{"content": "shit", "bad_words_total": 1, "bad_words_list": [{"original": "shit", "word": "shit", "deviations": 0, "info": 2, "start": 0, "end": 4, "replacedLen": 4}], "censored_content": "****"}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/11022/bad+words+removed+api/20767/censure' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw 'shit'
注册后,每个开发者都会被分配一个个人 API 访问密钥,这是一个唯一的字母和数字组合,用于访问我们的 API 端点。要使用 不良词汇已删除 API 进行身份验证,只需在 Authorization 标头中包含您的 bearer token。
| 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。
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不当用词过滤API旨在识别、分析和审查文本中的冒犯或不当语言。其主要目的是确保为所有类型的用户提供更安全、更尊重和更适宜的数字环境,特别是在用户生成内容的平台上,如社交网络、论坛、聊天、视频游戏或教育应用。
该API通过对文本进行语义和上下文分析来工作。当一段内容被发送时,系统逐字检查,检测与不同语言和拼写变体的冒犯性表达的更新数据库的匹配。结果包括详细信息,如发现的不当用词总数、它们在文本中的确切位置、任何拼写偏差以及每个术语的严重级别。
除了分析外,该API还提供自动审查功能,通过生成一个名为censored_content的字段,将检测到的单词用符号(例如“****”)替换。这允许开发者轻松集成过滤版本的文本,而不会干扰沟通流或暴露敏感内容。
另一个优点是可定制性:可以根据上下文或目标受众调整敏感度,扩展或减少审查词列表。它还可以与自动审核系统、管理面板或人工智能整合,以实现安全的语言学习。
总之,该API不仅充当脏话过滤器,也是一个完整的语言审核系统。其实施有助于改善数字共存,减少网络骚扰,并保护使用它的平台的声誉,在言论自由和尊重沟通之间提供平衡。
审查端点返回一个包含原始内容的JSON对象 该对象包括检测到的冒犯性词汇的总数量 这些词汇的详细列表以及内容的审查版本 这使开发者能够了解不当语言的程度并提供过滤后的输出
响应中的关键字段包括 `content`(原始文本),`bad_words_total`(冒犯性词汇的数量),`bad_words_list`(每个检测到的词的详细信息)和 `censored_content`(用替代词替换了冒犯性词汇的文本)这些字段为审核提供了全面的见解
响应数据结构为JSON对象。它包括一个主对象,包含原始内容、总脏话数量、检测到的词语列表(带详细信息)和过滤后的版本。这样的组织方式便于在应用程序中轻松解析和集成
审查端点接受参数,如待分析的文本和可选的敏感度设置 用户可以通过指定上下文或受众来自定义请求,以根据其需求调整过滤标准
用户可以通过分析`bad_words_list`来利用返回的数据,以了解哪些词语被标记及其严重性。`censored_content`可以直接用于显示过滤后的文本,确保在保持上下文的同时保持尊重的沟通
典型的用例包括在社交媒体、论坛和聊天应用中管理用户生成的内容,以及确保教育工具和视频游戏中的语言合适。它有助于在各种平台上维持一个尊重的环境
通过不断更新包含多种语言和拼写变体的攻击性词汇数据库,维护数据的准确性。定期审核和社区反馈有助于确保该名单保持相关性,并有效检测不当语言
标准数据模式包括对冒犯性词汇的清晰识别、它们在文本中的位置以及分配给每个词的严重性等级。用户可以期待响应中的一致格式,便于集成和分析结果