콘텐츠 중재를위한 멀티 모달 모델 구축

소개

공격적인 게시물이 팝업 될 때 좋아하는 소셜 미디어 플랫폼을 스크롤한다고 상상해보십시오. 보고서 버튼을 누르기 전에 사라졌습니다. 그것은 내용의 절제입니다. 무대 뒤에서 플랫폼은 정교한 알고리즘에 의존하여 유해한 콘텐츠를 막을 수 있으며 인공 지능의 빠른 성장은 그것이 어떻게 수행되는지를 변화시키고 있습니다. 이 기사에서는 업계가 지역 사회를 보호하기 위해 산업을 사용하는 방식에서 확장 가능하게 만드는 AI 중심 도구에 이르기까지 컨텐츠 중재의 세계를 탐구 할 것입니다. 우리는 휴리스틱과 AI 기반 방법의 차이점을 살펴보고 오디오 및 비디오와 같은 복잡한 컨텐츠를 조정하기 위해 자신의 AI 기반 멀티 모드 분류기를 구축하는 것을 안내합니다. 시작합시다!

이 기사는 Thedatahack Summit 2024에서 소셜 미디어의 컨텐츠 중재를위한 Khandelwalonbuilding Multi-Modal 모델을 기반으로합니다.

학습 결과

• 안전한 온라인 환경을 유지하는 데있어 컨텐츠 조정의 주요 역할을 이해하십시오.
• 컨텐츠 조정에 대한 휴리스틱과 AI 기반 접근 방식을 구별합니다.
• AI를 사용하여 기능 추출이 어떻게 달성되는지와 여러 모드로 구성된 컨텐츠가 분류되는 방법을 알아보십시오.
• 몇 가지 미리 훈련 된 모델을 사용하여 멀티 모달 분류기를 만드는 실용적인 기술을 육성합니다.
• 향후 AI 컨텐츠 중재의 위협과 잠재력에 대해 알아보십시오.

목차

• 내용 조절이란 무엇이며 왜 중요한가요?
• 컨텐츠 조정의 산업 사용 사례
• 나쁜 말의 의미
• 컨텐츠 조정에 대한 휴리스틱 대 AI 기반 접근법
• 컨텐츠 중재에서 AI를 활용합니다
• I3D - 팽창 된 3D Convnet
• VGGISH : 고급 오디오 분류를 위해 VGG 아키텍처 적응
• 실습 : 멀티 모달 분류기 구축
• 자주 묻는 질문

내용 조절이란 무엇이며 왜 중요한가요?

컨텐츠 중재는 법적 및 소셜 모두 특정 표준을 배경으로 바람직하지 않은 자료를 제거하기 위해 사용자 생성 컨텐츠를 검토, 필터링 및 평가하는 프로세스입니다. 새로운 기술의 도움으로 인터넷은 빠르게 성장하고 사람들은 소셜 미디어, 비디오 호스팅, 포럼 등을 사용하여 매분 많은 자료가 업로드됩니다. 중재는 예를 들어 증오 연설, 폭력 또는 가짜 뉴스와 같은 위험하거나 외설적이거나 가짜 정보를 보존하는 데 중요합니다.

따라서 중재는 소셜 네트워킹 사용자에게 안전을 보장하는 데 중요한 역할을하여 신뢰할 수있는 상호 작용을 개발합니다. 또한 사이트의 신뢰성을 추가로 유지하고 법적 프레임 워크의 요구 사항을 준수하며 평판 손실 가능성을 줄이는 데 스캔들을 피하는 데 도움이됩니다. 따라서 효과적인 조정은 온라인 커뮤니티에서 긍정적 인 담론을 유지하는 데 중요한 역할을하며 소셜 미디어, 전자 상거래 및 게임 산업과 같은 산업 전반의 모든 비즈니스의 핵심 요소임을 보장합니다.

컨텐츠 조정의 산업 사용 사례

다양한 산업은 사용자를 보호하기 위해 컨텐츠 조정에 의존합니다.

• 소셜 미디어 : Facebook 및 Twitter와 같은 회사는 중재 방법을 사용하여 증오 연설 메시지, 폭력적인 콘텐츠 및 가짜 뉴스를 차단합니다.
• 전자 상거래 : eBay와 같은 온라인 호스팅 회사 및 Amazon은 중재를 사용하여 상장 된 제품을 법적이고 커뮤니티에 적합하게 유지합니다.
• 스트리밍 서비스 : 저작권 침해 및 음란 한 자료와 관련된 문제를 기반으로하는 YouTube 검열 비디오와 같은 서비스.
• 게임 : 멀티 플레이어 게임은 괴롭힘의 경우를 피하기 위해 몇 가지 조치를 취하고 채팅 시설에서 사용자의 건강에 해로운 상호 작용을 피합니다.
• 구인 포털 : 스팸, 가짜, 가짜 프로파일, 등록되지 않은 사용자 및 직원 역량과 관련이없는 작업.

나쁜 말의 의미

종종“나쁜 말”이라고하는 유해하거나 공격적인 내용의 결과는 광대하고 다차원 적입니다. 심리적으로 감정적 고통을 유발하고 정신 건강 문제로 이어지고 사회적 피해에 기여할 수 있습니다. 확인되지 않은 잘못된 정보는 폭력을 불러 일으킬 수있는 반면, 플랫폼은 비준수에 대한 법적 및 규제 영향에 직면 해 있습니다. 경제적으로, 나쁜 말은 컨텐츠 품질을 저하시켜 브랜드 손상, 사용자 마멸 및 당국의 조사 증가로 이어질 수 있습니다. 플랫폼은 또한 자유 음성의 균형을 사용자 안전과 균형을 잡는 데 윤리적으로 책임이 있으며, 콘텐츠 조정을 중요한 상태이지만 어려운 작업으로 만듭니다.

컨텐츠 조정에 대한 휴리스틱 대 AI 기반 접근법

컨텐츠 조정은 규칙과 수동 조절에 의존하는 휴리스틱 기반 방법으로 시작되었습니다. 어느 정도 효과적이지만, 이러한 방법은 규모와 적응성이 제한되어 있으며, 특히 대량의 컨텐츠를 다룰 때 제한됩니다.

대조적으로, AI 기반 접근 방식은 기계 학습 모델을 활용하여 컨텐츠를 자동으로 분석하고 분류하여 확장 성과 속도가 향상됩니다. 이 모델은 패턴을 감지하고 텍스트, 이미지, 비디오 및 오디오를 분류하고 다른 언어를 처리 할 수 ​​있습니다. 멀티 모달 AI의 도입은 복잡한 컨텐츠 유형을보다 정확하게 중재하는 능력을 더욱 향상시켰다.

컨텐츠 중재에서 AI를 활용합니다

오늘날의 디지털 환경에서 AI는 콘텐츠 조정 프로세스를 향상시키는 데 중추적 인 역할을하여보다 효율적이고 확장 가능합니다. AI가 컨텐츠 조정을 혁신하는 방법은 다음과 같습니다.

AI를 사용한 기능 추출

머신 러닝은 내용에서 중요한 기능을 인식 할 수 있습니다. 텍스트, 이미지 및 비디오. 이러한 방식으로 키워드, 문구, 색상 및 이미지 패턴 및 분류에 필수적인 사운드를 식별합니다. 예를 들어, 텍스트를 구문 분석하고 이해하기위한 자연 언어 처리와 같은 기술과 표준을 위반하기위한 이미지와 비디오를 평가하는 컴퓨터 비전 모델이 있습니다.

컨텐츠 임베딩에 대한 미리 훈련 된 모델

AI는 미리 훈련 된 모델을 활용하여 의미 론적 의미를 포착하는 컨텐츠의 벡터 표현 인 임베딩을 생성합니다. 이러한 임베딩은 다른 양식에서 내용을 비교하고 분석하는 데 도움이됩니다. 예를 들어, 텍스트의 Bert 및 GPT와 같은 모델 또는 이미지의 클립은 컨텍스트를 이해하고 사전 학습 패턴에 따라 유해한 콘텐츠를 감지하는 데 사용될 수 있습니다.

멀티 모달 모델링 접근법

AI는 멀티 모달 모델을 통해 텍스트, 이미지 및 오디오와 같은 여러 데이터 유형을 통합하여 컨텐츠 조정을 향상시킵니다. 이러한 모델은 다양한 컨텐츠 양식을 동시에 처리하고 분석하여 상황과 의도에 대한보다 포괄적 인 이해를 제공 할 수 있습니다. 예를 들어, 멀티 모달 모델은 시각적 컨텐츠와 함께 오디오를 모두 평가하여 부적절한 행동이나 음성을 감지하여 비디오를 분석 할 수 있습니다.

I3D - 팽창 된 3D Convnet

2017 년 Google 연구원이 도입 한 I3D (Laflated 3D Convnet)는 비디오 분석을 위해 설계된 강력한 모델입니다. 전통적인 2D 컨넷을 3D로 팽창시켜 전통적인 2D 콩베를 확장하여 비디오에서 시간 정보에 대한 미묘한 이해를 제공합니다. 이 모델은 다양한 행동과 행동을 정확하게 인식하는 데 효과적인 것으로 입증되어 비디오 컨텍스트의 컨텐츠 중재에 특히 가치가 있습니다.

주요 응용 프로그램

• 감시 : 특정 조치를 감지하고 인식하여 유해하거나 부적절한 컨텐츠를 식별하는 능력을 향상시켜 보안 장면 분석을 향상시킵니다.
• 스포츠 분석 : 스포츠 비디오의 플레이어 움직임 및 액션을 분석하여 게임 플레이 및 공연에 대한 자세한 통찰력을 제공합니다.
• 엔터테인먼트 : 상황에 따라 적절한 행동과 부적절한 행동을 구별하여 엔터테인먼트 비디오의 컨텐츠 이해와 중재를 향상시킵니다.

관련 모델

• LSTM : 긴 단기 메모리 (LSTM)와 같은 반복 네트워크는 순차 데이터를 처리하는 데 사용되며 비디오 데이터에서 시간 시퀀스를 처리하여 3D Convnet을 보완합니다.
• 3D CONVNET : 기존의 3D 컨볼 루션 네트워크는 시공간 기능 추출에 중점을 두며, I3D는 기존 2D 네트워크를 3D 프레임 워크로 팽창시킴으로써 구축합니다.
• 2 스트림 네트워크 :이 네트워크는 비디오의 공간 및 시간 정보를 결합하여 종종 성능 향상을 위해 i3D와 통합됩니다.
• 3D 퓨즈 2 스트림 네트워크 :이 모델은 여러 스트림의 정보를 융합하여 작업 인식 정확도를 향상시킵니다.
• 2 스트림 3D Convnet : 비디오 컨텐츠에 대한보다 포괄적 인 분석을 위해 2 스트림 및 3D Convnet 접근 방식의 강점을 결합합니다.

VGGISH : 고급 오디오 분류를 위해 VGG 아키텍처 적응

VGGISH는 오디오 분류 작업에 적합한 VGG 네트워크 아키텍처의 특수 변형입니다. Google 연구원이 도입 한 Vggish는 원래 이미지 분류를 위해 설계된 잘 확립 된 VGG 아키텍처를 활용하고 오디오 데이터를 효과적으로 처리하도록 수정합니다.

작동 방식

• 아키텍처 : vggish는 오디오 스펙트로 그램을 처리하도록 특별히 설계된 VGG를 기반으로 CNN (Convolutional Neural Network) 모델을 사용합니다. 이 적응에는 VGG의 레이어와 구조를 사용하는 것이 포함되지만 이미지가 아닌 오디오 신호에서 의미있는 기능을 추출하도록 조정됩니다.
• 층 구성 : 수용 필드가 3 × 3이고 1 × 1의 수용 필드를 갖는 다중 컨볼 루션 층과 2 × 2의 수용 필드 및 2 × 2의 수용 필링 층으로 구성됩니다. 네트워크의 5 개의 레이어는 전 세계 평균 풀링이며, 차원의 감소, 완전히 연결된 레이어를 감소시키고, 과잉 층을 최소화하기 위해 완전히 연결된 레이어를 감소시킵니다.
• 기능 추출 : 사운드는 주파수별로 소리의 분포를 보여주는 그림 인 스펙트로 그램으로 사운드를 분석 할 수 있으므로 VGGISH는 사운드를 사용하여 다양한 이벤트를 분석하여 CNN 역할을 할 수 있습니다.

응용 프로그램

• 오디오 이벤트 감지 : 복잡한 환경 내에서 개별 사운드를 식별 할 가능성을 향상시키기 위해 Urban Sound 환경을 포함한 다양한 상황 환경에서 오디오 이벤트를 인식합니다.
• 음성 인식 : 주어진 언어로 된 다른 형태의 문구를 차별화하기위한 효과적인 전략을 통합하여 현재 음성 인식 시스템을 향상시킵니다.
• 음악 장르 분류 : 음악 내용을 쉽게 그룹화하고 검색 할 수있는 음향 특성을 기반으로 음악 장르의 분류를 지원합니다.

실습 : 멀티 모달 분류기 구축

멀티 모드 분류기를 구축하려면 다양한 데이터 유형을 통합해야합니다. 여기에는 오디오, 비디오, 텍스트 및 이미지가 포함됩니다. 이 접근법은 분류 정확도와 견고성을 향상시킵니다. 이 섹션에서는 멀티 모달 분류기를 개발하기위한 필수 단계와 개념을 안내합니다.

프로세스 개요

멀티 모달 접근법을 이해합니다

멀티 모달 분류는 단일 양식 분류와 유사하므로 모델은 다양한 입력의 정보를 사용하여 예측을합니다. 첫 번째 목표는 각 양식의 시너지 효과를 사용하여 조직의 성능을 최적화하는 것입니다.

데이터 준비

• 오디오 및 비디오 : 입력 준비 : 오디오 및/또는 비디오 데이터를 수집하거나 당기십시오. 오디오의 경우 스펙트로 그램을 만들고 기능 벡터를 도출하십시오. 비디오의 경우 프레임을 먼저 추출하십시오. 그런 다음 기능 추출을 위해 CNN을 사용하십시오.
• 텍스트 및 이미지 : 텍스트 데이터의 경우 토큰 화으로 시작하십시오. 다음으로 추가 처리를 위해 토큰 화 된 데이터를 포함시킵니다. 이미지의 경우 먼저 정규화를 수행하십시오. 그런 다음 기능 추출을 위해 미리 훈련 된 CNN 모델을 사용하십시오.

기능 추출

• 오디오 기능 : vggish와 같은 모델을 활용하여 오디오 스펙트로 그램에서 관련 기능을 추출합니다.
• 비디오 기능 : 3D Convolutional Networks (예 : I3D)를 적용하여 비디오 데이터에서 시간적 역학을 캡처합니다.
• 텍스트 기능 : Bert 또는 GPT와 같은 미리 훈련 된 언어 모델을 사용하여 상황에 맞는 임베딩을 얻습니다.
• 이미지 기능 : RESNET 또는 VGG와 같은 CNN 아키텍처를 사용하여 기능을 추출합니다.

주석

• 여러 클래스에 따라 각 데이터 포인트를 분류하는 데 도움이되는 데이터 세트에 대한 다중 표지 주석을 포함시킵니다.

전처리

• 시간적 패딩 : 다른 입력의 일관성을 보장하기 위해 시퀀스 길이를 조정하십시오.
• 데이터 유형 변환 : 이미지 정규화 또는 오디오 변환과 같은 모델 교육에 적합한 형식으로 데이터를 변환합니다.

모델 퓨전

• 기능 연결 : 다른 양식의 기능을 통합 피처 벡터로 결합하십시오.
• 모델 아키텍처 : 퓨즈 기능을 처리 할 수있는 신경망 아키텍처를 구현합니다. 특정 사용 사례에 따라 완전히 연결된 네트워크 또는보다 복잡한 아키텍처 일 수 있습니다.

훈련 및 평가

• 교육 : 라벨이 붙은 데이터 및 적절한 손실 기능을 사용하여 멀티 모달 모델을 교육하십시오.
• 평가 : 정확도, 정밀, 리콜 및 F1 점수와 같은 메트릭을 사용하여 모델의 성능을 평가하십시오.

다른 양식으로 확장

• 텍스트 및 이미지 통합 : 오디오 및 비디오에 대해 설명 된 유사한 전처리 및 기능 추출 단계를 따라 텍스트 및 이미지 데이터를 통합합니다.
• 적응 : 추가 양식을 처리하기 위해 필요에 따라 모델 아키텍처를 수정하고 기능의 적절한 융합을 보장합니다.

결론

컨텐츠 중재를위한 멀티 모달 모델을 개발하면 사이버 보안이 향상됩니다. 이 시스템은 텍스트, 오디오 및 비디오 데이터를 하나의 통합 모델로 통합합니다. 이 통합은 허용 가능한 컨텐츠와 용납 할 수없는 컨텐츠를 구별하는 데 도움이됩니다. 다양한 접근 방식을 결합하면 콘텐츠 조정의 신뢰성이 향상됩니다. 그것은 서로 다른 상호 작용과 내용 문제의 뉘앙스를 다룹니다. 소셜 미디어가 발전함에 따라 다중 모달 커뮤니케이션도 발전해야합니다. 이 진화는 지역 사회의 가치를 유지하고 현대 인터넷 커뮤니케이션의 부정적인 영향으로부터 보호해야합니다.

자주 묻는 질문

Q1. 멀티 모달 모델이 라이브 비디오 조정을 처리 할 수 ​​있습니까?

A. 다중 모달 모델은 일반적으로 계산 복잡성으로 인해 실시간 라이브 비디오 중재를 위해 설계되지 않았지만 기술의 발전은이 영역에서의 기능을 향상시킬 수 있습니다.

Q2. 멀티 모달 모델은 소규모 플랫폼에 적합합니까?

A. 예, 다중 모달 모델은 소규모 크기를 포함하여 다양한 플랫폼 크기에 맞게 확장 될 수 있지만 복잡성 및 리소스 요구 사항은 다를 수 있습니다.

Q3. 다중 모달 모델은 컨텐츠 조정 정확도를 어떻게 향상 시키는가?

A. 여러 유형의 데이터 (텍스트, 오디오, 비디오)를 동시에 분석하여 정확도를 향상시켜 내용에 대한보다 포괄적 인 이해를 제공합니다.

Q4. 이 모델은 영어 이외의 언어에 사용할 수 있습니까?

A. 예, 다중 모달 모델은 각 언어에 대한 적절한 교육 데이터를 제공하는 경우 여러 언어를 처리하도록 교육을받을 수 있습니다.

Q5. 멀티 모달 컨텐츠 중재 시스템을 구축 할 때 가장 중요한 과제는 무엇입니까?

A. 주요 과제에는 다양한 데이터 유형 처리, 모델 정확도 보장, 계산 리소스 관리 및 시스템 확장 성 유지가 포함됩니다.

위 내용은 콘텐츠 중재를위한 멀티 모달 모델 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!