稿件审核自然语言处理的信息抽取
信息抽取是将嵌入在文本中的非结构化信息提取并转换为结构化数据的过程，从自然语言构成的语料中提取出命名实体之间的关系，是一种基于命名实体识别更深层次的研究。信息抽取的主要过程有三步：首先对非结构化的数据进行自动化处理，其次是针对性的抽取文本信息，然后对抽取的信息进行结构化表示。信息抽取基本的工作是命名实体识别，而中心在于对实体关系的抽取。
稿件审核智能文本纠错方式
日常生活中，我们经常会在微博等社交工具、公众号文章、甚至新闻稿件中发现许多拼写、语法、标点等错误；经过初步统计：在微博等新媒体领域中，文本敏感和出错概率在2%左右；在语音识别领域中，智能错别字审核软件，出错率高可达8-10%；而在某保险问答领域中，错别字审核软件，用户提问出错率在去重后仍高达9%。文本纠错作为自然语言处理基础的模块，在线错别字审核软件，是实现中文语句自动检查、自动纠错的一项重要技术，其目的是提高语言的正确性的同时减少人工校验成本，其重要程度不言而喻。
稿件审核的数据清洗
数据清洗：对APP进行违规内容巡查评估分析，智能错别字审核软件，制定清洗策略，对后台数据进行数据检索回查和数据集中过滤，对清洗结果进行人工校验，人工拓展挖掘
移动应用前端对内容进行定期自查自纠、专项违规数据治理，有效规避线上业务内容运营风险。减少日常内容运营的工作负担，降低内容出错风险，保障内容的合规性及严谨性。
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