{"id":72898,"date":"2020-03-05T20:42:08","date_gmt":"2020-03-05T17:42:08","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/kak-otkryt-kommentarii-i-ne-potonut-v-spame"},"modified":"2020-03-05T20:42:08","modified_gmt":"2020-03-05T17:42:08","slug":"kak-otkryt-kommentarii-i-ne-potonut-v-spame","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/pt\/blog\/administrirovanie\/kak-otkryt-kommentarii-i-ne-potonut-v-spame","title":{"rendered":"Como abrir coment\u00e1rios e n\u00e3o se afogar em spam","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"Como
\n
\nQuando o seu trabalho \u00e9 criar algo bonito, n\u00e3o \u00e9 preciso dizer muito sobre isso, pois o resultado est\u00e1 diante dos olhos de todos. Mas se voc\u00ea remove inscri\u00e7\u00f5es de cercas, ningu\u00e9m percebe seu trabalho at\u00e9 que as cercas estejam apresent\u00e1veis ou at\u00e9 voc\u00ea apagar algo inapropriado.<\/p>\n

Qualquer servi\u00e7o onde se pode deixar um coment\u00e1rio, avalia\u00e7\u00e3o, enviar mensagem ou carregar imagens enfrenta, cedo ou tarde, o problema de spam, fraudes e conte\u00fado ofensivo. Isso \u00e9 inevit\u00e1vel, mas \u00e9 preciso combater. <\/p>\n

Meu nome \u00e9 Mikhail, eu trabalho na equipe Antispam, que protege os usu\u00e1rios dos servi\u00e7os do Yandex contra esses problemas. Nosso trabalho raramente \u00e9 percebido (e isso \u00e9 bom!), ent\u00e3o hoje vou contar mais sobre ele. Voc\u00ea vai descobrir em quais casos a modera\u00e7\u00e3o \u00e9 in\u00fatil e por que a precis\u00e3o n\u00e3o \u00e9 o \u00fanico indicador de sua efic\u00e1cia. E tamb\u00e9m vamos falar sobre palavr\u00f5es usando gatos e cachorros como exemplo, e por que \u00e0s vezes \u00e9 \u00fatil 'pensar como um xingador'.
\n<\/a><\/noindex>
\nNo Yandex, est\u00e1 surgindo cada vez mais servi\u00e7os onde os usu\u00e1rios publicam seu conte\u00fado. Voc\u00ea pode fazer uma pergunta ou escrever uma resposta no Yandex.Q, discutir not\u00edcias do seu bairro no Yandex.District, compartilhar condi\u00e7\u00f5es de tr\u00e1fego em conversas no Yandex.Maps. Mas quando a audi\u00eancia do servi\u00e7o cresce, ele se torna atraente para golpistas e spammers. Eles aparecem e preenchem os coment\u00e1rios: oferecem ganhos f\u00e1ceis, promovem rem\u00e9dios milagrosos e prometem pagamentos sociais. Por causa dos spammers, alguns usu\u00e1rios perdem dinheiro, e outros perdem o desejo de passar tempo em um servi\u00e7o descuidado e cheio de spam.<\/p>\n

E esse n\u00e3o \u00e9 o \u00fanico problema. N\u00f3s nos esfor\u00e7amos n\u00e3o apenas para proteger os usu\u00e1rios contra golpistas, mas tamb\u00e9m para criar um ambiente confort\u00e1vel para a comunica\u00e7\u00e3o. Se as pessoas nos coment\u00e1rios se deparam com ofensas e palavr\u00f5es, \u00e9 muito prov\u00e1vel que elas se afastem e nunca mais voltem. Portanto, tamb\u00e9m precisamos saber como lidar com isso. <\/p>\n

Web Limpo<\/h3>\n

\nComo costumamos fazer, as primeiras iniciativas surgiram na Pesquisa, na parte que combate o spam nos resultados. H\u00e1 cerca de dez anos, surgiu a necessidade de filtrar conte\u00fado adulto para buscas familiares e para consultas que n\u00e3o exigem respostas da categoria 18+. Assim, foram criados os primeiros dicion\u00e1rios de pornografia e de palavr\u00f5es, elaborados manualmente por analistas. O principal objetivo era classificar as consultas em aquelas onde era aceit\u00e1vel mostrar conte\u00fado adulto e aquelas onde n\u00e3o era. Para isso, colet\u00e1vamos marca\u00e7\u00f5es, constru\u00edamos heur\u00edsticas e trein\u00e1vamos modelos. Assim surgiram as primeiras iniciativas para filtrar conte\u00fado indesejado.<\/p>\n

Com o tempo, o Yandex come\u00e7ou a apresentar UGC (conte\u00fado gerado pelo usu\u00e1rio) \u2014 mensagens escritas pelos pr\u00f3prios usu\u00e1rios, enquanto o Yandex apenas publicava. Pelas raz\u00f5es descritas anteriormente, muitas mensagens n\u00e3o podiam ser publicadas sem revis\u00e3o \u2014 era necess\u00e1ria modera\u00e7\u00e3o. Ent\u00e3o, decidiram criar um servi\u00e7o que forneceria prote\u00e7\u00e3o contra spam e agentes mal-intencionados para todos os produtos UGC do Yandex e utilizaria as iniciativas de filtragem de conte\u00fado indesejado na Pesquisa. O servi\u00e7o foi chamado de \"Web Limpa\". <\/p>\n

Novas tarefas e ajuda dos colaboradores<\/h3>\n

\nNo in\u00edcio, apenas uma automatiza\u00e7\u00e3o simples funcionava: os servi\u00e7os nos enviavam textos, e n\u00f3s os envi\u00e1vamos por dicion\u00e1rios de palavr\u00f5es, dicion\u00e1rios de pornografia e express\u00f5es regulares \u2014 os analistas faziam tudo manualmente. Mas, com o tempo, o servi\u00e7o come\u00e7ou a ser aplicado em um n\u00famero crescente de produtos do Yandex, e tivemos que aprender a lidar com novos problemas. <\/p>\n

Frequentemente, em vez de uma avalia\u00e7\u00e3o, os usu\u00e1rios publicam uma combina\u00e7\u00e3o sem sentido de letras, tentando ganhar realiza\u00e7\u00f5es, \u00e0s vezes promovem sua empresa em avalia\u00e7\u00f5es de empresas concorrentes, e outras vezes simplesmente confundem organiza\u00e7\u00f5es e escrevem, na avalia\u00e7\u00e3o de uma loja de animais: \"Peixe perfeitamente preparado!\". Talvez, algum dia, a intelig\u00eancia artificial aprenda a capturar perfeitamente o sentido de qualquer texto, mas, atualmente, a automa\u00e7\u00e3o \u00e0s vezes se sai pior que um ser humano. <\/p>\n

Ficou claro que n\u00e3o poder\u00edamos evitar a marca\u00e7\u00e3o manual, e adicionamos uma segunda etapa ao nosso fluxo \u2014 o envio para verifica\u00e7\u00e3o manual por um ser humano. Textos publicados que o classificador n\u00e3o detectou problemas estavam sujeitos a isso. Voc\u00ea pode facilmente imaginar a magnitude dessa tarefa, portanto, n\u00e3o apenas contamos com os avaliadores, mas tamb\u00e9m utilizamos a \"sabedoria da multid\u00e3o\", ou seja, pedimos ajuda aos trabalhadores de micro-tarefas. Eles nos ajudam a identificar o que a m\u00e1quina perdeu, e, assim, ensinam-na. <\/p>\n

Cache inteligente e hashing sens\u00edvel \u00e0 localidade<\/h3>\n

\nOutro problema com o qual nos deparamos ao lidar com coment\u00e1rios foi o spam, mais precisamente, seus volumes e a velocidade de propaga\u00e7\u00e3o. Quando a audi\u00eancia do Yandex.District come\u00e7ou a crescer rapidamente, os spammers apareceram. Eles aprenderam a contornar as express\u00f5es regulares, alterando ligeiramente o texto. O spam, claro, ainda era detectado e removido, mas em uma escala como a do Yandex, uma mensagem inaceit\u00e1vel, mesmo que exibida por apenas 5 minutos, poderia ser vista por centenas de pessoas. <\/p>\n

\"Como
\n
\nIsso, naturalmente, n\u00e3o nos agradava, e fizemos um cache inteligente dos textos com base em LSH (hashing sens\u00edvel \u00e0 localidade<\/a><\/noindex>). Funciona assim: normalizamos o texto, removemos links e o dividimos em n-gramas (sequ\u00eancias de n letras). Em seguida, calculamos hashes dos n-gramas e, com base neles, constru\u00edmos o vetor LSH do documento. A ideia \u00e9 que textos semelhantes, mesmo que um pouco alterados, se transformem em vetores semelhantes. <\/p>\n

Essa solu\u00e7\u00e3o permitiu reaproveitar os veredictos dos classificadores e trabalhadores de micro-tarefas para textos semelhantes. Em caso de ataque de spam, assim que a primeira mensagem passava pela verifica\u00e7\u00e3o e era armazenada em cache com o veredicto \"spam\", todas as novas mensagens semelhantes, mesmo que modificadas, recebiam o mesmo veredicto e eram removidas automaticamente. Mais tarde, aprendemos a treinar e re-treinar automaticamente os classificadores de spam, mas esse \"cache inteligente\" permaneceu conosco e ainda frequentemente nos ajuda.<\/p>\n

Classificador de textos bons<\/h3>\n

\nSem tempo para respirar ap\u00f3s a luta contra o spam, percebemos que 95% do nosso conte\u00fado \u00e9 moderado manualmente: os classificadores reagem apenas a viola\u00e7\u00f5es, enquanto a maioria dos textos \u00e9 boa. Estamos contratando classificados que, em 95 casos de 100, d\u00e3o a avalia\u00e7\u00e3o \"Tudo OK\". Tivemos que nos envolver em um trabalho pouco familiar \u2014 criar classificadores de bom conte\u00fado, sendo que j\u00e1 acumulamos uma quantidade suficiente de marca\u00e7\u00f5es nesse tempo.<\/p>\n

O primeiro classificador funcionava assim: fazemos a lematiza\u00e7\u00e3o do texto (trazemos as palavras para a forma base), descartamos todas as partes do discurso funcionais e aplicamos um \"dicion\u00e1rio de boas lemas\" que j\u00e1 t\u00ednhamos preparado. Se todas as palavras no texto s\u00e3o \"boas\", ent\u00e3o o texto inteiro n\u00e3o cont\u00e9m viola\u00e7\u00f5es. Esse m\u00e9todo imediatamente trouxe entre 25 a 35% de automa\u00e7\u00e3o na marca\u00e7\u00e3o manual em diferentes servi\u00e7os. Claro, esse m\u00e9todo n\u00e3o \u00e9 ideal: \u00e9 f\u00e1cil combinar algumas palavras inocentes e obter uma declara\u00e7\u00e3o muito ofensiva, mas permitiu que rapidamente alcan\u00e7\u00e1ssemos um bom n\u00edvel de automa\u00e7\u00e3o e nos deu tempo para treinar modelos mais complexos.<\/p>\n

As vers\u00f5es seguintes dos classificadores de textos bons j\u00e1 inclu\u00edam modelos lineares, \u00e1rvores de decis\u00e3o e suas combina\u00e7\u00f5es. Para a marca\u00e7\u00e3o de grosseirias e ofensas, por exemplo, estamos tentando usar a rede neural BERT. Aqui, \u00e9 importante captar o significado da palavra no contexto e a conex\u00e3o de palavras em diferentes frases, o que o BERT faz razoavelmente bem. (A prop\u00f3sito, recentemente os colegas das Not\u00edcias falamos<\/a><\/noindex>, como aplicam a tecnologia a uma tarefa fora do padr\u00e3o \u2014 a busca por erros em t\u00edtulos.) No final, conseguimos automatizar at\u00e9 90% do fluxo dependendo do servi\u00e7o. <\/p>\n

Precis\u00e3o, abrang\u00eancia e velocidade<\/h3>\n

\nPara evoluir, \u00e9 necess\u00e1rio entender que benef\u00edcios trazem os diversos classificadores autom\u00e1ticos, as mudan\u00e7as neles e se a qualidade das verifica\u00e7\u00f5es manuais n\u00e3o est\u00e1 se degradando. Para isso, aplicamos indicadores de precis\u00e3o e abrang\u00eancia. <\/p>\n

A precis\u00e3o \u00e9 a propor\u00e7\u00e3o de veredictos corretos entre todos os veredictos sobre conte\u00fado inadequado. Quanto maior a precis\u00e3o, menor o n\u00famero de falsos positivos. Se n\u00e3o monitorarmos a precis\u00e3o, poder\u00edamos teoricamente remover todo o spam e palavras de baixo cal\u00e3o, juntamente com metade das boas mensagens. Por outro lado, se nos basearmos apenas na precis\u00e3o, a melhor tecnologia ser\u00e1 aquela que n\u00e3o detecta ningu\u00e9m. Portanto, h\u00e1 tamb\u00e9m a m\u00e9trica de completude: a propor\u00e7\u00e3o de conte\u00fado ruim identificado entre todo o volume de conte\u00fado ruim. Essas duas m\u00e9tricas se equilibram. <\/p>\n

Para a medi\u00e7\u00e3o, amostramos todo o fluxo de entrada de cada servi\u00e7o e enviamos as amostras de conte\u00fado para avaliadores para uma avalia\u00e7\u00e3o especializada e compara\u00e7\u00e3o com as decis\u00f5es da m\u00e1quina. <\/p>\n

Mas h\u00e1 outra m\u00e9trica importante. <\/p>\n

Como mencionei anteriormente, uma mensagem inaceit\u00e1vel pode ser vista por centenas de pessoas em apenas 5 minutos. Portanto, contabilizamos quantas vezes conseguimos mostrar conte\u00fado ruim \u00e0s pessoas antes de ocult\u00e1-lo. Isso \u00e9 importante, pois n\u00e3o basta trabalhar de forma qualificada \u2014 \u00e9 preciso trabalhar rapidamente tamb\u00e9m. E quando constru\u00edmos a prote\u00e7\u00e3o contra palavras de baixo cal\u00e3o, isso se tornou bastante evidente. <\/p>\n

Antig\u00edria atrav\u00e9s de gatinhos e c\u00e3es<\/h3>\n

\nUm pequeno desvio l\u00edrico. Algu\u00e9m pode argumentar que linguagem ofensiva e insultos n\u00e3o s\u00e3o t\u00e3o perigosos quanto links maliciosos e n\u00e3o s\u00e3o t\u00e3o irritantes quanto spam. Mas buscamos manter condi\u00e7\u00f5es confort\u00e1veis de comunica\u00e7\u00e3o para milh\u00f5es de usu\u00e1rios, e as pessoas n\u00e3o gostam de voltar a lugares onde s\u00e3o ofendidas. N\u00e3o \u00e9 \u00e0 toa que a proibi\u00e7\u00e3o de palavr\u00f5es e insultos est\u00e1 escrita nas regras de muitas comunidades, incluindo o Habr. Mas voltando ao assunto. <\/p>\n

Os dicion\u00e1rios de palavr\u00f5es n\u00e3o conseguem abranger toda a riqueza da l\u00edngua russa. Apesar de haver apenas quatro ra\u00edzes principais de palavr\u00f5es, \u00e9 poss\u00edvel formar um n\u00famero incalcul\u00e1vel de palavras que n\u00e3o podem ser capturadas por express\u00f5es regulares. Al\u00e9m disso, \u00e9 poss\u00edvel escrever parcialmente a palavra em translitera\u00e7\u00e3o, substituir letras por combina\u00e7\u00f5es semelhantes, rearranjar letras, adicionar asteriscos, etc. \u00c0s vezes, sem contexto, \u00e9 imposs\u00edvel identificar qual palavra ofensiva o usu\u00e1rio tinha em mente. Respeitamos as regras do Habr, ent\u00e3o vamos demonstrar isso n\u00e3o com exemplos reais, mas com gatinhos e c\u00e3es. <\/p>\n

\"Como
\n
\n\"Miau\", disse o gatinho. Mas entendemos que o gatinho disse outra palavra...<\/p>\n

Come\u00e7amos a pensar sobre os algoritmos de \"matching difuso\" do nosso vocabul\u00e1rio e sobre um pr\u00e9-processamento mais inteligente: convert\u00edamos para translitera\u00e7\u00e3o, un\u00edamos espa\u00e7os e pontua\u00e7\u00e3o, busc\u00e1vamos padr\u00f5es e escrev\u00edamos express\u00f5es regulares para eles. Essa abordagem trouxe resultados, mas muitas vezes reduzia a precis\u00e3o, n\u00e3o oferecendo a completude desejada.<\/p>\n

Ent\u00e3o, decidimos \"pensar como os palavr\u00f5es\". Come\u00e7amos a inserir ru\u00eddo nos dados: rearranj\u00e1vamos letras, ger\u00e1vamos erros de digita\u00e7\u00e3o, substitu\u00edamos letras por semelhantes na escrita e assim por diante. A marca\u00e7\u00e3o inicial para isso era feita aplicando dicion\u00e1rios de palavr\u00f5es a grandes corpora\u00e7\u00f5es de textos. Se pegarmos uma frase e distorc\u00ea-la de v\u00e1rias maneiras, j\u00e1 obtemos muitas frases. Assim, podemos aumentar o conjunto de treinamento em dezenas de vezes. Restava apenas treinar algum modelo mais ou menos inteligente que levasse em conta o contexto. <\/p>\n

\"Como
\n
\nAinda \u00e9 cedo para falar sobre a solu\u00e7\u00e3o final. Continuamos experimentando abordagens para este problema, mas j\u00e1 vemos que uma rede convolucional simples de caracteres com v\u00e1rias camadas supera significativamente os dicion\u00e1rios e express\u00f5es regulares: conseguimos aumentar tanto a precis\u00e3o quanto a completude.<\/p>\n

Claro, entendemos que sempre haver\u00e1 maneiras de contornar at\u00e9 mesmo a automa\u00e7\u00e3o mais avan\u00e7ada, especialmente quando se trata de algo t\u00e3o empolgante: escrever de maneira que uma m\u00e1quina boba n\u00e3o entenda. Aqui, assim como na luta contra spam, n\u00e3o temos como objetivo erradicar a possibilidade de escrever algo vulgar; nossa tarefa \u00e9 garantir que o jogo n\u00e3o valha a pena.<\/p>\n

Abrir espa\u00e7o para compartilhar opini\u00f5es, comunicar-se e comentar \u00e9 f\u00e1cil. O mais dif\u00edcil \u00e9 alcan\u00e7ar condi\u00e7\u00f5es seguras e confort\u00e1veis e promover o respeito pelas pessoas. E sem isso, n\u00e3o haver\u00e1 desenvolvimento de qualquer comunidade.
\n
Fonte: habr.com<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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