La API de Extracción de Lenguaje Inapropiado está diseñada para identificar, analizar y censurar lenguaje ofensivo o inapropiado dentro de textos Su principal propósito es garantizar entornos digitales más seguros, respetuosos y apropiados para todo tipo de audiencias, especialmente en plataformas donde los usuarios generan contenido, como redes sociales, foros, chats, videojuegos o aplicaciones educativas
Esta API funciona realizando un análisis semántico y contextual del texto Cuando se envía una cadena de contenido, el sistema la examina palabra por palabra, detectando coincidencias con una base de datos actualizada de expresiones ofensivas en diferentes idiomas y variaciones ortográficas El resultado incluye información detallada, como el número total de palabras inapropiadas encontradas, su posición exacta dentro del texto, cualquier desviación ortográfica y el nivel de gravedad de cada término
Además del análisis, la API ofrece funcionalidad de censura automática generando un campo llamado censored_content que reemplaza las palabras detectadas con símbolos (por ejemplo, “****”) Esto permite a los desarrolladores integrar fácilmente la versión filtrada del texto sin interrumpir el flujo de comunicación ni exponer contenido sensible
Otra ventaja es la personalización: es posible adaptar el nivel de sensibilidad de acuerdo con el contexto o la audiencia objetivo, ampliando o reduciendo la lista de palabras censuradas También se puede integrar con sistemas de moderación automática, paneles de administración o inteligencia artificial para un aprendizaje seguro del lenguaje
En resumen, esta API no solo actúa como un filtro de groserías, sino como un sistema completo de moderación lingüística Su implementación contribuye a mejorar la convivencia digital, reducir el acoso en línea y proteger la reputación de las plataformas que la utilizan, ofreciendo un equilibrio entre la libertad de expresión y la comunicación respetuosa
Detecta y censura el lenguaje ofensivo en los textos devolviendo un análisis detallado con el número, posición y reemplazo de palabras inapropiadas para la moderación automática
Censura - Características del Endpoint
| Objeto | Descripción |
|---|---|
Cuerpo de la Solicitud |
[Requerido] Json |
{"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/11025/extract+inappropriate+language+api/20769/censure' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw 'shit'
| 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.
El endpoint de Censura devuelve un objeto JSON que contiene el contenido original el número total de palabras ofensivas detectadas una lista de esas palabras con sus detalles y una versión censurada del contenido Esto permite a los desarrolladores entender el alcance del lenguaje inapropiado y proporcionar una salida filtrada
Los campos clave en la respuesta incluyen `content` (texto original) `bad_words_total` (recuento de palabras ofensivas) `bad_words_list` (detalles de cada palabra detectada) y `censored_content` (texto con palabras ofensivas reemplazadas) Estos campos brindan información integral para la moderación
Los datos de respuesta están estructurados como un objeto JSON Incluye un objeto principal con campos para el contenido original total de palabras ofensivas una lista de palabras detectadas con detalles y la versión censurada Esta organización facilita un fácil análisis e integración en aplicaciones
El endpoint de Censura acepta parámetros como el texto a analizar y configuraciones opcionales para niveles de sensibilidad Los usuarios pueden personalizar sus solicitudes especificando el contexto o la audiencia para ajustar los criterios de filtrado según sus necesidades
Los usuarios pueden utilizar los datos devueltos analizando la `bad_words_list` para entender qué términos fueron marcados y su gravedad. El `censored_content` se puede usar directamente para mostrar texto filtrado, asegurando una comunicación respetuosa mientras se mantiene el contexto
Los casos de uso típicos incluyen moderar contenido generado por usuarios en redes sociales foros y aplicaciones de chat así como garantizar un lenguaje apropiado en herramientas educativas y videojuegos Ayuda a mantener un ambiente respetuoso en diversas plataformas
La precisión de los datos se mantiene a través de actualizaciones continuas a la base de datos de palabras ofensivas que incluye varios idiomas y variaciones de escritura Las revisiones regulares y los comentarios de la comunidad ayudan a garantizar que la lista siga siendo relevante y efectiva en la detección de lenguaje inapropiado
Los patrones de datos estándar incluyen una identificación clara de las palabras ofensivas, sus posiciones dentro del texto y los niveles de gravedad asignados a cada término Los usuarios pueden esperar un formato consistente en la respuesta, lo que facilita la integración y el análisis de los resultados
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
301ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
111ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
332ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
1.953ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
264ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
752ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
377ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
255ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
21ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
716ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
5.659ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
57ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
70ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
52ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
8.683ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
53ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
1.476ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
4.607ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
55ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
53ms