केस स्टडी: सामग्री नियंत्रण
30K+ दस्तऐवज वेब स्क्रॅप केले आणि सामग्री नियंत्रणासाठी भाष्य केले
आपण जिथे कनेक्ट होतो आणि संवाद साधतो ती ऑनलाइन जागा सुरक्षित करण्यासाठी प्रयत्नशील असलेल्या एआय-संचालित कंटेंट मॉडरेशनची मागणी वाढत आहे.
सोशल मीडियाचा वापर वाढत असताना, सुरक्षित ऑनलाइन जागा सुनिश्चित करण्यासाठी प्रयत्नशील असलेल्या प्लॅटफॉर्मसाठी सायबरबुलिंगची समस्या एक महत्त्वाचा अडथळा बनली आहे. आश्चर्यकारकपणे ३८% व्यक्तींना दररोज या हानिकारक वर्तनाचा सामना करावा लागतो, ज्यामुळे शोधात्मक सामग्री नियंत्रण पद्धतींची तातडीची मागणी अधोरेखित होते. आज संघटना सायबरबुलिंगच्या दीर्घकालीन समस्येला सक्रियपणे तोंड देण्यासाठी कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या वापरावर अवलंबून आहेत.
सायबर सुरक्षा:
Facebook च्या Q4 कम्युनिटी स्टँडर्ड्स एनफोर्समेंट रिपोर्ट उघडकीस आले - 6.3% च्या सक्रिय शोध दरासह, गुंडगिरी आणि छळवणूक सामग्रीच्या 49.9 दशलक्ष भागांवर कारवाई
शिक्षण:
A 2021 अभ्यासात असे आढळून आले 36.5% अमेरिकेतील वयोगटातील विद्यार्थ्यांपैकी 12 & 17 अनेक वर्षांनी त्यांच्या शालेय शिक्षणादरम्यान सायबर धमकीचा अनुभव घेतला.
2020 च्या अहवालानुसार, जागतिक सामग्री मॉडरेशन सोल्यूशन्स मार्केटचे मूल्य 4.07 मध्ये USD 2019 बिलियन इतके होते आणि 11.94% च्या CAGR सह 2027 पर्यंत USD 14.7 अब्ज पर्यंत पोहोचण्याची अपेक्षा होती.
रिअल वर्ल्ड सोल्यूशन
डेटा जो जागतिक संभाषण नियंत्रित करतो
क्लायंट त्यांच्या क्लाउड ऑफरिंगसाठी एक मजबूत ऑटोमेटेड कंटेंट मॉडरेसन मशीन लर्निंग मॉडेल विकसित करत होता, ज्यासाठी ते डोमेन-विशिष्ट विक्रेत्याच्या शोधात होते जो त्यांना अचूक प्रशिक्षण डेटासह मदत करू शकेल.
नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (NLP) मधील आमच्या विस्तृत ज्ञानाचा उपयोग करून, आम्ही क्लायंटला विषारी, प्रौढ किंवा लैंगिकदृष्ट्या सुस्पष्ट सामग्रीमध्ये विभाजित केलेले स्वयंचलित सामग्री मॉडरेशन मशीन लर्निंग मॉडेल तयार करण्यासाठी इंग्रजी आणि स्पॅनिश दोन्हीमध्ये 30,000 हून अधिक दस्तऐवज एकत्रित करण्यात, वर्गीकरण करण्यात आणि भाष्य करण्यात मदत केली. श्रेणी
समस्या
- स्पॅनिश आणि इंग्रजी या दोन्ही भाषेतील ३०,००० दस्तऐवजांना प्राधान्य दिलेल्या डोमेनमधून वेब स्क्रॅप करत आहे
- एकत्रित केलेल्या सामग्रीचे लहान, मध्यम आणि दीर्घ विभागांमध्ये वर्गीकरण करणे
- संकलित डेटाला विषारी, प्रौढ किंवा लैंगिकदृष्ट्या सुस्पष्ट सामग्री म्हणून लेबल करणे
- किमान 90% अचूकतेसह उच्च-गुणवत्तेची भाष्ये सुनिश्चित करणे.
उपाय
- वेबने BFSI, हेल्थकेअर, मॅन्युफॅक्चरिंग, रिटेलमधून स्पॅनिश आणि इंग्रजीसाठी प्रत्येकी 30,000 दस्तऐवज स्क्रॅप केले. सामग्री पुढे लहान, मध्यम आणि लांब दस्तऐवजांमध्ये विभागली गेली
- वर्गीकृत सामग्रीला विषारी, प्रौढ किंवा लैंगिकदृष्ट्या सुस्पष्ट सामग्री म्हणून यशस्वीरित्या लेबल करणे
- 90% गुणवत्ता प्राप्त करण्यासाठी, Shaip ने दोन-स्तरीय गुणवत्ता नियंत्रण प्रक्रिया लागू केली:
» स्तर 1: गुणवत्ता हमी तपासणी: 100% फायली प्रमाणित केल्या जाणार आहेत.
»स्तर 2: गंभीर गुणवत्ता विश्लेषण तपासणी: शैप्सची CQA टीम 15%-20% पूर्वलक्षी नमुन्यांचे मूल्यांकन करण्यासाठी.
निकाल
प्रशिक्षण डेटाने स्वयंचलित सामग्री नियंत्रण ML मॉडेल तयार करण्यात मदत केली जे सुरक्षित ऑनलाइन वातावरण राखण्यासाठी फायदेशीर अनेक परिणाम देऊ शकतात. काही प्रमुख परिणामांमध्ये हे समाविष्ट आहे:
- अफाट डेटावर प्रक्रिया करण्याची कार्यक्षमता
- नियंत्रण धोरणांची एकसमान अंमलबजावणी सुनिश्चित करण्यात सातत्य
- वाढत्या वापरकर्ता बेस आणि सामग्री खंडांशी जुळवून घेण्यासाठी स्केलेबिलिटी
- रिअल-टाइम मॉडरेशन ओळखू शकते आणि
संभाव्य हानीकारक सामग्री तयार केल्यामुळे काढून टाका - मानवी नियंत्रकांवरील अवलंबन कमी करून खर्च-प्रभावीता
