基于HTML的稿件審核編輯器的實(shí)時(shí)留痕標(biāo)注方法及裝置

基于HTML的稿件審核編輯器的實(shí)時(shí)留痕標(biāo)注方法及裝置，該方法包括:初始化編輯器，預(yù)先設(shè)置標(biāo)注樣式規(guī)則;監(jiān)視用戶的鼠標(biāo)鍵盤事件，判斷事件操作類型;根據(jù)不同事件操作類型，分別判斷是否存在選區(qū);對(duì)刪除功能操作，若存在根據(jù)當(dāng)前光標(biāo)插入點(diǎn)標(biāo)簽字體的類型對(duì)選區(qū)內(nèi)文字進(jìn)行相應(yīng)的實(shí)時(shí)留痕標(biāo)注;否則直接進(jìn)行相應(yīng)的實(shí)時(shí)留痕標(biāo)注;對(duì)新增功能操作直接進(jìn)行相應(yīng)的實(shí)時(shí)留痕標(biāo)注.

2022網(wǎng)安創(chuàng)業(yè)新銳50強(qiáng)誕生，博特智能成獨(dú)一入選的內(nèi)容安全企業(yè)

App內(nèi)容巡查給內(nèi)容風(fēng)險(xiǎn)加上“枷鎖”

得益于自然語言處理（NLP）技術(shù)的高速發(fā)展，以NLP為基底的人工智能技術(shù)在智能內(nèi)容處理市場(chǎng)實(shí)現(xiàn)了廣泛應(yīng)用，如智能檢校、內(nèi)容創(chuàng)作、內(nèi)容審核、機(jī)器翻譯等領(lǐng)域。

據(jù)第三方調(diào)研機(jī)構(gòu)報(bào)告顯示，廣東快速文本錯(cuò)別字，我國(guó)智能內(nèi)容處理行業(yè)正在高速發(fā)展。預(yù)計(jì)2022年，市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到105.2億元。預(yù)計(jì)到2030年，快速文本錯(cuò)別字系統(tǒng)，將達(dá)到774.2億元，2022-2030年均復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)28.3%。

從技術(shù)上來看，智能內(nèi)容處理市場(chǎng)的內(nèi)容審核領(lǐng)域表面上是準(zhǔn)確率、及時(shí)性等效率上的競(jìng)爭(zhēng)，而背后其實(shí)是各家機(jī)構(gòu)對(duì)NLP的理解、數(shù)據(jù)量的訓(xùn)練以及AI算法模型的角逐。

但就目前而言，AI可以大幅度替代人工操作簡(jiǎn)單、重復(fù)的審核工作，但還不能完全識(shí)別出復(fù)雜的、變形的違規(guī)內(nèi)容。

面對(duì)大量的移動(dòng)應(yīng)用不良的信息內(nèi)容，需要一種更好的解決方案來給內(nèi)容風(fēng)險(xiǎn)加上“枷鎖”。

博特智能作為獨(dú)一入選“網(wǎng)安創(chuàng)業(yè)新銳50強(qiáng)”的內(nèi)容安全企業(yè)，在自然語言理解、文本識(shí)別與過濾、圖像識(shí)別、視頻內(nèi)容分析、中文文本糾錯(cuò)、格式文檔分析、文本摘要、文本感情的色彩判斷等方向的有較深入的經(jīng)驗(yàn)積累。

在此次“50強(qiáng)”榜單中，也向所有互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)給出了另辟蹊徑的選擇：App內(nèi)容巡查系統(tǒng)，使用AI智能內(nèi)容處理技術(shù)來輔助人工進(jìn)行內(nèi)容風(fēng)險(xiǎn)控制。

稿件審核的內(nèi)容審核

通過AI與人工的無縫銜接與互相配合，在確保審核效果的基礎(chǔ)上，極大的提升了審核效率，并且審核數(shù)據(jù)將會(huì)反哺AI智能體系，在完成企業(yè)審核任務(wù)的同時(shí)，快速文本錯(cuò)別字哪家平臺(tái)好，使算法模型也能夠得到不斷的優(yōu)化與提升。

構(gòu)建人機(jī)互助的審核體系：企業(yè)可以依據(jù)自身的業(yè)務(wù)特點(diǎn)，快速文本錯(cuò)別字網(wǎng)站，充分將機(jī)器和人的能力有機(jī)結(jié)合起來，在提升整體審核效率的同時(shí)，由人工來對(duì)機(jī)器審核的結(jié)果做有效補(bǔ)充，并將人審結(jié)果反哺回智能系統(tǒng)，持續(xù)提升機(jī)器對(duì)于企業(yè)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)與理解，不斷優(yōu)化企業(yè)的審核機(jī)制。

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