男默女泪、不看不是中国人、看完惊呆、身份惊人、不看吃亏、癌症凶手……这些标题党文章的惯用词汇，还熟悉吗。

昨天（7月30日），今日头条发布内容健康度检测工具“灵犬3.0”，不仅能够识别这些低俗内容、暴力内容和标题党，还能支持图片识别功能。

今日头条表示，在文字识别领域，灵犬3.0的检测准确率从此前的85%，上升至91%。图像识别领域，在数据、模型和计算力方面也做了针对性优化。

这一次，字节跳动AI实验室首次揭秘其反低俗系统概况，以及相应的技术原理。

改进了哪里？

这个叫作灵犬的小程序，可以从微信小程序“灵犬反低俗助手”或今日头条内打开。

所以，和去年5月的灵犬2.0小工具相比，3.0版的灵犬改进了不少。

先是界面有变。此前的检测界面，分为反色情低俗、反暴力谩骂和反标题党三类，新版将这三者合为一体，统一成了文本识别。

△ 左：3.0版灵犬界面；右：2.0版灵犬界面

用户只需输入一段文字或文章链接，就能检测内容健康指数，系统返回一个鉴定结果。包括是否可以获得算法推荐，是否需要引入人工判断等。

其次，新系统可识别图片，上传图片或其连接，就能一键检测图片的健康指数。

今日头条表示，自去年3月推出一代灵犬开始，到今年6月为止，灵犬反低俗助手的使用人次已经超过了300万。

BERT加持

字节跳动人工智能实验室总监王长虎表示，和一般的采用分词技术+词表技术文本识别方案不同，灵犬采用NLP技术。

相比于上一代，灵犬每更新一次，就进化一次。

王长虎表示，1.0版采用词向量+CNN技术，训练数据集包含350万数据样本，对随机样本的预测准确率达到79%。

到了2.0版，技术就变成了LSTM（长短时记忆）+注意力机制，前者擅长对序列进行建模，对长句的识别效果好，后者帮助对句子全局有一定了解。此时训练数据集包含840万数据样本，准确率提升至85%。

王长虎表示，3.0版灵犬同时应用了BERT和半监督技术，并且在此基础上使用了专门的中文语料，在不牺牲效果的情况调整了模型结构，使得计算效率能达到实用水平。

这一代“灵犬”训练数据集总量是1.2个T，相当于20倍百度百科或100倍维基百科的数据总量，包含920万个样本，准确率提升至91%。

量子位此前报道过，说BERT是2018年最火的NLP模型一点也不为过，它甚至被称为NLP新时代的开端。

它由Google推出，全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers，意思是来自Transformer的双向编码器表示，也是一种预训练语言表示的方法。

王长虎表示，最新图片识别和检测功能的推出，背后也曾面临3个技术难点。

一个图像多尺寸问题，解决方式就是多桶模型，每个桶的模型处理不同尺寸的数据。这样，既不会增加模型运算的耗时，还能提升准确率。

二是图像多尺度问题，图片中的人像的尺寸和比例不同，因此研究人员构建了特征金字塔。

三是小目标问题，也就是说低俗内容只有一点点。今日头条采用分割辅助分类网络方案，把低俗位置抠出来，结合区域信息整体分析，解决小目标问题。

AI内容监管员

今日头条表示，反低俗系统从2012年就开始建设了。

从创立开始，已经把包括反低俗在内的内容安全，放在公司最高优先级队列。成立之初，已经专门设有审核团队，当时研发所有客户端、后端、算法的同学一共不到40人。

王长虎表示，灵犬只是今日头条反低俗系统一个检测的窗口，今日头条的反低俗不止于灵犬，还有类似的数百个模型，解决低俗低质、暴力等内容，还有近万人专业内容审核团队。

AI代替部分内容审核员的工作，不只今日头条，其他内容平台也都推出过类似产品。

今年6月，微信上线了一款叫“珊瑚内容安全助手”的小程序，只要面向公众号内容运营者和小程序开发者，任何人可一键识别内容和产品是否安全，是否可以通过检测。

小程序显示，目前能鉴定图片和文字内容，后续还将陆续上线音频鉴别和视频鉴别。

再比如想用AI打造智能社区的知乎，去年4月上线了一款专治“答非所问”的机器人瓦力，用机器学习去理解问题下的内容，以快速处理答非所问和辱骂、贴标签等不友善内容，还能识别阴阳怪气（反讽）的回答。

不过效果也得两面看，上线一年多，已经有不少用户觉得瓦力的检测效果略感智障，出现了识别不准、莫名折叠回答的情况。

当然，也少不了不少社交平台的内容检测玩家。

Facebook，一个越活用户近20亿的社交平台，每天面临着C端用户贡献的各式各样的图片和文字信息，检测这些内容是否合规，还靠AI。

它们靠一个名为Rosetta的机器学习系统，能实时从10亿图片和视频中提取文字，识别文字包含的信息，检测内容的安全性。

AI已经开始大面积内容监管人员，节约了大量人力，但又何尝不是另外一场由人力堆砌的工作呢？

“灵犬”们还需进化，直到不再需要这么多人的那天。

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