지능형 감사의 구현에는 일반적으로 다음 기술과 단계가 포함됩니다.
1. 자연어 처리 (NLP): NLP 기술은 텍스트의 의미, 감정 및 의미를 이해하고 분석하는 데 사용됩니다. 민감한 단어, 부적절한 논평, 폭력적인 내용 등을 식별할 수 있다. , 그리고 플랫폼이 부적절한 콘텐츠를 탐지하고 필터링하는 데 도움을 줍니다.
2. 이미지 및 비디오 분석: 이미지 및 비디오 콘텐츠 감사의 경우 컴퓨터 시각 기술을 사용하여 이미지 내의 개체, 장면, 로고, 심지어 포르노, 폭력, 불법 품목 등과 같은 민감하거나 부적절한 내용까지 인식합니다.
3. 기계 학습 및 모델 교육: 지능형 감사 시스템은 일반적으로 알려진 양수 및 음수 샘플을 기반으로 기계 학습을 수행하며, 교육 모델은 규정 준수 및 위반 내용을 구분합니다. 모델 교육 과정에서 감사 시스템을 지속적으로 최적화하여 정확성과 효율성을 높일 것입니다.
4. 규칙 및 정책 정의: 플랫폼 운영자는 콘텐츠가 해당 커뮤니티 사양 및 법률 및 규정을 준수하는지 확인하는 일련의 감사 규칙 및 정책을 개발합니다. 이러한 규칙은 민감한 사람, 저속한 내용, 부적절한 연설, 저작권 문제 등 다양한 유형의 콘텐츠를 포함할 수 있습니다.
5. 실시간 처리 및 대용량 데이터 분석: 지능형 감사 시스템은 많은 사용자가 생성한 콘텐츠를 실시간 또는 높은 동시성으로 처리해야 합니다. 여기에는 컨텐츠를 빠르고 정확하게 검토할 수 있도록 분산 컴퓨팅 및 대용량 데이터 처리 기술이 포함될 수 있습니다.
6. 수동 감사 메커니즘: 지능형 감사 시스템은 대부분의 위반 내용을 효율적으로 필터링할 수 있지만 완벽하지는 않습니다. 따라서 많은 플랫폼은 수동 감사를 통해 복잡하거나 불확실한 콘텐츠를 확인하고 처리하는 수동 감사 메커니즘을 갖추고 있습니다.
인공지능 기술의 발전과 각종 콘텐츠가 폭발적으로 성장함에 따라 각 주요 콘텐츠 플랫폼은 스마트 감사 시스템에 점점 더 많은 관심을 기울이고 있으며 요구도 높아지고 있다. 인기 기술의 지능형 감사 시스템은 주로 얼굴 인식, 장면 인식, 이미지 인식, OCR 인식, 음성 인식, NLP 알고리즘, 비디오 품질 분석 등의 Al 기술을 사용합니다. 방송 업계에 포괄적이고 효율적인 지능형 감사 서비스를 제공하여 방송 안전을 보장합니다. 이미지 정보에서 불법 인물, 포르노, 폭력, 정치, 저속함 등의 정보를 검출할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 비디오 품질 문제도 식별할 수 있다. 지능형 감사는 기존의 수동 감사보다 음성, 자막, 얼굴 등에서 더욱 정확하고 포괄적이며 사용자의 생산성을 크게 향상시킵니다.