该API提供了一种先进的系统,用于自动检测文本中的攻击性语言,从而准确识别不当词汇、侮辱和潜在有害的表达。其主要目标是帮助实时评估文本,提高用户生成内容的安全性和质量。当文本作为输入发送时,API返回一个结构化的分析,其中包括几个对理解消息中存在的毒性水平至关重要的指标。
最重要的属性之一是isProfanity,这是一个布尔值,指示文本是否包含攻击性或不当语言。它还提供了一个分数,这是一个定量指标,表示该文本被认为是亵渎的估计概率。这一数值在需要根据不同上下文或受众调整审查阈值的环境中特别有用。
该API还包括一个严重性字段,用于分类检测到的语言的严重程度。这种分类允许区分轻微情况,例如口语表达,以及更严重的情况,例如直接侮辱或高度毒性语言。为了清晰起见,响应中还指定了flaggedFor,这是一个类别集合,解释了文本被标记的确切原因,使自动化系统能够做出更明智的决策。
分析文本并检测冒犯性语言,返回严重性、分数、标记类别、语言以及内容是否应被视为亵渎或不当
文本分析器 - 端点功能
| 对象 | 描述 |
|---|---|
请求体 |
[必需] Json |
{"isProfanity":true,"score":0.8,"severity":70,"flaggedFor":["insult"],"language":"en","dialect":"general"}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/11451/text+content+censorship+fetch+api/21611/text+analyzer' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{
"message": "I hate you"
}'
| 标头 | 描述 |
|---|---|
授权
|
[必需] 应为 Bearer access_key. 订阅后,请查看上方的"您的 API 访问密钥"。 |
无长期承诺。随时升级、降级或取消。 免费试用包括最多 50 个请求。
文本分析器端点返回结构化数据,包含分析文本中冒犯性语言的指标。主要输出包括文本是否包含粗俗语言、严重性得分、风险得分、标记的类别、文本的语言和识别的方言
响应数据中的关键字段包括`isProfanity`(布尔值)、`score`(数字)、`severity`(数字)、`flaggedFor`(类别数组)、`language`(字符串)和`dialect`(字符串)这些字段提供了对检测到的攻击性语言的性质和严重性的洞察
响应数据以JSON格式组织,每个键表示分析的特定方面。例如`isProfanity`表示文本是否具有攻击性,而`flaggedFor`列出了标记的原因,方便自动系统进行解析和解释
文本分析器端点提供有关冒犯性语言的存在、严重程度、风险评分、标记内容的类别以及文本的语言和方言的信息。这种全面的分析有助于理解用户生成内容的毒性
用户可以通过调整发送到文本分析器端点的输入文本来定制他们的数据请求。虽然该端点不接受额外的参数,但文本的内容本身可以变化,以测试不同的场景和分析各种类型的语言
文本分析器数据的典型用例包括社交媒体平台的内容审核 网站用户评论的过滤 提升聊天应用以防止骚扰 通过识别有害语言确保遵守社区指南
数据准确性通过对基础语言模型的持续更新和定期对多样数据集的评估得以保持这确保了API能够有效识别和分类不同语境和方言中的攻击性语言
响应中的标准数据模式包括一个清晰的指示,说明文本是否包含粗俗语言(`isProfanity`),一个反映语言严重程度的数值评分,以及一个在 `flaggedFor` 中的类别列表。用户可以期待JSON响应中的格式和结构保持一致
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