NG推文判断-Metadata
专用API
服务商:
Metadata
【更新时间: 2024.06.19】
NG Judgment API是由人工智能类应用系统公司元数据提供的API。 自动确定文本数据中包含的淫秽、诽谤、犯罪、暴力等 10 种体裁的 NG 表达方式。
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什么是Metadata的NG推文判断?
"NG推文判断API接口-Metadata" 是指由人工智能类应用系统公司提供的用于判断文本数据中是否包含淫秽、诽谤、犯罪、暴力等10种类型的NG(不适当)表达方式的API接口及其相关的元数据描述。元数据通常包括API的功能描述、使用方式、输入输出格式、错误代码等信息,以便开发者能够正确集成和使用该API。
什么是Metadata的NG推文判断?
Metadata的NG推文判断有哪些核心功能?
- NG内容检测:能够自动判断文本数据是否包含淫秽、诽谤、犯罪、暴力等10种类型的NG表达方式。
- 短语检测:不仅检测单个NG词汇,还能检测包含NG词汇的短语,实现更准确的NG表情检测。
- 风格适应:具有风格适应系统,可以根据社区内的写作风格进行分析,提高检测的准确性。
- 词典定制:可以根据特定体裁、生词等定制词典,以满足不同场景的需求。
- 高速处理:利用自动化技术实现高速和超短的交货时间,通常可在0.2秒内完成判断。
Metadata的NG推文判断的核心优势是什么?
- 准确性高:基于先进的人工智能技术和大量的训练数据,能够提供高度准确的NG内容检测。
- 灵活性强:支持多种词典定制和风格适应,能够适应不同的写作风格、NG标准和政策。
- 高效快速:高速的处理速度能够实时地对大量文本数据进行检测,提高监控效率。
- 全年无休:全年365天、每天24小时不间断运行,确保持续监控和及时响应。
- 成本效益高:通过自动化技术降低人力成本,同时提供合理的定价结构,使得监控NG表达的成本大幅降低。
在哪些场景会用到Metadata的NG推文判断?
- 社交媒体监控:对于运营SNS或公告板的平台来说,可以使用该API监控用户发布的帖子,确保内容的合规性。
- 企业内部监控:监控企业内部的通讯工具或论坛,防止员工发布不当言论或泄露敏感信息。
- 广告内容审核:在广告发布前进行内容审核,确保广告内容不包含NG表达,符合广告法规和政策。
- 新闻内容审核:对于新闻发布平台来说,可以使用该API对新闻稿件进行审核,确保新闻内容的真实性和合规性。
我们的使命是使用语义技术解决客户公司的问题,特别是使用元数据和本体从自然语言中自动提取元数据以及数据协作(混搭)。
我们的产品和服务促进了白领信息处理任务的自动化,并增加了用户投入创造性任务的时间。
这有助于增加客户公司的利润。
Metadata Co., Ltd.成立于2005年12月,是一家应用软件公司,利用人工智能开发自动元数据提取技术,以促进数据集成和互操作性。我们通过 5W1H 提取、个人信息自动匿名化、声誉分析(负面/正面/情感分析)、使用深度学习的专业图像分类、API 形式的自然语言处理技术以及基于自动分类的技术提供内容协作。我们开发了可以执行以下任务的高级文本分析产品、xTech 等数学优化引擎,并将其作为 SaaS 和云应用程序提供。
野村代表董事在MIT麻省理工学院人工智能实验室担任研究员时,对概念系统WordNet的理论和运用研究做出了贡献。后来,我们通过完成基于WordNet的ImageNet,系统地为1400万张照片分配语义标签,间接为深度学习准确率的大幅提升做出了贡献。
近年来,我们开发了一种人工智能,有力地支持了机器学习人工智能的最大瓶颈“创建正确的数据”,并倡导了“AI for AI”的总体概念(我们的版本称为Mr.同时,我们认真思考和设计与RPA的结合,为企业提供“AI for RPA”和“RPA for AI”解决方案。
我们的使命是使用语义技术解决客户公司的问题,特别是使用元数据和本体从自然语言中自动提取元数据以及数据协作(混搭)。
我们的产品和服务促进了白领信息处理任务的自动化,并增加了用户投入创造性任务的时间。
这有助于增加客户公司的利润。
Metadata Co., Ltd.成立于2005年12月,是一家应用软件公司,利用人工智能开发自动元数据提取技术,以促进数据集成和互操作性。我们通过 5W1H 提取、个人信息自动匿名化、声誉分析(负面/正面/情感分析)、使用深度学习的专业图像分类、API 形式的自然语言处理技术以及基于自动分类的技术提供内容协作。我们开发了可以执行以下任务的高级文本分析产品、xTech 等数学优化引擎,并将其作为 SaaS 和云应用程序提供。
野村代表董事在MIT麻省理工学院人工智能实验室担任研究员时,对概念系统WordNet的理论和运用研究做出了贡献。后来,我们通过完成基于WordNet的ImageNet,系统地为1400万张照片分配语义标签,间接为深度学习准确率的大幅提升做出了贡献。
近年来,我们开发了一种人工智能,有力地支持了机器学习人工智能的最大瓶颈“创建正确的数据”,并倡导了“AI for AI”的总体概念(我们的版本称为Mr.同时,我们认真思考和设计与RPA的结合,为企业提供“AI for RPA”和“RPA for AI”解决方案。