自然语言处理是指利用人类交流所使用的自然语言与机器进行交互通讯的技术。通---为的对自然语言的处理，使得计算机对其能够可读并理解。自然语言处理的相关研究始于人类对机器翻译的探索。虽然自然语言处理涉及语音、语法、语义、语用等---度的操作，但简单而言，智能---息检测工具，自然语言处理的基本任务是基于本体词典、词频统计、上下文语义分析等方式对待处理语料进行分词，在线---息检测工具，形成以较小词性为单位，且富含语义的词项单元。
发布前进行自动化、智能化的错敏检测，快速识别---表述问题、---息、不规范表述等问题并给出高亮提示和纠错建议，减少日常内容运营的工作负担，降低内容出错风险，保障内容的合规性及严谨性
对app进行定期---信息---、智能搜索对抗---持续内容运营支撑，---和---分析更新升级---库对---结果进行人工校验，人工拓展挖掘。
内容安全痛点诞生新蓝海
平台对展示用户内容负责任，内容审核风险控制，内容---、内容---等环节成了互联网企业的生死线，如今已是整个互联网行业---的生存之基。
近年来内容安全事件的高发，在线---息检测工具，---是在app领域，也证明了行业中内容安全风险控制仍存在缺口。内容型、社交型、电商型等不同行业的企业品宣内容频频“翻车”。
不仅如此，---息检测工具，甚至还存在---营销、等高危内容风险。随着互联网内容越发繁杂且---，以及市场与行业升级之后，信息传播的媒介与形态越来越多样化，传统的人工审核方式已经不能从容应对内容安全危机了。
人工审核效率低、成本高、主观成分高、评判标准不统一等等。其本身有着天然缺陷，仅人工成本不断提高这一项就让企业犯难。有企业曾透露，一人---审核4万条信息，日均100万数据，光审核人力成本就要200万以上。而且图片、视频、音频等形式的---内容---，又给人工审核带来了新的挑战。
---内容，如何系统化提升内容安全风险控制能力与审核效率？
如何对涉政、涉恐、广告等高危内容风险扼杀在审核环节？
高危内容的“漏网之鱼”又该如何进行---的信息---与清理？
可以说，互联网企业都将ai审核技术作为主要突破点，内容---、风险监控与处理、节省人力成本与提升运营效率则是直接的---需求。
近年来，愈演愈烈的内容风险问题，已成了制约行业发展的痛点，同时也让智能内容处理市场成了新的蓝海赛道。
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