NG推文判斷-Metadata

NG推文判斷-Metadata

專用API
【更新時(shí)間: 2024.06.19】 NG Judgment API是由人工智能類應(yīng)用系統(tǒng)公司元數(shù)據(jù)提供的API。 自動(dòng)確定文本數(shù)據(jù)中包含的淫穢、誹謗、犯罪、暴力等 10 種體裁的 NG 表達(dá)方式。
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什么是Metadata的NG推文判斷?

"NG推文判斷API接口-Metadata" 是指由人工智能類應(yīng)用系統(tǒng)公司提供的用于判斷文本數(shù)據(jù)中是否包含淫穢、誹謗、犯罪、暴力等10種類型的NG(不適當(dāng))表達(dá)方式的API接口及其相關(guān)的元數(shù)據(jù)描述。元數(shù)據(jù)通常包括API的功能描述、使用方式、輸入輸出格式、錯(cuò)誤代碼等信息,以便開發(fā)者能夠正確集成和使用該API。

Metadata的NG推文判斷有哪些核心功能?

  1. NG內(nèi)容檢測:能夠自動(dòng)判斷文本數(shù)據(jù)是否包含淫穢、誹謗、犯罪、暴力等10種類型的NG表達(dá)方式。
  2. 短語檢測:不僅檢測單個(gè)NG詞匯,還能檢測包含NG詞匯的短語,實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的NG表情檢測。
  3. 風(fēng)格適應(yīng):具有風(fēng)格適應(yīng)系統(tǒng),可以根據(jù)社區(qū)內(nèi)的寫作風(fēng)格進(jìn)行分析,提高檢測的準(zhǔn)確性。
  4. 詞典定制:可以根據(jù)特定體裁、生詞等定制詞典,以滿足不同場景的需求。
  5. 高速處理:利用自動(dòng)化技術(shù)實(shí)現(xiàn)高速和超短的交貨時(shí)間,通常可在0.2秒內(nèi)完成判斷。

Metadata的NG推文判斷的核心優(yōu)勢是什么?

  1. 準(zhǔn)確性高:基于先進(jìn)的人工智能技術(shù)和大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù),能夠提供高度準(zhǔn)確的NG內(nèi)容檢測。
  2. 靈活性強(qiáng):支持多種詞典定制和風(fēng)格適應(yīng),能夠適應(yīng)不同的寫作風(fēng)格、NG標(biāo)準(zhǔn)和政策。
  3. 高效快速:高速的處理速度能夠?qū)崟r(shí)地對(duì)大量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測,提高監(jiān)控效率。
  4. 全年無休:全年365天、每天24小時(shí)不間斷運(yùn)行,確保持續(xù)監(jiān)控和及時(shí)響應(yīng)。
  5. 成本效益高:通過自動(dòng)化技術(shù)降低人力成本,同時(shí)提供合理的定價(jià)結(jié)構(gòu),使得監(jiān)控NG表達(dá)的成本大幅降低。

在哪些場景會(huì)用到Metadata的NG推文判斷?

  1. 社交媒體監(jiān)控:對(duì)于運(yùn)營SNS或公告板的平臺(tái)來說,可以使用該API監(jiān)控用戶發(fā)布的帖子,確保內(nèi)容的合規(guī)性。
  2. 企業(yè)內(nèi)部監(jiān)控:監(jiān)控企業(yè)內(nèi)部的通訊工具或論壇,防止員工發(fā)布不當(dāng)言論或泄露敏感信息。
  3. 廣告內(nèi)容審核:在廣告發(fā)布前進(jìn)行內(nèi)容審核,確保廣告內(nèi)容不包含NG表達(dá),符合廣告法規(guī)和政策。
  4. 新聞內(nèi)容審核:對(duì)于新聞發(fā)布平臺(tái)來說,可以使用該API對(duì)新聞稿件進(jìn)行審核,確保新聞內(nèi)容的真實(shí)性和合規(guī)性。
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產(chǎn)品問答
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如何集成"NG推文判斷API接口-Metadata"?
請(qǐng)參考API的官方文檔或聯(lián)系技術(shù)支持團(tuán)隊(duì)獲取詳細(xì)的集成指南和示例代碼。
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如何定制詞典?
可以通過API提供的詞典定制功能來添加或刪除特定的詞匯或短語,以滿足特定場景的需求。
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如何處理檢測到的NG內(nèi)容?
可以在檢測到NG內(nèi)容后采取適當(dāng)?shù)拇胧鐣和;蚱帘伟l(fā)帖、發(fā)送警告通知、記錄日志等。
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關(guān)于我們
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Metadata公司是一家提供先進(jìn)人工智能服務(wù)的日本企業(yè),專注于開發(fā)和提供RAG(Retrieval-Augmented Generation)系統(tǒng)。公司以創(chuàng)新技術(shù)為核心,推出了包括完全在本地部署的ChatBridOR系統(tǒng)、高精度RAG產(chǎn)品ChatBrid以及社內(nèi)員工心理健康對(duì)話機(jī)器人“ほっと貓”。通過這些產(chǎn)品,Metadata致力于提升企業(yè)的知識(shí)管理和員工福祉,推動(dòng)人工智能在不同領(lǐng)域的應(yīng)用。
聯(lián)系信息
服務(wù)時(shí)間: 0:00 - 24:00
電話號(hào)碼: +81 338-13-5447
郵箱: news@metadata.co.jp
網(wǎng)頁在線客服: 咨詢

我們的使命是使用語義技術(shù)解決客戶公司的問題,特別是使用元數(shù)據(jù)和本體從自然語言中自動(dòng)提取元數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)協(xié)作(混搭)。

我們的產(chǎn)品和服務(wù)促進(jìn)了白領(lǐng)信息處理任務(wù)的自動(dòng)化,并增加了用戶投入創(chuàng)造性任務(wù)的時(shí)間。

這有助于增加客戶公司的利潤。

Metadata Co., Ltd.成立于2005年12月,是一家應(yīng)用軟件公司,利用人工智能開發(fā)自動(dòng)元數(shù)據(jù)提取技術(shù),以促進(jìn)數(shù)據(jù)集成和互操作性。我們通過 5W1H 提取、個(gè)人信息自動(dòng)匿名化、聲譽(yù)分析(負(fù)面/正面/情感分析)、使用深度學(xué)習(xí)的專業(yè)圖像分類、API 形式的自然語言處理技術(shù)以及基于自動(dòng)分類的技術(shù)提供內(nèi)容協(xié)作。我們開發(fā)了可以執(zhí)行以下任務(wù)的高級(jí)文本分析產(chǎn)品、xTech 等數(shù)學(xué)優(yōu)化引擎,并將其作為 SaaS 和云應(yīng)用程序提供。
野村代表董事在MIT麻省理工學(xué)院人工智能實(shí)驗(yàn)室擔(dān)任研究員時(shí),對(duì)概念系統(tǒng)WordNet的理論和運(yùn)用研究做出了貢獻(xiàn)。后來,我們通過完成基于WordNet的ImageNet,系統(tǒng)地為1400萬張照片分配語義標(biāo)簽,間接為深度學(xué)習(xí)準(zhǔn)確率的大幅提升做出了貢獻(xiàn)。

近年來,我們開發(fā)了一種人工智能,有力地支持了機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能的最大瓶頸“創(chuàng)建正確的數(shù)據(jù)”,并倡導(dǎo)了“AI for AI”的總體概念(我們的版本稱為Mr.同時(shí),我們認(rèn)真思考和設(shè)計(jì)與RPA的結(jié)合,為企業(yè)提供“AI for RPA”和“RPA for AI”解決方案。

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如何定制詞典?
可以通過API提供的詞典定制功能來添加或刪除特定的詞匯或短語,以滿足特定場景的需求。
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如何處理檢測到的NG內(nèi)容?
可以在檢測到NG內(nèi)容后采取適當(dāng)?shù)拇胧鐣和;蚱帘伟l(fā)帖、發(fā)送警告通知、記錄日志等。
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我們的使命是使用語義技術(shù)解決客戶公司的問題,特別是使用元數(shù)據(jù)和本體從自然語言中自動(dòng)提取元數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)協(xié)作(混搭)。

我們的產(chǎn)品和服務(wù)促進(jìn)了白領(lǐng)信息處理任務(wù)的自動(dòng)化,并增加了用戶投入創(chuàng)造性任務(wù)的時(shí)間。

這有助于增加客戶公司的利潤。

Metadata Co., Ltd.成立于2005年12月,是一家應(yīng)用軟件公司,利用人工智能開發(fā)自動(dòng)元數(shù)據(jù)提取技術(shù),以促進(jìn)數(shù)據(jù)集成和互操作性。我們通過 5W1H 提取、個(gè)人信息自動(dòng)匿名化、聲譽(yù)分析(負(fù)面/正面/情感分析)、使用深度學(xué)習(xí)的專業(yè)圖像分類、API 形式的自然語言處理技術(shù)以及基于自動(dòng)分類的技術(shù)提供內(nèi)容協(xié)作。我們開發(fā)了可以執(zhí)行以下任務(wù)的高級(jí)文本分析產(chǎn)品、xTech 等數(shù)學(xué)優(yōu)化引擎,并將其作為 SaaS 和云應(yīng)用程序提供。
野村代表董事在MIT麻省理工學(xué)院人工智能實(shí)驗(yàn)室擔(dān)任研究員時(shí),對(duì)概念系統(tǒng)WordNet的理論和運(yùn)用研究做出了貢獻(xiàn)。后來,我們通過完成基于WordNet的ImageNet,系統(tǒng)地為1400萬張照片分配語義標(biāo)簽,間接為深度學(xué)習(xí)準(zhǔn)確率的大幅提升做出了貢獻(xiàn)。

近年來,我們開發(fā)了一種人工智能,有力地支持了機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能的最大瓶頸“創(chuàng)建正確的數(shù)據(jù)”,并倡導(dǎo)了“AI for AI”的總體概念(我們的版本稱為Mr.同時(shí),我們認(rèn)真思考和設(shè)計(jì)與RPA的結(jié)合,為企業(yè)提供“AI for RPA”和“RPA for AI”解決方案。

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