Inteligencia de texto API

API ID 13314

agregación de PNL basada en CPU - sentimiento toxicidad detección de idioma NER similitud semántica y corrector ortográfico

360 ms resp. promedio

Documentación de la API

Endpoints

Solicitud
Clasifica el texto como positivo o negativo con un puntaje de confianza
Endpoint ID: 27577
POST https://tracker.zylalabs.com/api/13314/text+intelligence+api/27577/classify+text+as+positive+or+negative+with+a+confidence+score
PARÁMETROS DE ENTRADA

Clasificar texto como positivo o negativo con un puntaje de confianza — Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud Requerido Json

Pruebas gratuitas restantes: 3 de 3.


PARÁMETROS DE ENTRADA

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{
    "text": "This product is absolutely amazing! Best purchase I've made all year.",
    "label": "positive",
    "score": 0.9999
}
Clasificar texto como positivo o negativo con un puntaje de confianza — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/13314/text+intelligence+api/27577/classify+text+as+positive+or+negative+with+a+confidence+score' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{
      "text": "This product is absolutely amazing! Best purchase I've made all year."
    }'

    
Solicitud
Clasifica múltiples textos en una sola solicitud Usa este endpoint para procesar tus datos
Endpoint ID: 27578
POST https://tracker.zylalabs.com/api/13314/text+intelligence+api/27578/classify+multiple+texts+in+a+single+request
PARÁMETROS DE ENTRADA

Clasifica múltiples textos en una sola solicitud — Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud Requerido Json

Pruebas gratuitas restantes: 3 de 3.


PARÁMETROS DE ENTRADA

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{
    "results": [
        {
            "label": "positive",
            "score": 0.9999
        },
        {
            "label": "negative",
            "score": 0.9903
        },
        {
            "label": "negative",
            "score": 0.9821
        }
    ]
}
Clasifica múltiples textos en una sola solicitud — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/13314/text+intelligence+api/27578/classify+multiple+texts+in+a+single+request' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{
      "texts": [
        "Great product, love it!",
        "Terrible experience, never again.",
        "It was okay, nothing special."
      ]
    }'

    
Solicitud
Detectar si el texto es tóxico o dañino Usa este punto final para procesar tus datos
Endpoint ID: 27579
POST https://tracker.zylalabs.com/api/13314/text+intelligence+api/27579/detect+whether+text+is+toxic+or+harmful
PARÁMETROS DE ENTRADA

Detectar si el texto es tóxico o dañino — Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud Requerido Json

Pruebas gratuitas restantes: 3 de 3.


PARÁMETROS DE ENTRADA

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{
    "text": "I love spending time with my family and friends.",
    "toxic": true,
    "label": "toxic",
    "score": 0.0009
}
Detectar si el texto es tóxico o dañino — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/13314/text+intelligence+api/27579/detect+whether+text+is+toxic+or+harmful' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{
      "text": "I love spending time with my family and friends."
    }'

    
Solicitud
Detectar el idioma de un texto con desglose de probabilidad por idioma
Endpoint ID: 27580
POST https://tracker.zylalabs.com/api/13314/text+intelligence+api/27580/detect+the+language+of+a+text+with+per-language+probability+breakdown
PARÁMETROS DE ENTRADA

Detectar el idioma de un texto con desglose de probabilidad por idioma — Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud Requerido Json

Pruebas gratuitas restantes: 3 de 3.


PARÁMETROS DE ENTRADA

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{
    "detected": "fr",
    "probabilities": [
        {
            "lang": "fr",
            "prob": 1
        }
    ]
}
Detectar el idioma de un texto con desglose de probabilidad por idioma — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/13314/text+intelligence+api/27580/detect+the+language+of+a+text+with+per-language+probability+breakdown' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{
      "text": "Bonjour, comment allez-vous aujourd'hui?"
    }'

    
Solicitud
Calcular la puntuación de similitud del coseno entre dos textos utilizando incrustaciones de oraciones
Endpoint ID: 27582
POST https://tracker.zylalabs.com/api/13314/text+intelligence+api/27582/compute+cosine+similarity+score+between+two+texts+using+sentence+embeddings
PARÁMETROS DE ENTRADA

Calcular el puntaje de similitud del coseno entre dos textos utilizando incrustaciones de oraciones — Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud Requerido Json

Pruebas gratuitas restantes: 3 de 3.


PARÁMETROS DE ENTRADA

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{
    "text1": "The cat sat on the mat.",
    "text2": "A feline rested on a rug.",
    "similarity": 0.553
}
Calcular el puntaje de similitud del coseno entre dos textos utilizando incrustaciones de oraciones — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/13314/text+intelligence+api/27582/compute+cosine+similarity+score+between+two+texts+using+sentence+embeddings' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{
      "text1": "The cat sat on the mat.",
      "text2": "A feline rested on a rug."
    }'

    
Solicitud
Detectar palabras mal escritas y devolver una versión corregida del texto
Endpoint ID: 27584
POST https://tracker.zylalabs.com/api/13314/text+intelligence+api/27584/detect+misspelled+words+and+return+a+corrected+version+of+the+text
PARÁMETROS DE ENTRADA

Detectar palabras mal escritas y devolver una versión corregida del texto — Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud Requerido Json

Pruebas gratuitas restantes: 3 de 3.


PARÁMETROS DE ENTRADA

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{
    "original": "Ths sentance has som speling mistaeks.",
    "corrected": "Ths sentence has som spelling mistakes",
    "misspelled": {
        "speling": "spelling",
        "mistaeks.": "mistakes",
        "ths": "the",
        "sentance": "sentence"
    }
}
Detectar palabras mal escritas y devolver una versión corregida del texto — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/13314/text+intelligence+api/27584/detect+misspelled+words+and+return+a+corrected+version+of+the+text' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{
      "text": "Ths sentance has som speling mistaeks."
    }'

    

Clave de Acceso a la API y Autenticación

Después de registrarte, a cada desarrollador se le asigna una clave de acceso a la API personal, una combinación única de letras y dígitos proporcionada para acceder a nuestro endpoint de la API. Para autenticarte con el Inteligencia de texto API simplemente incluye tu token de portador en el encabezado de Autorización.

Encabezados
Encabezado Descripción
Autorización Requerido Debería ser Bearer access_key. Consulta "Tu Clave de Acceso a la API" arriba cuando estés suscrito.

Sin compromiso a largo plazo. Mejora, reduce o cancela en cualquier momento. La Prueba Gratuita incluye hasta 50 solicitudes.

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Resumen

Agregado de PLN basado en CPU — sentimiento, toxicidad, detección de idiomas, NER, similitud semántica y revisión ortográfica

Inteligencia de texto API FAQs

Cada endpoint devuelve datos JSON estructurados Por ejemplo el endpoint de sentimiento devuelve una etiqueta (positiva/negativa) y un puntaje de confianza mientras que el endpoint de toxicidad indica si el texto es tóxico y proporciona un puntaje

Los campos clave incluyen "etiqueta" y "puntuación" para el sentimiento "tóxico" y "etiqueta" para la toxicidad "detectado" y "probabilidades" para la detección de idiomas y "similitud" para los puntajes de similitud Cada punto final tiene campos específicos relevantes para su función

Los parámetros varían según el punto final Por ejemplo el punto final de sentimiento acepta una sola entrada de texto mientras que el punto final de sentimiento por lotes acepta un arreglo de textos Los puntos finales de similitud requieren dos textos o una lista de candidatos y una consulta

Los datos de respuesta están organizados en un formato JSON con pares de claves y valores claros Por ejemplo el punto final de corrección ortográfica devuelve el texto original el texto corregido y un diccionario de palabras mal escritas con sus correcciones

La API utiliza modelos de código abierto entrenados en varios conjuntos de datos Por ejemplo el modelo de toxicidad está entrenado con datos de Jigsaw garantizando una comprensión diversa y completa de las sutilezas del lenguaje

Los casos de uso típicos incluyen el análisis de sentimientos para retroalimentación de clientes, la detección de toxicidad en contenido generado por usuarios, la detección de idiomas para aplicaciones multilingües y la corrección ortográfica en herramientas de procesamiento de texto

Los usuarios pueden personalizar las solicitudes seleccionando puntos finales específicos y proporcionando entradas de texto relevantes. Para el procesamiento por lotes, los usuarios pueden enviar múltiples textos en una sola solicitud para optimizar el rendimiento

Si un endpoint devuelve resultados parciales o vacíos, los usuarios deben revisar los datos de entrada en busca de errores o asegurarse de que el texto no sea demasiado corto Implementar el manejo de errores en la aplicación puede ayudar a gestionar tales escenarios de manera efectiva

General FAQs

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