一個審核員一天只能審核5000條文本信息，而在線的UGC資訊網站往往平均一個小時接收的文本信息可能超過百萬條。與此同時，還需要將雜亂的內容進行分類并發布到不同的專欄頁面……信息爆炸的時代，海量信息的處理能力對各大互聯網平臺來說是核心競爭力之一。

如何運用AI技術處理海量內容并能真正捕捉高價值信息，也是目前企業持續探索的領域。

從內容的生產到發布流程復雜且人工效率低

維持資訊類or內容類網站需要大量的文本、圖片、視頻等信息，信息來源包括：用戶自生產、平臺自運營、網站爬取等各種方式。

雜亂的標題信息

海量信息處理需求VS效率低的人力審核分類，可想而知，很多優質或時效性極強的內容與大眾擦肩而過。

資訊內容快速增長需要借助AI提供高效的信息處理手段

某企業主要經營新聞資訊網站，伴隨業務及用戶體量增長，網站需要對審核完成的文章快速發布到不同的專欄，如政治、財經、文化、娛樂等，但僅憑人力是無法完成這一訴求。

企業前期也在嘗試組建算法團隊通過傳統AI開發方式進行開發，但很快發現需要克服的問題很多
如何降低業務探索階段的成本投入？
模型訓練依賴數據，網站標題內容覆蓋廣數量大，如何高效完成數據處理？
網站文章標題種類多、語義復雜，如何能確保訓練模型的精度效果？
高日活的網站，對預測時延要求高，AI自動文本分類能達到預期效果嗎？

帶著這些疑問，新聞資訊網站的技術負責人接觸到了飛槳EasyDL，結合對文章標題的處理邏輯，選擇適用的任務類型-文本分類。

最終實現10000條文本信息使用智能標注僅耗時1小時，同時零代碼訓練出精確率達到90%以上的可用模型，快速投入網站文本處理中。

從原本需要成本達百萬級的算法投入，到現在零開發成本；從原本需要1年開發周期才可能上線AI自動文本分類到現在僅用3個月完成AI模型開發及完整方案上線……這些成果讓該新聞資訊網站快速實現了AI高效處理信息的業務模式。

基于文心大模型底座你也可以實現高精度AI模型訴求

該新聞資訊網站之所以能夠利用EasyDL快速實現文本自動分類，背后依賴百度飛槳文心·NLP大模型的技術加持。

通過內置文心大模型底座的高精度算法，用戶可以完成復雜場景的高精度模型訓練，比如上述提到的案例中網站標題繁多且語法不統一的問題，就可迎刃而解。

同時，無需準備大量數據集也可獲得高精度的模型投入實際應用。

文心大模型能夠同時從大規模知識和海量多元數據中持續學習，如同站在巨人的肩膀上，訓練效率和理解準確率都得到大幅提升。

文心大模型的優勢

內置百度飛槳文心·NLP大模型的EasyDL零門檻AI開發平臺，提供更加便捷的一站式AI開發能力，數據標注、模型訓練、服務部署都可以在一個平臺簡單并連貫地實現。AI模型訓練環節不需要編寫代碼，也不需要深度學習的算法背景，就能輕松完成。

4月12日晚20:00—21:00，AI快車道-評論觀點抽取專場公開課，將深入探討各行業網站運營趨勢及痛點，剖析AI賦能下的平臺智能化轉型升級突破口。

直播中為大家準備了諸多飛槳EasyDL落地案例：新聞資訊平臺、政務服務平臺、電商平臺的AI實踐經驗，或許從案例中你會收獲更多靈感。

不止如此，我們還帶來了3天實訓打卡營，手把手帶你快速啟動自己的評論觀點抽取AI模型。掃碼立即報名，NLP業務應用時不我待~

掃碼報名直播課，加入行業交流群

👇

關注【飛槳PaddlePaddle】公眾號
獲取更多技術內容~

總結

以上是生活随笔為你收集整理的直播预告 | 如何在有限数据下实现资讯类网站海量信息自动分类的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。