Fallstudie: Inhalt Moderatioun
30K+ Dokumenter Web geschrapt & annotéiert fir Inhalt Moderatioun
déi beméien den Onlineraum ze sécheren wou mir konnektéieren & kommunizéieren.
Wéi de soziale Medienverbrauch weider wuessen, ass d'
Problem vum Cybermobbing ass opgetrueden als e
bedeitend Hürd fir Plattformen ze streiden
eng sécher online Plaz garantéieren. Eng iwwerraschend
38% vun Individuen begéinen dëst
schiedlech Verhalen op enger deeglecher Basis,
betount déi dréngend Nofro fir inventiv
Inhalt Moderatioun Approche.
Organisatiounen vertrauen haut op de Gebrauch vun
kënschtlech Intelligenz fir déi dauerhaft unzegoen
Problem vum Cybermobbing proaktiv.
Cybersécherheet:
Facebook's Q4 Community Standards Enforcement Report huet opgedeckt - Aktioun op 6.3 Millioune Stécker vu Mobbing a Belästegung Inhalt, mat engem proaktiven Detektiounsquote vu 49.9%
Educatioun:
A 2021 Studie huet dat fonnt 36.5%% vun de Studenten an den USA tëscht dem Alter vun 12 & 17 Joer an enger oder anerer Zäit während hirer Schoulzäit Cybermobbing erlieft hunn.
Geméiss engem 2020 Bericht, gouf de weltwäiten Inhaltmoderatiounsléisungsmaart op $ 4.07 Milliarde am Joer 2019 geschätzt a gouf erwaart $ 11.94 Milliarde bis 2027 z'erreechen, mat engem CAGR vun 14.7%.
Real World Léisung
Daten déi global Gespréicher moderéieren
De Client entwéckelt eng robust automatiséiert
Inhalt Moderatioun Machine Learning
Modell fir seng Cloud Offer, fir déi si
waren sicht Domain-spezifesch Verkeefer deen
kéint hinnen mat korrekten Trainingsdaten hëllefen.
Mat Hëllef vun eisem extensiv Wëssen an der natierlecher Sproochveraarbechtung (NLP), hu mir de Client gehollef méi wéi 30,000 Dokumenter op Englesch a Spuenesch ze sammelen, kategoriséieren an annotéieren fir automatiséiert Inhaltsmoderatioun Machine Learning Model ze bauen, bifurcéiert an toxesch, reife oder sexuell explizit Inhalter Kategorien.
Problem
- Web schrauwen 30,000 Dokumenter souwuel op Spuenesch wéi Englesch aus prioritéierten Domainen
- Kategoriséiert de gesammelten Inhalt a kuerz, mëttel a laang Segmenter
- Etikettéieren déi zesummegesat Daten als gëfteg, reift oder sexuell explizit Inhalt
- Assuréiert héichqualitativ Annotatiounen mat engem Minimum vun 90% Genauegkeet.
Léisung
- Web huet all 30,000 Dokumenter fir Spuenesch & Englesch geschrapt vu BFSI, Gesondheetsariichtung, Fabrikatioun, Retail. Den Inhalt gouf weider a kuerz, mëttel a laang Dokumenter opgedeelt
- Erfolleg Label vum klasséierten Inhalt als gëfteg, reift oder sexuell explizit Inhalt
- Fir 90% Qualitéit z'erreechen, huet Shaip en zwee-Tier Qualitéitskontrollprozess implementéiert:
»Niveau 1: Qualitéitssécherung Check: 100% vun de Fichieren ze validéieren.
»Niveau 2: Critical Quality Analysis Check: Shaips's CQA Team fir 15% -20% vun de retrospektive Proben ze bewäerten.
Resultat
D'Trainingsdaten hunn gehollef beim Bau vun engem automatiséierten Inhaltsmoderatioun ML Modell deen e puer Resultater ka brénge profitéiere fir e méi séchert Online Ëmfeld z'erhalen. E puer vun de Schlësselresultater enthalen:
- Effizienz fir enorm vill Daten ze veraarbecht
- Konsistenz fir eenheetlech Duerchféierung vun der Moderatiounspolitik ze garantéieren
- Skalierbarkeet fir un d'wuessend Benotzerbasis an Inhaltsvolumen unzepassen
- Echtzäit Moderatioun kann identifizéieren &
potenziell schiedlechen Inhalt erofhuelen wéi et generéiert gëtt - Käschte-Effizienz andeems d'Vertrauen op mënschlech Moderatoren reduzéiert gëtt
Beispiller vun Inhalt Moderatioun
Sot eis wéi mir mat Ärer nächster AI Initiativ hëllefe kënnen.