हमारा संबंधित शब्द एपीआई संबंधित और असोसियेटेड शब्दों को प्राप्त करने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है। एपीआई पर्यायवाची, विपरीतार्थक, हाइपरनym, हिपोनिम और होलोनीम को प्राप्त कर सकता है, साथ ही उनके बीच के संबंध भी। एपीआई शब्द का भाग और कोसाइन समानता भी लौटाता है, जो एक आंतरिक उत्पाद स्थान के दो गैर-शून्य वेक्टरों के बीच समानता का माप है।
एपीआई को उपयोग में आसान बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, आप बस एक शब्द इनपुट करते हैं और एपीआई संबंधित शब्दों की एक सूची लौटाता है, जो उनके संबंध, भाषाई भाग और कोसाइन समानता के साथ होता है। आप संबंध के प्रकार को निर्दिष्ट करके प्रतिक्रिया को अनुकूलित भी कर सकते हैं, जैसे कि पर्यायवाची, विपरीतार्थक या हिपोनिम।
एपीआई का उपयोग कई अनुप्रयोगों में किया जा सकता है जैसे कि प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, पाठ विश्लेषण, और जानकारी पुनर्प्राप्ति। यह लेखन, भाषा शिक्षा, और शब्दावली में सुधार के लिए एक उपकरण के रूप में भी उपयोगी हो सकता है।
एपीआई डेटा को JSON प्रारूप में लौटाता है, जिससे इसे अन्य अनुप्रयोगों के साथ एकीकृत करना आसान होता है। यह कई भाषाओं का समर्थन करता है, इसलिए आप आसानी से विभिन्न भाषाओं में संबंधित शब्द प्राप्त कर सकते हैं।
संक्षेप में, हमारा संबंधित शब्द एपीआई एक बहउपयोगी और शक्तिशाली उपकरण है जो आपको शब्दों के बीच के संबंधों को समझने में मदद कर सकता है, और आपके लेखन, भाषा कौशल या पाठ विश्लेषण में सुधार कर सकता है।
एक शब्द पास करें और सभी संबंधित शब्दों और संभावित संघों की एक सूची प्राप्त करें।
लेखन में सुधार: API का उपयोग करके संबंधित शब्दों और पर्यायवाचियों को खोजकर, आप अपने लेखन की शब्दावली और शैली में सुधार कर सकते हैं।
भाषा शिक्षा: शिक्षक एपीआई का उपयोग करके छात्रों को लक्षित भाषा में नए शब्द और उनके रिश्ते सीखने में मदद कर सकते हैं।
पाठ विश्लेषण: शोधकर्ता एपीआई का उपयोग करके किसी पाठ के शरीर में शब्दों के बीच के संबंधों का विश्लेषण कर सकते हैं, जैसे कि भावना विश्लेषण या विषय मॉडलिंग में।
जानकारी पुनर्प्राप्ति: संबंधित शब्दों को खोजने के लिए एपीआई का उपयोग करें जिन्हें खोज क्वेरी के रूप में उपयोग किया जा सकता है, खोज इंजनों की सटीकता और पुनर्प्राप्ति को सुधारने के लिए।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण: मशीन लर्निंग मॉडलों को बेहतर बनाने के लिए संबंधित शब्दों को खोजने के लिए एपीआई का उपयोग करें, जैसे कि प्रश्न उत्तर देना, भावना विश्लेषण या पाठ वर्गीकरण।
सामग्री निर्माण: नए सामग्री उत्पन्न करने के लिए संबंधित शब्द खोजने के लिए एपीआई का उपयोग करें, जैसे शीर्षक, हेडलाइन, या संक्षेपण।
प्रति माह एपीआई कॉल सीमाओं के अलावा, कोई अन्य सीमा नहीं है।
संबंधित और संबद्ध शब्द (शामिल समानार्थी, विलोम, उच्चार्थी, विशेषार्थी, और समग्र शब्द) पुनर्प्राप्त करें। संबंध, भाषाई के भाग, और कोसाइन समानता भी लौटाई जाती है।
किसी शब्द के लिए "संबंधित शब्द और एसोसिएशंस" API का उपयोग करें:
प्रत्येक लौटाए गए शब्द के लिए, आपको मिलेगा:
इस API का उपयोग ऐप लिखने, मशीन लर्निंग डेटा सेट, या किसी भी स्थान पर करें जहां आपको संबंधित अवधारणाओं को खोजने या उपयोग करने की आवश्यकता होगी।
संयुक्त - एंडपॉइंट फीचर्स
| ऑब्जेक्ट | विवरण |
|---|---|
entry |
[आवश्यक] The search word for which the endpoint will return related and associated words. |
{"entry":"football","request":"football","response":{"football":1},"associations":"soccer, player, rugby, defender, basketball, baseball, sport, tackle, fixture, game, amateur, team, tournament, varsity, pitch, bowler, inning, play, win, volleyball, outmaneuver, woodwind, ball, championship, golf, contest, violinist, thespian, club, chess","associations_array":["soccer","player","rugby","defender","basketball","baseball","sport","tackle","fixture","game","amateur","team","tournament","varsity","pitch","bowler","inning","play","win","volleyball","outmaneuver","woodwind","ball","championship","golf","contest","violinist","thespian","club","chess"],"associations_scored":{"soccer":0.19305779945080234,"player":0.583486202592533,"rugby":0.2201421814478619,"defender":0.15263794927975577,"basketball":0.05084326003121482,"baseball":0.03153333362956993,"sport":0.2601085701126511,"tackle":0.11615073727533312,"fixture":0.026309239408656437,"game":0.5373457305898969,"amateur":0.030090033941291363,"team":0.3033172201880995,"tournament":0.02484177307818506,"varsity":0.016639505557396298,"pitch":0.02634871132482662,"bowler":0.021399370615032668,"inning":0.017048563621917125,"play":0.17445661462241172,"win":0.09951968450756017,"volleyball":0.018681276487298445,"outmaneuver":0.017526535128121867,"woodwind":0.015803357376811586,"ball":0.07181262455005322,"championship":0.019691469153461386,"golf":0.025259078255340028,"contest":0.018319613934216387,"violinist":0.01599552445054246,"thespian":0.04032127628416555,"club":0.042560681965333115,"chess":0.017193309091544987},"version":"1","author":"SA","email":"No available","result_code":"200","result_msg":"Success"}
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/1159/related+words+api/1018/associated?entry=football' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
| 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।
संबंधित एंडपॉइंट संबंधित शब्द लौटाता है जिसमें पर्यायवाची, विपरीतार्थक, सामान्य शब्द, विशेषण और समुच्चय शामिल हैं प्रत्येक शब्द के साथ इसका भाग और व्याकरण अंक और कोसाइन समानता स्कोर होता है जो इनपुट शब्द के साथ समानता के डिग्री को इंगित करता है
प्रतिक्रिया डेटा में मुख्य क्षेत्र "queryText" (इनपुट शब्द), "partOfSpeechCategories" (इनपुट शब्द के लिए भाषाई श्रेणियां), और "items" (संबंधित शब्दों का एक सरणी जिसमें उनके संबंधित गुण जैसे "text," "cosineSimilarity," और "relationshipTypes" शामिल हैं) हैं
प्रतिक्रिया डेटा JSON प्रारूप में व्यवस्थित है इसमें एक मुख्य वस्तु है जिसमें इनपुट शब्द का विवरण और एक "आइटम" 배열 है जिसमें संबंधित शब्द शामिल हैं प्रत्येक के लिए टेक्स्ट कोसाइन समानता भाषाशास्त्र का भाग और संबंध प्रकार के लिए क्षेत्र हैं
संबंधित एंडपॉइंट एकल पैरामीटर स्वीकार करता है: इनपुट शब्द उपयोगकर्ता अपनी अनुरोधों को कस्टमाइज़ कर सकते हैं जब वे संबंध के प्रकार को निर्दिष्ट करते हैं जिसके लिए वे रुचि रखते हैं जैसे पर्यायवाची या विपरीतार्थक ताकि परिणामों को छानने के लिए
संबंधित एंडपॉइंट शब्दों के बीच विभिन्न संबंधों की जानकारी प्रदान करता है जिसमें समानार्थक शब्द विलोम शब्द उच्चार्थक शब्द उपार्थक शब्द और होलोनीम शामिल हैं साथ ही उनके भाषाई भाग और कोसाइन समानता के स्कोर भी शामिल हैं
उपयोगकर्ता लौटाए गए डेटा का उपयोग लेखन को सुधारने वोकैबुलरी को बढ़ाने या टेक्स्ट विश्लेषण करने के लिए कर सकते हैं उदाहरण के लिए वे लेखन में भाषा को विविधता देने के लिए पर्यायवाची शब्दों का उपयोग कर सकते हैं या एनएलपी कार्यों में शब्द संबंधों का मूल्यांकन करने के लिए कोसाइन समानता का विश्लेषण कर सकते हैं
डेटा भाषाई डाटाबेस और शब्दकोश संसाधनों से प्राप्त किया गया है जो शब्दों के बीच संबंधों को संकलित करते हैं जिससे शब्द संघों का एक व्यापक और सटीक प्रतिनिधित्व सुनिश्चित होता है
डेटा की सटीकता को नियमित अपडेट और स्थापित भाषाई संसाधनों के खिलाफ गुणवत्ता जांच के माध्यम से बनाए रखा जाता है यह सुनिश्चित करता है कि प्रदान किए गए संबंध और संघ उपयोगकर्ताओं के लिए प्रासंगिक और विश्वसनीय हैं
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