视频做为资讯类产品和内容型产品来说,视频内容的审核是必不可少的环节之一。借助人工智能的发展,可以让机器替代一部分审核工作,但由于视频内容的复杂性,人工审核必不可少,所以很多视频内容平台采用了算法进行过滤,通过人工和算法的有效结合来提升效率。
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内容审核的具体职责是什么?
内容审核:1:根据内部审核标准,负责相关内容的审核,包括文字、图片、视频等多种形式的内容;2:审核过程中存在问题的反馈,辅助优化审核流程;3:提取、总结审核内容的特点,辅助自动化审核的建立;4:定期对审核的内容进行抽样检测。图片审核:准确识别图像中的涉政敏感人物、暴恐元素、涉黄内容等,帮助业务规避违规风险。图像使用先进的目标检测及内容识别算法,实时自动检测图片中的违规内容。搭建了复杂的模型体系,利用Resnet, DBnet,CRNN等多个模型对违规内容综合判断,避免错杀漏杀。文本审核:采用人工智能文本检测技术有效识别涉黄、涉政、广告、辱骂、违禁品和灌水文本内容,提供定制化的文本敏感内容审核方案。文本审核系统协助企业客户自动识别文本中出现的涉政、色情、暴恐、辱骂、广告等违纪违规违法内容,帮助客户降低违规风险,为使用者打造和谐业务使用环境,提升用户体验。人工智能审核的优势有哪些?
随着信息技术的发展和智能终端的普及,从文字、图片、音频,到视频、直播,互联网内容展现形式层出不穷,内容主体也在不断丰富。数量庞大、形态多样、主体多元的互联网内容行业,也出现了鱼龙混杂的局面。低俗、标题党、历史虚无……互联网上出现的种种问题交织在一起,对国家安全、社会安定和谐,特别是对青少年成长,都造成了不良影响。人工对于某些特殊细节能够更加细节、准确,但是效率不够高,不能跟上业务的快速发展,且人工容易疲惫,导致出错率、准确率不稳定。而采取人工智能的审核方式,可以做到更快、大批量、高效地进行审核,精准程度比较稳定。但是部分内容审核准确率会不足。目前市场上的内容审核多采用人工智能技术,数据库利用机器的深度学习和相关知识规则匹配可以实现对90%以上文本、图片的过滤。成熟的审核系统能自动审核95%甚至99%以上的内容,并做出处理。也就是说数据库越丰富,机器所掌握可作为鉴别的实例越多,执行任务就越为精准。确定有问题的会被自动删除,难以判断的会被标注,进入人工审核程序。在内容风控中,人工智能技术越来越重要,自然语言处理、图像识别、声纹识别等技术已经得到了越来越多的运用。人工智能审核不存在疲惫和精力不集中等问题。据有效数据显示,人工智能审核的效率是人工识别的1000倍。不可否认无论是审核速度还是识别准确率上机器都并不逊色,人工智能内容审核的优势得到了充分的体现。如何才能做到数据的精准分析?
1、明确分析目的业务理解从事数据分析工作的前提就是懂业务,即熟悉行业知识、公司业务及流程,有自己的业务见解。如果脱离行业认知和公司业务背景,分析的结果没有太大的使用价值。如何做到懂业务?首先我们要明白我们业务的商业模式是怎么样的?即我们通过什么样的方式发生关系并最终产生什么样的商业价值。其次我们要了解我们商业模式的核心组成要素,例如我们的客户细分、收入来源、关键业务、核心的资源、成本的结构等等。除此之外我们要对核心的环境因素有所了解,例如宏观经济、市场影响、行业趋势等等。明确目的数据分析第一步,不是分析数据而是把业务的问题或者目标定义清晰。通过这次数据分析想要解决一个什么样的问题,达成一个业务目标是什么?2、确定分析思路和框架在明确分析的目的之后,我们需要梳理分析思路,并确定分析框架,即从哪些角度进行分析,采用哪些分析指标。在梳理分析思路的时候,将常见的思维模型应用与分析,能够帮我们更加清晰的理解背后的逻辑线索,做到”不重不漏“(MECE)。常见的思维模型有:结构化思维模型、时间模型、逻辑演绎模型、重要性思维模型。当然在今天,除了思维模型,其实我们已经沉淀了很多经典的分析模型,这些分析模型历经随便的沉淀和检验。如果你熟悉这些分析框架你的思考会更加快速,有效。你不需要在另起炉灶,就能达到事半功倍。例如:SWOT分析模型、STP分析模型、RATER指数模型。掌握分析思维模型思维模型就是我们对客观世界的一种主观抽象描述,通过思维模型来分析问题,从而更为准确地找到解决问题的方法。查理·芒格说过:“思维模型是你大脑中做决策的工具箱。你的工具箱越多,你就越能做出最正确的决策。”1)结构化模型以事物的结构为思考对象,来引导思维、表达和解决问题的一种思考方法。例如麦肯锡的金字塔原理,5W2H七要素分析法。2)5W2H分析法又叫七问分析法,是二战中美国陆军兵器修理部首创。简单、方便,易于理解、使用,富有启发意义,广泛用于企业管理和技术活动,对于决策和执行性的活动措施也非常有帮助,也有助于弥补考虑问题的疏漏。3、数据细化分析当得到初步的结论时,需要进一步的进行细拆分。在这些综合指标的使用过程中,很容易就忽视了关键的数据细化。指标本身的变化也是需要分析变化产生的原因。数据细化是需要进行多种维度的拆分。细分分析就是要多问些为什么,这是得到结论的关键。分不同的时间,短数据是不是会发生了变化;分渠道,不用的来源渠道的流量是否会有不用的变化;用户本身就会有不同,分新用户以及老用户,这新老用户之间是否存在着差异;不同的地区也会带来不同的数据。人工智能审核厂商有哪些?
1、数美科技成立于 2015 年 6 月,是一家专业的在线业务风控解决方案提供商,为客户提供天网-全栈式智能业务风控和天净-全栈式智能内容风控两大核心产品,致力于解决在线业务中广泛存在的业务风险与内容风险,为企业数字化转型保驾护航。数美科技的全栈式实时智能风控引擎已实现全球化AI SaaS多集群部署,覆盖中国大陆、欧洲、北美、东南亚、印度等十余个国家和地区,日均风控服务达30亿次以上。2、百度大脑AI开放平台百度AI内容审核平台针对图像、文本、语音、视频等多媒体内容,提供全方位的审核能力,覆盖涉黄、违禁、恶意推广、低质灌水、恶心不适等丰富的识别维度,为业务健康发展保驾护航;平台提供灵活的自定义配置功能,界面化调整识别维度和松紧度,5分钟即可完成规则配置,高效便捷。具备准确识别图片中的色情、广告、恶心、违禁等不良内容,也能从美观和清晰等维度对图像进行筛选,支持自定义图像黑白名单库,全面过滤违规、低质图像等功能。3、竹间智能审核系统以独特的情感计算、自然语言处理、深度学习、知识工程、文本处理等人工智能技术为基础,将AI能力整合到企业业务中,为企业赋能,智能化转型的变革,竹间自动化AI平台产品包括 Bot Factory²²对话式AI平台,Gemini²²知识工程平台、 AICC+²² 解决方案平台、NLP²²自然语言处理平台、Scorpio²²自动化机器学习平台,以及WFEA²²超级工作流程自动化6大平台。目前在AI+金融、AI+企业、AI+健康医疗、AI+制造、AI+智能终端、AI+政务等领域提供完整的解决方案。内容分析的方法、策略
内容分析法是一种对文本内容进行分类、编码、语义判断及形成可供统计分析之用的量化分析方法,它广泛应用在社会科学研究领域。近年来,随着研究技术的进步和研究场景的演变,传统内容分析法也不断与时俱进,发展出了结合人工智能算法和大数据技术的全新的内容分析法。全新的内容分析法既是一种机遇,又是一种挑战,尤其是对于那些缺少计算机编程经验的社科研究者而言,就算有再好的研究思路,如果不会写代码、没有好用的研究工具,面对海量的文本资料的时候也是一筹莫展。(1)解读式内容分析法解读式内容分析法是一种通过精读、理解并阐释文本内容来传达意图的方法。“解读”的含义不只停留在对事实进行简单解说的层面上,而是从整体和更高的层次上把握文本内容的复杂背景和思想结构。从而发掘文本内容的真正意义。这种高层次的理解不是线性的,而具有循环结构:单项内容只有在整体的背景环境下才能被理解,而对整体内容的理解反过来则是对各个单项内容理解的综合结果。这种方法强调真实、客观、全面地反映文本内容的本来意义,具有一定的深度,适用于以描述事实为目的的个案研究。但因其解读过程中不可避免的主观性和研究对象的单一性,其分析结果往往被认为是随机的、难以证实的,因而缺乏普遍性。(2)实验式内容分析法实验式内容分析主要指定量内容分析和定性内容分析相结合的方法。20世纪20年代末,新闻界首次运用了定量内容分析法,将文本内容划分为特定类目,计算每类内容元素出现频率,描述明显的内容特征。该方法具有三个基本要素,即客观、系统、定量。用来作为计数单元的文本内容可以是单词、符号、主题、句子、段落或其他语法单元,也可以是一个笼统的“项目”或“时空”的概念。这些计数单元在文本中客观存在,其出现频率也是明显可查的,但这并不能保证分析结果的有效性和可靠性。一方面是因为,统计变量的制定和对内容的评价分类仍由分析人员主观判定,难以制定标准,操作难度较大;另一方面计数对象也仅限于文本中明显的内容特征,而不能对潜在含义、写作动机、背景环境、对读者的影响等方面展开来进行推导,这无疑限制了该方法的应用价值。