מקרה מבחן: ניהול תוכן

יותר מ-30 מסמכים בוטלו והובאו הערות עבור ניהול תוכן

ניהול תוכן - באנר
יש ביקוש הולך וגובר למתן תוכן המופעל על ידי בינה מלאכותית
השואפים לאבטח את המרחב המקוון שבו אנו מתחברים ומתקשרים.

ככל שהשימוש במדיה החברתית ממשיך לגדול, ה
בעיית בריונות ברשת צצה בתור א
מכשול משמעותי עבור פלטפורמות השואפות
להבטיח מרחב מקוון מאובטח. מזעזע
38% מהאנשים נתקלים בזה
התנהלות מזיקה על בסיס יומיומי,
תוך שימת דגש על הדרישה הדחופה ליצירתיות
גישות למתן תוכן.
ארגונים כיום מסתמכים על השימוש ב
בינה מלאכותית כדי להתמודד עם המתמשכים
בעיה של בריונות ברשת באופן יזום.

אבטחת סייבר:

דו"ח אכיפת הסטנדרטים הקהילתיים של פייסבוק של פייסבוק חשף - פעולה על 4 מיליון קטעי תוכן של בריונות והטרדה, עם שיעור זיהוי יזום של 6.3%

הַשׂכָּלָה:

2021 מחקר מצא כי 36.5%% מהתלמידים בארצות הברית בין הגילאים של 12 ו- 17 שנים חוו בריונות ברשת בשלב זה או אחר במהלך הלימודים.

על פי דוח משנת 2020, שוק פתרונות מתן התוכן העולמי הוערך ב-4.07 מיליארד דולר בשנת 2019 וצפוי להגיע ל-11.94 מיליארד דולר עד 2027, עם CAGR של 14.7%.

פיתרון של עולם אמיתי

נתונים המנחים שיחות גלובליות

הלקוח פיתח מערכת אוטומטית חזקה
ניהול תוכן למידת מכונה
מודל עבור היצע הענן שלה, שעבורו הם
חיפשו ספק ספציפי לתחום אשר
יכול לסייע להם עם נתוני אימון מדויקים.

מינוף הידע הנרחב שלנו בעיבוד שפה טבעית (NLP), סייענו ללקוח באיסוף, סיווג והערות של יותר מ-30,000 מסמכים הן באנגלית והן בספרדית כדי לבנות מודל למידה אוטומטית של ניהול תוכן המפוצל לתוכן רעיל, בוגר או מיני בוטה. קטגוריות.

פיתרון של עולם אמיתי

בעיה

  • אינטרנט מגרדת 30,000 מסמכים בספרדית ובאנגלית מתחומים עם עדיפות
  • סיווג התוכן שנאסף למקטעים קצרים, בינוניים וארוכים
  • תיוג הנתונים שנאספו כתוכן רעיל, בוגר או מיני מפורש
  • הבטחת הערות באיכות גבוהה עם מינימום של 90% דיוק.

פתרון

  • אינטרנט ביטלו 30,000 מסמכים כל אחד עבור ספרדית ואנגלית מ-BFSI, בריאות, ייצור, קמעונאות. התוכן פוצל עוד יותר למסמכים קצרים, בינוניים וארוכים 
  • תיוג בהצלחה את התוכן כתוכן רעיל, בוגר או מיני מפורש
  • כדי להשיג 90% איכות, שייפ הטמיעה תהליך בקרת איכות דו-שכבתית:
    » רמה 1: בדיקת אבטחת איכות: 100% מהקבצים לאימות.
    » רמה 2: בדיקת ניתוח איכות קריטית: צוות ה-CQA של Shaips להעריך 15%-20% מהדגימות הרטרוספקטיביות.

תוֹצָאָה

נתוני ההדרכה עזרו בבניית מודל ML לניהול תוכן אוטומטי שיכול להניב מספר תוצאות המועילות לשמירה על סביבה מקוונת בטוחה יותר. חלק מהתוצאות העיקריות כוללות:

  • יעילות לעיבוד כמות עצומה של נתונים
  • עקביות בהבטחת אכיפה אחידה של מדיניות המתינות
  • מדרגיות להתאמה לבסיס המשתמשים ונפחי התוכן הגדלים
  • ניהול בזמן אמת יכול לזהות &
    להסיר תוכן שעלול להזיק תוך כדי יצירתו
  • עלות-תועלת על ידי הפחתת התלות במנחים אנושיים

דוגמאות לניהול תוכן

דוגמאות לניהול תוכן

האץ את ה- AI השיחתי שלך
פיתוח אפליקציות ב 100%

ספר לנו כיצד אנו יכולים לעזור ביוזמת ה- AI הבאה שלך.