apshabd.io
1.0.0
Die Profanity Detection -API ist so konzipiert, dass sie profane Sprache in Textnachrichten erkennen und kennzeichnet. Es verarbeitet die Eingabenachricht, prüft nach Obszönität und gibt das Ergebnis zusammen mit dem erkannten Offensivtext zurück.
verprügeln/gaali
POST
Content-Type: application/jsonDer Anfragegremium muss ein JSON -Objekt mit der folgenden Struktur sein:
JSON{ "message" : "Your message here" }
message (Zeichenfolge): Die zu analysierende Textnachricht. Muss nicht länger als 500 Zeichen sein.JSON{ "message" : "tu ##### hai" }
Die Antwort ist ein JSON -Objekt mit der folgenden Struktur:
JSON{ "isProfanity" : true , "score" : 0.95 , "flaggedFor" : "#####" }
isProfanity (boolean): Gibt an, ob die Nachricht Obszönität enthält.score (Nummer): Die Ähnlichkeitsbewertung des erkannten profanen Inhalts.flaggedFor (Zeichenfolge): Der Text, der als profan gekennzeichnet wurde.JSON{ "isProfanity" : false , "score" : 0.45 }
isProfanity (boolean): Gibt an, ob die Nachricht Obszönität enthält.score (Zahl): Der höchste beobachtete Ähnlichkeitswert.Inhaltstyp nicht JSON :
JSON{ "error" : "JSON Body Expected." }
Statuscode: 406
Nachrichtenargument fehlen :
JSON{ "error" : "Message Argument is Required." }
Statuscode: 400
Nachricht zu lang :
JSON{ "error" : "Message can only be at most 500 characters." }
Statuscode: 413
Interner Serverfehler :
JSON{ "error" : "Something Went Wrong" }
Statuscode: 500
Shcurl -X POST https://abshabd.apshabd.workers.dev/gaali -H "Content-Type: application/json" -d '{"message": "tu ##### hai"}'
JavaScriptfetch ( 'https://abshabd.apshabd.workers.dev/gaali' , { method : 'POST' , headers : { 'Content-Type' : 'application/json' }, body : JSON . stringify ({ message : "tu ##### hai" }) }) . then ( response => response. json ()) . then ( data => console . log (data)) . catch ( error => console . error ( 'Error:' , error));
Pythonimport requestsurl = 'https://abshabd.apshabd.workers.dev/gaali' Headers = { "Inhaltstyp" : "Anwendung/JSON" , } Data = { 'Nachricht' : 'Tu ##### Hai' ' }
response = requests.post(url, headers=headers, json=data) print (response.json())
Stellen Sie sicher, dass Sie die folgenden Umgebungsvariablen festlegen, damit die API korrekt funktioniert:
VECTOR_URL : URL der Vektordatenbank.VECTOR_TOKEN : Token zur Authentifizierung von Anforderungen an die Vektordatenbank. npm install .VECTOR_URL und VECTOR_TOKEN )./gaali -Endpunkt zu.