Bir şirket, sosyal medya yorumlarındaki zararlı veya toksik dili tespit etmek istiyor ancak bir modeli eğitmek için etiketli veri kullanmayacak. Şirket, toksik içeriği belirlemek için hangi yaklaşımı kullanmalıdır?

Şirket, etiketli veri kullanmadan sosyal medya yorumlarındaki zararlı veya toksik dili tespit etmek istediği için Amazon Comprehend'in toksisite tespitini kullanmalıdır. Amazon Comprehend, önceden eğitilmiş bir doğal dil işleme (NLP) hizmetidir ve metindeki toksik içeriği (örneğin, hakaret, nefret söylemi, cinsel içerik) etiketli veri gerektirmeden algılayabilir. Bu, hızlı ve maliyet etkin bir çözümdür. Diğer seçenekler neden yanlış: Amazon Rekognition moderasyonu, görüntülerdeki ve videolardaki uygunsuz içeriği tespit etmek için kullanılır, metin için değil. Modeli eğitmek için Amazon SageMaker yerleşik algoritmalarını kullanmak, etiketli veri gerektirir ve soruda bu durumdan kaçınılması istenmektedir. Amazon Polly, metni konuşmaya dönüştüren bir hizmettir, toksik dil tespiti için uygun değildir.