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3月第4周易盾业务风控关注 | 网信办加强涉东航坠机谣言溯源及处置_网易易盾
【国家网信办治理借东航坠机造谣传谣】 国家网信办指导多家网站平台，对网上传播的关于MU5735的谣言进行溯源。此外，腾讯、新浪微博、字节跳动、快手、百度、哔哩哔哩、小红书、知乎等网站平台，对借东航客3月第4周易盾业务风控关注 | 网信办加强涉东航坠机谣言溯源及处置
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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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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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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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机器眼中的《爱，死亡和机器人》黄暴场面_网易易盾
近期《爱，死亡和机器人》第三季上线，因其画风多变，制作精良而广受好评。让我们从人工智能图像识别模型（机器）的视角，一探剧中赛博朋克、性爱、恐怖和暗黑暴力等成人元素的全貌。机器眼中的《爱，死亡和机器人》黄暴场面
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尝试用ChatGPT制造网络垃圾：从诈骗，谣言到黄暴_网易易盾
随着数字技术的开源开放，AIGC技术研发门槛、制作成本等不断降低，致使互联网内容生态更加鱼龙混杂，泥沙俱下。在ChatGPT走红掀起的新一轮的AIGC浪潮中，内容审核也应被推向新的技术高度。尝试用ChatGPT制造网络垃圾：从诈骗，谣言到黄暴
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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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成为互联网内容安全的守望者_网易易盾
在一日体验之后，由于内容安全审核系统智能程度的提升和审核机制的优化，我察觉在网易易盾做审查似乎并没有那么压抑和紧张。期间，我和几位易盾现役的内容审核员聊了聊，看看他们怎么说？成为互联网内容安全的守望者
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OCR探索_网易易盾
OCR即字符识别，通俗的说就是将图片中有意义的文本信息识别出来。对于图片验证码的识别，通常分为几个步骤：图片预处理（二值化、去除干扰点）、字符分割、字符识别。OCR探索
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