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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。

稿件审核的审核效率

安全、灵活、有效:智能系统的审核效率超出了传统人审的数百倍，但算法无法做到100%的正确判断，人脑的协同补足了机器的漏洞，在有效的同时保障了业务的安全，有了人的参与，系统也可以随着政策的变化，灵活把控和调整审核的规则与尺度。在完成企业审核任务的同时，使算法模型也能够得到不断的优化与提升。

稿件审核自然语言处理的基本

自然语言处理是指利用人类交流所使用的自然语言与机器进行交互通讯的技术。通过人为的对自然语言的处理，使得计算机对其能够可读并理解。自然语言处理的相关研究始于人类对机器翻译的探索。虽然自然语言处理涉及语音、语法、语义、语用等多维度的操作，但简单而言，自然语言处理的基本任务是基于本体词典、词频统计、上下文语义分析等方式对待处理语料进行分词，形成以较小词性为单位，且富含语义的词项单元。

稿件审核的审核 

融为一体树模型和神经元网络模型的优点，既保证检验结果的准确度，又确保文章内容秒级处理高速运转，阻拦下的有疑问內容会开展下一步模型剖析。依据涉时事新闻有关刻画模型、地域鉴别模型等各式各样检验模型开展重要剖析。智能化校正程序模块，会造成相符合的校正方案计划方案，包括音/形相近错误、涉政术语错误、地名错误等各个方面的校正审核。