กรณีศึกษา: การกลั่นกรองเนื้อหา

เว็บเอกสารกว่า 30 รายการถูกทิ้งและใส่คำอธิบายประกอบสำหรับการกลั่นกรองเนื้อหา

ดาวน์โหลดกรณีศึกษา
การกลั่นกรองเนื้อหา - แบนเนอร์
มีความต้องการเพิ่มขึ้นสำหรับการกลั่นกรองเนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI
ที่พยายามรักษาความปลอดภัยพื้นที่ออนไลน์ที่เราเชื่อมต่อและสื่อสาร

เนื่องจากการใช้โซเชียลมีเดียเติบโตอย่างต่อเนื่อง
ปัญหาการกลั่นแกล้งทางอินเทอร์เน็ตได้เกิดขึ้นเป็น
อุปสรรค์สำคัญสำหรับแพลตฟอร์มที่พยายาม
ตรวจสอบพื้นที่ออนไลน์ที่ปลอดภัย ตุปัดตุเป๋
38% ของบุคคลพบสิ่งนี้
การกระทำที่เป็นอันตรายในชีวิตประจำวัน
เน้นความต้องการเร่งด่วนในการประดิษฐ์
แนวทางการกลั่นกรองเนื้อหา
องค์กรในปัจจุบันพึ่งพาการใช้
ปัญญาประดิษฐ์เพื่อแก้ปัญหาที่ยั่งยืน
ปัญหาการกลั่นแกล้งทางอินเทอร์เน็ตในเชิงรุก

ความปลอดภัยทางไซเบอร์:

รายงานการบังคับใช้มาตรฐานชุมชนไตรมาสที่ 4 ของ Facebook เปิดเผย – การดำเนินการกับเนื้อหากลั่นแกล้งและล่วงละเมิด 6.3 ล้านชิ้น โดยมีอัตราการตรวจจับเชิงรุกที่ 49.9%

การศึกษา:

A 2021 จากการศึกษาพบว่า 36.5% % ของนักเรียนในสหรัฐอเมริกาที่มีอายุระหว่าง 12 & 17 ประสบการณ์การกลั่นแกล้งบนอินเทอร์เน็ตในช่วงเวลาหนึ่งหรือช่วงหนึ่งในระหว่างการศึกษา

ตามรายงานปี 2020 ตลาดโซลูชันการจัดการเนื้อหาทั่วโลกมีมูลค่า 4.07 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2019 และคาดว่าจะสูงถึง 11.94 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2027 โดยมี CAGR 14.7%

โซลูชั่นโลกแห่งความจริง

ข้อมูลที่กลั่นกรองการสนทนาทั่วโลก

ลูกค้ากำลังพัฒนาระบบอัตโนมัติที่แข็งแกร่ง
การกลั่นกรองเนื้อหาการเรียนรู้ของเครื่อง
โมเดลสำหรับข้อเสนอ Cloud ซึ่งพวกเขา
กำลังมองหาผู้ให้บริการเฉพาะโดเมนที่
สามารถช่วยเหลือพวกเขาด้วยข้อมูลการฝึกที่ถูกต้อง

ใช้ประโยชน์จากความรู้ที่กว้างขวางของเราในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เราช่วยลูกค้าในการรวบรวม จัดหมวดหมู่ และใส่คำอธิบายประกอบในเอกสารมากกว่า 30,000 ฉบับทั้งภาษาอังกฤษและสเปน เพื่อสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่มีการควบคุมเนื้อหาแบบอัตโนมัติโดยแยกเป็นสองส่วนเป็นเนื้อหาที่เป็นพิษ ผู้ใหญ่ หรือเนื้อหาทางเพศที่โจ่งแจ้ง หมวดหมู่

โซลูชั่นโลกแห่งความเป็นจริง

ปัญหา

  • การขูดเว็บเอกสาร 30,000 ฉบับทั้งภาษาสเปนและภาษาอังกฤษจากโดเมนที่จัดลำดับความสำคัญ
  • จัดหมวดหมู่เนื้อหาที่รวบรวมออกเป็นส่วนสั้น กลาง และยาว
  • การติดป้ายกำกับข้อมูลที่รวบรวมว่าเป็นเนื้อหาที่เป็นพิษ สำหรับผู้ใหญ่ หรือมีความโจ่งแจ้งทางเพศ
  • รับรองคำอธิบายประกอบคุณภาพสูงด้วยความแม่นยำขั้นต่ำ 90%

Solution

  • Web Scrapped เอกสาร 30,000 ฉบับสำหรับภาษาสเปนและภาษาอังกฤษจาก BFSI, Healthcare, Manufacturing, Retail เนื้อหาถูกแบ่งออกเป็นเอกสารสั้นกลางและยาวเพิ่มเติม 
  • ประสบความสำเร็จในการติดป้ายกำกับเนื้อหาที่จัดประเภทว่าเป็นเนื้อหาที่เป็นพิษ เนื้อหาสำหรับผู้ใหญ่ หรือเนื้อหาทางเพศที่โจ่งแจ้ง
  • เพื่อให้ได้คุณภาพ 90% Shaip ใช้กระบวนการควบคุมคุณภาพสองชั้น:
    » ระดับ 1: การตรวจสอบการรับประกันคุณภาพ: 100% ของไฟล์ที่ต้องตรวจสอบ
    » ระดับ 2: การตรวจสอบการวิเคราะห์คุณภาพที่สำคัญ: ทีม CQA ของ Shaips เพื่อประเมิน 15%-20% ของตัวอย่างย้อนหลัง

ผล

ข้อมูลการฝึกอบรมช่วยในการสร้างโมเดล ML การกลั่นกรองเนื้อหาอัตโนมัติที่สามารถให้ผลลัพธ์หลายอย่างที่เป็นประโยชน์สำหรับการรักษาสภาพแวดล้อมออนไลน์ที่ปลอดภัยยิ่งขึ้น ผลลัพธ์ที่สำคัญบางส่วน ได้แก่ :

  • ประสิทธิภาพในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล
  • ความสม่ำเสมอในการสร้างความมั่นใจในการบังคับใช้นโยบายการกลั่นกรองอย่างสม่ำเสมอ
  • ความสามารถในการปรับขนาดเพื่อปรับให้เข้ากับฐานผู้ใช้และปริมาณเนื้อหาที่เพิ่มขึ้น
  • การกลั่นกรองตามเวลาจริงสามารถระบุ &
    ลบเนื้อหาที่อาจเป็นอันตรายเมื่อสร้างขึ้น
  • คุ้มทุนโดยลดการพึ่งพาผู้ดูแลที่เป็นมนุษย์

ตัวอย่างของการกลั่นกรองเนื้อหา

ตัวอย่างของการกลั่นกรองเนื้อหา

เร่งความเร็ว AI การสนทนาของคุณ
การพัฒนาแอปพลิเคชันโดย 100%

ขอตัวอย่าง
การสร้าง NLP ทางคลินิกเป็นงานที่สำคัญซึ่งต้องใช้ความเชี่ยวชาญอย่างมากในการแก้ปัญหา ฉันเห็นได้อย่างชัดเจนว่าคุณนำหน้า Google ในด้านนี้หลายปี ฉันต้องการทำงานกับคุณและขยายขนาดคุณ
กูเกิล อิงค์ ผู้อำนวยการ
อ้างอิง
ทีมวิศวกรของฉันทำงานร่วมกับทีมของ Shaip มากกว่า 2 ปีในระหว่างการพัฒนา API คำพูดเกี่ยวกับการดูแลสุขภาพ เราประทับใจกับงานที่ทำใน NLP เฉพาะด้านการดูแลสุขภาพ และสิ่งที่พวกเขาสามารถทำได้ด้วยชุดข้อมูลที่ซับซ้อน
กูเกิล อิงค์ หัวหน้าฝ่ายวิศวกรรม
อ้างอิง

บอกเราว่าเราสามารถช่วยความคิดริเริ่มด้าน AI ครั้งต่อไปของคุณได้อย่างไร

ติดต่อเรา