稿件審核的解決方案

單一的機(jī)器審核體系，無法完全滿足企業(yè)防范和規(guī)避內(nèi)容風(fēng)險(xiǎn)的需要；傳統(tǒng)的人工審核體系，無法跟上企業(yè)快速發(fā)展、內(nèi)容數(shù)據(jù)指數(shù)級(jí)上漲的趨勢(shì)，企業(yè)海量的新增數(shù)據(jù)實(shí)際上長(zhǎng)期存在內(nèi)容風(fēng)險(xiǎn)隱患。人機(jī)協(xié)同的內(nèi)容審核解決方案幫助企業(yè)解決了這個(gè)困局，通過AI與人工的無縫銜接與互相配合，在確保審核效果的基礎(chǔ)上，極大的提升了審核效率，并且審核數(shù)據(jù)將會(huì)反哺AI智能體系，在完成企業(yè)審核任務(wù)的同時(shí)，使算法模型也能夠得到不斷的優(yōu)化與提升。

稿件審核自然語言處理的信息抽取

信息抽取是將嵌入在文本中的非結(jié)構(gòu)化信息提取并轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的過程，從自然語言構(gòu)成的語料中提取出命名實(shí)體之間的關(guān)系，是一種基于命名實(shí)體識(shí)別更深層次的研究。信息抽取的主要過程有三步：首先對(duì)非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化處理，其次是針對(duì)性的抽取文本信息，然后對(duì)抽取的信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化表示。信息抽取基本的工作是命名實(shí)體識(shí)別，而中心在于對(duì)實(shí)體關(guān)系的抽取。

遠(yuǎn)程稿件審核系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

隨著計(jì)算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷向前發(fā)展,人們的生活也隨著變得更加豐富多彩起來,當(dāng)前社會(huì)上的各行各業(yè)都運(yùn)用計(jì)算機(jī)及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來進(jìn)行管理,這樣不但提高了工作的效率,還大大地降低了運(yùn)營(yíng)成本.當(dāng)然,期刊的發(fā)行行業(yè)也不例外,也需要通過計(jì)算機(jī)技術(shù)來提高期刊行業(yè)的工作效率,特別是在當(dāng)前,對(duì)辦期刊的水平要求越來越高。

公眾號(hào)稿件在線協(xié)同審核方法

公眾號(hào)稿件在線協(xié)同審核方法.本發(fā)明通過協(xié)同畫圖的實(shí)時(shí),直觀的審核稿件與修改稿件的方式,提升了審核人與公眾號(hào)運(yùn)營(yíng)維護(hù)團(tuán)隊(duì)的溝通效率,讓公眾號(hào)運(yùn)營(yíng)維護(hù)團(tuán)隊(duì)當(dāng)開始明白審核人的修改內(nèi)容和修改要求;通過所有審核人同時(shí)在線審核稿件,并對(duì)其他審核的修改內(nèi)容實(shí)時(shí)了解,既做到了并行審核,也避免了同樣問題的多次審核反饋,提升稿件審核效率.