{"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/11005/bad+words+censure+api/20741/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 बुरी बातें सेंसर करना 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
सेंसर अंतर्दृष्टि एक JSON ऑब्जेक्ट लौटाता है जिसमें मूल सामग्री, पता किए गए आक्रमक शब्दों की कुल संख्या, उन शब्दों की एक सूची उनके विवरण के साथ और सामग्री का एक सेंसर किया हुआ संस्करण शामिल होता है यह डेवलपर्स को अनुपयुक्त भाषा की सीमा को समझने और एक फ़िल्टर किया हुआ आउटपुट प्रदान करने की अनुमति देता है
प्रतिक्रिया में प्रमुख क्षेत्र `content` (मूल पाठ), `bad_words_total` (आपत्तिजनक शब्दों की गिनती), `bad_words_list` (हर पहचाने गए शब्द का विवरण), और `censored_content` (आपत्तिजनक शब्दों के बदले गए पाठ) शामिल हैं ये क्षेत्र मध्यस्थता के लिए व्यापक अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं
प्रतिक्रिया डेटा को एक JSON वस्तु के रूप में संरचित किया गया है इसमें मूल सामग्री कुल बुरे शब्दों एक सूची में पहचान की गई शब्दों के लिए फ़ील्ड होते हैं और सेंसर की गई संस्करण शामिल है यह संगठन आसान पैर्सिंग और अनुप्रयोगों में एकीकरण की सुविधा प्रदान करता है
सेंसर endpoint विश्लेषण के लिए पाठ और संवेदनशीलता स्तरों के लिए वैकल्पिक सेटिंग्स जैसे पैरामीटर स्वीकार करता है उपयोगकर्ता अपनी आवश्यकताओं के अनुसार फ़िल्टरिंग मानदंडों 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 लौटाए गए डेटा का उपयोग कर सकते हैं ताकि यह समझ सकें 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 संचार सुनिश्चित हो सके जबकि संदर्भ बनाए रखा जा सके
प्रतिष्ठान उपयोग के मामलों में सोशल मीडिया, फोरम और चैट अनुप्रयोगों पर उपयोगकर्ता-सृजित सामग्री का मध्यवर्तीकरण करना और शैक्षिक उपकरणों और वीडियो गेम में उपयुक्त भाषा सुनिश्चित करना शामिल है यह विभिन्न प्लेटफार्मों पर एक सम्मानजनक वातावरण बनाए रखने में मदद करता है
डेटा सटीकता को आक्रामक शब्दों के डेटाबेस के निरंतर अपडेट के माध्यम से बनाए रखा जाता है जिसमें विभिन्न भाषाएँ और वर्तनी विविधताएँ शामिल हैं नियमित रिव्यू और समुदाय की फीडबैक यह सुनिश्चित करने में मदद करती है कि सूची प्रासंगिक और अनुपयुक्त भाषा का पता लगाने में प्रभावी बनी रहे
मानक डेटा पैटर्न में आपत्तिजनक शब्दों की स्पष्ट पहचान, पाठ में उनके स्थान और प्रत्येक शब्द को असाइन की गई गंभीरता स्तर शामिल होते हैं उपयोगकर्ताओं को प्रतिक्रिया में सुसंगत प्रारूप की अपेक्षा होती है जिससे परिणामों को एकीकृत और विश्लेषण करना आसान हो जाता है