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站長之家(ChinaZ.com) 4月24日 消息:在線社區(qū)的內(nèi)容審核一直都是一個(gè)老大難問題。對(duì)于一些使用語音交流的平臺(tái)，這項(xiàng)審核任務(wù)則更加艱巨。

而Dataloop則試圖通過“AI 數(shù)據(jù)引擎”來解決社區(qū)管理的問題，幫助企業(yè)使用 AI 來監(jiān)控和管理他們的在線環(huán)境。

該公司提供使訓(xùn)練人工智能模型成為可能的工具，包括存儲(chǔ)和注釋資源以及使人工智能更容易集成到現(xiàn)有流程中的自動(dòng)化管道。

單獨(dú)使用 AI 進(jìn)行審核可能已經(jīng)成為可能，但還不是很好。不少社交媒體公司最初使用 AI 內(nèi)容審核策略，但提供了人工上訴流程。很多應(yīng)該被標(biāo)記的內(nèi)容沒有被標(biāo)記，而很多不應(yīng)該被標(biāo)記的內(nèi)容卻被標(biāo)記了。

Dataloop 的工具可以與正在學(xué)習(xí)識(shí)別有問題的單詞或短語的AI一起工作，以向人類主持人提供帶注釋的片段，然后由他做出最終決定。這有助于改進(jìn) AI 并防止由 AI 內(nèi)容審核策略引起的問題。

Dataloop 產(chǎn)品副總裁 Shlomi Avigdor表示:“在某些情況下，公共模型一開始表現(xiàn)不佳，但隨著時(shí)間的推移會(huì)越來越好，你可以很快達(dá)到90% 的準(zhǔn)確率，”Avigdor 說?！皩⑵渚珶挼?9%，這是困難的部分。這就需要人類的介入。”

從頭開始或基于公共模型構(gòu)建 AI 審核工具還可以幫助公司為其特定用例和地理市場(chǎng)開發(fā)更有用的模型。訓(xùn)練數(shù)據(jù)源越本地化，AI 識(shí)別區(qū)域線索的能力就越好——這在談?wù)撜{(diào)節(jié)音頻內(nèi)容時(shí)尤為重要。

Avigdor 說:“你可以在美國開發(fā)一個(gè)很好的內(nèi)容審核模型，但帶到日本，卻毫無用處?！?“我們?cè)O(shè)計(jì)的是真正加速這一過程的解決方案。”

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