快速文字校对平台-文字校对平台-北京信工博特智能公司

博特智能获得CCRC能力验证合规证书，个人信息安全的能力获官家认可

APP安全服务二：App内容巡查

作为平台，内容安全问题是企业经常紧绷的一根弦，已成了所有内容相关企业绕不开的话题。博特智能作为内容风险控制细分领域的头部玩家，也瞄准了贴近人类思维的AI内容审核和风险控制机制的算法研究，并给出了另辟蹊径的选择：APP内容巡查方案。

博特智能的App内容巡查系统，采用自动化控制技术与检测能力，在面向动态的违规信息和实时更新的UGC内容监控中，快速文字校对平台，可以实现24小时对页面进行抓取，进行抽样专项巡查或者全量巡查，批量清理违规数据。在App端，则不需要让企业推送数据，并能生成巡查报告，自动文字校对平台，可以及时向企业发出漏审风险预警，制定下一阶段的内容风险控制工作计划。

巡查内容：内容层面涉及安全合规风险的所有板块

巡查类型：涉政、广告、垃圾违禁等

内容类型：文本、图片、视频、音频

巡查方式：定期巡查、专项巡查、数据清理

稿件审核智能化的错敏检测

对于政务部门来说，发布的内容不准确会危及到其公信力；对于企业来说，敏感内容容易触及企业红线或违反广告法；对于媒体机构来说，差错内容甚至可能对公众造成误导。这意味着在发出之前的校对工作任务量多，且对准确率要求高，对敏感词汇要求较多，传统人工校对已难以负荷如此庞大繁杂的文稿数量。

随着互联网、机器学习以及自然语言处理的发展，文字校对平台，智能文本纠错技术应运而生。但随着用户对文本纠错系统的要求提升，智能文字校对平台，市面上一些基础的文本纠错系统仍不能满足一些用户需求。

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。