प्रोफेनिटी ब्लॉक API एक मजबूत समाधान है जिसे पाठ इनपुट का विश्लेषण करने और आक्रामक या अनुपयुक्त भाषा के उदाहरणों की पहचान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है आधुनिक एल्गोरिदम और आक्रामक शब्दों और वाक्यांशों की एक व्यापक पुस्तकालय का उपयोग करके, API वास्तविक समय में आक्रामक सामग्री का सटीक रूप से पता लगा और छानबीन कर सकता है
वास्तव में, प्रोफेनिटी ब्लॉक API प्रस्तुत पाठ को पूर्वनिर्धारित आक्रामक शर्तों और अभिव्यक्तियों की सूचियों के खिलाफ मैच के लिए स्कैन करता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि हानिकारक भाषा को बाहर फेंक दिया जाए
एक ऑनलाइन दुनिया में जहाँ इंटरैक्शन सामाजिक, पेशेवर और व्यक्तिगत रिश्तों पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालते हैं, प्रोफेनिटी ब्लॉक API सकारात्मक और सम्मानजनक संचार को बढ़ावा देने के लिए एक आवश्यक उपकरण है इसकी उन्नत सुविधाओं का लाभ उठाकर, व्यवसाय, डेवलपर्स और ऑनलाइन समुदाय सुरक्षित, अधिक समावेशी वातावरण बना सकते हैं जहाँ लोग अनुचित सामग्री का सामना किए बिना बातचीत कर सकते हैं इसकी सटीक प्रोफेनिटी पहचान, वास्तविक समय में प्रसंस्करण और निर्बाध एकीकरण क्षमताओं के साथ, प्रोफेनिटी ब्लॉक API आपसी सम्मान, पेशेवरता और शिष्टता पर आधारित ऑनलाइन स्थानों को बनाने में मदद करता है
{"total_words_checked":1,"checked_word":"damn","contains_offensive_word":true,"censor_replacement_string":"*","filtering_range":"low","profanities":["damn"],"total_using_low":1,"word_filtered":"da*n"}
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/5562/profanity+block+api/7205/filter+words?check_word=damn' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
["I *** you"]
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/5562/profanity+block+api/19636/profanity+detector&text=Required' --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।
API का उपयोग करने के लिए आपको अनुपयुक्त शब्दों को छानने के लिए एक पाठ निर्दिष्ट करना होगा
गाली-गलौज अवरोध एपीआई जो पाठ-आधारित संचार में अपमानजनक भाषा को नियंत्रित और फ़िल्टर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जिससे एक सुरक्षित और सम्मानजनक वातावरण सुनिश्चित हो सके
हर किसी के लिए विभिन्न योजनाएँ हैं जिसमें कम मात्रा के अनुरोधों के लिए एक मुफ्त परीक्षण शामिल है लेकिन इसकी दर सेवा के दुरुपयोग को रोकने के लिए सीमित है
भाषाई अपशब्द ब्लॉक एपीआई एक मजबूत उपकरण है जिसे पाठ आधारित संचार में अपमानजनक भाषा की निगरानी और फ़िल्टर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है आपको इसे अपने उपयोगकर्ताओं या ग्राहकों के लिए सुरक्षित और सम्मानजनक ऑनलाइन वातावरण सुनिश्चित करने की आवश्यकता होगी
एपीआई प्रमाणीकरण के लिए एपीआई कुंजियों का उपयोग करता है एपीआई तक पहुँचने के लिए अपने एपीआई कुंजी को अनुरोध हेडर में शामिल करें एपीआई कुंजी पंजीकरण पर प्रदान की जाती है और इसे सुरक्षित रखा जाना चाहिए
फिल्टर शब्दों का एंडपॉइंट एक JSON ऑब्जेक्ट लौटाता है जिसमें विश्लेषित पाठ की जानकारी होती है जिसमें यह शामिल है कि क्या इसमें अपमानजनक शब्द हैं कुल जांचे गए शब्दों की संख्या और फ़िल्टर किया गया आउटपुट
प्रतिक्रिया में मुख्य क्षेत्र "कुल_शब्द_जांचें," "आपत्तिजनक_शब्द_शामिल_है," "अश्लीलता," और "शब्द_फिल्टर किए_गए" शामिल हैं जो विश्लेषण परिणामों और विशेष आपत्तिजनक शब्दों का पता लगाने की जानकारी प्रदान करते हैं
फिल्टर शब्द अंत बिंदु के लिए प्राथमिक मानदंड वह पाठ इनपुट है जिसे आप अशोभनीय भाषा के लिए विश्लेषित करना चाहते हैं उपयोगकर्ता अपने अनुरोधों को प्रस्तुत किए गए पाठ में भिन्नता करके कस्टमाइज़ कर सकते हैं
प्रतिक्रिया डेटा संरचित JSON प्रारूप में व्यवस्थित किया गया है जिसमें कुंजी-मूल्य जोड़ होते हैं जो विश्लेषण के परिणामों को स्पष्ट रूप से इंगित करते हैं जैसे कि जाँच किए गए शब्दों की संख्या और पाए गए कोई आपत्तिजनक शब्द
आम उपयोग के मामलों में फोरम पर उपयोगकर्ता-निर्मित सामग्री को मॉडरेट करना गेमिंग प्लेटफार्मों में चैट संदेशों को फ़िल्टर करना और ग्राहक सेवा इंटरैक्शन में सम्मानजनक संचार सुनिश्चित करना शामिल है
डेटा सटीकता को उन्नत एल्गोरिदम और अश्लीलता शब्दों के एक विशाल पुस्तकालय के उपयोग के माध्यम से बनाए रखा जाता है जो वर्तमान भाषा के रुझानों और भिन्नताओं को दर्शाने के लिए नियमित रूप से अपडेट किया जाता है
उपयोगकर्ता लौटाए गए डेटा का उपयोग वास्तविक समय की फ़िल्टरिंग को लागू करने के लिए कर सकते हैं अनुप्रयोगों में अप्रिय सामग्री को सेंसर करके उपयोगकर्ता अनुभवों को अनुकूलित कर सकते हैं और भाषा उपयोग के रुझानों पर रिपोर्ट उत्पन्न कर सकते हैं
उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया में सुसंगत पैटर्न की उम्मीद कर सकते हैं जैसे "contains_offensive_word" के लिए एक बूलियन मान और पता की गई अभद्रताओं की एक सूची जिससे पाठ की उपयुक्तता का त्वरित मूल्यांकन करने में मदद मिलती है
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