tgoop.com/ds_interview_lib/609
Last Update:
Как бы вы разработали систему детекции вредоносного контента в соцсетях?
Начнём с того, что нужно определить типы вредоносного контента, которые мы хотим отслеживать: это могут быть хейтспич, угрозы насилия, кибербуллинг и др. Затем важно понять объём контента, который предстоит анализировать (например, сотни миллионов постов в день), и то, какие языки должны поддерживаться.
Важно организовать сбор данных. Посты пользователей могут быть размечены либо автоматически (через пользовательские жалобы), либо вручную с участием модераторов для более точной оценки.
Одним из главных вызовов является разработка мультимодальной модели. Вредоносный контент может быть представлен в разных форматах: текст, изображения, видео, поэтому необходимо эффективно обрабатывать все эти типы данных. Для этого можно использовать методы раннего и позднего слияния данных: либо объединять данные разных типов сразу для единого предсказания, либо обрабатывать их независимо и затем объединять результаты. Для разработки могут использоваться нейронные сети, такие как модели на основе BERT для текстов и модели CLIP для изображений.
Важной частью системы также является возможность объяснить пользователю, почему его контент был помечен как вредоносный. Кроме того, в процессе онлайн-тестирования и развёртывания системы необходимо следить за её эффективностью через метрики, такие как процент вредоносных постов и количество успешных апелляций.
#машинное_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Share with your friend now:
tgoop.com/ds_interview_lib/609