دراسة حالة: الإشراف على المحتوى
مع تزايد استخدام وسائل التواصل الاجتماعي، برزت مشكلة التنمر الإلكتروني كعائق كبير أمام المنصات التي تسعى جاهدة لضمان بيئة آمنة على الإنترنت. يواجه 38% من الأفراد هذا السلوك الضار يوميًا، مما يؤكد الحاجة المُلحة إلى أساليب مُبتكرة لإدارة المحتوى. تعتمد المؤسسات اليوم على استخدام الذكاء الاصطناعي لمعالجة مشكلة التنمر الإلكتروني المُزمنة بشكل استباقي.
الأمن الإلكتروني:
كشف تقرير تطبيق معايير المجتمع للربع الرابع من Facebook - اتخاذ إجراء بشأن 4 مليون قطعة من محتوى التنمر والمضايقة ، بمعدل اكتشاف استباقي يبلغ 6.3٪
التعليم:
A 2021 وجدت الدراسة ذلك 36.5%النسبة المئوية للطلاب في الولايات المتحدة الذين تتراوح أعمارهم بين 12 و17 سنوات تعرضوا للتنمر عبر الإنترنت في مرحلة أو أخرى أثناء دراستهم.
وفقًا لتقرير عام 2020 ، بلغت قيمة سوق حلول تعديل المحتوى العالمي 4.07 مليار دولار أمريكي في عام 2019 ومن المتوقع أن تصل إلى 11.94 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2027 ، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 14.7٪.
حل العالم الحقيقي
البيانات التي تشرف على المحادثات العالمية
كان العميل يطور نموذج تعلم آلي قوي لإدارة المحتوى الآلي لعرضه السحابي، وكان يبحث عن بائع محدد المجال يمكنه مساعدته ببيانات تدريب دقيقة.
بالاستفادة من معرفتنا الواسعة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، ساعدنا العميل في جمع أكثر من 30,000 مستند وتصنيفها ووضع تعليقات توضيحية عليها في كل من الإنجليزية والإسبانية لبناء نموذج آلي للتعلم الآلي للمحتوى مقسم إلى محتوى سام أو ناضج أو صريح جنسيًا فئات.
المشكلة
- كشط الويب 30,000 مستند باللغتين الإسبانية والإنجليزية من المجالات ذات الأولوية
- تصنيف المحتوى الذي تم جمعه إلى مقاطع قصيرة ومتوسطة وطويلة
- تصنيف البيانات المجمعة كمحتوى سام أو ناضج أو محتوى جنسي صريح
- ضمان التعليقات التوضيحية عالية الجودة بدقة لا تقل عن 90٪.
الحلول
- ألغى الويب 30,000 مستند لكل من الإسبانية والإنجليزية من BFSI والرعاية الصحية والتصنيع والبيع بالتجزئة. تم تقسيم المحتوى إلى مستندات قصيرة ومتوسطة وطويلة
- النجاح في تصنيف المحتوى على أنه محتوى سام أو للبالغين أو محتوى جنسي صريح
- لتحقيق جودة 90٪ ، نفذت Shaip عملية مراقبة الجودة ذات المستويين:
»المستوى 1: فحص ضمان الجودة: سيتم التحقق من صحة 100٪ من الملفات.
»المستوى 2: فحص تحليل الجودة الحرج: يقوم فريق CQA التابع لـ Shaips بتقييم 15٪ -20٪ من العينات بأثر رجعي.
نتيجة
ساعدت بيانات التدريب في بناء نموذج آلي لتعديل المحتوى يمكن أن ينتج عنه العديد من النتائج المفيدة للحفاظ على بيئة أكثر أمانًا عبر الإنترنت. تشمل بعض النتائج الرئيسية ما يلي:
- الكفاءة في معالجة كمية هائلة من البيانات
- الاتساق في ضمان التطبيق الموحد لسياسات الاعتدال
- قابلية التوسع للتكيف مع قاعدة المستخدمين المتزايدة وأحجام المحتوى
- يمكن للإشراف في الوقت الفعلي تحديد &
إزالة المحتوى الذي يحتمل أن يكون ضارًا عند إنشائه - الفعالية من حيث التكلفة من خلال تقليل الاعتماد على الوسطاء البشريين
تسريع تطوير تطبيق الذكاء الاصطناعي المحادثة الخاص بك بنسبة 100٪
أخبرنا كيف يمكننا مساعدتك في مبادرتك التالية للذكاء الاصطناعي.