Μελέτη περίπτωσης: Συντονισμός περιεχομένου
30+ έγγραφα στον ιστό διαγράφηκαν και σχολιάστηκαν για την εποπτεία περιεχομένου
που προσπαθούν να εξασφαλίσουν τον διαδικτυακό χώρο όπου συνδεόμαστε και επικοινωνούμε.
Καθώς η χρήση των μέσων κοινωνικής δικτύωσης συνεχίζει να αυξάνεται, το
Το πρόβλημα του διαδικτυακού εκφοβισμού έχει εμφανιστεί ως α
σημαντικό εμπόδιο για τις πλατφόρμες που προσπαθούν
εξασφαλίστε έναν ασφαλή διαδικτυακό χώρο. Ένα συγκλονιστικό
Το 38% των ατόμων το αντιμετωπίζει αυτό
επιζήμια συμπεριφορά σε καθημερινή βάση,
τονίζοντας την επείγουσα ζήτηση για εφευρετική
προσεγγίσεις συγκράτησης περιεχομένου.
Οι οργανισμοί σήμερα βασίζονται στη χρήση του
τεχνητή νοημοσύνη για την αντιμετώπιση των διαρκών
πρόβλημα του διαδικτυακού εκφοβισμού προληπτικά.
Κυβερνασφάλεια:
Αποκαλύφθηκε η έκθεση επιβολής κοινοτικών προτύπων του τέταρτου τριμήνου του Facebook – δράση σε 4 εκατομμύρια κομμάτια περιεχομένου εκφοβισμού και παρενόχλησης, με ποσοστό προληπτικής ανίχνευσης 6.3%
Εκπαίδευση:
A 2021 μελέτη βρήκε ότι 36.5%% των μαθητών στις Ηνωμένες Πολιτείες μεταξύ των ηλικιών 12 & 17 χρόνια βιώνουν διαδικτυακό εκφοβισμό σε κάποιο σημείο κατά τη διάρκεια της σχολικής τους εκπαίδευσης.
Σύμφωνα με μια έκθεση του 2020, η παγκόσμια αγορά λύσεων περιορισμού περιεχομένου αποτιμήθηκε σε 4.07 δισεκατομμύρια δολάρια ΗΠΑ το 2019 και αναμενόταν να φτάσει τα 11.94 δισεκατομμύρια δολάρια ΗΠΑ έως το 2027, με CAGR 14.7%.
Λύση πραγματικού κόσμου
Δεδομένα που εποπτεύουν τις παγκόσμιες συνομιλίες
Ο πελάτης ανέπτυξε ένα ισχυρό αυτοματοποιημένο
εποπτεία περιεχομένου Μηχανική μάθηση
μοντέλο για την προσφορά της στο Cloud, για την οποία
αναζητούσαν προμηθευτή συγκεκριμένου τομέα που
θα μπορούσε να τους βοηθήσει με ακριβή δεδομένα εκπαίδευσης.
Αξιοποιώντας τις εκτενείς γνώσεις μας στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP), βοηθήσαμε τον πελάτη να συγκεντρώσει, να κατηγοριοποιήσει και να σχολιάσει περισσότερα από 30,000 έγγραφα τόσο στα αγγλικά όσο και στα ισπανικά για τη δημιουργία αυτοματοποιημένης εποπτείας περιεχομένου Μοντέλο μηχανικής εκμάθησης διχασμένων σε τοξικό, ώριμο ή σεξουαλικό περιεχόμενο κατηγορίες.
Πρόβλημα
- Web scraping 30,000 εγγράφων τόσο στα ισπανικά όσο και στα αγγλικά από τομείς προτεραιότητας
- Κατηγοριοποίηση του συγκεντρωμένου περιεχομένου σε μικρά, μεσαία και μεγάλα τμήματα
- Επισήμανση των συγκεντρωμένων δεδομένων ως τοξικού, ενήλικου ή σεξουαλικού περιεχομένου
- Εξασφάλιση σχολιασμών υψηλής ποιότητας με ακρίβεια τουλάχιστον 90%.
Λύση
- Διαγραφή Ιστού 30,000 εγγράφων το καθένα για Ισπανικά και Αγγλικά από BFSI, Healthcare, Manufacturing, Retail. Το περιεχόμενο διαχωρίστηκε περαιτέρω σε σύντομα, μεσαία και μεγάλα έγγραφα
- Η επιτυχής επισήμανση του ταξινομημένου περιεχομένου ως τοξικού, ενήλικου ή σεξουαλικού περιεχομένου
- Για να επιτύχει ποιότητα 90%, η Shaip εφάρμοσε μια διαδικασία ποιοτικού ελέγχου δύο επιπέδων:
» Επίπεδο 1: Έλεγχος Διασφάλισης Ποιότητας: 100% των αρχείων προς επικύρωση.
» Επίπεδο 2: Έλεγχος κρίσιμης ποιότητας ανάλυσης: Η ομάδα CQA της Shaips θα αξιολογήσει το 15%-20% των αναδρομικών δειγμάτων.
Αποτέλεσμα
Τα δεδομένα εκπαίδευσης βοήθησαν στη δημιουργία αυτοματοποιημένου μοντέλου ML εποπτείας περιεχομένου που μπορεί να αποφέρει πολλά αποτελέσματα ευεργετικά για τη διατήρηση ενός ασφαλέστερου διαδικτυακού περιβάλλοντος. Μερικά από τα βασικά αποτελέσματα περιλαμβάνουν:
- Αποτελεσματικότητα επεξεργασίας τεράστιου όγκου δεδομένων
- Συνέπεια στη διασφάλιση ομοιόμορφης επιβολής των πολιτικών μετριοπάθειας
- Επεκτασιμότητα για προσαρμογή στην αυξανόμενη βάση χρηστών και όγκους περιεχομένου
- Η εποπτεία σε πραγματικό χρόνο μπορεί να αναγνωρίσει και
αφαιρέστε δυνητικά επιβλαβές περιεχόμενο καθώς δημιουργείται - Οικονομική απόδοση μειώνοντας την εξάρτηση από ανθρώπινους συντονιστές
Παραδείγματα Συντονισμού Περιεχομένου
Πείτε μας πώς μπορούμε να βοηθήσουμε με την επόμενη πρωτοβουλία σας για AI.