{"similarity": "0.75"}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/777/text+similarity+calculator+api/7765/similarity+calculation' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{
"text1": "Text one",
"text2": "Text two"
}'
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 टेक्स्ट समानता कैल्क्युलेटर 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 🎉)
API के बारे में:
पाठों के बीच समानताएँ आपके सोचने से अधिक सामान्य हो सकती हैं। यह API दिए गए पाठों के बीच समानता का पता लगाने और मापने के लिए अंतिम उपकरण प्रदान करेगा।
इस उपकरण का उपयोग प्लेजिअरिज्म को रोकने या पाठ के बीच समानता का पता लगाने के लिए करें।
हमें लगातार यह निर्धारित करना चाहिए कि दो पाठ अर्थ में कितने निकटता से तुलनीय हैं।
दोनों के बीच शब्दों के ओवरलैप से परे, खोज इंजन को किसी दस्तावेज़ की प्रासंगिकता को एक प्रश्न के लिए अनुकरण करना चाहिए। उदाहरण के लिए, प्रश्न-उत्तर वेबसाइट जैसे Quora या Stackoverflow को यह जानने की आवश्यकता होती है कि क्या कोई प्रश्न पहले ही पूछा गया है।
मान लीजिए कि यदि एक नया अनुबंध एक मौजूदा अनुबंध के समान है जो मजबूत सिद्ध हुआ है, तो इस नए अनुबंध के वित्तीय नुकसान का जोखिम कम किया जा सकता है, पाठ समानता कार्यों का उपयोग कानूनी संदर्भों में नए अनुबंधों पर जोखिम को कम करने के लिए किया जा सकता है। यह वैधानिक कानून का मौलिक सिद्धांत है। समान समस्याओं को सभी मामलों में लगातार समझाया जाता है धन्यवाद प्रासंगिक दस्तावेजों के स्वचालित लिंकिंग के कारण। समान पाठ समानता और न्याय को बढ़ावा देते हैं। कानूनी पूर्वज छानने की प्रक्रिया उन पूर्व मामलों के कागजात को खोजना है जो वर्तमान मामले के दस्तावेज़ से जुड़े होते हैं।
संगत ग्राहक सेवा प्रदान करने के लिए, AI सिस्टम को समानार्थक रूप से तुलनीय उपयोगकर्ता पूछताछ को समझने में सक्षम होना चाहिए। समानार्थक समानता पर जोर एक ऐसे सिस्टम को विकसित करने का प्रयास करता है जो भाषा और शब्द पैटर्न को समझे ताकि उत्तर प्रदान किए जा सकें जो मानव संवाद के संचालन के समान हों। उदाहरण के लिए, यदि उपयोगकर्ता पूछता है, "मेरी डिलीवरी के साथ क्या हुआ?" या "मेरी शिपिंग में क्या समस्या है?" तो उपयोगकर्ता उसी प्रतिक्रिया की अपेक्षा करेगा।
प्रति माह API कॉल की सीमाओं के अलावा, वहाँ 1 अनुरोध प्रति सेकंड की सीमा है।
समानता गणना अंत बिंदु एक JSON ऑब्जेक्ट लौटाता है जिसमें दो इनपुट पाठ स्ट्रिंग के बीच समानता प्रतिशत होता है प्रतिक्रिया बताती है कि पाठ कितने करीबी अर्थ में संबंधित हैं
प्रतिक्रिया डेटा में कुंजी क्षेत्र "समानता" है जो दो पाठों के बीच समानता का प्रतिशत दर्शाता है जो दशमलव के रूप में व्यक्त किया जाता है जैसे 0.75 के लिए 75% समानता
अंत बिंदु को दो पैरामीटर की आवश्यकता होती है: "text1" और "text2," जो समानता के लिए आप तुलना करना चाहते हैं दो टेक्स्ट स्ट्रिंग हैं
प्रतिक्रिया डेटा एक सरल JSON प्रारूप में व्यवस्थित है इसमें एकल कुंजी-मूल्य युग्म है जहाँ कुंजी "similarity" है और मूल्य गणना किया गया समानता प्रतिशत है
सामान्य उपयोग के मामलों में plagiarism पहचानना कानूनी दस्तावेज़ तुलना करना खोज इंजन प्रासंगिकता को बढ़ाना और समानार्थक प्रश्नों को समझकर AI ग्राहक सेवा इंटरैक्शन में सुधार करना शामिल है
उपयोगकर्ता लौटाई गई समानता प्रतिशत का उपयोग पाठ की प्रासंगिकता का आकलन करने के लिए कर सकते हैं संभावित साहित्यिक चोरी की पहचान करने के लिए या खोज इंजनों या ग्राहक सहायता प्रणालियों जैसे अनुप्रयोगों में सामग्री मिलान को बेहतर बनाने के लिए
डेटा सटीकता उन्नत एल्गोरिदम के माध्यम से बनाए रखी जाती है जो पाठ संरचना और अर्थविज्ञान का विश्लेषण करते हैं यह भाषाई पैटर्न के आधार पर विश्वसनीय समानता मूल्यांकन सुनिश्चित करता है
उपयोगकर्ता 0.0 (कोई समानता नहीं) से 1.0 (समान पाठ) के बीच समानता प्रतिशत की अपेक्षा कर सकते हैं पैटर्न पाठ की लंबाई और जटिलता के आधार पर भिन्न हो सकते हैं जिनमें छोटे पाठ अक्सर अधिक समानता स्कोर उत्पन्न करते हैं