İnternet yin ve yang tartışma alanını temizlemek istediğimi bilerek topluluğun "Gong Jing" sorununu yönetmek için AI algoritmalarını kullanma
Lieyun.com (WeChat ID :) Pekin 25 Haziran'da bildirildi (Ma Li tarafından)
24 Haziran'da Zhihu, "Yin ve Yang Weiqi" konulu bir kaligrafi sergisi düzenledi. Sadece Yin ve Yang Weiqi Kırıcı ve "Wali" Laboratuvarı gibi harika etkileşimler yoktu. Zhihu topluluk yönetişim ekibi de, yerinde kullanıcılar ve medya arkadaşlarıyla ilk kez sahneye çıktı. Zhihu'nun yin ve yang tuhaf içeriğini tanımlamadaki keşfini paylaştı. Değişim toplantısında, Zhihu operasyonları direktörü Sun Dayun ve içerik kalite yönetim ekibi teknik lideri Liu Zhaolai, Zhihu'nun operasyonel ve teknik perspektiflerden iyi huylu bir topluluk atmosferi oluşturma çabalarını açıkladı.
Zhihu Operasyon Direktörü Sun Dayun
Geçen yıl, Zhihu, duyarlılık analizi alanındaki geleneksel yin ve yang tuhaflığı tanımlama sorununa meydan okumak için algoritmik robot "Wali" yi sürekli olarak optimize ediyordu. Duygu modellerinin, kullanıcı yakınlık modellerinin ve metin tanıma modellerinin kapsamlı kullanımı sayesinde, tanıma doğruluğu iyileştirildi. Önemli optimizasyon, çoğu insan yargısını aştı.
Zhihu'nun yakın gelecekte teknolojiyi ticarileştirmeye çalışarak kullanıcılara "Wali" yin ve yang garip gaz akıllı filtreleme seçenekleri sunacağı ve aynı zamanda doğruluğu ve geri çağırma oranını sürekli olarak iyileştirmek için "Wali" konusunda daha fazla eğitim vereceği anlaşılmaktadır. Son olarak, yin ve yang garip gaz tanıma teknolojisi, topluluk yönetişimine tamamen uygulanacaktır.
Üç algoritma modeli, karmaşık ağ dili analizi ikilemini aşmaya yol açar
Şu anda Zhihu, insan-makine entegrasyonu ve çeşitlendirilmiş ürün önlemleri ile birlikte yapay zeka teknolojisini ve topluluk atmosferinin bakımını güçlendirmek için birden fazla yöntemi kullanıyor. Bu aşamada Zhihu, yasa ve yönetmelik ihlallerinin% 95'inden fazlasının, reklamın saptırılmasının ve dostça olmayan içeriğin aktif olarak baskı altına alınmasını, ele alınmasını ve taranmasını sağladı.
Geçen yıl, Zhihu yin ve yang hakkındaki yorumlara çözüm bulmak için her türlü çabayı gösterdi. Yin ve yang tuhaflığı, genellikle "konuşmanın içeriğine değil, karşı tarafın eleştiri tonuna yönelik" ve "önerilen itirazları hedefleyen", ancak bu iki ortak ifadeyi desteklemek için çok az argüman vermeyin veya vermeyin "şeklinde" Gang Jing "kelimesiyle anılabilir. Temsilci, bu tür yorumlar yaratıcıların ve iletişimcilerin deneyimlerine büyük ölçüde zarar verir, ancak çözülmesi zordur.
Yin ve yang meraklı yorumlarını çözmedeki zorluğun özü, çevrimiçi dilin karmaşıklığındadır. Duygu analizi, klasik "hehe" gibi sıradan metin analizinden farklıdır, çünkü iki taraf arasındaki farklı ilişkiler, farklı sahneler ve konuşma zamanları, çok farklı ideolojiler getireceklerdir. Manuel yargılamanın bile standartlaştırılması zordur ve algoritma modelinin eğitim zorluğu daha da zordur.
Genellikle olumsuz duyguları ifade eden yin ve yang tuhaf yorumların özellikleri göz önüne alındığında, Zhihu, içerik duygusal yönelimini tanımlamak için bir algoritma modeli ve kullanıcı yakınlığını tanımlamak için bir model oluşturdu ve eğitim yoluyla yinelemeli olarak iyileştirildi. Buna ek olarak, yin ve yang tuhaf yorumlarının tipik özellikleri ışığında Zhihu, eğitim örneklerini sürekli olarak etiketlemek için bir metin tanıma modeli oluşturdu. Üç modelin birleşimi sadece tek bir algoritma modelinin sınırlamalarından kurtulmakla kalmaz, aynı zamanda "Wali" nin yin ve yang tuhaflığının tanınma doğruluğunu çoğu insan yargısını aşar.
Duyarlılık analizinde en yeni sorunların üstesinden gelmek için teknik çözümleri yinelemeye devam edin
Liu Zhaolai, İçerik Kalitesi Yönetim Teknolojisi Başkanı
Olay yerinde, Liu Zhaolai, "Wali" nin en son yin ve yang Weiqi teknik çözümünü ayrıntılı olarak tanıttı: ilk olarak, Zhihu topluluğunda raporlama ve muhalefet gibi olumsuz kullanıcı davranışları yoluyla eğitim verilerini toplayın. Daha sonra eğitim verileri, seyrek eğitim verileri sorununu hafifletmek için çeşitli eş anlamlı ikameler ve düzenli şablon yöntemleriyle genişletilir. Aynı zamanda, "Wali" metin, sözdizimi, ifadeler gibi özellikleri çıkarır ve sınıflandırmaya dikkat ederek CNN ve LSTM'nin bir füzyon modelini kullanır ve nihayet içeriğin yin ve yang olup olmadığını belirler.
Teknik planı optimize ettikten sonra, "Wali" "gizli gizemli övgüyü" gerçekleştirdi (yardım edemez ama cevaba dikkat edin, cevabınız çok iyi! Doktora dereceniz mezun olmak üzere!), "İyi bir öğretmen" (sanırım siz Oldukça sefil. Çok yaşlı olsam da, gerçekten reform yapmak için ilkokula geri dönmeliyim), "Zorunlu çürütme" (sadece mutluysanız, lütfen performansınıza başlayın) ve diğer yin ve yang içerik tanımlama türleri. Zhihu topluluğu yönetişim ekibi tarafından yapılan ankete göre, kullanıcıların en sevmediği yin ve yang tuhaf yorumlarının çoğu bu türlere ait, bu da "Wali" nin çevrimiçi sözlü şiddetle başa çıkmada aşamalı bir ilerleme kaydettiği anlamına geliyor.
Liu Zhaolai, gelecekte "Wali" nin tanıma yeteneğini optimize etmeye devam edeceğini, modelin genelleme yeteneğini geliştireceğini ve ağ dilinin değişen eğilimine uyum sağlarken akademik sınıra ayak uydurmak için modeli sürekli yinelemeli olarak güncelleyeceğini söyledi.
İnternetin yaygın kullanımı, kamuoyunda konuşma ve tartışma eşiğini büyük ölçüde düşürdü ve ayrıca kamuoyu ortamında "kaosa" yol açtı. Zhihu, yin ve yang tuhaf yorumların yönetişimi yoluyla İnternet sosyal görgü kurallarını optimize etmenin yenilikçi bir yolunu buldu.
Giderek daha güçlü hale gelen "Wali", cevapsız sorular, hakaretler ve etiketleme gibi dostça olmayan soruları gerçek zamanlı olarak çözebildi ve insan-bilgisayar topluluğu yönetişimi ile kullanıcıların topluluk özerkliğine derin katılımının birleşimi ayrımcılığın, söylentilerin, dedikoduların ve cahil önyargıların bilinmesine izin verdi. Bir dayanak bulmak zor.
Sürekli gelişen Zhihuzheng, "bilgi topluluğu" ndan "kapsayıcı içerik platformuna" kadar, birden fazla senaryoda bilgi, bilgi ve profesyonel hizmetler elde etmek için kullanıcıların ihtiyaçlarını verimli bir şekilde karşılamak için topluluk işlemlerini AI teknolojisiyle entegre ederek yüksek değerli bilgiyi daha hızlı ve daha etkili hale getirir Herkesi kapsıyor.
