Facebook利用AI機器學習解決內容審核難題
如今人們上網(wǎng)交流除了使用文字外，也常使用各種圖像。像Facebook這種月活躍用戶超過20億的社交平臺，每天都有大量的圖片和米姆現(xiàn)象出現(xiàn)，如何才能避免屏幕前的用戶所看到或發(fā)出的各種表情包、圖片或視頻中含不良言論而違反網(wǎng)絡內容政策呢？Facebook已經(jīng)創(chuàng)建并部署了一個名為Rosetta的AI機器學習系統(tǒng)來解決這個問題。
Facebook自主研發(fā)技術利用光學字符識別系統(tǒng)來定期處理大量內容，在Facebook的社交網(wǎng)絡上，Rosetta每天實時地從超過10億張圖像和視頻幀中提取文本，并能識別多種語言。
在一篇博客文章中，F(xiàn)acebook介紹了Rosetta的工作原理：首先檢測圖像中可能包含文本的矩形區(qū)域，然后使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡來識別和轉錄其中的文本內容，即便是像阿拉伯語和印地語這樣的非英語單詞或非拉丁字母的文本也能被識別出來。為了更好地實現(xiàn)識別功能，F(xiàn)acebook使用了含人類-機器混合注釋的公共圖像對Rosetta進行培訓。
Facebook和Instagram的多個團隊已經(jīng)在使用Rosetta來處理大量的內容和管理平臺的內容審核，該公司計劃繼續(xù)增加Rosetta能讀懂的語言種類，使其更有效地從視頻幀中提取文本。
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