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Erkennen von toxischer Sprache

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Erkennen von toxischer Sprache - Amazon Transcribe

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Die Erkennung toxischer Sprache soll helfen, soziale Medienplattformen zu moderieren, die peer-to-peer einen Dialog beinhalten, wie Online-Gaming- und Social-Chat-Plattformen. Die Verwendung toxischer Sprache kann für den Einzelnen, für Gleichaltrige und für Gemeinschaften sehr schädlich sein. Die Kennzeichnung von verletzendem Sprachgebrauch hilft den Organisationen, die Konversationen zivilisiert zu halten und ein sicheres und inklusives Online-Umfeld aufrechtzuerhalten, in dem die Nutzer frei kreieren, sich austauschen und beteiligen können.

Amazon Transcribe Die Toxizitätserkennung nutzt sowohl akustische als auch textbasierte Hinweise, um sprachbasierte toxische Inhalte in sieben Kategorien zu identifizieren und zu klassifizieren, darunter sexuelle Belästigung, Hassreden, Bedrohung, Missbrauch, Obszönitäten, Beleidigungen und Grafiken. Zusätzlich zum Text verwendet Amazon Transcribe -Erkennung der Toxizität Sprachhinweise, wie z. B. Töne und Tonhöhen, um toxische Absichten in Sprache zu erkennen. Dies ist eine Verbesserung gegenüber herkömmlichen Systemen zur Inhaltsmoderation, die nur auf bestimmte Begriffe abzielen, ohne die Absicht zu berücksichtigen.

Amazon Transcribe kennzeichnet und kategorisiert giftige Sprache, wodurch die Menge an Daten, die manuell verarbeitet werden müssen, minimiert wird. Dies ermöglicht es den Moderatoren, den Diskurs auf ihren Plattformen schnell und effizient zu steuern.

Zu den Kategorien der toxischen Sprache gehören:

  • Obszönität: Sprache, die unhöfliche, vulgäre oder beleidigende Wörter, Formulierungen oder Abkürzungen enthält.

  • Hassrede: Äußerungen, die eine Person oder Gruppe aufgrund ihrer Identität (z. B. Rasse, ethnische Zugehörigkeit, Geschlecht, Religion, sexuelle Orientierung, Fähigkeiten und nationale Herkunft) kritisieren, beleidigen, anprangern oder entmenschlichen.

  • Sexuell: Sprache, die sexuelles Interesse, Aktivität oder Erregung durch direkte oder indirekte Anspielungen auf Körperteile, körperliche Merkmale oder Geschlecht anzeigt.

  • Beleidigungen: Äußerungen, die eine erniedrigende, demütigende, spöttische, beleidigende oder herabsetzende Sprache enthalten. Diese Art von Sprache wird auch als Mobbing bezeichnet.

  • Gewalt oder Bedrohung: Äußerungen, die Drohungen enthalten, die darauf abzielen, einer Person oder Gruppe Schmerzen, Verletzungen oder Feindseligkeit zuzufügen.

  • Grafisch: Sprache, die visuell beschreibende und unangenehm anschauliche Bilder verwendet. Diese Art von Sprache ist oft absichtlich bildreich, um das Unbehagen des Empfängers zu verstärken.

  • Belästigung oder Beleidigung: Äußerungen, die darauf abzielen, das psychische Wohlbefinden des Empfängers zu beeinträchtigen, einschließlich erniedrigender und objektivierender Begriffe. Diese Art von Sprache wird auch als Belästigung bezeichnet.

Bei der Toxizitätserkennung werden Sprachsegmente (die Sprache zwischen natürlichen Pausen) analysiert und diesen Segmenten Konfidenzwerte zugewiesen. Konfidenzwerte sind Werte zwischen 0 und 1. Ein höherer Konfidenzwert bedeutet eine größere Wahrscheinlichkeit, dass es sich bei dem Inhalt um toxische Sprache in der entsprechenden Kategorie handelt. Sie können diese Konfidenzwerte verwenden, um den geeigneten Schwellenwert für die Erkennung von Toxizität für Ihren Anwendungsfall festzulegen.

Anmerkung

Die Erkennung von Toxizität ist nur für Batch-Transkriptionen in US-Englisch verfügbar (en-US).

Beispielausgabe im JSON-Format anzeigen.

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