కేస్ స్టడీ: కంటెంట్ మోడరేషన్
30K+ డాక్స్ వెబ్ స్క్రాప్ చేయబడింది & కంటెంట్ మోడరేషన్ కోసం ఉల్లేఖించబడింది
మనం కనెక్ట్ అయ్యే మరియు కమ్యూనికేట్ చేసే ఆన్లైన్ స్థలాన్ని సురక్షితంగా ఉంచడానికి కృషి చేసే AI- ఆధారిత కంటెంట్ మోడరేషన్కు డిమాండ్ పెరుగుతోంది.
సోషల్ మీడియా వినియోగం పెరుగుతూనే ఉండటంతో, సురక్షితమైన ఆన్లైన్ స్థలాన్ని నిర్ధారించడానికి ప్రయత్నిస్తున్న ప్లాట్ఫామ్లకు సైబర్ బెదిరింపు సమస్య ఒక ముఖ్యమైన అడ్డంకిగా మారింది. 38% మంది వ్యక్తులు ప్రతిరోజూ ఈ హానికరమైన ప్రవర్తనను ఎదుర్కొంటున్నారు, ఇది ఆవిష్కరణాత్మక కంటెంట్ నియంత్రణ విధానాల కోసం అత్యవసర డిమాండ్ను నొక్కి చెబుతుంది. సైబర్ బెదిరింపుల యొక్క శాశ్వత సమస్యను ముందస్తుగా పరిష్కరించడానికి నేడు సంస్థలు కృత్రిమ మేధస్సు వాడకంపై ఆధారపడుతున్నాయి.
సైబర్ భద్రతా:
Facebook యొక్క Q4 కమ్యూనిటీ స్టాండర్డ్స్ ఎన్ఫోర్స్మెంట్ నివేదిక వెల్లడించింది – 6.3 మిలియన్ల బెదిరింపు మరియు వేధింపు కంటెంట్పై చర్య, 49.9% ప్రోయాక్టివ్ డిటెక్షన్ రేటుతో
చదువు:
A 2021 అని అధ్యయనం కనుగొంది 36.5% యునైటెడ్ స్టేట్స్లోని విద్యార్థుల వయస్సు మధ్య 12 & 17 వారి పాఠశాల విద్య సమయంలో ఒక సమయంలో లేదా మరొక సమయంలో సైబర్ బెదిరింపును అనుభవించారు.
2020 నివేదిక ప్రకారం, గ్లోబల్ కంటెంట్ మోడరేషన్ సొల్యూషన్స్ మార్కెట్ విలువ 4.07లో USD 2019 బిలియన్లు మరియు 11.94% CAGRతో 2027 నాటికి USD 14.7 బిలియన్లకు చేరుతుందని అంచనా వేయబడింది.
రియల్ వరల్డ్ సొల్యూషన్
గ్లోబల్ సంభాషణలను నియంత్రించే డేటా
క్లయింట్ తన క్లౌడ్ ఆఫరింగ్ కోసం ఒక బలమైన ఆటోమేటెడ్ కంటెంట్ మోడరేషన్ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ను అభివృద్ధి చేస్తోంది, దీని కోసం వారు ఖచ్చితమైన శిక్షణ డేటాతో సహాయం చేయగల డొమైన్-నిర్దిష్ట విక్రేత కోసం వెతుకుతున్నారు.
నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ (NLP)లో మా విస్తృత పరిజ్ఞానాన్ని ఉపయోగించడం ద్వారా, టాక్సిక్, మెచ్యూర్ లేదా లైంగిక అసభ్యకరమైన కంటెంట్గా విభజించబడిన ఆటోమేటెడ్ కంటెంట్ మోడరేషన్ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ను రూపొందించడానికి ఇంగ్లీష్ మరియు స్పానిష్ రెండింటిలో 30,000 కంటే ఎక్కువ డాక్యుమెంట్లను సేకరించడం, వర్గీకరించడం మరియు ఉల్లేఖించడంలో మేము క్లయింట్కు సహాయం చేసాము. కేటగిరీలు.
సమస్య
- వెబ్ ప్రాధాన్య డొమైన్ల నుండి స్పానిష్ మరియు ఇంగ్లీష్ రెండింటిలో 30,000 డాక్యుమెంట్లను స్క్రాప్ చేయడం
- సేకరించిన కంటెంట్ను చిన్న, మధ్యస్థ మరియు పొడవైన విభాగాలుగా వర్గీకరించడం
- కంపైల్ చేయబడిన డేటాను విషపూరితమైన, పెద్దలకు లేదా లైంగికంగా అసభ్యకరమైన కంటెంట్గా లేబుల్ చేయడం
- కనీసం 90% ఖచ్చితత్వంతో అధిక-నాణ్యత ఉల్లేఖనాలను నిర్ధారించడం.
సొల్యూషన్
- BFSI, హెల్త్కేర్, మాన్యుఫ్యాక్చరింగ్, రిటైల్ నుండి స్పానిష్ & ఇంగ్లీష్ కోసం ఒక్కొక్కటి 30,000 డాక్యుమెంట్లను వెబ్ స్క్రాప్ చేసింది. కంటెంట్ మరింత చిన్న, మధ్యస్థ & పొడవైన పత్రాలుగా విభజించబడింది
- విషపూరితమైన, పెద్దలకు లేదా లైంగిక అసభ్యకరమైన కంటెంట్గా వర్గీకరించబడిన కంటెంట్ని విజయవంతంగా లేబుల్ చేయడం
- 90% నాణ్యతను సాధించడానికి, Shaip రెండు-స్థాయి నాణ్యత నియంత్రణ ప్రక్రియను అమలు చేసింది:
» స్థాయి 1: నాణ్యత హామీ తనిఖీ: 100% ఫైల్లు ధృవీకరించబడాలి.
» స్థాయి 2: క్రిటికల్ క్వాలిటీ అనాలిసిస్ చెక్: రెట్రోస్పెక్టివ్ శాంపిల్స్లో 15%-20% అంచనా వేయడానికి షేప్స్ యొక్క CQA బృందం.
ఫలితం
సురక్షితమైన ఆన్లైన్ వాతావరణాన్ని నిర్వహించడానికి ప్రయోజనకరమైన అనేక ఫలితాలను అందించే ఆటోమేటెడ్ కంటెంట్ మోడరేషన్ ML మోడల్ను రూపొందించడంలో శిక్షణ డేటా సహాయపడింది. కొన్ని కీలక ఫలితాలలో ఇవి ఉన్నాయి:
- విస్తారమైన డేటాను ప్రాసెస్ చేసే సామర్థ్యం
- మోడరేషన్ విధానాల యొక్క ఏకరీతి అమలును నిర్ధారించడంలో స్థిరత్వం
- పెరుగుతున్న వినియోగదారు బేస్ మరియు కంటెంట్ వాల్యూమ్లకు అనుగుణంగా స్కేలబిలిటీ
- రియల్ టైమ్ మోడరేషన్ గుర్తించగలదు &
సంభావ్య హానికరమైన కంటెంట్ ఉత్పత్తి చేయబడినందున తీసివేయండి - మానవ మోడరేటర్లపై ఆధారపడటాన్ని తగ్గించడం ద్వారా ఖర్చు-ప్రభావం
