机器学习如何优化内容审核
互联网有超过45亿的用户，并且这个数字还在不断增长，每天都会产生数十亿的图像、视频、消息、帖子和其他类型的内容。这些内容必须在某种程度上受到监管，因为大多数互联网用户希望访问他们喜欢的社交媒体平台或在线零售商，并获得安全、积极的体验。内容审核是解决方案:它删除任何明确的、滥用的、虚假的、欺诈的、有害的或对业务不友好的数据。
公司传统上依靠人来满足内容审核的需求，但随着使用量和内容的增长，这种方法不再划算或有效。企业转而投资于机器学习(ML)策略，以创建自动调节内容的算法。
由人工智能(AI)支持的内容审核使在线企业能够更快地扩大规模，并以一种对用户更一致的方式优化他们的内容审核。它并没有消除对真人版主的需求(human-in-the-loop)，他们仍然可以提供基本的真相监测准确性，并处理更相关的，微妙的内容关注。但它确实减少了审核员需要审查的内容数量，这是一个积极的方面:不想要的接触有害内容会对心理健康产生不利影响。把这项艰巨的任务交给机器来完成，对公司、员工和用户都有好处。
内容审核的现实应用
公司将基于ml的内容审核用于各种数字媒体用例，从视频游戏到聊天机器人和聊天室。不过，最常见的两种应用是社交媒体和在线零售。
社交媒体
社交媒体存在内容问题。仅Facebook就有超过20亿用户，他们平均每天观看1亿小时的视频，上传超过3.5亿张照片。雇佣足够多的人来手动审查这些流量所产生的内容数量将是非常昂贵和耗时的。人工智能通过自动检查文本、用户名、图像和视频，以减轻这一负担。然后，该算法可以删除不符合公司条款和条件的内容或用户。bob外围怎么样
在线零售
内容审核不仅仅局限于社交平台。在线零售商也使用内容审核工具，只向消费者展示高质量、商业友好的内容。例如，酒店预订网站可能会利用人工智能扫描所有酒店房间的图像，并删除任何违反网站规则的内容(例如，照片中不能出现任何人)。零售商还利用ML技术的组合来实现他们业务所需的定制。
内容审核是如何工作的?
基于ml的评论系统的内容队列和升级规则会因公司而异，但通常会在第一步、第二步或两者中包含AI审核:bob外围怎么样
- Pre-moderation。AI在发布之前会对用户内容进行审核。被分类为无害的内容将对用户可见。被认为极有可能有害或不商业友好被删除．如果人工智能模型对自己的预测信心不足，它将标记内容供人类评估。
- Post-moderation。用户报告有害内容，然后由人工智能或人类进行评论。如果人工智能进行审查，它将遵循第一步中描述的相同流程，自动删除任何确定为有害的内容。
根据媒体的类型，人工智能使用各种ML技术来进行内容预测。
文本
- 自然语言处理:为了理解人类的语言，计算机依赖NLP．他们可能会使用关键字过滤之类的技术来识别不适合的语言并删除。
- 情绪分析:背景在互联网上很重要，情绪分析帮助电脑识别语调，比如讽刺或愤怒。
- 知识库:计算机可以依靠已知信息的数据库来预测哪些文章可能是假新闻，或识别常见的骗局。
图像和视频
- 对象检测:图像分析可以识别不符合平台标准的图像和视频中的目标对象，如裸体。
- 场景的理解:计算机正在学习理解场景中发生的事情的背景，从而推动更准确的决策。
所有数据类型
不管数据类型是什么，公司都可以使用用户信誉技术来确定哪些内容可以信任。计算机将有发布垃圾邮件或明确内容历史的用户归类为“不受信任”用户，并对他们未来发布的任何内容进行更严格的审查。声誉技术也能打击假新闻:电脑更有可能将来自不可靠新闻来源的内容贴上虚假标签。
幸运的是，内容审核会不断产生新内容bob体育手机下载．如果计算机将内容传送给人类审阅者，人类将标记内容是否有害，然后提供该内容带安全标签的数据时回到算法上来提高未来的精确度。
克服内容审核的挑战
内容审核给人工智能模式带来了许多挑战。庞大的内容需要在不牺牲准确性的前提下创建快速模型。开发精确模型的问题在于数据。数字平台的内容公共数据集数量有限，因为大多数数据都被收集它的公司保留为财产。bob外围怎么样
还有语言的问题。互联网是全球性的，这意味着你的内容审核人工智能必须识别数十种不同的语言，以及使用这些语言的文化的社会背景。语言会随着时间的推移而变化，因此使用新数据定期更新模型是至关重要的。
在定义上也有不一致的地方。网络欺凌是什么意思?裸体雕像被认为是艺术，还是很直白?在您的平台中保持这些定义的一致性是非常重要的，以保持用户对审核过程的信任。用户是有创造力的，并且不断改进他们的方法，以找到适度的漏洞。为了抵消这一点，你必须不断地对你的模型进行培训，以剔除最新的骗局或假新闻等问题。
最后，要注意内容审核中的偏见。当涉及到语言或用户特征时，就有可能存在歧视。使您的训练数据多样化并教会您的模型理bob体育手机下载解上下文将是至关重要的减少偏见．
面对所有这些挑战，创建一个有效的内容审核平台似乎是不可逾越的。但成功是有可能的:许多组织转向第三方供应商提供足够的培训数据，以及一群全球个人(他们说多种语言)给它贴上标签。bob体育手机下载第三方合作伙伴还带来了在支持ml的内容审核工具方面所需的专业知识，以交付可伸缩的、高效的模型。
来自Appen内容审核专家Justin Adam的见解
在Appen，我们依靠我们的专家团队来帮助您构建先进的模型，使成功的内容审核，提供高质量的客户体验，并提高业务ROI。Justin Adam是一名项目经理，负责监管几个与内容审核相关的项目。他是我们团队在使用机器学习确保客户成功实施和改进内容审核方面的领先专家之一。关于成功的内容审核项目，Justin的三大见解包括:
- 按照现实世界的要求更新策略:每个内容审核决策都应遵循已定义的政策;然而，这也要求政策必须迅速发展，以在出现任何差距、灰色区域或边缘情况时缩小它们，特别是对于敏感的主题。监测特定市场的内容趋势，确定政策差距，提供建议，并部署政策变化，以确保所提供的数据将基于版主的决定，符合最新和最全面的政策指导。
- 管理人口偏见:内容审核是最有效、最可靠、最值得信赖的，当审核人员能够代表被审核的市场的一般人群时。定义所需的人口统计数据并处理多样性来源的所有方面是很重要的，这样输入到模型中的数据就不会受到人口统计学偏见的影响。
- 制订质素管理策略及专家资源以支援质素管理:在今天的政治气候下，内容审核决策很容易受到审查。有效地识别、纠正和最重要的是预防错误需要一个全面的策略。我们经常根据客户的具体需求推荐并帮助实施适当的策略，包括建立一个完整的培训过的政策主题专家团队，建立质量控制评审层级，以及量身定制的质量分析和报告。
发生在你身上的事
我们有超过20年的帮助公司建立和发布人工智能模型的经验，我们很自豪地为您的内容审核需求提供全面的数据分类管道。我们专有的质量控制技术提供高精度和精密度，在我们的专业知识和指导下平台特性帮助您实现快速交付和可伸缩性。
了解更多有关专业知识以及我们如何帮助您满足具体的内容审核需求。
