7月30日，在字节跳动总部，今日头条最新版反低俗产品灵犬3.0发布。最新版灵犬3.0采用了“BERT+半监督学习”的技术，提高了相关文本的识别度，并且采用深度学习的方法应对图像识别场景，为“灵犬”增加了图像识别的功能。字节跳动人工智能实验室总监王长虎专门就“算法如何反低俗”做了一次分享。

灵犬是什么？

“灵犬”是一款基于今日头条反低俗模型的辅助小工具，它致力于打击低俗低质内容，净化网络空间。
对于用户输入的内容，“灵犬”会先进行提取、分词和语义识别，然后根据相关规则，输出对应的分数、评级和结论。
自2018年3月28日上线以来，“灵犬”反低俗助手已经过三代技术更迭。最新版本的灵犬3.0，对识别种类以及其自身模型进行了升级，并同时支持图片识别（反色情低俗、反血腥暴力）和文本识别（反色情低俗、反暴力谩骂、反标题党）。

灵犬背后的技术更迭

在文本识别方面，“灵犬”做了三次技术更迭。
第一代灵犬，应用的是“词向量”和“CNN（卷积神经网络）”技术；
第二代灵犬，应用的是“LSTM（长短期记忆）”和“Attention”技术；
第三代灵犬，应用的是“BERT”和半监督学习技术。

灵犬3.0通过“BERT”和半监督学习技术，在常见的阅读理解、语义蕴含、问答、相关性等各项任务上，有了大幅度提升。除此之外，灵犬3.0还使用了专门的中文语料，研发团队在保证灵犬3.0识别效果的前提下调整了模型结构，并通过这些技术的加成，使得灵犬3.0的计算效率能够达到实用水平。

据今日头条透露，灵犬3.0的训练数据集总量是1.2个T，相当于20倍百度百科或者100倍维基百科的数据总量，其中包含了920万个样本，文本识别准确率从85%提升至91%。

在图像识别方面，灵犬3.0运用的解决方案是深度学习，这也是“灵犬”第一次在图片识别领域有所涉及。

据沟通会介绍，今日头条对灵犬3.0做了以下几方面的优化：

数据层面，灵犬3.0累积了上千万级别的训练样本。

计算力层面，利用分布式训练算法以及强大的GPU训练集群，加速模型的训练和调试。利用模型压缩技术，提升模型的预测速度。

模型层面，灵犬3.0针对许多困难样本做了模型结构调优，包括：

1.多尺寸问题
为应对用户上传的不同的比例的图片，今日头条专门设计了多桶模型，使得各种比例的图片都能有很好的识别效果。

2.多尺度问题
在以人为主的场景中，为应对人在图片中的面积占比变化较大的问题，今日头条引入了特征金字塔结构，对不同尺度的物体，它能提高模型提取一致性特征的能力。

3.小目标问题
为应对在图片背景中出现小范围的问题区域的问题，今日头条设计了分割辅助分类网络，使得模型能够更加专注问题区域。

此外，“灵犬”还建设了比较完善的模型迭代系统。通过“数据收集—数据标注—数据清洗—模型训练—模型评估—badcase分析”这一套完整的流程，从而使得“灵犬”具有持续优化的能力。

反低俗需要“技术+人”

反低俗无法单一地依靠技术或人工解决。
在本次沟通会上，王长虎表示，低俗的定义相对笼统，很难完全精确地定义出来，而如果没有一个精确的区分准则，就没办法给计算机写出执行步骤让它去判断。

所以，现阶段至少在以下两方面，还有赖于人工判断。

一方面是：技术暂时难以制定标准。
从文字的角度，机器只是把文字当成符号，也只能从表面去理解它，却很难理解文字背后的意思。
从图片的角度，机器只是通过识别肌肤裸露面积来判定是否违规，却不能区分一些具有历史意义和艺术性的照片。

另一方面是：标准会根据使用场景、人群、时间而变动。
低俗的标准并非一成不变，而是随着社会和文化的不断发展而流变。
比如，在八十年代早期，邓丽君的歌曲曾被认为是“靡靡之音”；在淘宝店里看到内衣样式和相关的卖家秀，并不会被归类于低俗；在某些小视频APP青少年模式下，就不应该出现“热舞”等情况。

针对低俗判断问题的复杂性和不同判断方式的局限性，今日头条给出的结论及解决方法是：
1.不断进化技术模型；
2.结合技术和人工判断两种方式。

今日头条的反低俗系统

“灵犬”是今日头条反低俗系统的一个简化版本。

在内容审核方面，今日头条团队通常会结合人工和技术手段，用以有效地提升内容审核的效率和准确度。
在内容安全方面，今日头条团队有一套具体的内容安全机制，用以应对个人和媒体的不同用户群体。

放眼全球，打击低俗低质内容，是所有信息平台都在面临的难题，不管是国外的Facebook、Google，还是国内的微信、今日头条，都在为解决这一系列问题而努力。

也许，“灵犬”会是一次不错的尝试，尽管它还需要进化成长。

创作场景

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