虎撲分享：NLP算法有效提升風險内容識别效果，降本提效|虎博思享會

​近日，以《新技術，助力“清朗”、“淨網”行動》為主題的虎博思享會，于虎博科技總部舉辦。活動彙聚了來自上海市資訊安全測評認證中心、虎撲社群、寬帶山社群、樊登讀書的内容安全專家、負責人，共同圍繞技術與内容生态的平衡進行探索。

衆所周知，内容安全已被置于前所未有的重要位置，近期關于“飯圈”、未成年保護、金融黑嘴、網絡黑公關等内容被特别關注并整治，網絡内容生态治理已然成為現階段各大平台的主要核心工作。​

在本次虎博内容安全主題思享會中，來自虎撲社群的技術總監鄭中業，結合在虎撲多年從事内容生态工作的經驗，就虎撲在内容生态治理上的發展曆程、技術投入、稽核流程，以及與虎博合作後取得的效果等方面做了精彩的幹貨分享。​

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虎博思享會嘉賓精彩幹貨分享

演講分享·keymessage

1、足球點陣式體系

虎撲的内容生态體系好比一個足球隊，巡查、人審、機審構成後衛、中場與前鋒，而模型作為技術基礎承載了重要作用

2、“好人卡”提效降本

對使用者進行精準畫像，“差別對待”高危和“好人卡”使用者，優化稽核效率同時，降低成本

3、稽核“黑盒子”

​巡查環節将稽核流程當做黑盒子，去評估稽核品質、流程漏洞和安全漏放等問題，進而完善稽核機制

4、“投毒”測試​

對問題内容進行“投毒”模拟測試，提升稽核的感覺度和敏感度

5、小提升，大進步