ჰოლისტიკური მიდგომა რეალურ სამყაროში არასასურველი კონტენტის გამოვლენისთვის
ჩვენ წარმოგიდგენთ ჰოლისტიკურ მიდგომას რეალურ სამყაროში კონტენტის მოდერაციისთვის გამძლე და სასარგებლო ბუნებრივი ენის კლასიფიკაციის სისტემის შესაქმნელად. ასეთი სისტემის წარმატება დამოკიდებულია გულდასმით დაგეგმილი და შესრულებული ნაბიჯების ჯაჭვზე, მათ შორის კონტენტის ტაქსონომიებისა და მარკირების ინსტრუქციების შემუშავებაზე, მონაცემთა ხარისხის კონტროლზე, იშვიათი მოვლენების დასაფიქსირებელ active learning პროცესზე და მეთოდების მრავალფეროვნებაზე, რათა მოდელი იყოს გამძლე და თავიდან იქნეს აცილებული ზედმეტი მორგება. ჩვენი მოდერაციის სისტემა გაწვრთნილია არასასურველი კონტენტის კატეგორიების ფართო სპექტრის აღმოსაჩენად, მათ შორის სექსუალური შინაარსის, სიძულვილის შემცველი შინაარსის, ძალადობის, თვითდაზიანებისა და შევიწროების. ეს მიდგომა განზოგადებადია კონტენტის სხვადასხვა ტაქსონომიის ფართო სპექტრზე და შეიძლება გამოყენებულ იქნეს მაღალი ხარისხის კონტენტის კლასიფიკატორების შესაქმნელად, რომლებიც მზა მოდელებს აჭარბებს.