之前我们提到，发展迅速的人工智能技术发展使得自然语言处理、语音转写、图像识别等技术，如今已经能成熟地应用于大部分数字媒体领域，尤其是内容生产平台的审核工作区域，这次我们就其中的几项主要技术做一个简要的梳理：

一、自然语言处理技术

站在人工智能的角度，所谓的“自然语言理解”指代的是通过：建立一种计算机模型，并给出像人类理解、分析并回答日常使用的各种通俗语言的结果。

简单来说，自然语言处理技术的工作内容是探究如何能让计算机理解、生成我们日常所使用的语言，比如中文、英文等等，使得计算机懂得自然语言的真实意义，并以对话的形式用自然语言回答人类提出的问题。

这种技术所涵盖的研究内容十分广泛，仅从研究成果的表现形式就可以分为三个层面：基础技术层、应用技术层和产品服务层。一般的自然语言处理指的是书面的自然语言理解系统，输入输出都是用书面文字，主要运用基础技术层的技术，运用人工智能芯片、机器学习算法技术，使机器对文字中的负面信息的识别率达到99%以上，在实际应用中，可取代九成人力。

另一方面关于口头的自然语言理解系统，则牵涉到语音识别、语音合成等复杂的技术。

二、语音转写技术

语音转写技术是一种基于深度卷积神经网络的处理技术，可以把一长段的音频数据转换成文本数据，并且运用自然语言输出。目前我国关于语音识别技术的研究已经达到了国际领先水平，特别是中文识别，我国的语音识别系统处于国际一流地位。

语音识别的核心在于语言模型、声学模型以及解码器等。其中，声学模型的突破进步在于深度学习，随着训练模型的数据库规模逐渐增长，深度神经网络的自适应问题、训练效率问题都得到了解决，数字化内容审核过程中将音频的审核文字化，审核效率提高90%以上。

三、图像识别技术

依托海量图片样本进行深度识别训练，基于深度学习技术，可以高效准确地鉴别色情图片、性感图片、涉政图片、恐暴图片等，算法识别准确率达到99.9%以上，远超人工识别水平，实际工作中可以取代90%人力，而且针对图片自动识别领域最难的擦边球界定问题，引擎采用了分离图谱技术，精准识别。

数字媒体内容生产平台包括广告、新闻、电商、直播、社交、游戏、视频、微博、微信等领域和传播渠道，而针对图文音视多种类型的内容应用技术手段进行智能审核内容把控的安全机制，为人工审读提供帮助和辅助工作，极大减少了人工的工作，提高了工作效率。

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最后

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