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稿件审核的审核效率

安全、灵活、有效:智能系统的审核效率超出了传统人审的数百倍，但算法无法做到100%的正确判断，人脑的协同补足了机器的漏洞，在有效的同时保障了业务的安全，有了人的参与，系统也可以随着政策的变化，灵活把控和调整审核的规则与尺度。在完成企业审核任务的同时，使算法模型也能够得到不断的优化与提升。

稿件审核的自然语言处理

自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。

稿件审核的详解 

结合树数字模型和***网络模型的优势，保证文章秒级解决高速运转，极大发展趋势了客户的每日每日任务速度，依据不一样范畴、不一样行业特性，依靠超出流行的检测项数量，为客户定制解决方案，做到各式各样社会实践活动运用场景下客户不时演化变化的要求，在稿件公布的前中后三个阶段，针对不一样客户的差别人物，为稿件的没问题的公布服务保证。

文本审核的优势

识别准确率高

依托海量数据搭建的多种语义模型，可有效识别不同领域的垃圾文本，帮助企业显著减少人工审核工作量

迭代更新快

万级敏感词库数据天级别更新，持续迭代文本审核能力效果，可识别新型复杂违规文本

支持自由定制

针对业务场景下个性化的数据和需求，可自由定制黑白名单、及审核模型的阈值参数，灵活调优识别效果