今日頭條推出新版靈犬反低俗助手 準(zhǔn)確率達(dá)85%

7月30日，今日頭條宣布正式推出新版靈犬反低俗助手(以下簡(jiǎn)稱“靈犬”)，同時(shí)支持圖片和文本識(shí)別。字節(jié)跳動(dòng)人工智能實(shí)驗(yàn)室總監(jiān)王長(zhǎng)虎介紹，新版“靈犬”在前兩代的基礎(chǔ)上再次升級(jí)，加入圖片識(shí)別后，綜合準(zhǔn)確率在85%以上。

“靈犬”脫胎于今日頭條反低俗模型，是一款檢測(cè)內(nèi)容健康度的輔助小工具，致力于打擊低俗低質(zhì)內(nèi)容，凈化網(wǎng)絡(luò)空間。用戶目前可以在今日頭條內(nèi)，搜索“靈犬”進(jìn)行試用。

王長(zhǎng)虎介紹，在文本識(shí)別領(lǐng)域，新版“靈犬”同時(shí)應(yīng)用了“Bert”和半監(jiān)督技術(shù)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包含920萬個(gè)樣本，準(zhǔn)確率提升至91%。在圖片識(shí)別領(lǐng)域，“靈犬”采用深度學(xué)習(xí)作為解決方案，在數(shù)據(jù)、模型、計(jì)算力等方面均做了針對(duì)性優(yōu)化。

據(jù)了解，“靈犬”背后的文本分類模型，已經(jīng)經(jīng)過了三次迭代。每個(gè)新版本相對(duì)于舊版本，在技術(shù)和數(shù)據(jù)集層面，都有一個(gè)明顯的躍升。

第一代“靈犬”，應(yīng)用的是“詞向量”和“CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))”技術(shù)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包含350萬數(shù)據(jù)樣本，對(duì)隨機(jī)樣本的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到79%。第二代“靈犬”，應(yīng)用的是“LSTM(長(zhǎng)短期記憶)”和“Attention”技術(shù)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包含840萬數(shù)據(jù)樣本，準(zhǔn)確率提升至85%。

不同于文本識(shí)別，圖片識(shí)別的技術(shù)難點(diǎn)主要在于三方面：非均衡、類內(nèi)方差大和不可窮舉，即，低俗圖片占整體圖片內(nèi)容的比例較低，低俗圖片的種類豐富、繁雜，構(gòu)成低俗圖片的特征千差萬別。

對(duì)此，“靈犬”運(yùn)用的解決方案，是深度學(xué)習(xí)。“我們分別在數(shù)據(jù)、模型、計(jì)算力等方面做了很多優(yōu)化。”王長(zhǎng)虎說。數(shù)據(jù)層面，“靈犬”已累積上千萬級(jí)別的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。模型層面，“靈犬”針對(duì)許多困難樣本做了模型結(jié)構(gòu)調(diào)優(yōu)，嘗試解決多尺寸、多尺度、小目標(biāo)等復(fù)雜問題。計(jì)算力層面，“靈犬”利用分布式訓(xùn)練算法以及GPU訓(xùn)練集群，加速模型的訓(xùn)練和調(diào)試。

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