A API de detecção de palavrões foi projetada para detectar e sinalizar linguagem profana nas mensagens de texto. Ele processa a mensagem de entrada, verifica a palavrões e retorna o resultado junto com o texto ofensivo detectado, se houver.
Bash/gaali
POST
Content-Type: application/jsonO corpo de solicitação deve ser um objeto JSON com a seguinte estrutura:
JSON{ "message" : "Your message here" }
message (string): a mensagem de texto a ser analisada. Não deve ter mais de 500 caracteres.JSON{ "message" : "tu ##### hai" }
A resposta será um objeto JSON com a seguinte estrutura:
JSON{ "isProfanity" : true , "score" : 0.95 , "flaggedFor" : "#####" }
isProfanity (booleano): indica se a mensagem contém palavrões.score (número): a pontuação de similaridade do conteúdo profano detectado.flaggedFor (string): o texto que foi sinalizado como profano.JSON{ "isProfanity" : false , "score" : 0.45 }
isProfanity (booleano): indica se a mensagem contém palavrões.score (Número): A maior pontuação de similaridade observada.Tipo de conteúdo não JSON :
JSON{ "error" : "JSON Body Expected." }
Código de status: 406
Argumento de mensagem faltando :
JSON{ "error" : "Message Argument is Required." }
Código de status: 400
Mensagem muito longa :
JSON{ "error" : "Message can only be at most 500 characters." }
Código de status: 413
Erro do Servidor Interno :
JSON{ "error" : "Something Went Wrong" }
Código de status: 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' cabeçalhos = { 'Content-Type' : 'Application/JSON' , } dados = { 'mensagem' : 'tu ##### hai' }
response = requests.post(url, headers=headers, json=data) print (response.json())
Certifique -se de definir as seguintes variáveis de ambiente para a API funcionar corretamente:
VECTOR_URL : URL do banco de dados vetorial.VECTOR_TOKEN : token para autenticação de solicitações ao banco de dados vetorial. npm install .VECTOR_URL e VECTOR_TOKEN )./gaali .