前言
对文本内容进行合规检测，识别广告法违禁词、极限宣传用语、色情低俗、恶意推广、辱骂攻击及低质灌水等违规信息，重点筛查广告营销类##表述，例如：最受欢迎、最后一波、顶级工艺、全网首发、世界领先等，保障内容发布合规安全。
运用场景
电商商品文案审核
适用于电商平台商品标题、详情页描述、营销文案的自动审核，可快速识别并拦截广告法违禁词、极限词、低俗及恶意推广类表述，降低平台合规风险。短视频与直播内容筛查
针对短视频脚本、直播口播文案、弹幕及评论内容进行敏感词检测，过滤辱骂、低俗灌水、违规营销话术，保障内容发布安全合规。企业宣传物料文字校验
用于品牌海报、宣传软文、线下广告物料、公众号推文等文本审核，识别违规宣传用语，避免因不当表述引发合规问题。
API介绍
请求参数
| 名称 | 类型 | 必须 | 说明 |
|---|---|---|---|
| text | String | 是 | 审核的文本 |
详见此处
返回示例
{
"msg": "成功",// 返回对应的描述
"code": 200,// 返回码，详见返回码说明
"taskNo": "026116187237614523277406",// 本次请求号
"charge": true,// 计费标志
"data": {
"resultMsg": "不合规",// result对应的描述
"result": "2",// 审核结果类型，可取值1、2、3、4，分别代表1：合规，2：不合规，3：疑似，4：审核失败
"resultItems": [// 不合规项，合规时不返回，下面为文本“这款面料采用最先进加工工艺，在相关领域填补国内空白”的返回
{
"nonComplianceType": 1,// 详见不合规类型
"msg": "存在文本黑名单不合规",// 不合规描述
"hits": [// 命中的词
{
"probability": "", // 不合规项置信度，范围：0至1，数字越大，可能性越高
"words": [// 送检文本命中词库的关键词。
"最",
"填补国内空白",
"最先",
"最先进加工工艺",
"最先进"
],
"modelHitPositions":[//送检文本命中模型的详细信息，包含位置信息及置信度信息。位置信息：命中模型的违规内容在送检原文中的位置（从0开始计算）：“开始位置”、“结束位置”；置信度信息：命中模型对应的置信度分数（范围：0至1，数字越大，可能性越高）
[
0,
6,
0.9998
]
],
"wordHitPositions": [// 送检文本命中词库的详细信息，为Object的列表，keyword、positions、label三个字段。
{
"positions": [
[
6,
6
]
],
"label": "", // 关键词命中的细分标签，详见label字段描述。
"keyword": "最" // 命中的词
},
{
"positions": [
[
6,
7
]
],
"keyword": "最先"
},
{
"positions": [
[
6,
8
]
],
"keyword": "最先进"
},
{
"positions": [
[
6,
12
]
],
"keyword": "最先进加工工艺"
},
{
"positions": [
[
19,
24
]
],
"keyword": "填补国内空白"
}
]
}
]
}
]
}
}
