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Facebook如何利用AI识别表情包里的不当内容?【26888开元棋官方网站】

Facebook的审查人员无法审查人们在平台上公布的每一张图片,因此Facebook期望通过人工智能来协助他们。在一篇博客文章中,Facebook讲解了一个取名为Rosetta的系统,它可以利用机器学习来辨识图像和视频中的文本,然后将其mRNA为机器格式化的内容。 尤其地,Facebook找到这个工具有助在表情包在上mRNA文本。文本mRNA工具并不是什么新鲜事,但Facebook却面对着有所不同的挑战,因为其平台量级极大,以及其上的图像种类多样。

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本文摘要:Facebook的审查人员无法审查人们在平台上公布的每一张图片,因此Facebook期望通过人工智能来协助他们。在一篇博客文章中,Facebook讲解了一个取名为Rosetta的系统,它可以利用机器学习来辨识图像和视频中的文本,然后将其mRNA为机器格式化的内容。 尤其地,Facebook找到这个工具有助在表情包在上mRNA文本。文本mRNA工具并不是什么新鲜事,但Facebook却面对着有所不同的挑战,因为其平台量级极大,以及其上的图像种类多样。

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Facebook的审查人员无法审查人们在平台上公布的每一张图片,因此Facebook期望通过人工智能来协助他们。在一篇博客文章中,Facebook讲解了一个取名为Rosetta的系统,它可以利用机器学习来辨识图像和视频中的文本,然后将其mRNA为机器格式化的内容。

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尤其地,Facebook找到这个工具有助在表情包在上mRNA文本。文本mRNA工具并不是什么新鲜事,但Facebook却面对着有所不同的挑战,因为其平台量级极大,以及其上的图像种类多样。根据官方众说纷纭,Rosetta现在早已上线,每天不会从Facebook和Instagram上捕捉10亿个图像和视频帧文本展开mRNA。

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目前还不确切Facebook正在对这些数据展开怎样的处置。文章认为,这对于照片搜寻和屏幕阅读器等基本功能十分简单。但看上去Facebook也开始把它放到更大的目标上,比如弄清楚什么样的内容更加更有人,更加最重要的是,可以找到哪些表情包在、图片或视频中不存在仇恨、羞辱等失当言论。

Facebook回应,文本萃取和机器学习正在被用作“自动识别违背我们的仇恨言论政策的内容”,而且该系统还反对多语言。鉴于Facebook众所周知的内容审查问题,一个需要自动标记有可能有问题的图像的功能,对于Facebook来说应当不会很简单。


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