Astudiaeth Achos: Cymedroli Cynnwys

Gwefan 30K+ wedi'i sgrapio a'i hanodi ar gyfer Cymedroli Cynnwys

Cymedroli cynnwys - banner

Mae galw cynyddol am gymedroli cynnwys wedi'i bweru gan AI sy'n ymdrechu i sicrhau'r gofod ar-lein lle rydyn ni'n cysylltu a chyfathrebu.

Wrth i'r defnydd o gyfryngau cymdeithasol barhau i dyfu, mae problem seiberfwlio wedi dod i'r amlwg fel rhwystr sylweddol i lwyfannau sy'n ymdrechu i sicrhau gofod ar-lein diogel. Mae 38% syfrdanol o unigolion yn dod ar draws yr ymddygiad niweidiol hwn yn ddyddiol, gan bwysleisio'r galw brys am ddulliau safoni cynnwys dyfeisgar. Mae sefydliadau heddiw yn dibynnu ar y defnydd o ddeallusrwydd artiffisial i fynd i'r afael â phroblem barhaus seiberfwlio yn rhagweithiol.

Seiberddiogelwch:

Datgelodd Adroddiad Gorfodi Safonau Cymunedol Ch4 Facebook – gweithredu ar 6.3 miliwn o ddarnau o gynnwys bwlio ac aflonyddu, gyda chyfradd ddatrys ragweithiol o 49.9%

Addysg:

2021 canfu astudiaeth fod 36.5% o'r myfyrwyr yn yr Unol Daleithiau rhwng oed 12 & 17 blynyddoedd wedi profi seiberfwlio ar ryw adeg neu'i gilydd yn ystod eu haddysg.

Yn ôl adroddiad yn 2020, prisiwyd y farchnad datrysiadau safoni cynnwys byd-eang ar USD 4.07 biliwn yn 2019 a disgwylir iddi gyrraedd USD 11.94 biliwn erbyn 2027, gyda CAGR o 14.7%.

Datrysiad y Byd Go Iawn

Data sy'n cymedroli sgyrsiau byd-eang

Roedd y cleient yn datblygu model Dysgu Peiriant safoni cynnwys awtomataidd cadarn ar gyfer ei gynnig Cloud, ac roedd yn chwilio am werthwr parth-benodol ar ei gyfer a allai eu cynorthwyo gyda data hyfforddi cywir.

Gan ddefnyddio ein gwybodaeth helaeth mewn prosesu iaith naturiol (NLP), buom yn cynorthwyo'r cleient i gasglu, categoreiddio, ac anodi mwy na 30,000 o ddogfennau yn Saesneg a Sbaeneg i adeiladu Model Dysgu Peiriant Cymedroli cynnwys awtomataidd wedi'i rannu'n gynnwys Gwenwynig, Aeddfed neu Rhywiol. categorïau.

Datrysiad byd go iawn

Problem

  • Crafu gwe 30,000 o ddogfennau yn Sbaeneg a Saesneg o barthau blaenoriaeth
  • Categoreiddio'r cynnwys a gasglwyd yn segmentau byr, canolig a hir
  • Labelu'r data a gasglwyd fel cynnwys gwenwynig, aeddfed neu rywiol eglur
  • Sicrhau anodiadau o ansawdd uchel gyda chywirdeb o leiaf 90%.

Ateb

  • Web Wedi dileu 30,000 o ddogfennau yr un ar gyfer Sbaeneg a Saesneg o BFSI, Gofal Iechyd, Gweithgynhyrchu, Manwerthu. Rhannwyd y cynnwys ymhellach yn ddogfennau byr, canolig a hir 
  • Roedd labelu'r cynnwys yn llwyddiannus wedi'i ddosbarthu fel cynnwys gwenwynig, aeddfed, neu gynnwys rhywiol amlwg
  • Er mwyn cyflawni ansawdd 90%, gweithredodd Shaip broses rheoli ansawdd dwy haen:
    » Lefel 1: Gwiriad Sicrwydd Ansawdd: 100% o'r ffeiliau i'w dilysu.
    » Lefel 2: Gwiriad Dadansoddi Ansawdd Critigol: Tîm CQA Shaips i asesu 15%-20% o'r samplau ôl-weithredol.

Canlyniad

Helpodd y data hyfforddi i adeiladu model ML safoni cynnwys awtomataidd a all esgor ar nifer o ganlyniadau buddiol ar gyfer cynnal amgylchedd ar-lein mwy diogel. Mae rhai o’r canlyniadau allweddol yn cynnwys:

  • Effeithlonrwydd i brosesu swm helaeth o ddata
  • Cysondeb wrth sicrhau gorfodi unffurf o bolisïau safoni
  • Scalability i addasu i sylfaen gynyddol o ddefnyddwyr a maint y cynnwys
  • Gall Cymedroli amser real nodi a
    cael gwared ar gynnwys a allai fod yn niweidiol wrth iddo gael ei gynhyrchu
  • Cost-effeithiolrwydd trwy leihau'r ddibyniaeth ar gymedrolwyr dynol

Dywedwch wrthym sut y gallwn helpu gyda'ch menter AI nesaf.