一个审核员一天只能审核5000条文本信息，而在线的 UGC 资讯网站往往平均一个小时接收的文本信息可能超过百万条。与此同时，还需要将杂乱的内容进行分类并发布到不同的专栏页面……信息爆炸的时代，海量信息的处理能力对各大互联网平台来说是核心竞争力之一。

如何运用 AI 技术处理海量内容并能真正捕捉高价值信息，也是目前企业持续探索的领域。

 从内容的生产到发布 

杂乱的标题信息

海量信息处理需求 VS 效率低的人力审核分类，可想而知，很多优质或时效性极强的内容与大众擦肩而过。

 资讯内容快速增长 

企业前期也在尝试组建算法团队通过传统 AI 开发方式进行开发，但很快发现需要克服的问题很多：

• 如何降低业务探索阶段的成本投入？

• 模型训练依赖数据，网站标题内容覆盖广数量大，如何高效完成数据处理？

• 网站文章标题种类多、语义复杂，如何能确保训练模型的精度效果？

• 高日活的网站，对预测时延要求高，AI 自动文本分类能达到预期效果吗？

带着这些疑问，新闻资讯网站的技术负责人接触到了飞桨 EasyDL，结合对文章标题的处理逻辑，选择适用的任务类型-文本分类。

最终实现10000条文本信息使用智能标注仅耗时1小时，同时零代码训练出精确率达到90%以上的可用模型，快速投入网站文本处理中。

从原本需要成本达百万级的算法投入，到现在零开发成本；从原本需要1年开发周期才可能上线 AI 自动文本分类到现在仅用3个月完成 AI 模型开发及完整方案上线……这些成果让该新闻资讯网站快速实现了 AI 高效处理信息的业务模式。

 基于文心大模型底座 

通过内置文心大模型底座的高精度算法，用户可以完成复杂场景的高精度模型训练，比如上述提到的案例中网站标题繁多且语法不统一的问题，就可迎刃而解。

同时，无需准备大量数据集也可获得高精度的模型投入实际应用。

文心大模型能够同时从大规模知识和海量多元数据中持续学习，如同站在巨人的肩膀上，训练效率和理解准确率都得到大幅提升。

文心大模型的优势

内置百度飞桨文心·NLP 大模型的 EasyDL 零门槛 AI 开发平台，提供更加便捷的一站式 AI 开发能力，数据标注、模型训练、服务部署都可以在一个平台简单并连贯地实现。AI 模型训练环节不需要编写代码，也不需要深度学习的算法背景，就能轻松完成。

4月12日晚20:00—21:00，AI 快车道-评论观点抽取专场公开课，将深入探讨各行业网站运营趋势及痛点，剖析 AI 赋能下的平台智能化转型升级突破口。

直播中为大家准备了诸多飞桨 EasyDL 落地案例：新闻资讯平台、政务服务平台、电商平台的 AI 实践经验，或许从案例中你会收获更多灵感。

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