7月30日，今日頭條宣佈正式推出新版靈犬反低俗助手(以下簡稱“靈犬”)，同時支持圖片和文本識別。新版靈犬上線後，今日頭條將結合技術審核和人工審核共同打擊低俗低質內容。
字節跳動人工智能實驗室總監王長虎介紹，不同於文本識別，圖片識別的技術難度較大。一些技術難以搞定的問題，現階段還有賴於人工判斷。比如技術暫時難以制定標準的案例：世界名畫中常常出現裸體女子，如果完全交由機器判斷，機器通過識別畫中人物的皮膚裸露面積，就會認為這幅畫是 低俗的;而某些拍攝芭蕾舞的圖片，以機器的視角來看，其實類似於裙底偷拍。
此外也有一些因為使用場景、人群不同而導致標準變動的案例：內衣和內衣模特出現在購物平臺上，會被默認為正常，但如果頻繁出現在新聞資訊平臺上，就可能被認為有低俗嫌疑;正常的熱舞內容，提供給成年人看，符合常規標準，但如果開啟了青少年模式，這些內容就不應該出現。
王長虎說，針對低俗判斷問題的複雜性和不同判斷方式的侷限性，一方面需要不斷進化技術模型，一方面需要有效結合技術和人工判斷兩種方式。
當前“靈犬”建設了比較完善的模型迭代系統。通過“數據收集—數據標註—數據清洗—模型訓練—模型評估—badcase分析”這一套完整的流程，持續做優化。
據瞭解，此前一年時間內，“靈犬”已陸續完成兩次迭代。2018年3月28日，今日頭條首次上線“靈犬”，支持檢測文字和文章鏈接。2018年5月16日，“靈犬”完成服務能力升級，增加反 短文本模型和反謾罵模型，將準確率從73%提升至82%。2019年2月20日，“靈犬2.0”正式上線，除了反 低俗，加入反暴力謾罵和反標題黨模型，覆蓋了主要的低俗低質內容類型，整體識別準確率接近85%。
此次是靈犬的第三次迭代。在文本識別領域，新版“靈犬”同時應用了“Bert”和半監督技術，訓練數據集包含920萬個樣本，準確率提升至91%。在圖片識別領域，“靈犬”採用深度學習作為解決方案，在數據、模型、計算力等方面均做了針對性優化。
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