Izstrādājiet UGC satura moderēšanas sistēmu (teksts + attēli).

Lietotāja ģenerētā satura (UGC) moderācijas sistēmas projektēšanai ar tekstu un attēliem var izmantot šādu pieeju:

1. Datu vākšana un iepriekšēja apstrāde:

   • Ielādējot saturu, tas nekavējoties tiek saglabāts moderācijas rindā.
   • Tekstam — normalizācija, tokenizācija.
   • Attēliem — izmēra maiņa, pārveidošana vajadzīgajā formātā.

2. Automātiska filtrācija:

   • Teksts: izmantot NLP modeļus toksicitātes, surogātpasta, aizskārumu noteikšanai (piemēram, BERT balstītus klasifikatorus vai specializētus modeļus).
   • Attēli: izmantot datorredzes modeļus aizliegtā satura atklāšanai (piemēram, NSFW, vardarbība).

3. Rokas moderācija:

   • Saturs, kas rada šaubas vai ar zemu modeļa ticamību, tiek nosūtīts moderētājiem pārbaudei.
   • Interfeiss moderētājiem ātrai pārskatīšanai un lēmumu pieņemšanai.

4. Atgriezeniskā saite un mācīšanās:

   • Rokas moderācijas rezultāti tiek izmantoti modeļu papildu apmācībai un automātiskās filtrācijas kvalitātes uzlabošanai.

5. Mērogojamība un izturība pret kļūdām:

   • Izmantot mikroservisus teksta un attēlu apstrādei.
   • Ziņu rindas (piemēram, Kafka) asinhronai apstrādei.
   • Rezultātu kešošana ātrākai pārbaudei.

6. Drošība un konfidencialitāte:

   • Datu šifrēšana.
   • Piekļuves kontrole pie moderēšanas rīkiem.

Piemēra arhitektūra:

Lietotājs -> Ielādes API -> Moderācijas rinda ->
[NLP modulis tekstam] + [CV modulis attēliem] ->
Rezultāti -> Automātisks lēmums vai -> Rokas moderācija ->
Glabāšana un publicēšana

Šī pieeja ļauj efektīvi filtrēt nevēlamu saturu, samazina moderatoru slodzi un nodrošina moderācijas kvalitāti.