稿件审核的业务痛点
监管力度加大：面对于内容安全的监管不断加大，从之前的“有即可”，上升为内容风险“可查、可控、可溯”
数据增量：随着整个社会经济的数字化转型，业务数据呈指数级上涨趋势，单一的审核方式无法帮助企业实现“又快又准”的审核效果
政策把控：企业无法做到对于监管政策的准确解读和把控，无法贴合政策制定适合于自身的规则
稿件审核有害信息监测
面向各地互联网信息服务监管部门，针对本地区行政管辖范围内媒体对象等互联网服务主体的内容安全、系统安全进行自动化分析、预警，并提供对网站的分级分类管理。 通过大数据技术，对本地区的媒体对象进行自动化内容采集、 分析，对网站存活状态（是否可访问等）进行评估，依据相关法律法规、业务规则对媒体对象内容是否违规进行风险评估与预警，实现对本地区网络空间分级分类精细化管理。
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，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，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。
以上信息由专业从事智能一键检测错别字工具的博特智能于2024/5/23 6:13:37发布
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