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文本内容安全领域 深度学习的六个主流应用方法_网易易盾
深度学习兴起之前相当长的一段时间内，基于机器学习的文本分类方法占据着文本分类领域统治地位。本文根据易盾文本算法团队在内容安全领域的实践经验，介绍一些深度学习模型以及对部分技术细节进行讨论。文本内容安全领域 深度学习的六个主流应用方法
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内容安全_音频检测_音频反垃圾_智能鉴黄_谩骂过滤_网易易盾
网易易盾业内领先的语音识别技术，结合反垃圾文本过滤规则体系，精准、高效分析识别违规音频。音频检测,反垃圾,色情语音过滤,违规语音过滤,谩骂过滤
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音频检测v3_开发文档_网易易盾
网易易盾开发文档由于标签受风险态势、政策等因素变化影响，将持续进行增减，请定期通过查询AI审核标签分类接口获取易盾最新的标签编码信息内容，最新标签已支持到三级，请以接口返回为准。 以下为 subLabel 二级细分类编码对照表，仅供参考。label中文subLabel中文100色情10音频检测v3,开发文档
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融媒体解决方案_开发文档_网易易盾
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文本识别_智能鉴黄_敏感词过滤_涉政检测_在线体验_网易易盾
网易易盾基于智能识别及海量样本库，高效识别评论、弹幕、昵称中隐藏的变种文本垃圾，支持专属文本过滤方案定制。文本识别,智能鉴黄,敏感词过滤,涉政检测
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文本分类在内容安全应用中的数据不平衡问题_网易易盾
经过几十年的发展，文本分类在学术界已经是一个比较成熟的技术，目前自然语言处理（NLP）的研究热点已经不在文本分类上面。然而，作为内容安全检测的一个重要技术手段，文本分类在实际业务中还是有不少的挑战。文本分类在内容安全应用中的数据不平衡问题
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音视频解决方案v1_开发文档_网易易盾
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网站检测解决方案_开发文档_网易易盾
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数字阅读解决方案_开发文档_网易易盾
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数字阅读解决方案_开发文档_网易易盾
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