稿件审核的巡查

发布前进行自动化、智能化的错敏检测，快速识别意识形态表述问题、敏感信息、不规范表述、不对的字等问题并给出高亮提示和纠错建议，减少日常内容运营的工作负担。

无需推送数据，使用自动化控制技术，在移动应用APP前端进行不好的信息准确挖掘，帮助企业持续开展自纠自查和专项内容治理，降低内容违规处罚风险。

准确：准确的掌握大量挖掘数据和内容巡查路径

便捷：无需技术投入，开通应用即可享受服务

稿件审核的内容审核

通过AI与人工的无缝衔接与互相配合，在确保审核效果的基础上，极大的提升了审核效率，并且审核数据将会反哺AI智能体系，在完成企业审核任务的同时，使算法模型也能够得到不断的优化与提升。

构建人机互助的审核体系：企业可以依据自身的业务特点，充分将机器和人的能力有机结合起来，在提升整体审核效率的同时，由人工来对机器审核的结果做有效补充，并将人审结果反哺回智能系统，持续提升机器对于企业数据的学习与理解，不断优化企业的审核机制。

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，出错率高可达8-10%；而在某保险问答领域中，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，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。