Multilingual Skills Extraction API

API ID 13176

Extract normalized professional skills from text in any language. Works where English-only parsers fail: catches implicit soft skills and returns clean, structured JSON with confidence scores.

Documentación de la API

Endpoints

Solicitud

Takes raw text (a job posting or a resume) and returns a list of normalized professional skills, each with a standard
ESCO-style label, a hard or soft type, and a confidence score. Works in any language.

Endpoint ID: 26723
POST https://docs.zylalabs.com/api/13176/multilingual+skills+extraction+api/26723/parse+skills
PARÁMETROS DE ENTRADA

Parse Skills — Características del Endpoint

Objeto Descripción
text Requerido The raw text to extract skills from (a job posting or a resume), in any language.

Pruebas gratuitas restantes: 3 de 3.


PARÁMETROS DE ENTRADA

text
RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{"skills":[{"name":"Leadership","esco_label":"leadership","type":"soft","confidence":0.95},{"name":"Mentoring","esco_label":"mentoring","type":"soft","confidence":0.95}]}
Parse Skills — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/13176/multilingual+skills+extraction+api/26723/parse+skills?text=led the team and mentored 3 juniors' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 


    

Clave de Acceso a la API y Autenticación

Después de registrarte, a cada desarrollador se le asigna una clave de acceso a la API personal, una combinación única de letras y dígitos proporcionada para acceder a nuestro endpoint de la API. Para autenticarte con el Multilingual Skills Extraction API simplemente incluye tu token de portador en el encabezado de Autorización.

Encabezados
Encabezado Descripción
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Precios Simples y Transparentes

Sin compromiso a largo plazo. Mejora, reduce o cancela en cualquier momento. La Prueba Gratuita incluye hasta 50 solicitudes.

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Contrato anual mínimo: USD 10.000

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Resumen

Skills Extraction API turns any job posting or resume into a clean, structured list of professional skills, in any language.

Unlike keyword-based parsers, it uses an LLM to understand context, so it catches IMPLICIT soft skills ("led the team"
becomes Leadership, "mentored juniors" becomes Mentoring) and works on non-English text (Korean, Spanish, Japanese, etc.)
where simpler parsers return an empty result.

For each skill you get:
- name: canonical, searchable name (for example "js" becomes "JavaScript", "k8s" becomes "Kubernetes")
- esco_label: standard ESCO/O*NET-style label
- type: "hard" or "soft"
- confidence: a 0 to 1 score

One endpoint: POST /parse-skills with { "text": "..." } returns { "skills": [...] }

Built for ATS enrichment, job-candidate matching, resume parsing, talent analytics, and recruiting automation. No
preprocessing and no model setup: paste raw text, get normalized JSON back.

Multilingual Skills Extraction API FAQs

The API extracts both hard and soft skills from text, including implicit soft skills such as leadership and mentoring, by understanding the context in which they are mentioned.

The API returns a clean, structured JSON format that includes fields such as 'name' (canonical name), 'esco_label' (standard label), 'type' (hard or soft), and 'confidence' (a score from 0 to 1).

The API can be used for ATS enrichment, job-candidate matching, resume parsing, talent analytics, and recruiting automation, making it valuable for HR and recruitment professionals.

The core value proposition lies in its ability to provide accurate, normalized skill extraction from diverse text inputs, enhancing recruitment processes and improving talent matching through structured data.

Any language the underlying LLM understands, which covers most major world languages. Skill names are always normalized to canonical English.

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