浅谈智能审核的技术与实践

• 作者: 鞠传森 张守先 李满江
• 来源期刊: 中国传媒科技
• 关键词: 新闻审核 自动化 智能化 预训练语言模型 ERNIE
• 年，卷（期）: 2024,（11）
• 所属期刊栏目: 传媒技术
• 页码范围: 153-156
• 页数: 4页
• 语种: 中文
• DOI: 10.19483/j.cnki.11-4653/n.2023.11.032

摘要

【目的】为实现新闻审核的高效化、准确化和客观化，提出一种基于ERNIE等预训练语言模型的智能新闻审核方案。【方法】该方案主要由数据预处理、模型训练和新闻审核三部分组成。数据预处理构建高质量新闻数据集。模型训练采用ERNIE-TINY和二分类交叉熵损失。新闻审核将训练好的模型集成到编务流程中进行预测。【结果】实验结果显示，该方案实现了新闻审核的自动化与高效准确，优于规则和统计机器学习模型，达到较高的审核质量。但个别属性判断仍需提高。【结论】该方案可有效实现新闻审核自动化，但仍需增强对新闻语义的理解能力；人工审核与机器审核的结合是未来重要方向。通过优化数据和模型，可实现新闻生产的高效化与准确化。