在当今动态的商业世界中，对用户生成数据的需求不断增加，内容审核也得到了足够的关注。
无论是社交媒体帖子、产品评论还是博客评论，用户生成的数据通常提供了一种更具吸引力和真实性的品牌推广方式。 不幸的是，这些用户生成的数据并不总是符合最高标准，并且带来了有效内容审核的挑战。
AI 内容审核可确保您的内容符合公司的预期目标，并为用户营造安全的在线环境。 因此，让我们看看内容审核的多样化前景，并探讨其类型和在优化品牌内容方面的作用。
人工智能内容审核：富有洞察力的概述
人工智能内容审核是一种有效的数字流程，利用人工智能技术来监控、过滤和管理各种数字平台上的用户生成内容。
内容审核旨在确保用户发布的内容符合社区标准、平台指南和法律规定。
内容审核涉及筛选和分析文本、图像和视频，以识别和解决关注的领域。
内容审核过程可以解决多种目的，例如
- 过滤掉不适当或有害的内容
- 最小化法律风险
- 维护品牌安全
- 提高速度、一致性和业务可扩展性
- 提升用户体验
让我们更深入地研究并更生动地探讨内容审核的不同类型及其在其中的作用：
[另请阅读： 了解自动内容审核]
内容审核之旅一瞥：5 个关键阶段
以下是数据在形成正确的形状和形式之前要经历的五个关键阶段：
预审核
它涉及在平台上发布内容之前对其进行审查和批准。 此方法提供了对内容的严格控制，并确保只有符合特定业务准则的内容才会上线。 尽管这种方法在生成高质量内容方面非常有效，但它可能会减慢内容分发速度，因为它需要一致的人工审核和批准。
真实世界示例：
Amazon 是一个受欢迎的品牌，它使用内容审核来确保其内容的适当性。 由于亚马逊定期提供数千个产品图像和视频，其 Amazon Rekognition 工具可确保内容得到验证。 它使用预审核方法来检测超过 80% 的可能损害公司声誉的露骨内容。
审核后
与预审核相比，后审核允许用户实时提交内容，而无需事先审核。 这意味着内容会立即部署在实时服务器上，但需要接受进一步审查。 这种方法使内容能够更快地分发。 然而，后审核也带来了发布不当或有害内容的风险。
真实世界示例：
YouTube 就是一个典型的例子。 它允许用户首先发布和发布内容。 随后，它会审查这些视频并报告其是否存在不当或版权问题。
反应适度
这是一些在线社区采用的一项伟大技术，可以标记任何不当内容。 反应式审核通常与预审核或后审核方法一起使用，并依赖用户报告或自动标记系统来识别和审查内容违规行为。 在线社区利用多个主持人来评估并采取必要的行动来消除已识别的不当数据。
真实世界示例：
Facebook 使用反应式审核方法来筛选其平台上存在的内容。 它允许用户标记任何不当内容，并根据集体审查进一步实施所需的行动。 最近，Facebook 开发了一种用于内容审核的人工智能，其标记内容的成功率超过 90%。
分布式审核
这种方法依赖于用户的参与来对内容进行评分并确定其是否适合该品牌。 用户对任何建议的选择进行投票，平均评分决定发布哪些内容。
使用分布式审核的唯一缺点是将这种机制整合到品牌中非常具有挑战性。 信任用户来审核内容会带来许多品牌风险和法律风险。
真实世界示例：
维基百科上的数据 利用分发审核机制来保持准确性和内容质量。 通过整合各种编辑和管理员，维基百科团队确保只有正确的数据才能上传到网站。
自动审核
这是一种简单而有效的技术，它使用高级过滤器从列表中捕获单词，并进一步按照预设规则过滤掉内容。 该过程中使用的算法可识别通常会生成潜在有害内容的模式。 这种方法可以有效地发布经过微调的内容，从而产生更高的参与度和网站流量。
现实世界的例子
自动审核被各种使用 游戏平台，包括 Playstation 和 Xbox。 这些平台采用自动化方法来检测和惩罚违反游戏规则或使用作弊代码的玩家。
内容审核中人工智能驱动的用例
内容审核允许删除以下类型的数据：
- 露骨 18+ 内容： 它是包含裸露、粗俗或性行为的露骨色情内容。
- 攻击性内容： 该内容构成威胁、骚扰或包含有害语言。 它还可能包括针对个人或团体，并且经常违反社区准则。
- 含有不当语言的内容： 包含冒犯性、粗俗或不恰当语言的内容，例如可能伤害某人情绪的脏话和诽谤性语言。
- 欺骗性或虚假内容： 它是故意传播的虚假信息，以误导或操纵受众。
AI 内容审核可确保获取并消除所有这些内容类型，以提供更准确、更可靠的内容。
使用内容审核解决数据多样性问题
内容以各种类型和形式出现在数字媒体中。 因此，每种类型都需要专门的调节方法才能获得最佳结果：
[另请阅读： 5 种内容审核类型以及如何使用 AI 进行扩展?]
文本数据
对于文本数据，内容审核是使用 NLP 算法完成的。 这些算法使用 情绪分析 识别给定内容的语气。 他们分析书面内容并检测任何垃圾邮件或不良内容。
此外，它还使用实体识别，利用公司人口统计数据来预测内容的虚假性。 根据识别的模式，内容被标记为安全或不安全，并且可以进一步发布。
语音数据
随着语音助手和声控设备的兴起，语音内容审核最近获得了巨大的价值。 为了成功调节语音内容，需要利用一种称为语音分析的机制。
语音分析由人工智能提供支持，并提供：
- 将语音翻译成文本。
- 内容的情感分析。
- 语气的解释。
图片资料
当涉及到图像内容的审核时，文本分类、图像处理和基于视觉的搜索等技术会派上用场。 这些强大的技术彻底分析图像并检测图像中的任何有害内容。 如果图像不包含有害内容，则该图像将被发送以进行发布，或者在其他情况下会被标记为关闭。
视频数据
视频审核需要对视频中的音频、视频帧和文本进行分析。 为此，它利用与上述文本、图像和语音相同的机制。 视频审核可确保快速识别并删除不当内容，以构建安全的在线环境。
结论
人工智能驱动的内容审核是维护各种数据类型的内容质量和安全的有效工具。 随着用户生成的内容不断增长，平台必须适应新的有效的审核策略，以扩大其商业信誉和增长。 您可以 联系我们的 Shaip 团队 如果您对您的企业的内容审核感兴趣。
