दो टेक्स्ट स्ट्रिंग्स पास करें और उनके बीच समानता का प्रतिशत प्राप्त करें
प्लेज़ियरीज़्म डिटेक्शन: शैक्षणिक संस्थान और सामग्री प्रकाशक API का उपयोग छात्रों के सबमिशन या प्रकाशित लेखों की तुलना मौजूदा दस्तावेजों से कर सकते हैं उच्च समानता स्कोर का पता लगाकर यह संभावित मामलों की पहचान कर सकता है
सामग्री अनुशंसा: ई-कॉमर्स प्लेटफार्म, स्ट्रीमिंग सेवाएँ और समाचार वेबसाइटें समान उत्पादों, फ़िल्मों या लेखों की अनुशंसा करके उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ा सकती हैं API उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं का विश्लेषण कर सकती है और समानता स्कोर वाले आइटम सुझा सकती है
ग्राहक सेवा चैटबॉट्स: ग्राहक सहायता प्रणाली API का उपयोग करके चैटबॉट प्रतिक्रियाओं में सुधार कर सकती है ग्राहक प्रश्नों और अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों या पिछले इंटरैक्शन के डेटाबेस के बीच समानता का विश्लेषण करके चैटबॉट अधिक सटीक और प्रासंगिक उत्तर प्रदान कर सकता है
दस्तावेज़ क्लस्टरिंग और संगठन: बड़ी मात्रा में दस्तावेजों से निपटने वाले संगठनों जैसे कानूनी फर्म या शोध संस्थान API का उपयोग करके दस्तावेजों को उनके सामग्री समानता के आधार पर क्लस्टर और श्रेणीबद्ध कर सकते हैं यह दस्तावेज़ प्रबंधन और पुनर्प्राप्ति में मदद करता है
सर्च इंजन एन्हांसमेंट: सर्च इंजन API का उपयोग करके खोज परिणामों में सुधार कर सकते हैं उपयोगकर्ता प्रश्नों और इंडेक्स पृष्ठों के बीच समानता की तुलना करके API सबसे प्रासंगिक परिणामों को रैंक करता है और प्रदर्शित करता है जिससे उपयोगकर्ताओं के लिए समग्र खोज अनुभव को बढ़ाया जा सके
API कॉल की संख्या के अलावा कोई अन्य सीमा नहीं है
{"similarity": 0.8126154541969299}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/4392/text+similarity+analysis+api/5399/check+similarity' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{"text_1": "This is an example sentence.",
"text_2": "This is just another example sentence."}'
| 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।
एपीआई यूटीएफ-8 फॉर्मेट में_plain text_ इनपुट लेता है छोटा वाक्य और लंबे पैराग्राफ दोनों को प्रोसेस किया जा सकता है विभिन्न अनुप्रयोगों में लचीले उपयोग की अनुमति देता है
API उन्नत NLP मॉडल का उपयोग करके पाठों को 768-आयामी वेक्टर में एम्बेड करता है और फिर इन वेक्टरों के बीच कोसाइन समानता की गणना करता है ताकि समानता स्कोर उत्पन्न हो सके जो -1 से 1 के बीच होता है जहां 1 समान पाठों को दर्शाता है
एपीआई अत्याधुनिक ट्रांसफार्मर-आधारित मॉडलों का उपयोग करता है जैसे बीईआरटी या इसके विभिन्न रूप पाठों को इंबेड करने के लिए ये मॉडल बड़े कॉर्पस पर पूर्व-प्रशिक्षित होते हैं और अर्थ का सटीकता से पता लगाने के लिए फाइन-ट्यून किए जाते हैं
एपीआई को कम विलंबता के लिए अनुकूलित किया गया है सामान्य अनुरोधों के लिए आमतौर पर कुछ सौ मिलीसेकंड के भीतर प्रतिक्रिया करता है प्रदर्शन इनपुट पाठों की लंबाई और जटिलता के आधार पर भिन्न हो सकता है
हाँ, एपीआई कई भाषाओं का समर्थन करता है बशर्ते कि अंतर्निहित एम्बेडिंग मॉडल को बहुभाषीय डेटा पर प्रशिक्षित किया गया हो यह विभिन्न भाषाओं में सटीक समानता गणनाओं की अनुमति देता है
चेक सिमिलैरिटी एंडपॉइंट दो पाठों के बीच समानता स्कोर वाला एक JSON ऑब्जेक्ट लौटाता है स्कोर 0 से 1 के बीच होता है जहां 1 यह दर्शाता है कि पाठ समान हैं और 0 यह दर्शाता है कि वे पूरी तरह से असमान हैं
प्रतिक्रिया डेटा में प्राथमिक क्षेत्र "सादृश्यता" है जो दो इनपुट पाठों के बीच गणना की गई सादृश्यता स्कोर प्रदान करता है यह स्कोर एक फ्लोटिंग-पॉइंट संख्या है
उपयोगकर्ता अपनी अनुरोधों को दो पाठ पैरामीटर `text_1` और `text_2` प्रदान करके अनुकूलित कर सकते हैं जिनकी अधिकतम लंबाई 5000 वर्ण है यह विभिन्न पाठ लंबाई और प्रकारों की तुलना में लचीलेपन की अनुमति देता है
प्रतिक्रिया डेटा JSON प्रारूप में संरचित है जिसमें एकल कुंजी-मूल्य जोड़ी है कुंजी "समानता" है और मूल्य गणना किया गया स्कोर है जिससे इसे अनुप्रयोगों में पार्स और उपयोग करना आसान बना दिया गया है
विशिष्ट उपयोग के मामलों में शैक्षिक सेटिंग्स में साहित्यिक चोरी की पहचान करना ई-कॉमर्स के लिए सामग्री अनुशंसा करना ग्राहक सेवा चैटबॉट्स को बेहतर बनाना और समानता के आधार पर प्रासंगिक सामग्री को रैंक करके खोज इंजन परिणामों में सुधार करना शामिल है
डेटा की सटीकता उन्नत एनएलपी मॉडलों के उपयोग के माध्यम से बनाए रखी जाती है जिनका पूर्व-प्रशिक्षण बड़े डेटासेट पर किया गया है निरंतर अपडेट और फ़ाइन-ट्यूनिंग सुनिश्चित करते हैं कि मॉडल मौलिक अर्थ को कैप्चर करने में प्रभावी बने रहें
यदि एक या दोनों इनपुट पाठ खाली हैं तो एपीआई संभवतः 0 का समानता स्कोर लौटाएगा जो संकेत करता है कि कोई समानता की गणना नहीं की जा सकती उपयोगकर्ताओं को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि सार्थक परिणामों के लिए दोनों पाठ प्रदान किए गए हैं
API सीधे टेक्स्ट इनपुट को UTF-8 फॉर्मेट में स्वीकार करता है यह विभिन्न प्रकार के टेक्स्ट जैसे सामान्य टेक्स्ट दस्तावेज़ कोड स्निप्पेट्स और उपयोगकर्ता-जनित सामग्री की अनुमति देता है
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