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  • 如何高效检测过滤文本中敏感违禁等不良信息?_网易易盾

    文本检测是网站反垃圾系统中最为常见的部分。因为文本垃圾信息无孔不入,而且种类繁多,我们必须通过自动化的反垃圾技术体系来提高效率、降低成本;自动化技术体系升级,让工作更轻松一些。如何高效检测过滤文本中敏感违禁等不良信息?

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  • 剖析一种短文本内容安全检测技术_网易易盾

    本文介绍了短文本内容安全检测其中一小块的技术,实际应用中,网易易盾采用了更加复杂的模型和多套组合拳。如果对内容安全检测能力要求比较高的客户,可以免费体验网易易盾高效、智能的内容安全服务。剖析一种短文本内容安全检测技术

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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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  • 杭研技术秀 | 短文本内容检测反垃圾技术_网易易盾

    本文针对短文本数据,作者采用了一种基于二元文法双词共现的概率统计建模方法,在色情-辱骂分类问题上取得了比传统LDA主题模型更优的效果,并且准确率和召回率指标能够随着主题个数的增加而稳定提高。 杭研技术秀 | 短文本内容检测反垃圾技术

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  • 知物由学 | “找茬”不如交给AI算法,细说文本纠错的多种实现途径_网易易盾

    顾名思义,文本纠错就是将文本中有错误的地方进行纠正,错误类型包含错别字、缺失字、冗余字、词语搭配错误和语法错误等。目前也有一些开源的文本纠错工具,但其效果距离真正应用还有较大的差距。知物由学 | “找茬”不如交给AI算法,细说文本纠错的多种实现途径

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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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  • 再造巴别塔,我们如何进行NLP跨语言知识迁移?_网易易盾

    借助这一技术,易盾能够将中文内容检测能力迅速扩展到其他语种,全方位拦截垃圾文本 再造巴别塔,我们如何进行NLP跨语言知识迁移?

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  • 如何识别文本中敏感词内容?_网易易盾

    文本中敏感词识别,常规的方法是关键词识别和算法规则。算法规则也叫规则引擎,主要就是表达式的集合,这种方式识别准确率会提高很多。但垃圾内容升级进化速度太快,复杂字符重组、特殊符号等让审核方法也束手无策。如何识别文本中敏感词内容?

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  • NLP 模型“解语如神”的诀窍:在文本分类模型中注入外部词典_网易易盾

    面对复杂多变的文本表述,NLP 模型往往无法从有限的训练数据中获得足够的支撑,寻求外部知识注入就成为了一条必经之路。本文将基于网易易盾的实践经验,分享在文本分类模型中注入外部词典的一些经验知识。NLP 模型“解语如神”的诀窍:在文本分类模型中注入外部词典

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