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    Pinterest 如何通过机器学习为健康的评论生态系统提供动力

    随着 Pinterest 不断从一个只保存想法的地方发展为一个发现激发行动的内容的平台,直接发布到 Pinterest 的创作者的原生内容有所增加。随着 Pinterest 上创作者生态系统的发展,我们致力于通过创作者代码等举措确保 Pinterest 保持积极和鼓舞人心的环境,这是一项强制接受准则(例如“善待”和“检查事实”)的内容政策在创作者可以发布创意 Pin 图之前。我们还在 Idea Pin 评论上设置了防护栏,包括积极性提醒、评论删除和关键字过滤工具以及垃圾邮件预防信号。在技​​术方面,我们使用机器学习中的尖端技术来近乎实时地识别和执行违反社区政策的评论。我们还使用这些技术首先显示最具启发性和最高质量的评论,以带来更高效的体验并推动参与。

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    如何通过AI自动辨别虚假新闻?计算机科学家Filippo Menczer教你识别互联网虚假信息

    【导读】淘宝购物节“双11”已经过去一个多月了,购物过后伙伴们是否也收到自己心仪的商品?狂欢过后,究竟是“买家秀和卖家秀”还是“买到就是赚到”,想必每个购物者都有了自己的见解。 不可否认,网上商城中不乏“物美价廉,货真价实”的商品,但作为网购老手的你,是否曾怀疑网上商城的商品评论区域弥漫着很多的虚假评论信息(要知道评论信息对于商品的销量有多大的影响,难保不会有一些网络“水军”)。就拿美国最大的电子商务公司“亚马逊”来说,亚马逊的虚假评论的问题也越来越为人所知并颇受诟病! 亚马逊评论中的虚假信息问题,参见ht

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