NG推文判斷-Metadata

NG推文判斷-Metadata

專用API
【更新時間: 2024.06.19】 NG Judgment API是由人工智能類應用系統公司元數據提供的API。 自動確定文本數據中包含的淫穢、誹謗、犯罪、暴力等 10 種體裁的 NG 表達方式。
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什么是Metadata的NG推文判斷?

"NG推文判斷API接口-Metadata" 是指由人工智能類應用系統公司提供的用于判斷文本數據中是否包含淫穢、誹謗、犯罪、暴力等10種類型的NG(不適當)表達方式的API接口及其相關的元數據描述。元數據通常包括API的功能描述、使用方式、輸入輸出格式、錯誤代碼等信息,以便開發者能夠正確集成和使用該API。

什么是Metadata的NG推文判斷接口?

由服務使用方的應用程序發起,以Restful風格為主、通過公網HTTP協議調用Metadata的NG推文判斷,從而實現程序的自動化交互,提高服務效率。

Metadata的NG推文判斷有哪些核心功能?

  1. NG內容檢測:能夠自動判斷文本數據是否包含淫穢、誹謗、犯罪、暴力等10種類型的NG表達方式。
  2. 短語檢測:不僅檢測單個NG詞匯,還能檢測包含NG詞匯的短語,實現更準確的NG表情檢測。
  3. 風格適應:具有風格適應系統,可以根據社區內的寫作風格進行分析,提高檢測的準確性。
  4. 詞典定制:可以根據特定體裁、生詞等定制詞典,以滿足不同場景的需求。
  5. 高速處理:利用自動化技術實現高速和超短的交貨時間,通常可在0.2秒內完成判斷。

Metadata的NG推文判斷的核心優勢是什么?

  1. 準確性高:基于先進的人工智能技術和大量的訓練數據,能夠提供高度準確的NG內容檢測。
  2. 靈活性強:支持多種詞典定制和風格適應,能夠適應不同的寫作風格、NG標準和政策。
  3. 高效快速:高速的處理速度能夠實時地對大量文本數據進行檢測,提高監控效率。
  4. 全年無休:全年365天、每天24小時不間斷運行,確保持續監控和及時響應。
  5. 成本效益高:通過自動化技術降低人力成本,同時提供合理的定價結構,使得監控NG表達的成本大幅降低。

在哪些場景會用到Metadata的NG推文判斷?

  1. 社交媒體監控:對于運營SNS或公告板的平臺來說,可以使用該API監控用戶發布的帖子,確保內容的合規性。
  2. 企業內部監控:監控企業內部的通訊工具或論壇,防止員工發布不當言論或泄露敏感信息。
  3. 廣告內容審核:在廣告發布前進行內容審核,確保廣告內容不包含NG表達,符合廣告法規和政策。
  4. 新聞內容審核:對于新聞發布平臺來說,可以使用該API對新聞稿件進行審核,確保新聞內容的真實性和合規性。
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產品問答
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如何集成"NG推文判斷API接口-Metadata"?
請參考API的官方文檔或聯系技術支持團隊獲取詳細的集成指南和示例代碼。
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如何定制詞典?
可以通過API提供的詞典定制功能來添加或刪除特定的詞匯或短語,以滿足特定場景的需求。
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如何處理檢測到的NG內容?
可以在檢測到NG內容后采取適當的措施,如暫停或屏蔽發帖、發送警告通知、記錄日志等。
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關于我們
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Metadata公司是一家提供先進人工智能服務的日本企業,專注于開發和提供RAG(Retrieval-Augmented Generation)系統。公司以創新技術為核心,推出了包括完全在本地部署的ChatBridOR系統、高精度RAG產品ChatBrid以及社內員工心理健康對話機器人“ほっと貓”。通過這些產品,Metadata致力于提升企業的知識管理和員工福祉,推動人工智能在不同領域的應用。
聯系信息
服務時間: 0:00 - 24:00
電話號碼: +81 338-13-5447
郵箱: news@metadata.co.jp
網頁在線客服: 咨詢

我們的使命是使用語義技術解決客戶公司的問題,特別是使用元數據和本體從自然語言中自動提取元數據以及數據協作(混搭)。

我們的產品和服務促進了白領信息處理任務的自動化,并增加了用戶投入創造性任務的時間。

這有助于增加客戶公司的利潤。

Metadata Co., Ltd.成立于2005年12月,是一家應用軟件公司,利用人工智能開發自動元數據提取技術,以促進數據集成和互操作性。我們通過 5W1H 提取、個人信息自動匿名化、聲譽分析(負面/正面/情感分析)、使用深度學習的專業圖像分類、API 形式的自然語言處理技術以及基于自動分類的技術提供內容協作。我們開發了可以執行以下任務的高級文本分析產品、xTech 等數學優化引擎,并將其作為 SaaS 和云應用程序提供。
野村代表董事在MIT麻省理工學院人工智能實驗室擔任研究員時,對概念系統WordNet的理論和運用研究做出了貢獻。后來,我們通過完成基于WordNet的ImageNet,系統地為1400萬張照片分配語義標簽,間接為深度學習準確率的大幅提升做出了貢獻。

近年來,我們開發了一種人工智能,有力地支持了機器學習人工智能的最大瓶頸“創建正確的數據”,并倡導了“AI for AI”的總體概念(我們的版本稱為Mr.同時,我們認真思考和設計與RPA的結合,為企業提供“AI for RPA”和“RPA for AI”解決方案。

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近年來,我們開發了一種人工智能,有力地支持了機器學習人工智能的最大瓶頸“創建正確的數據”,并倡導了“AI for AI”的總體概念(我們的版本稱為Mr.同時,我們認真思考和設計與RPA的結合,為企業提供“AI for RPA”和“RPA for AI”解決方案。

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