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稿件审核自然语言处理的基本

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，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，智能错字查询服务，形成以较小词性为单位，快速错字查询服务，且富含语义的词项单元。

稿件审核的内容业务痛点

政策把控：企业无法做到对于---政策的准确---和把控，无法贴合政策制定适合于自身的规则

业务适配：企业自身的业务具备多样性和多变性，错字查询服务，审核系统一旦把规则固化到算法层面，很难快速应对业务数据的变化

运营优化：内容数据的动态变化使得审核系统的算法模型有可能失效，缺少人机协同的运营手段将导致审核体系存在安全漏洞

文本审核的优势

识别准确率高

依托---数据搭建的多种语义模型，可有效识别不同领域的垃圾文本，帮助企业---减少人工审核工作量

迭代更新快

万级---库数据天级别更新，在线错字查询服务，持续迭代文本审核能力效果，可识别新型复杂---文本

支持自由定制

针对业务场景下个性化的数据和需求，可自由定制黑白名单、及审核模型的阈值参数，灵活调优识别效果

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