यह दिए गए टेक्स्ट के स्वर और भावना का विश्लेषण करने के लिए उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है और फिर इच्छित मूड उत्पन्न करने के लिए शब्दों और शब्दावली को समायोजित करता है। चाहे आप किसी टेक्स्ट को अधिक सकारात्मक, नकारात्मक या तटस्थ बनाना चाहते हों, API इसे आसान बनाता है।
API को सरल और उपयोग करने में सहज बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है और इसके लिए मशीन लर्निंग या कृत्रिम बुद्धिमत्ता में पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है। आपको केवल API को एक टेक्स्ट भेजना है, इच्छित मूड निर्दिष्ट करना है और वह बदला हुआ टेक्स्ट प्राप्त करना है जो इच्छित स्वर को दर्शाता है। यह इसका उपयोग करने के लिए एक विस्तृत श्रृंखला के अनुप्रयोगों के लिए आदर्श बनाता है, जैसे कि सोशल मीडिया, ग्राहक सेवा, मार्केटिंग आदि।
इसके उच्च सटीकता और वास्तविक समय के परिणाम उत्पन्न करने की क्षमता के लिए धन्यवाद, मूड मास्टर API उन किसी के लिए आदर्श समाधान है जो अपने टेक्स्ट की भावना को जल्दी और आसानी से समायोजित करना चाहते हैं। चाहे आप किसी मार्केटिंग संदेश के स्वर को बेहतर बनाना चाहते हों या सोशल मीडिया पोस्ट को अधिक उत्साही बनाना चाहते हों, यह API समाधान है।
यह एक पैरामीटर प्राप्त करेगा और आपको एक JSON प्रदान करेगा।
मार्केटिंग: टेक्स्ट मूड चेंजर AI API का उपयोग सकारात्मक, उत्साही मार्केटिंग संदेश बनाने के लिए किया जा सकता है, जिससे कंपनियों को अपने उत्पादों और सेवाओं को अधिक आकर्षक तरीके से बढ़ावा देने में मदद मिलती है।
ग्राहक सेवा: API का उपयोग नकारात्मक ग्राहक फीडबैक को अधिक तटस्थ या सकारात्मक भाषा में परिवर्तित करने के लिए किया जा सकता है, जिससे कंपनियों को एक पेशेवर छवि बनाए रखने और ग्राहक निष्ठा बनाने में मदद मिलती है।
सोशल मीडिया: API का उपयोग सोशल मीडिया पोस्ट के स्वर को समायोजित करने के लिए किया जा सकता है, जिससे उन्हें अधिक सकारात्मक या तटस्थ बनाया जा सके, और एक अधिक आकर्षक ऑनलाइन उपस्थिति बनाने में मदद मिलती है।
अनुवाद: API का उपयोग अनुवादित टेक्स्ट की भावना को समायोजित करने के लिए किया जा सकता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि अनुवादित टेक्स्ट लक्षित भाषा में इच्छित स्वर को बनाए रखता है।
अनुसंधान: शोधकर्ता बड़े मात्राओं के टेक्स्ट डेटा की भावना का विश्लेषण और तुलना करने के लिए API का उपयोग कर सकते हैं, समय के साथ भावना में प्रवृत्तियों और पैटर्न की पहचान करने में मदद करते हैं।
API कॉल सीमा के अलावा प्रति माह, कोई अन्य सीमाएँ नहीं हैं।
{"data":["casual","formal","polite","fluency","simple","creative","shorten","urgent"]}
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/1198/mood+master+api/1043/get+moods' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
{"status":true,"data":"\nI regret to inform you that I am unable to attend the meeting tomorrow."}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/1198/mood+master+api/1044/get+text?text=I'm sorry bro I can't attend tomorrow meeting.&mood=formal' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
| हेडर | विवरण |
|---|---|
Authorization
|
[आवश्यक] होना चाहिए Bearer access_key. जब आप सब्सक्राइब हों तो ऊपर "Your API Access Key" देखें। |
कोई लंबी अवधि की प्रतिबद्धता नहीं। कभी भी अपग्रेड, डाउनग्रेड या कैंसल करें। फ्री ट्रायल में 50 रिक्वेस्ट तक शामिल हैं।
"GET Get moods" एंडपॉइंट एक JSON प्रारूप में उपलब्ध मूड प्रकारों की सूची लौटाता है जबकि "POST Get text" एंडपॉइंट निर्दिष्ट मूड के अनुसार बदलित पाठ के साथ एक स्थिति संकेतक लौटाता है
"GET Get moods" प्रतिक्रिया में एक "data" फ़ील्ड होती है जिसमें मूड प्रकारों का एक एरे होता है "POST Get text" प्रतिक्रिया में "status" (बूलियन) और "data" (परिवर्तित पाठ) होता है
प्रतिसाद डेटा को JSON प्रारूप में संरचित किया गया है "GET Get moods" के लिए यह "data" ऐरे के साथ एक वस्तु को वापस करता है "POST Get text" के लिए यह "status" और "data" क्षेत्रों के साथ एक वस्तु को वापस करता है जो क्रमशः सफलता और संशोधित पाठ को इंगित करता है
POST "Get text" एंडपॉइंट दो पैरामीटर की आवश्यकता होती है: "text" (जो मूल पाठ को परिवर्तित करना है) और "mood" (इच्छित मूड प्रकार) उपयोगकर्ता "GET Get moods" एंडपॉइंट द्वारा प्रदान की गई सूची से कोई भी मूड निर्दिष्ट कर सकते हैं
सामान्य उपयोग के मामलों में विपणन संदेशों को बढ़ाना ग्राहक फीडबैक को नियंत्रित करना सोशल मीडिया पोस्ट को समायोजित करना अनुवादों में भावना की स्थिरता सुनिश्चित करना और शोध में भावना के रुझानों का विश्लेषण करना शामिल है
उपयोगकर्ता "POST Get text" प्रतिक्रिया से परिवर्तित पाठ का लाभ उठाकर विभिन्न अनुप्रयोगों में संवाद के स्वर को बेहतर बना सकते हैं जैसे आकर्षक विपणन सामग्री बनाने या ग्राहक पूछताछ का अधिक सकारात्मक उत्तर देने में
मूड मास्टर एपीआई उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके टेक्स्ट के भाव को विश्लेषित और समायोजित करता है जिससे मूड परिवर्तन में उच्च सटीकता सुनिश्चित होती है विविध डेटा सेट पर निरंतर प्रशिक्षण गुणवत्ता बनाए रखने में मदद करता है
यदि "POST Get text" प्रतिक्रिया "स्थिति" को गलत बताती है तो उपयोगकर्ताओं को त्रुटियों के लिए इनपुट पैरामीटर की जांच करनी चाहिए खाली परिणामों के लिए सुनिश्चित करें कि इनपुट पाठ खाली न हो और एक मान्य मूड निर्दिष्ट किया गया हो
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
193ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
185ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
157ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
186ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
299ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
788ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
147ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
150ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
275ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
478ms