Facebook推出了一个新的人工智能系统,以更好地了解模因经常发布在其平台和识别进攻的。

根据一篇博客文章中,Facebook凸显出这样一个系统为平台的必要性充斥各种形式的照片,包含文本,是否覆盖在一个图像在meme或镶嵌在一个餐厅菜单的照片。

Facebook是不知所措每天大量的照片共享,和理解图像中的文本社交媒体公司带来了一个巨大的问题。Facebook已经有其传统的光学字符识别(OCR)系统,这使它能够识别字符,但不能理解的上下文相关的图像。

为了解决这个问题,Facebook已经创建并部署一个名为罗塞塔的大规模机器学习系统。AI有能力从十亿多个图像和视频帧中提取文本在Facebook和Instagram日常和实时。系统然后输入到一个文本识别模型训练和设计理解上下文的文本和图像。

系统如何从图像中提取文本吗

Facebook上执行文本提取图像通过检测和识别。在检测平台检测矩形区域可能包含文本,而识别包括卷积神经网络(CNN),帮助识别这个词。

平台还通过了系统基于更快R-CNN文本检测。快R-CNN是一个先进的对象检测网络,同时执行检测和识别,这将允许Facebook在meme更好地理解文本,确定它们是否进攻。

根据脸谱网,从图像中提取的文本被用来改善图片搜索的质量和相关性,而自动确定哪些内容违反了平台的仇恨言论政策在不同的语言。系统也将有助于提高用户的新闻Feed给他们更多的个性化内容。

罗塞塔由不同的Facebook产品广泛使用

目前,Facebook透露,罗塞塔已经被广泛使用的各种产品和程序在其平台和Instagram。Facebook承认,如果面临一场艰苦的战斗的大量图片和视频共享平台,但创建一个人工智能系统是一个好的开始。

Facebook说,从图像中提取文本和视频是一个令人兴奋的挑战,因为人们正在寻找更多的方法来分享内容通过社交媒体平台在不同形式和语言。