两年后台产品经理工作，我把这些讲给你听（中）

我们在输出分类的时候，会在页面上给审核同学看，为什么机器打上这个分类，如果机器十分确定，置信度高，会标绿；机器不确定，置信度一般，会标黄；机器懵了，置信度低，会标红。绿色人工可以不干预，黄色会在提交的时候闪一下提示你看我一下，红色必须干预去矫正我。

对于视频分类的判断，还会更复杂一些，我们主要去用ASR技术来去识别语音转文字，然后再用NLP接手，有一些视频还会日常带字幕，也会用OCR技术来去识别字幕，用于内容质量打分的服务。

同时由于视频的特殊性，我们的视频博主的审核台与文本类也是不一样的，会将博主的视频以时间轴形式展现，下方呈现一个一个机器识别出的tag，而最上方与博主信息在一起的部分，就是机器认定的博主的分类情况，博主运营也相对方便地修改机器标签。

2. 内容质量分

内容质量分的核心是内容的连贯性，内容质量分主要服务于我们的业务线划定。

我们只有2条业务线，标准化交易业务线，非标交易业务线。对标准化交易业务线的博主内容质量要求不高，基础数据到达一定量级就可以；对非标博主的内容质量要求非常高，因为要帮助客户制作原创创意软文或软广了。

对于微信文本，我们会将连续的低营销度的内容，分类进行串行观察，看是否能在同一点阵聚类；原创标记占比，非原创内容重合度占比；内容的排版是否相似，我们调用第三方的编辑器一起做这项工作；文章长度是否都在某一区间，这些都是用于判定内容质量的特征。

当连贯性大于某个阈值时，比如说0.8，我们就判定博主为高质量原创内容。

对于微博，单从内容判断就很难了，我们需要判定博主的互动情况，结合内容查重；判断互动的比例如何；和他互动者的博主都是谁，头像、昵称、时间轴是否有水号嫌疑；是否会员加V等信息来判断博主质量。

对于视频，仍然从内容质量度去切入。比方说刚刚说的OCR识别字幕，是否每个视频都会带字幕；是否声纹是一致的（调用的百度识别服务）；是否出现的主体（人物和场景）都是一致的（百度服务）；横屏竖屏、内容长短、视频质量，综合和微信差不多，串连起来判定博主的内容质量分，这就是为什么刚刚举的例子，那个可能不是一个好博主的原因。

3. 营销度分

最后AI会输出这个博主的营销度评分，我们主要来根据这个博主的营销特征判断它的商业化程度，供后续的估值模型影响博主价值和分级。

在业务中，供库存模型进行计算该博主的库存周期和库存数量。

营销特征主要包含：

文本里面提及了文字，像促销、销量、折扣、价格、宝宝们等；还有一些二跳里很明显的像阅读原文URL、二维码、URL、淘口令等；深层一些的比方说小程序的标题名字是否带营销倾向，小程序跳转后的主页是否类电商，对图片的细分判断比如图主体是什么，主要识别角标位置，是否带品牌logo、价格、日期，或一些其他营销类的用语，结合OCR技术；对视频来讲，主要是是否带橱窗，以及ASR转化为文本后，NLP接手，这个过程和文字处理是一样的。

以上都是我们大量数据分析之后的一些结论，不可能穷举，全部的特征词大概上千个。

其实这个过程是线性流程，但是AI是个黑盒，他是一起输出，计算也是一起计算，我们矫正也是一起矫正，所以3组数据之间可以互利互惠。

目前所有数据也都可以为空。一般情况下不会出现为空，一旦为空会稍后重新计算，每个值会最多计算3次，如果最终还是为空，会写入null，并发送短信通知对应的算法工程师，第二天予以排查。

（编辑：西安站长网）

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