Stem all words in a text
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API Stemmer
Reduce palabras a su raíz lingüística (stem) con los algoritmos clásicos de Snowball — running → run, fishing → fish, nationalization → nation — en 24 idiomas, incluyendo inglés, alemán, francés, español, italiano, portugués, neerlandés, ruso, árabe, finlandés, sueco y más. Obtén el stem de un texto completo (cada palabra, devolviendo tanto el mapeo palabra por palabra como el texto completamente procesado) o de una sola palabra. El stemming es el paso de normalización central detrás de motores de búsqueda, expansión de consultas, indexación de texto, coincidencia de palabras clave y preprocesamiento de PLN. Cómputo local puro — sin clave, sin servicio de terceros, instantáneo. En vivo, nada se almacena. 4 endpoints. Distinto del análisis de sentimiento/PLN y la coincidencia difusa de cadenas.
salud API
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Pro
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Construido por
Relacionado APIs
Otros APIs con etiquetas superpuestas.
API de N-gramas
Genera n-gramas a partir de texto, con recuentos de frecuencia, completamente local. El endpoint ngrams divide el texto en secuencias contiguas de n tokens y devuelve cada n-grama distinto con la frecuencia con la que aparece, ordenado por frecuencia: n-gramas de palabras (unigramas, bigramas, trigramas y más) para análisis de frases y colocaciones, o n-gramas de caracteres (shingles) para coincidencias aproximadas, detección de idioma e indexación. El endpoint range produce todos los tamaños desde un mínimo hasta un máximo en una sola llamada (por ejemplo, gramas de 1 a 3), que es exactamente lo que necesitas para construir vectores de características. Elige modo de palabra o carácter, si convertir a minúsculas primero, y un límite top-N para conservar solo los más frecuentes. La tokenización de palabras es consciente de Unicode y mantiene apóstrofes y guiones internos (don't, well-known) como tokens individuales. Todo se ejecuta local y determinísticamente, por lo que es rápido y privado. Ideal para minería de texto y extracción de características de PNL, modelado de lenguaje y autocompletado, indexación de búsqueda y shingling, detección de plagio y similitud, y análisis de palabras clave y colocaciones. Cálculo puramente local: sin clave, sin servicio de terceros, instantáneo. En vivo, nada almacenado. 3 endpoints. Esto produce n-gramas y recuentos; para resúmenes extractivos y palabras clave, usa una API de resumen y para contar grafemas/caracteres, usa una API de segmentación de texto.
api.oanor.com/ngram-api
API de Resumen
Resume texto y extrae sus palabras clave — sin clave de IA, sin modelo externo. El endpoint de resumen es extractivo: puntúa cada oración por frecuencia de palabras y posición, y devuelve las más representativas (solicita un número fijo de oraciones o una fracción del original), manteniendo la redacción y el orden exactos del autor. El endpoint de palabras clave clasifica los términos más relevantes con sus recuentos y una puntuación relativa, filtrando palabras vacías. Como es determinista y se ejecuta localmente, el mismo texto siempre da el mismo resultado, al instante y de forma privada. Perfecto para vistas previas de artículos y TL;DR, fragmentos de búsqueda, etiquetado y triaje de contenido, y para proporcionar contexto más corto a herramientas posteriores. Cálculo local puro — sin servicio de terceros; envía texto largo mediante POST. En vivo, nada almacenado. 3 endpoints. Distinto del análisis de sentimiento/NLP, listas de palabras vacías y segmentación de texto Unicode.
api.oanor.com/summarize-api
API de Legibilidad
Puntúa qué tan fácil es leer un texto utilizando las fórmulas de legibilidad estándar y revisadas por pares: Flesch Reading Ease, Flesch-Kincaid Grade, Gunning Fog, SMOG, Coleman-Liau y el Automated Readability Index. Envía texto y obtén las seis puntuaciones junto con los recuentos subyacentes (palabras, oraciones, sílabas, palabras complejas y polisílabas, letras y caracteres), un nivel de grado promedio, un tiempo de lectura estimado y una interpretación en inglés sencillo de la facilidad de lectura. Un segundo endpoint cuenta las sílabas de una palabra o de cada palabra en una frase. Proporciona texto en línea mediante ?text=, como parámetro de consulta o en el cuerpo de la solicitud; todo se calcula localmente sin llamadas de red, por lo que es rápido y determinista. Construido para herramientas de contenido y redacción, flujos de trabajo de SEO y editoriales, educación y verificaciones de accesibilidad (lenguaje sencillo), y revisión de escritura UX. Un puntuador de legibilidad, distinto del análisis de sentimiento/NLP (nlp), la revisión de ortografía y gramática (grammar), las utilidades de mayúsculas y texto (text) y la similitud de cadenas (similarity). Sin clave upstream, sin caché.
api.oanor.com/readability-api
API de Hugging Face
El Hugging Face Hub como API: el registro central y abierto de modelos y conjuntos de datos de aprendizaje automático que impulsa gran parte del ecosistema moderno de IA. Esta API envuelve el hub público huggingface.co en JSON limpio. /v1/models busca los modelos del Hub y te permite filtrar por tarea (pipeline_tag — p. ej., text-generation, text-to-image, image-classification, automatic-speech-recognition, sentence-similarity) y por biblioteca (transformers, diffusers, sentence-transformers, …), ordenados por descargas, me gusta, última modificación, fecha de creación o puntuación de tendencia — cada modelo devuelto con su id, autor, tarea, biblioteca, recuento de descargas y me gusta, licencia, etiquetas y marcas de tiempo. /v1/model?id=google-bert/bert-base-uncased devuelve los metadatos completos de un solo modelo. /v1/datasets busca conjuntos de datos de ML de la misma manera, y /v1/dataset?id=ILSVRC/imagenet-1k devuelve los metadatos de un solo conjunto de datos. Los ids tienen la forma org/nombre (tómalos de los endpoints de búsqueda). Ideal para herramientas de ML y MLOps, sitios de descubrimiento y comparación de modelos, tableros de clasificación y paneles de IA, y asistentes de IA que recomiendan modelos. Los datos provienen del Hugging Face Hub público (gratuito para usar). Este es el centro de modelos y conjuntos de datos de IA/ML, distinto de los registros de paquetes de software (npm, PyPI, Maven, NuGet) y los índices de artículos académicos (arXiv).
api.oanor.com/huggingface-api
Preguntas frecuentes
Respuestas rápidas sobre precios, cuotas e integración.
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curl https://api.oanor.com/stemmer-api/SOME_PATH \
-H "x-oanor-key: oanor_test_..."
const res = await fetch("https://api.oanor.com/stemmer-api/SOME_PATH", {
headers: { "x-oanor-key": "oanor_test_..." }
});
const data = await res.json();
$ch = curl_init("https://api.oanor.com/stemmer-api/SOME_PATH");
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, ["x-oanor-key: oanor_test_..."]);
$response = curl_exec($ch);
import requests
r = requests.get(
"https://api.oanor.com/stemmer-api/SOME_PATH",
headers={"x-oanor-key": "oanor_test_..."},
)
print(r.json())
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