2022网安创业新锐50强诞生，博特智能成独一入选的内容安全企业
App内容巡查给内容风险加上“枷锁”
得益于自然语言处理（NLP）技术的高速发展，以NLP为基底的人工智能技术在智能内容处理市场实现了广泛应用，如智能检校、内容创作、内容审核、机器翻译等领域。
据第三方调研机构报告显示，我国智能内容处理行业正在高速发展。预计2022年，市场规模将达到105.2亿元。预计到2030年，将达到774.2亿元，2022-2030年均复合增长率达28.3%。
从技术上来看，智能内容处理市场的内容审核领域表面上是准确率、及时性等效率上的竞争，而背后其实是各家机构对NLP的理解、数据量的训练以及AI算法模型的角逐。
但就目前而言，AI可以大幅度替代人工操作简单、重复的审核工作，但还不能完全识别出复杂的、变形的违规内容。
面对大量的移动应用不良的信息内容，需要一种更好的解决方案来给内容风险加上“枷锁”。
博特智能作为独一入选“网安创业新锐50强”的内容安全企业，在自然语言理解、文本识别与过滤、图像识别、视频内容分析、中文文本纠错、格式文档分析、文本摘要、文本感情的色彩判断等方向的有较深入的经验积累。
在此次“50强”榜单中，也向所有互联网企业给出了另辟蹊径的选择：App内容巡查系统，使用AI智能内容处理技术来辅助人工进行内容风险控制。
稿件审核的环节
不同等级的内容会以不同的颜色标识，从而形成多层级、多维度的立体审核展示。
会依据账号分级、文章分级、用户分级制度将文章分派给人工，进行单审、双审或三审。复审过程中，人工的审核经验也很关键。
在智能媒体建设中加入内容安全审核环节，研发智能识别产品，通过人脸识别、文字识别、图片识别技术，加强新闻内容审核把关。与技术公司进行技术合作。
稿件审核自然语言处理的信息抽取
信息抽取是将嵌入在文本中的非结构化信息提取并转换为结构化数据的过程，从自然语言构成的语料中提取出命名实体之间的关系，是一种基于命名实体识别更深层次的研究。信息抽取的主要过程有三步：首先对非结构化的数据进行自动化处理，其次是针对性的抽取文本信息，然后对抽取的信息进行结构化表示。信息抽取基本的工作是命名实体识别，而中心在于对实体关系的抽取。
科技期刊稿件审核质量控制研究
科技期刊稿件质量是科技期刊质量的保证,对稿件审核过程进行系统的控制是必要的,也是必需 的.稿件审核过程的控制原则包括适用性原则,同一评价标准原则,修正整合原则,思维实验原则,阶段演进原则和系统架构原则;稿件审核过程的控制内容包括政 治思想性,科学学术性,创新性,实用性和可读性;稿件审核质程的控制方法包括建立合理的审稿制度和对审稿过程的控制.
以上信息由专业从事自动检测错别字一般要多久的博特智能于2024/5/9 7:03:18发布
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