稿件审核效率
结合树模型和神经网络模型的优势，既保证检测结果的准确率，又保证文章秒级处理高速度，极大提高了客户的工作效率。
AI文本检测的现实作用
1) AI文本检测依托大数据和自然语言处理、深度学习等技术，对文字内容进行自动化、智能化的错敏检测。
2) 严格根据较新规范检查内容，识别风险内容、不规范表述等并给出高亮提示和纠错建议。
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在线稿件审核流程
稿件审核效率
结合树模型和神经网络模型的优势，既保证检测结果的准确率，又保证文章秒级处理高速度，极大提高了客户的工作效率。
AI文本检测的现实作用
1) AI文本检测依托大数据和自然语言处理、深度学习等技术，对文字内容进行自动化、智能化的错敏检测。
2) 严格根据较新规范检查内容，识别风险内容、不规范表述等并给出高亮提示和纠错建议。
3) 有效提高工作效率，降低内容出错风险，保障内容的合规性及严谨性。
稿件审核的环节
不同等级的内容会以不同的颜色标识，从而形成多层级、多维度的立体审核展示。
会依据账号分级、文章分级、用户分级制度将文章分派给人工，进行单审、双审或三审。复审过程中，人工的审核经验也很关键。
在智能媒体建设中加入内容安全审核环节，研发智能识别产品，通过人脸识别、文字识别、图片识别技术，加强新闻内容审核把关。与技术公司进行技术合作。
稿件审核的内容巡查概括
移动设备自动化控制技术，对移动APP、小程序、公众号等移动应用进行内容采集，通过内容自动比对、智能内容审核及人工内容审核方式，有效规避内容漏审、动态违规内容等业务风险。
网站内容巡查：基于较前的网络爬虫技术，对网站进行内容采集，通过内容自动比对和抽样内容审核，有效规避内容漏审、恶意篡改、违规动态广告等业务风险。
稿件审核智能化的错敏检测
对于政务部门来说，发布的内容不准确会危及到其公信力；对于企业来说，敏感内容容易触及企业红线或违反广告法；对于媒体机构来说，差错内容甚至可能对公众造成误导。这意味着在发出之前的校对工作任务量多，且对准确率要求高，对敏感词汇要求较多，传统人工校对已难以负荷如此庞大繁杂的文稿数量。
随着互联网、机器学习以及自然语言处理的发展，智能文本纠错技术应运而生。但随着用户对文本纠错系统的要求提升，市面上一些基础的文本纠错系统仍不能满足一些用户需求。
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