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流程复杂且人工效率低

维持资讯类 or 内容类网站需要大量的文本、图片、视频等信息，信息来源包括：用户自生产、平台自运营、网站爬取等各种方式。

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。

资讯内容快速增长需要借助 AI 提供高效的信息处理手段

某企业主要经营新闻资讯网站，伴随业务及用户体量增长，网站需要对审核完成的文章快速发布到不同的专栏，如政治、财经、文化、娱乐等，但仅凭人力是无法完成这一诉求。

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你也可以实现高精度 AI 模型诉求

该新闻资讯网站之所以能够利用 EasyDL 快速实现文本自动分类，背后依赖百度飞桨文心·NLP 大模型的技术加持。

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。

不止如此，我们还带来了 3 天实训打卡营，手把手带你快速启动自己的评论观点抽取 AI 模型。扫码立即报名，NLP 业务应用时不我待~

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