กรณีศึกษา: การกลั่นกรองเนื้อหา

เว็บเอกสารกว่า 30 รายการถูกทิ้งและใส่คำอธิบายประกอบสำหรับการกลั่นกรองเนื้อหา
ดาวน์โหลดกรณีศึกษา
การกลั่นกรองเนื้อหา - แบนเนอร์
ความต้องการในการควบคุมเนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพิ่มขึ้น ซึ่งมุ่งมั่นที่จะรักษาความปลอดภัยให้กับพื้นที่ออนไลน์ที่เราเชื่อมต่อและสื่อสารกัน

เนื่องจากการใช้งานโซเชียลมีเดียยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ปัญหาการกลั่นแกล้งทางไซเบอร์จึงกลายเป็นอุปสรรคสำคัญสำหรับแพลตฟอร์มต่างๆ ที่พยายามสร้างพื้นที่ออนไลน์ที่ปลอดภัย ผู้คนกว่า 38% เผชิญกับพฤติกรรมที่เป็นอันตรายนี้ทุกวัน ซึ่งเน้นย้ำถึงความต้องการอย่างเร่งด่วนสำหรับวิธีการกลั่นกรองเนื้อหาที่สร้างสรรค์ องค์กรต่างๆ ในปัจจุบันพึ่งพาการใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อแก้ไขปัญหาการกลั่นแกล้งทางไซเบอร์ที่ยังคงมีอยู่อย่างต่อเนื่อง

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

ลูกค้ากำลังพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรการควบคุมเนื้อหาอัตโนมัติที่แข็งแกร่งสำหรับข้อเสนอระบบคลาวด์ โดยพวกเขากำลังมองหาผู้จำหน่ายเฉพาะโดเมนที่สามารถช่วยเหลือพวกเขาด้วยข้อมูลการฝึกอบรมที่แม่นยำ

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

เร่งการพัฒนาแอปพลิเคชัน Conversational AI ของคุณให้เร็วขึ้น 100%

ขอตัวอย่าง
การสร้าง NLP ทางคลินิกเป็นงานที่สำคัญซึ่งต้องใช้ความเชี่ยวชาญอย่างมากในการแก้ปัญหา ฉันเห็นได้อย่างชัดเจนว่าคุณนำหน้า Google ในด้านนี้หลายปี ฉันต้องการทำงานกับคุณและขยายขนาดคุณ
กูเกิล อิงค์ ผู้อำนวยการ
กูเกิลอิงค์
ในช่วง 6 เดือนที่ผ่านมา เราได้ร่วมมืออย่างใกล้ชิดกับ Shaip ในเรื่องความต้องการด้านฉลากของบริษัท ในช่วงเวลานี้ เราได้พบกับทีมงานที่มีทักษะซึ่งตรงตามมาตรฐานและกำหนดเวลาในระดับสูงอย่างสม่ำเสมอ พวกเขาจัดการงานการติดฉลากที่หลากหลายอย่างเชี่ยวชาญ โดยปรับให้เข้ากับข้อกำหนดที่เปลี่ยนแปลงไป เราขอแนะนำผลงานของ Shaip เป็นอย่างยิ่งและพอใจกับผลลัพธ์ที่ได้
Project Manager

บอกเราว่าเราสามารถช่วยความคิดริเริ่มด้าน AI ครั้งต่อไปของคุณได้อย่างไร

ติดต่อเรา