{"isProfanity":true,"score":0.8,"severity":70,"flaggedFor":["insult"],"language":"en","dialect":"general"}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/11429/text+censure+api/21589/text+analyzer' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{
"message": "I hate you"
}'
Após se cadastrar, cada desenvolvedor recebe uma chave de acesso à API pessoal, uma combinação única de letras e dígitos para acessar nosso endpoint de API. Para autenticar com a Censura ao Texto API basta incluir seu token Bearer no cabeçalho Authorization.
| Cabeçalho | Descrição |
|---|---|
Authorization
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Obrigatório
Deve ser Bearer access_key. Veja "Sua chave de acesso à API" acima quando você estiver inscrito.
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Esta API oferece um sistema avançado para detectar automaticamente linguagem ofensiva em textos, permitindo a identificação precisa de palavras inadequadas, insultos e expressões potencialmente prejudiciais. Seu principal objetivo é ajudar a avaliar textos em tempo real, melhorando a segurança e a qualidade do conteúdo gerado pelo usuário.
Um dos atributos mais importantes é isProfanity, um valor booleano que indica se o texto contém linguagem ofensiva ou inadequada. Ele também fornece uma pontuação, uma métrica quantitativa que representa a probabilidade estimada de que o texto seja considerado profano. Esse valor é especialmente útil em ambientes onde os limites de moderação precisam ser ajustados para diferentes contextos ou públicos.
A API também inclui um campo de severidade, que classifica o nível de gravidade da linguagem detectada. Essa classificação permite distinguir entre casos leves, como expressões coloquiais, e situações mais sérias, como insultos diretos ou linguagem altamente tóxica. Para maior clareza, a resposta também especifica flaggedFor, um conjunto de categorias que explica o motivo exato pelo qual o texto foi sinalizado, permitindo que sistemas automatizados tomem decisões mais informadas.
O endpoint do Analisador de Texto retorna dados estruturados que incluem indicadores de linguagem ofensiva no texto analisado Saídas principais incluem se o texto contém palavrões uma pontuação de severidade uma pontuação de risco categorias sinalizadas o idioma do texto e o dialeto identificado
Os campos chave nos dados de resposta são `isProfanity` (Booleano), `score` (numérico), `severity` (numérico), `flaggedFor` (array de categorias), `language` (string) e `dialect` (string) Esses campos fornecem informações sobre a natureza e a gravidade da linguagem ofensiva detectada
Os dados da resposta estão organizados em um formato JSON, com cada chave representando um aspecto específico da análise. Por exemplo, `isProfanity` indica se o texto é ofensivo, enquanto `flaggedFor` lista os motivos para a sinalização, permitindo uma fácil interpretação e análise por sistemas automatizados
O endpoint de Análise de Texto fornece informações sobre a presença de linguagem ofensiva níveis de gravidade pontuações de risco categorias de conteúdo sinalizado e o idioma e dialeto do texto Esta análise abrangente ajuda a entender a toxicidade do conteúdo gerado pelo usuário
Os usuários podem personalizar suas solicitações de dados ajustando o texto de entrada que enviam para o ponto de extremidade do Analisador de Texto. Embora o ponto de extremidade não aceite parâmetros adicionais, o conteúdo do próprio texto pode variar para testar diferentes cenários e analisar vários tipos de linguagem
Casos de uso típicos para os dados do Analisador de Texto incluem moderação de conteúdo para plataformas de mídia social filtragem de comentários de usuários em websites aprimoramento de aplicativos de chat para prevenir assédio e garantir conformidade com diretrizes da comunidade ao identificar linguagem tóxica
A precisão dos dados é mantida por meio de atualizações contínuas dos modelos de linguagem subjacentes e avaliações regulares em relação a conjuntos de dados diversos Isso garante que a API possa reconhecer e classificar efetivamente a linguagem ofensiva em diferentes contextos e dialetos
Padrões de dados padrão na resposta incluem uma indicação clara de se o texto é profano (`isProfanity`), uma pontuação numérica refletindo a gravidade da linguagem e uma lista de categorias em `flaggedFor`. Usuários podem esperar formatação e estrutura consistentes na resposta JSON