Captura de Datos de Censura de Texto API

Captura y monitorea las tendencias de censura de texto sin esfuerzo con la API de Captura de Datos de Censura de Texto para informar tus estrategias
Usa esta API desde tu agente de IA vía MCP
Funciona con OpenClaw, Claude Code/Desktop, Cursor, Windsurf, Cline y cualquier cliente de IA compatible con MCP.
Docs y configuración
Crea un skill envolviendo este MCP: https://mcp.zylalabs.com/mcp?apikey=YOUR_ZYLA_API_KEY

Esta API ofrece un sistema avanzado para detectar automáticamente lenguaje ofensivo en textos, permitiendo la identificación precisa de palabras inapropiadas, insultos y expresiones potencialmente dañinas. Su principal objetivo es ayudar a evaluar textos en tiempo real, mejorando la seguridad y calidad del contenido generado por los usuarios. Cuando se envía un texto como entrada, la API devuelve un análisis estructurado que incluye varios indicadores esenciales para comprender el nivel de toxicidad presente en el mensaje.

Uno de los atributos más importantes es isProfanity, un valor booleano que indica si el texto contiene lenguaje ofensivo o inapropiado. También proporciona una puntuación, una métrica cuantitativa que representa la probabilidad estimada de que el texto sea considerado profano. Este valor es especialmente útil en entornos donde se necesitan ajustar los umbrales de moderación para diferentes contextos o audiencias.

La API también incluye un campo de severidad, que clasifica el nivel de gravedad del lenguaje detectado. Esta clasificación permite distinguir entre casos leves, como expresiones coloquiales, y situaciones más serias, como insultos directos o lenguaje altamente tóxico. Para mayor claridad, la respuesta también especifica flaggedFor, un conjunto de categorías que explica la razón exacta por la cual el texto fue marcado, permitiendo que los sistemas automatizados tomen decisiones más informadas.

Documentación de la API

Endpoints


Analiza el texto y detecta lenguaje ofensivo, devolviendo severidad, puntuación, categoría marcada, idioma y si el contenido debe considerarse profano o inapropiado



                                                                            
POST https://www.zylalabs.com/api/11450/text+censorship+data+capture+api/21610/text+analyzer
                                                                            
                                                                        

Analizador de texto - Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud [Requerido] Json
Probar Endpoint

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API

       
                                                                                                        
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Analizador de texto - CÓDIGOS DE EJEMPLO


curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/11450/text+censorship+data+capture+api/21610/text+analyzer' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{
  "message": "I hate you"
}'

    

Clave de Acceso a la API y Autenticación

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Encabezados
Encabezado Descripción
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Captura de Datos de Censura de Texto API FAQs

El endpoint del Analizador de Texto devuelve datos estructurados que incluyen indicadores de lenguaje ofensivo en el texto analizado Las salidas clave incluyen si el texto contiene profanidad una puntuación de severidad una puntuación de riesgo categorías marcadas el idioma del texto y el dialecto identificado

Los campos clave en los datos de respuesta son `isProfanity` (Booleano), `score` (numérico), `severity` (numérico), `flaggedFor` (array de categorías), `language` (cadena) y `dialect` (cadena) Estos campos proporcionan información sobre la naturaleza y gravedad del lenguaje ofensivo detectado

Los datos de respuesta están organizados en un formato JSON, con cada clave representando un aspecto específico del análisis. Por ejemplo, `isProfanity` indica si el texto es ofensivo, mientras que `flaggedFor` enumera las razones para marcar, permitiendo una fácil interpretación y análisis por sistemas automatizados

El punto final del Analizador de Texto proporciona información sobre la presencia de lenguaje ofensivo, niveles de gravedad, puntajes de riesgo, categorías de contenido marcado y el idioma y dialecto del texto. Este análisis integral ayuda a comprender la toxicidad del contenido generado por los usuarios

Los usuarios pueden personalizar sus solicitudes de datos ajustando el texto de entrada que envían al punto final del Analizador de Texto. Aunque el punto final no acepta parámetros adicionales, el contenido del texto en sí puede variar para probar diferentes escenarios y analizar varios tipos de lenguaje

Los casos de uso típicos para los datos del Analizador de Texto incluyen la moderación de contenido para plataformas de redes sociales, el filtrado de comentarios de usuarios en sitios web, la mejora de aplicaciones de chat para prevenir el acoso y garantizar el cumplimiento de las pautas comunitarias al identificar lenguaje tóxico

La precisión de los datos se mantiene a través de actualizaciones continuas de los modelos de lenguaje subyacentes y evaluaciones regulares contra conjuntos de datos diversos Esto garantiza que la API pueda reconocer y clasificar efectivamente el lenguaje ofensivo en diferentes contextos y dialectos

Los patrones de datos estándar en la respuesta incluyen una clara indicación de si el texto es profano (`isProfanity`), una puntuación numérica que refleja la gravedad del lenguaje y una lista de categorías en `flaggedFor` Los usuarios pueden esperar un formato y estructura consistentes en la respuesta JSON

General FAQs

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