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API · /stemmer-api

Stemmer API

gesund 3,255 Subscribers

Reduzieren Sie Wörter auf ihre sprachliche Wurzel (Stamm) mit den klassischen Snowball-Stemming-Algorithmen — running → run, fishing → fish, nationalization → nation — in 24 Sprachen, darunter Englisch, Deutsch, Französisch, Spanisch, Italienisch, Portugiesisch, Niederländisch, Russisch, Arabisch, Finnisch, Schwedisch und mehr. Stemmen Sie einen gesamten Text (jedes Wort, mit Rückgabe sowohl der Wort-für-Wort-Zuordnung als auch des vollständig gestemmten Textes) oder ein einzelnes Wort. Stemming ist der zentrale Normalisierungsschritt hinter Suchmaschinen, Query-Expansion, Textindizierung, Schlüsselwortabgleich und NLP-Vorverarbeitung. Reine lokale Berechnung — kein Schlüssel, kein Drittanbieterdienst, sofort. Live, nichts gespeichert. 4 Endpunkte. Unterscheidet sich von Sentiment-/NLP-Analyse und unscharfem String-Matching.

#stemming #nlp #text #search #snowball #developer-tools
api.oanor.com/stemmer-api
API-Key holen Im Playground testen → Anbieter kontaktieren

Maschinenlesbare Spezifikation, damit KI-Agenten diese API integrieren können.

/api/stemmer-api/openapi.json
/api/stemmer-api/llms.txt

Discovery: GET /api/index.json listet alle APIs.

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Andere APIs mit überschneidenden Tags.

N-gram API

Generieren Sie N-Gramme aus Text mit Häufigkeitszählungen – vollständig lokal. Der ngrams-Endpunkt zerlegt Text in zusammenhängende Sequenzen von n Token und gibt jedes einzelne N-Gramm mit seiner Häufigkeit zurück, sortiert nach Frequenz: Wort-N-Gramme (Unigramme, Bigramme, Trigramme und mehr) für Phrasen- und Kollokationsanalyse, oder Zeichen-N-Gramme (Shingles) für Fuzzy-Matching, Spracherkennung und Indexierung. Der range-Endpunkt erzeugt jede Größe von einem Minimum bis zu einem Maximum in einem einzigen Aufruf (z. B. 1–3 Gramme), was genau das ist, was Sie zum Erstellen von Merkmalsvektoren benötigen. Wählen Sie Wort- oder Zeichenmodus, ob zuerst kleingeschrieben werden soll, und ein Top-N-Limit, um nur die häufigsten zu behalten. Die Wort-Tokenisierung ist Unicode-bewusst und behält interne Apostrophe und Bindestriche (don't, well-known) als einzelne Token. Alles läuft lokal und deterministisch, daher ist es schnell und privat. Ideal für Text Mining und NLP-Merkmalsextraktion, Sprachmodellierung und Autovervollständigung, Suchindexierung und Shingling, Plagiats- und Ähnlichkeitserkennung sowie Schlüsselwort- und Kollokationsanalyse. Reine lokale Berechnung – kein Schlüssel, kein Drittanbieterdienst, sofort. Live, nichts wird gespeichert. 3 Endpunkte. Dies erzeugt N-Gramme und Zählungen; für extraktive Zusammenfassungen und Schlüsselwörter verwenden Sie eine summarize API und für Graphem-/Zeichenzählung eine text-segmentation API.

api.oanor.com/ngram-api

Summarize API

Fassen Sie Text zusammen und extrahieren Sie seine Schlüsselwörter – kein KI-Schlüssel, kein externes Modell. Der Summarize-Endpunkt ist extraktiv: Er bewertet jeden Satz nach Worthäufigkeit und Position und gibt die repräsentativsten Sätze zurück (fordern Sie eine feste Anzahl von Sätzen oder einen Bruchteil des Originals an), wobei die genaue Wortwahl und Reihenfolge des Autors erhalten bleibt. Der Keywords-Endpunkt ordnet die wichtigsten Begriffe mit ihren Zählungen und einer relativen Bewertung, wobei Stoppwörter herausgefiltert werden. Da er deterministisch ist und lokal läuft, liefert derselbe Text immer dasselbe Ergebnis, sofort und privat. Perfekt für Artikelvorschauen und TL;DRs, Suchschnipsel, Tagging und Inhaltsvorsortierung sowie die Bereitstellung kürzerer Kontexte für nachgelagerte Tools. Reine lokale Berechnung – kein Drittanbieterdienst; senden Sie langen Text per POST. Live, nichts wird gespeichert. 3 Endpunkte. Unterscheidet sich von Stimmungs-/NLP-Analyse, Stoppwortlisten und Unicode-Textsegmentierung.

api.oanor.com/summarize-api

Readability API

Bewerten Sie, wie einfach ein Text zu lesen ist, mit den standardmäßigen, peer-reviewten Lesbarkeitsformeln – Flesch Reading Ease, Flesch-Kincaid Grade, Gunning Fog, SMOG, Coleman-Liau und dem Automated Readability Index. Übergeben Sie Text und erhalten Sie alle sechs Bewertungen zusammen mit den zugrunde liegenden Zählungen (Wörter, Sätze, Silben, komplexe und mehrsilbige Wörter, Buchstaben und Zeichen), einer durchschnittlichen Klassenstufe, einer geschätzten Lesezeit und einer verständlichen Interpretation der Lesbarkeit. Ein zweiter Endpunkt zählt Silben für ein Wort oder für jedes Wort in einem Satz. Geben Sie Text inline über ?text=, als Abfrageparameter oder in einem Anforderungstext an; alles wird lokal ohne Netzwerkaufrufe berechnet, daher ist es schnell und deterministisch. Entwickelt für Content- und Copywriting-Tools, SEO- und Redaktionsworkflows, Bildung und Barrierefreiheitsprüfungen (einfache Sprache) sowie UX-Schreibüberprüfungen. Ein Lesbarkeitsbewerter – unterschieden von Sentiment-/NLP-Analyse (nlp), Rechtschreib- und Grammatikprüfung (grammar), den Fall- und Textwerkzeugen (text) und der Zeichenfolgenähnlichkeit (similarity). Kein vorgeschalteter Schlüssel, kein Cache.

api.oanor.com/readability-api

Hugging Face API

Der Hugging Face Hub als API – das zentrale, offene Register für maschinelle Lernmodelle und Datensätze, das einen Großteil des modernen KI-Ökosystems antreibt. Diese API verpackt den öffentlichen huggingface.co Hub in sauberes JSON. /v1/models durchsucht die Modelle des Hubs und ermöglicht die Filterung nach Aufgabe (pipeline_tag – z. B. text-generation, text-to-image, image-classification, automatic-speech-recognition, sentence-similarity) und nach Bibliothek (transformers, diffusers, sentence-transformers, …), sortiert nach Downloads, Likes, letzter Änderung, Erstellungsdatum oder Trend-Score – jedes Modell wird mit seiner ID, Autor, Aufgabe, Bibliothek, Download- und Like-Zahlen, Lizenz, Tags und Zeitstempeln zurückgegeben. /v1/model?id=google-bert/bert-base-uncased gibt die vollständigen Metadaten eines einzelnen Modells zurück. /v1/datasets durchsucht ML-Datensätze auf die gleiche Weise, und /v1/dataset?id=ILSVRC/imagenet-1k gibt die Metadaten eines einzelnen Datensatzes zurück. IDs liegen im Format org/name vor (entnehmen Sie sie den Such-Endpunkten). Ideal für ML- und MLOps-Tools, Modellentdeckungs- und Vergleichsseiten, KI-Bestenlisten und Dashboards sowie KI-Assistenten, die Modelle empfehlen. Die Daten stammen vom öffentlichen Hugging Face Hub (kostenlos nutzbar). Dies ist der KI/ML-Modell- und Datensatz-Hub – abzugrenzen von Software-Paketregistern (npm, PyPI, Maven, NuGet) und akademischen Paper-Indizes (arXiv).

api.oanor.com/huggingface-api

Häufig gestellte Fragen

Schnelle Antworten zu Preisen, Kontingenten und Integration.

Wie bekomme ich einen API-Key für Stemmer API?
Registriere dich kostenlos auf oanor.com, erstelle einen API-Key im Entwickler-Dashboard und rufe Stemmer API mit dem x-oanor-key-Header auf. Keine Kreditkarte für den Free-Tier nötig.
Wie hoch ist das Rate-Limit für Stemmer API?
Der Free-Tier erlaubt 1 Anfrage pro Sekunde. Bezahlte Pläne skalieren bis zu 50 Anfragen pro Sekunde im Mega-Tier. Harte Limits liefern HTTP 429 oberhalb der Quote — keine überraschenden Mehrkosten.
Was kostet Stemmer API?
Stemmer API hat einen Free-Tier mit 100 Calls / Monat. Bezahlte Pläne starten bei €2.80 / Monat mit höheren Kontingenten und schnelleren Rate-Limits.
Kann ich mein Abo jederzeit kündigen?
Ja. Pläne werden monatlich abgerechnet und du kannst jederzeit in deinem Billing-Dashboard kündigen. Keine Mindestlaufzeit und keine Kündigungsgebühr.
Ist Stemmer API DSGVO-konform?
Alle Anfragen an Stemmer API laufen über unser EU-Gateway. Dein Upstream-API-Key verlässt nie unseren Server und es werden keine personenbezogenen Daten an den Upstream-Anbieter weitergegeben außer der Anfrage selbst.

Wähle einen Endpoint aus der Liste links — Details und Playground erscheinen hier.

Code-Snippets

Registrieren, um einen API-Key zu bekommen, dann jeden Pfad unter deinem Slug aufrufen.

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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