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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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知物由学 | 易盾自研文本实时聚类技术，一网打尽社交网络中的同类有害内容_网易易盾
实际业务场景中，每天文本内容的数据量都在亿级以上，为了高效处理如此海量的数据，文本聚类技术的运用是必不可少的。所谓文本聚类，指的是将文本按照类别进行聚合，然后以类别为单位对文本进行处理或使用。知物由学 | 易盾自研文本实时聚类技术，一网打尽社交网络中的同类有害内容
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全国“扫黄打非”办公室部署开展 “扫黄打非·新风”集中行动_网易易盾
全国“扫黄打非”办公室部署开展“扫黄打非·新风”集中行动，清除网上网下文化垃圾，持续净化社会文化环境，助力各地复工复产复学。全国“扫黄打非”办公室部署开展 “扫黄打非·新风”集中行动
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平台如何屏蔽禁止垃圾评论？_网易易盾
涉黄、涉政等垃圾评论可能会给平台带来内容安全的问题，无意义灌水评论，与所评论主题无关的评论内容过度泛滥，很难引起用户共鸣，不利于优质内容的呈现，影响用户体验。本文介绍了几种防范垃圾评论的方法。平台如何屏蔽禁止垃圾评论？
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知物由学 | 内容安全小技巧：如何辨认人工智能生成的虚假头像_网易易盾
通过人工智能制造的人脸样本，不通过技术手段几乎很难辨认出到底是真人还是假人，本文就告诉大家如何通过一些技巧辨别真假人脸。知物由学 | 内容安全小技巧：如何辨认人工智能生成的虚假头像
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从技术对抗到数据分析，论游戏中的反作弊与反垃圾_网易易盾
游戏体验两大害：作弊与垃圾信息，保障游戏的安全公正对游戏长期健康发展非常重要。本文分享与游戏外挂势力在作弊、垃圾信息领域实战较量的心得。从技术对抗到数据分析，论游戏中的反作弊与反垃圾
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「译文」YouTube鉴黄实践启示：技术升级不能停止_网易易盾
作为一家全球性的大型视频网站，YouTube是垃圾信息攻击者青睐的对象。面对众多别有用心的色情视频和垃圾评论，YouTube/Google使出浑身解数，来保障网站的正常运营。「译文」YouTube鉴黄实践启示：技术升级不能停止
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社交App如何进行敏感词、违禁词检测过滤？_网易易盾
用户量激增伴随的垃圾信息问题也随之而来，涉政敏感词、违禁词、垃圾广告、色情、血腥暴力等不良信息降低了用户体验，不利于产品健康发展。因此社交APP反垃圾非常重要。社交App如何进行敏感词、违禁词检测过滤？
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5月双周易盾业务风控关注 | 两部未成年人相关法律下月施行_网易易盾
抖音等105款App工信部公布一季度垃圾信息治理成果违法违规收集使用个人信息情况；《网络直播营销管理办法（试行）》开始实施；工信部：2020年拦截涉诈电话7.3亿次；工信部公布一季度垃圾信息治理成果5月双周易盾业务风控关注 | 两部未成年人相关法律下月施行
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解决方案 | 针对小游戏的一键加固工具，免费试用了！_网易易盾
小游戏即小程序游戏，是一种嵌在应用内部，无需下载可即点即玩的游戏产品形式，近期大火的“羊了个羊”正属此类。解决方案 | 针对小游戏的一键加固工具，免费试用了！
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