Facebook – Rosetta AI scansiona il testo da oltre un miliardo di immagini al giorno.
La moderazione non è una cosa facile per le piattaforme di social media. Con milioni di utenti che pubblicano attivamente messaggi di immagini, video e di testo ogni ora, la revisione manuale dei contenuti del sito diventa complicata.
Ecco perché piattaforme come YouTube, Facebook e Twitter si sono rivolte ad algoritmi e intelligenza artificiale per aiutare a controllare le loro piattaforme.
Facebook potrebbe aver trovato un modo per rendere i suoi strumenti di moderazione più accurati.
In un post pubblicato, tre dipendenti dell’azienda spiegano un nuovo strumento che Facebook ha già iniziato a testare: Rosetta.
Rosetta è un sistema di apprendimento automatico su larga scala.
Progettato per estrarre testo da immagini e video pubblici di Facebook e Instagram, in una ampia varietà di lingue e determinare il contesto del testo e dell’immagine insieme.
In altre parole, Facebook sta sviluppando un’IA in grado di comprendere i meme.
Ad esempio, Rosetta può leggere il testo fotografato nei menu e nei segnali stradali, nonché le parole che appaiono sui vestiti e sulle etichette dei prodotti.
Quindi, anche se Rosetta non è dedicata ai meme, la loro prevalenza su Facebook e Instagram li renderà senza dubbio un caso d’uso importante, specialmente nel rilevamento di materiale offensivo da parte di Facebook.
“Comprendere il testo che appare sulle immagini è importante per migliorare le esperienze, come una ricerca di foto più rilevante o l’incorporazione del testo in screen reader che rendono Facebook più accessibile per i non vedenti” .
Facebook
Aggiungendo che il testo di lettura nelle immagini è importante nell’individuare “contenuti inappropriati o dannosi e mantenere la nostra comunità al sicuro”.
![](https://www.playblog.it/wp-content/uploads/2018/09/Facebook.png)
2 – riconoscimento delle parole utilizzando un modello con perdita CTC.
I due modelli sono addestrati indipendentemente.
Attraverso Rosetta, Facebook è in grado di migliorare la ricerca di immagini e i sistemi che determinano i tipi di immagini che possono apparire nel tuo feed di notizie.
Aiuta, inoltre, l’azienda a rilevare e rimuovere automaticamente discorsi di incitamento all’odio che probabilmente non era stato in grado di identificare in precedenza.
” Comprendere il testo che appare sulle immagini è importante per migliorare le esperienze. Come una ricerca di foto più rilevante o l’integrazione del testo in screen reader che rendono Facebook più accessibile per i non vedenti.
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Comprendere il testo nelle immagini insieme al contesto in cui appare aiuta anche i nostri sistemi a identificare proattivamente contenuti inappropriati o dannosi e a mantenere la nostra community al sicuro. ”
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I modelli di riconoscimento del testo si concentrano prevalentemente su set di dati alfabetici in inglese o latino.
Per supportare una piattaforma globale, Facebook sta continuando ad investire nell’estensione del modello di riconoscimento del testo per il vasto numero di lingue utilizzate sul social.
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Con un modello unificato per un gran numero di lingue, si corre il rischio di essere mediocri per ogni lingua, il che rende il problema impegnativo. Inoltre, è difficile ottenere dati con annotazioni umane per molte delle lingue.
Sebbene SynthText sia stato utile come metodo per eseguire il bootstrap del training, non è ancora un sostituto per set di dati con annotazioni umane. Facebook sta esplorando modi per colmare il divario tra il suo motore sintetico e la distribuzione del testo reale sulle immagini.
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