{"request_id":"a92c6fa4-2649-4a1b-9c2e-0af536a77e17","overall_score":0.2841,"classification":"toxic","confidence":0.2841,"category_scores":{"toxic":0.2841,"severe_toxic":0.003,"obscene":0.0075,"threat":0.0313,"insult":0.0505,"identity_hate":0.0417}}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/7803/text+toxicity+analyzer+api/12777/toxicity+detection' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{
"text": "I hate you.."
}'
注册后,每个开发者都会被分配一个个人 API 访问密钥,这是一个唯一的字母和数字组合,用于访问我们的 API 端点。要使用 文本毒性分析器 API 进行身份验证,只需在 Authorization 标头中包含您的 bearer token。
| 标头 | 描述 |
|---|---|
授权
|
必需
应为 Bearer access_key. 订阅后,请查看上方的"您的 API 访问密钥"。
|
无长期承诺。随时升级、降级或取消。 免费试用包括最多 50 个请求。
(年度计费可节省 2 个月 🎉)
领先企业的信赖之选
API返回整体毒性评分、分类标签(例如“非毒性”或“毒性”)以及毒性类别的详细分解,如一般毒性、严重毒性、淫秽语言、威胁、侮辱和基于身份的仇恨
响应中的关键字段包括"toxicity_score" "classification"以及类别分类如"general_toxicity" "severe_toxicity" "obscene" "threats" "insults"和"hate_speech"每个字段都有相应的置信水平
响应数据采用JSON格式结构,主对象包含整体毒性分数和分类,随后是每个毒性类别的嵌套对象,详细说明分数和置信水平
POST端点的主要参数是“文本”字段,用户在此输入他们想要分析毒性文本。其他参数可能包括语言设置或特定的毒性类别以进行聚焦
数据准确性通过先进的自然语言处理(NLP)模型得以维护,这些模型定期更新并在多样化的数据集上训练,以识别微妙的语言细微差别和不断演变的有毒表达
典型用例包括管理在线论坛 分析用户生成的内容以识别有害语言 增强社区准则以及开发聊天应用程序中的安全沟通工具
用户可以通过将毒性分数和分类整合到审查工作流中利用返回的数据,触发高毒性水平的警报,或生成报告以评估社区健康和安全
质量检查包括对真实数据的持续模型评估、用户反馈循环和性能指标,以确保API能够准确检测和分类各种上下文和语言中的毒性