नेटवर्क, फोरम, चैट, वीडियो गेम या शैक्षिक अनुप्रयोग
यह एपीआई पाठ का एक सामर्थ्य और सांद्र विश्लेषण करके काम करता है जब एक सामग्री का स्ट्रिंग भेजा जाता है तो सिस्टम इसे शब्द दर शब्द जांचता है, अलग-अलग भाषाओं और वर्तनी के भिन्नताओं में अपमानजनक अभिव्यक्तियों के एक अपडेटेड डेटाबेस के साथ मेल खोजना करता है इसका परिणाम विस्तृत जानकारी शामिल करता है जैसे कि पाए गए अनुपयुक्त शब्दों की कुल संख्या, उनके पाठ में सटीक स्थिति, कोई वर्तनी भिन्नताएं, और प्रत्येक शब्द का गंभीरता स्तर
विश्लेषण के अलावा, एपीआई स्वचालित सेंसरशिप कार्यक्षमता प्रदान करता है जो एक क्षेत्र का निर्माण करता है जिसे censored_content कहा जाता है, जो पहचाने गए शब्दों को प्रतीकों (जैसे “****”) के साथ प्रतिस्थापित करता है यह डेवलपर्स को संचार की धारा को बाधित किए बिना या संवेदनशील सामग्री को उजागर किए बिना पाठ के छानबीन किए गए संस्करण को आसानी से एकीकृत करने की अनुमति देता है
एक और लाभ यह है कि अनुकूलन संभव है: संवेदनशीलता के स्तर को संदर्भ या लक्षित दर्शकों के अनुसार अनुकूलित करना संभव है सेंसर किए गए शब्दों की सूची को बढ़ाना या घटाना संभव है इसे स्वचालित moderation प्रणालियों, प्रशासन पैनलों, या सुरक्षित भाषा सीखने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ भी एकीकृत किया जा सकता है
संक्षेप में, यह एपीआई केवल एक अपशब्द फ़िल्टर के रूप में कार्य नहीं करता बल्कि एक संपूर्ण भाषाई मध्यमरण प्रणाली के रूप में कार्य करता है इसकी कार्यान्वयन डिजिटल सह-अस्तित्व में सुधार करने, ऑनलाइन उत्पीड़न को कम करने, और इसका उपयोग करने वाले प्लेटफार्मों की प्रतिष्ठा की रक्षा करने में योगदान करता है, अभिव्यक्ति की स्वतंत्रता और सम्मानजनक संचार के बीच संतुलन प्रदान करता है
सेंसर एंडपॉइंट एक JSON ऑब्जेक्ट लौटाता है जिसमें मूल सामग्री, पता लगाए गए आपत्तिजनक शब्दों की कुल संख्या, उन शब्दों की एक सूची उनके विवरण के साथ, और सामग्री का एक सेंसर किया हुआ संस्करण होता है यह डेवलपर्स को अनुपयुक्त भाषा की सीमा को समझने और फ़िल्टर्ड आउटपुट प्रदान करने की अनुमति देता है
संदेश में प्रमुख क्षेत्र हैं `content` (मूल पाठ), `bad_words_total` (आपत्तिजनक शब्दों की संख्या), `bad_words_list` (प्रत्येक पहचाने गए शब्द का विवरण), और `censored_content` (आपत्तिजनक शब्दों को बदलकर बनाया गया पाठ) ये क्षेत्र उचितता के लिए व्यापक अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं
प्रतिक्रिया डेटा को एक JSON ऑब्जेक्ट के रूप में संरचित किया गया है इसमें मूल सामग्री के लिए फ़ील्ड, कुल खराब शब्द, पहचाने गए शब्दों की एक सूची (विवरण के साथ) और सेंसर की गई संस्करण शामिल है यह संगठन आसान पार्सिंग और अनुप्रयोगों में एकीकरण को सरल बनाता है
सेंसर एंडपॉइंट ऐसे पैरामीटर स्वीकार करता है जैसे कि विश्लेषण करने के लिए पाठ और संवेदनशीलता स्तरों के लिए वैकल्पिक सेटिंग्स उपयोगकर्ता अपनी आवश्यकताओं के अनुसार फ़िल्टरिंग मानदंड को समायोजित करने के लिए संदर्भ या दर्शकों को निर्दिष्ट करके अपनी अनुरोधों को अनुकूलित कर सकते हैं
उपयोगकर्ता `bad_words_list` का विश्लेषण करके वापस किए गए डेटा का उपयोग कर सकते हैं यह समझने के लिए कि कौन से शब्द चिह्नित किए गए थे और उनकी गंभीरता क्या थी `censored_content` को सीधे फ़िल्टर किए गए पाठ को प्रदर्शित करने के लिए उपयोग किया जा सकता है जिससे सम्मानजनक संवाद सुनिश्चित होता है जबकि संदर्भ बनाए रखा जाता है
विशिष्ट उपयोग के मामले में सोशल मीडिया, फोरम और चैट एप्लिकेशन पर उपयोगकर्ता-генित सामग्री का संशोधन शामिल है, साथ ही शैक्षिक उपकरणों और वीडियो गेम में उचित भाषा सुनिश्चित करना भी शामिल है यह विभिन्न प्लेटफार्मों पर एक सम्मानजनक वातावरण बनाए रखने में मदद करता है
डेटा की सटीकता अपमानजनक शब्दों के डेटाबेस के निरंतर अपडेट के माध्यम से बनाए रखी जाती है जिसमें विभिन्न भाषाएं और वर्तनी के विभिन्न रूप शामिल होते हैं नियमित समीक्षा और समुदाय की प्रतिक्रिया यह सुनिश्चित करने में मदद करती है कि सूची प्रासंगिक और अनुपयुक्त भाषा का पता लगाने में प्रभावी बनी रहे
मानक डेटा पैटर्न में आक्रामक शब्दों की स्पष्ट पहचान, पाठ के भीतर उनके स्थान और प्रत्येक शब्द को निर्धारित किए गए गंभीरता स्तर शामिल हैं। उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया में लगातार प्रारूपन की अपेक्षा कर सकते हैं जिससे परिणामों को एकीकृत और विश्लेषित करना आसान हो जाएगा