案例研究:內容審核
30K+ 文檔 web 報廢和註釋內容審核

人們對人工智慧內容審核的需求日益增長,力求確保我們連接和交流的線上空間的安全。
隨著社群媒體使用量的不斷增長,網路霸凌問題已成為平台努力確保網路空間安全的一大障礙。令人震驚的是,38% 的個人每天都會遇到這種有害行為,這凸顯了對創新內容審核方法的迫切需求。如今,各組織都依賴人工智慧來主動解決網路霸凌這一長期存在的問題。
網絡安全:
Facebook 第四季度社區標準執行報告披露——對 4 萬條欺凌和騷擾內容採取行動,主動檢測率為 6.3%
教育程度:
A 2021 研究發現 36.5%美國 % 的學生年齡介於 12和17 年在他們上學期間曾經歷過網絡欺凌。
根據 2020 年的一份報告,4.07 年全球內容審核解決方案市場價值 2019 億美元,預計到 11.94 年將達到 2027 億美元,複合年增長率為 14.7%。
真實世界的解決方案
調節全球對話的數據
客戶正在為其雲端產品開發一個強大的自動內容審核機器學習模型,為此他們正在尋找能夠為他們提供準確訓練資料的特定領域供應商。
利用我們在自然語言處理 (NLP) 方面的廣泛知識,我們協助客戶收集、分類和註釋了 30,000 多份英語和西班牙語文檔,以構建自動內容審核機器學習模型,分為有毒、成人或色情內容類別。
問題
- 從優先域中抓取 30,000 份西班牙語和英語文檔
- 將收集到的內容分為短、中、長段
- 將編譯後的數據標記為有毒、成人或露骨色情內容
- 確保高質量的註釋,準確率至少為 90%。
解決方案
- Web 從 BFSI、醫療保健、製造、零售中分別收集了 30,000 份西班牙語和英語文檔。 內容進一步分為短、中、長文檔
- 成功將分類內容標記為有毒、成人或露骨色情內容
- 為了達到 90% 的質量,Shaip 實施了兩層質量控制流程:
» 級別 1:質量保證檢查:100% 的文件進行驗證。
» 級別 2:關鍵質量分析檢查:Shaips 的 CQA 團隊評估 15%-20% 的回顧性樣本。
結果
培訓數據有助於構建自動化內容審核 ML 模型,該模型可以產生多種有益於維護更安全的在線環境的結果。 一些主要成果包括:
- 處理大量數據的效率
- 確保統一執行適度政策的一致性
- 適應不斷增長的用戶群和內容量的可擴展性
- 實時審核可以識別和
刪除生成的潛在有害內容 - 通過減少對人類主持人的依賴來提高成本效益
將您的對話式 AI 應用程式開發速度提高 100%
創建臨床 NLP 是一項關鍵任務,需要大量的領域專業知識來解決。 我可以清楚地看到你在這方面領先谷歌幾年。 我想和你一起工作並擴大你的規模。
Google,Inc. 董事
在過去的 6 個月裡,我們與 Shaip 就我們公司的標籤需求進行了密切合作。在此期間,我們遇到了一支技術精湛的團隊,他們始終滿足高標準和截止日期。他們熟練地處理各種標籤任務,並適應不斷變化的要求。我們強烈推薦 Shaip 的工作並對結果感到滿意。
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