稿件审核的行业场景与业务需求
人工监管无技术平台：属地网络媒体的监管基本是依靠人工监管，上级下达监管任务，安排人工对候选网络媒体进行巡查
无统一规划：部分地市县部门采购了不同供应商的SAAS服务，数据安全漏洞百出
无法适应变化的监管：对于网络媒体业务的变化，相关技术的进步，属地监管无法适应这些变化
监管与服务割裂：属地监管的目的是为了服务本地的网络媒体环境，实际情况是为了监管而监管，网络媒体采用了各种对抗方法
稿件审核智能文本纠错方式
日常生活中，我们经常会在微博等社交工具、公众号文章、甚至新闻稿件中发现许多拼写、语法、标点等错误；经过初步统计：在微博等新媒体领域中，文本敏感和出错概率在2%左右；在语音识别领域中，出错率高可达8-10%；而在某保险问答领域中，用户提问出错率在去重后仍高达9%。文本纠错作为自然语言处理基础的模块，是实现中文语句自动检查、自动纠错的一项重要技术，其目的是提高语言的正确性的同时减少人工校验成本，其重要程度不言而喻。
稿件审核的审核
融为一体树模型和神经元网络模型的优点，既保证检验结果的准确度，又确保文章内容秒级处理高速运转，阻拦下的有疑问內容会开展下一步模型剖析。依据涉时事新闻有关刻画模型、地域鉴别模型等各式各样检验模型开展重要剖析。智能化校正程序模块，会造成相符合的校正方案计划方案，包括音/形相近错误、涉政术语错误、地名错误等各个方面的校正审核。
文本审核方法以及装置
文本审核方法以及装置,其中所述文本审核方法包括:获取待审核文本,确定待审核文本的业务维度;基于业务维度对待审核文本中包含的关键词进行标注,获得与业务维度相关联的业务关键词集合;计算业务关键词集合中包含的业务关键词在待审核文本中的词优化参数;根据词优化参数对业务关键词集合中包含的业务关键词进行筛选,获得优选关键词集合;将优选关键词集合中包含的每个业务关键词进行向量化处理,根据向量化处理结果获得向量特征;将向量特征输入至审核模型,对待审核文本进行审核,获得审核模型输出的待审核文本的审核结果.通过文本审核方法,提高了对业务维度对应的待审核文本审核的准确性,并且提高了审核效率.
以上信息由专业从事智能核稿服务的博特智能于2024/4/26 10:18:14发布
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