在线pdf稿件审核系统管理信赖推荐「博特智能」

稿件审核的高速度

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

拦截下的存疑内容会进行下一步模型分析。通过涉时政相关表述模型、地域识别模型、劣迹艺人检测模型等多种检测模型进行专项分析。

智能校对功能模块，会提供相应的校对方案，包括音/形相似错误、涉政用语错误、地名错误等多方面的校对审核。

稿件审核有害信息监测

面向各地互联网信息服务监管部门，针对本地区行政管辖范围内媒体对象等互联网服务主体的内容安全、系统安全进行自动化分析、预警，并提供对网站的分级分类管理。 通过大数据技术，对本地区的媒体对象进行自动化内容采集、 分析，对网站存活状态（是否可访问等）进行评估，依据相关法律法规、业务规则对媒体对象内容是否违规进行风险评估与预警，实现对本地区网络空间分级分类精细化管理。

稿件审核APP内容巡查

移动设备自动化控制技术和智能内容识别技术，对移动应用APP进行违规内容检索、挖掘、分析和定位，发现机审通过数据抽检不全、历史数据审核缺失等原因导致的漏检内容，从移动应用前端对内容进行定期自查自纠、专项违规数据治理，有效规避线上业务内容运营风险。

专项巡查：根据监管指向的专项治理要求提供临时专项支撑巡查服务。

稿件审核智能文本纠错方式

日常生活中，我们经常会在微信、微博等社交工具、公众号文章、甚至新闻稿件中发现许多拼写、语法、标点等错误；经过初步统计：在微博等新媒体领域中，文本敏感和出错概率在2%左右；在语音识别领域中，出错率高可达8-10%；而在某保险问答领域中，用户提问出错率在去重后仍高达9%。文本纠错作为自然语言处理基础的模块，是实现中文语句自动检查、自动纠错的一项重要技术，其目的是提高语言的正确性的同时减少人工校验成本，其重要程度不言而喻。