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主營：博特智能稿件審核,APP內(nèi)容巡查,網(wǎng)站與新媒體內(nèi)容監(jiān)測
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稿件審核有害信息監(jiān)測
面向各地互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)監(jiān)管部門，針對本地區(qū)行政管轄范圍內(nèi)媒體對象等互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)主體的內(nèi)容安全、系統(tǒng)安全進(jìn)行自動化分析、預(yù)警，并提供對網(wǎng)站的分級分類管理。 通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，自動校驗(yàn)錯別字哪家好，對本地區(qū)的媒體對象進(jìn)行自動化內(nèi)容采集、 分析，對網(wǎng)站存活狀態(tài)（是否可訪問等）進(jìn)行評估，依據(jù)相關(guān)法律法規(guī)、業(yè)務(wù)規(guī)則對媒體對象內(nèi)容是否違規(guī)進(jìn)行風(fēng)險評估與預(yù)警，自動校驗(yàn)錯別字收費(fèi)嗎，實(shí)現(xiàn)對本地區(qū)網(wǎng)絡(luò)空間分級分類精細(xì)化管理。
文本審核方法以及裝置
文本審核方法以及裝置，其中所述文本審核方法包括:獲取待審核文本，確定待審核文本的業(yè)務(wù)維度;基于業(yè)務(wù)維度對待審核文本中包含的關(guān)鍵詞進(jìn)行標(biāo)注，獲得與業(yè)務(wù)維度相關(guān)聯(lián)的業(yè)務(wù)關(guān)鍵詞集合;計算業(yè)務(wù)關(guān)鍵詞集合中包含的業(yè)務(wù)關(guān)鍵詞在待審核文本中的詞優(yōu)化參數(shù);根據(jù)詞優(yōu)化參數(shù)對業(yè)務(wù)關(guān)鍵詞集合中包含的業(yè)務(wù)關(guān)鍵詞進(jìn)行篩選，自動校驗(yàn)錯別字系統(tǒng)，獲得優(yōu)選關(guān)鍵詞集合;將優(yōu)選關(guān)鍵詞集合中包含的每個業(yè)務(wù)關(guān)鍵詞進(jìn)行向量化處理，根據(jù)向量化處理結(jié)果獲得向量特征;將向量特征輸入至審核模型，對待審核文本進(jìn)行審核，獲得審核模型輸出的待審核文本的審核結(jié)果.通過文本審核方法，提高了對業(yè)務(wù)維度對應(yīng)的待審核文本審核的準(zhǔn)確性，并且提高了審核效率.
稿件審核自然語言處理的基本
自然語言處理是指利用人類交流所使用的自然語言與機(jī)器進(jìn)行交互通訊的技術(shù)。通過人為的對自然語言的處理，使得計算機(jī)對其能夠可讀并理解。自然語言處理的相關(guān)研究始于人類對機(jī)器翻譯的探索。雖然自然語言處理涉及語音、語法、語義、語用等多維度的操作，但簡單而言，自動校驗(yàn)錯別字，自然語言處理的基本任務(wù)是基于本體詞典、詞頻統(tǒng)計、上下文語義分析等方式對待處理語料進(jìn)行分詞，形成以較小詞性為單位，且富含語義的詞項(xiàng)單元。
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第3年
