今日头条升级灵犬反低俗助手 可支持图片和文本识别

　　7月31日，今日头条宣布推出新版灵犬反低俗助手（下称：“灵犬”），同时支持图片和文本识别。这是时隔半年后，“灵犬”的又一次重要升级。“灵犬”脱胎于今日头条反低俗模型，是一款检验测试的内容健康度的辅助小工具，致力于打击低俗低质内容，净化互联网空间。用户目前可以在今日头条内，搜索“灵犬”进行试用。新版“灵犬”重点拓展了反低俗识别类型和模型能力，现已覆盖图片识别（反色情低俗、反血腥暴力）和文本识别（反色情低俗、反暴力谩骂、反标题党）。后续还将支持语音识别和视频识别。字节跳动AI实验室总监王长虎现场介绍了“灵犬”背后的技术原理：在文本识别领域，新版“灵犬”同时应用了“Bert”和半监督技术，训练数据集包含920万个样本，准确率提升至91%。在图片识别领域，“灵犬”采用深度学习作为解决方案，在数据、模型、计算力等方面均做了针对性优化。反低俗无法单一地依靠技术或人工解决。王长虎表示，低俗的定义相对笼统，很难完全精确地定义出来，这项工作即使对人来说也不容易，交给机器做更难实现，而在当前内容创作和消费海量增长的趋势下，纯靠人工解决，效率低，无法有效使用户得到满足需求。据了解，2012年以来，今日头条内部搭建了反色情、反低俗、反标题党、反虚假信息、反低质等数百个模型，并投入近万人专业审核团队。“在内容安全上，今日头条一直用最高的规定要求自己，”王长虎说，“灵犬是一个开放的反低俗窗口，我们大家都希望通过灵犬，接收社会各界对反低俗的意见和建议。”此前一年时间内，“灵犬”已陆续完成两次迭代。2018年3月28日，今日头条首次上线“灵犬”，支持检测文字和文章链接。2018年5月16日，“灵犬”完成服务能力升级，增加反色情短文本模型和反谩骂模型，将准确率从73%提升至82%。2019年2月20日，“灵犬2.0”正式上线，除了反色情低俗模型，加入反暴力谩骂和反标题党模型，覆盖了主要的低俗低质内容类型，整体识别准确率接近85%。截至2019年6月，灵犬反低俗助手的使用人次已超越了300万。用户只需要在“灵犬”内输入一段文字或文章链接，“灵犬”就能够在一定程度上帮助其检验测试的内容健康指数，返回一个鉴别判定的结果。对于用户输入的内容，“灵犬”会先进行提取、分词和语义识别，然后根据相关规则，输出对应的分数、评级和结论。这一切都在短短几秒内完成。图片和图片链接检测同理，用户在“灵犬”内上传图片或图片链接，就可以快速获取鉴别判定的结果。据王长虎介绍，“灵犬”背后的文本分类模型，已经经过了三次迭代。每个新版本相对于旧版本，在技术和数据集层面，都有一个明显的跃升。第一代“灵犬”，应用的是“词向量”和“CNN（卷积神经网络）”技术，训练数据集包含350万数据样本，对随机样本的预测准确率达到79%。第二代“灵犬”，应用的是“LSTM（长短期记忆）”和“Attention”技术，训练数据集包含840万数据样本，准确率提升至85%。新版“灵犬”同时应用了“Bert”和半监督技术，并且在此基础上使用了专门的中文语料，在不牺牲效果的情况调整了模型结构，使得计算效率能达到实用水平。“Bert”是当前最先进的自然语言处理技术，是该领域近年来重大进展的集大成者。这项技术在常见的阅读理解、语义蕴含、问答、相关性等各项任务上，大幅度提高了性能。这一代“灵犬”训练数据集总量是1.2个T，相当于20倍或100倍的数据总量，包含920万个样本，准确率提升至91%。不同于文本识别，图片识别的技术难点主要在于三方面：非均衡、类内方差大和不可穷举，即，低俗图片占整体图片内容的比例较低，低俗图片的种类丰富、繁杂，构成低俗图片的特征千差万别。对此，“灵犬”运用的解决方案，是深度学习。“我们分别在数据、模型、计算力等方面做了很多优化。”王长虎说。数据层面，“灵犬”已累积上千万级别的训练数据。模型层面，“灵犬”针对许多困难样本做了模型结构调优，尝试解决多尺寸、多尺度、小目标等复杂问题。计算力层面，“灵犬”利用分布式训练算法以及GPU训练集群，加速模型的训练和调试。一些技术难以搞定的问题，现阶段还有赖于人工判断。比如技术暂时难以制定标准的案例：世界名画中常常出现裸体女子，如果完全交由机器判断，机器通过识别画中人物的皮肤面积，就会认为这幅画是色情低俗的；而某些拍摄芭蕾舞的图片，以机器的视角来看，其实类似于裙底。此外是因为使用场景、人群不同而导致标准变动的案例：内衣和内衣模特出现在购物平台上，会被默认为正常，但如果频繁出现在新闻资讯平台上，就可能被认为有低俗嫌疑；正常的热舞内容，提供给成年人看，符合常规标准，但如果开启了青少年模式，这一些内容就不应该出现。王长虎说，针对低俗判断问题的复杂性和不同判断方式的局限性，一方面要一直进化技术模型，一方面需要有效结合技术和人工判断两种方式。当前，“灵犬”建设了比较完善的模型迭代系统。通过“数据收集—数据标注—数据清洗—模型训练—模型评估—badcase分析”这一套完整的流程，持续做优化。