如何使用图文情感分析模型，降低80%人力审核生产成本？

致——持续性 能够级： 1. XX系列的仪表盘一点也不好看骑车整体而言好看——仪表盘（要素）-胜向；骑车整体而言（要素）-持续性 2. 我全力支持外国英国政府对X国国策的严厉批评——外国英国政府（要素）-持续性；X国国策（要素）-胜向

比如相亲社区，昵称、更进一步介绍、私聊等场景是少用安全性场景，某买家接入数美正胜向内心研究模型后，人审开发成本逐年减低，提较低80%。另一个近来是网文社区，小说重构是核心安全性场景，以往通过极为重要名词顺利进行重构过滤，某买家接入正胜向内心研究模型后，或多或少场景下，权重进一步提较低30倍。

三、幻灯片内心研究 人审开发成本减低90%

幻灯片的内心研究，是基于数美新技术都从的幻灯片数据，通过深度学习步骤定制幻灯片分类法模型，针对特定场合，增加分类法标签，对胜向段落顺利进行分类法标识，每日上亿次的幻灯片处理能力，让模型迭代更快速较低效。比如，五星红旗属于“涉政”段落，通过“五星红旗+暴恐”标签，模型能对受损五星红旗的胜向幻灯片顺利进行标识。

五星红旗持续性幻灯片比如说：

1. 五星红旗角标图案

2.召集头戴五星红旗剧照

举个范例，某SDK每日激发20000张五星红旗系统性幻灯片，大型暴力事件，如更进一步冬奥赛事后曾，五星红旗系统性段落似乎呈现井喷正常，运召集头戴五星红旗的持续性中会有可能掺入少量受损五星红旗的幻灯片。亟需初审胜面影响大，笔者审几率较低。这个时候就引入正胜向模型，以“机审+人审”机制实现对胜向段落顺利进行第一层过滤，标识其中会400张有可能有安全性的段落，亟需须要初审胜向段落，进一步提较低初审效率。

以某软件包工具为例，软件图案和软件包都是软件大量生产商和主笔段落，原本单日激发10万+条五星红旗系统性幻灯片，全部必须人工顺利进行，接入数美幻灯片正胜向内心研究后，单日胜向五星红旗系统性胜向幻灯片初审缘故至400张，人工须要初审胜向段落，人审开发成本减低超90%。

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