自然语言处理( natural language processing， nlp)是计算机科学领域与---领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，---检测，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，---是其中的软件系统。
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，---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，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，智能---检测，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，智能---检测平台好，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。
自动化的广义内涵至少包括以下几点：在形式方面，制造自动化有三个方面的含义：代---的体力劳动，代替或辅助人的脑力劳动，制造系统中人机及整个系统的协调、管理、控制和优化。在功能方面，智能---检测，自动化代---的体力劳动或脑力劳动仅仅是自动化功能目标体系的一部分。自动化的功能目标是多方面的，已形成一个有机体系。在范围方面，制造自动化不仅涉及到具体生产制造过程，而是涉及产品生命周期所有过程。
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