本公開的實施例公開了用于審核信息的方法和裝置。該方法的一具體實施方式包括：獲取物品的展示用信息作為待審核信息；利用基于機器學習的算法，對待審核信息進行審核，得到待審核信息的審核結果，其中，審核結果用于表征待審核信息是否通過審核或用于表征當前無法確定待審核信息是否通過審核；響應于確定得到的審核結果用于表征當前無法確定待審核信息是否通過審核，執行通過人工審核確定待審核信息是否通過審核的審核操作，得到人工審核結果，以及使用得到的人工審核結果更新待審核信息的審核結果；根據待審核信息的審核結果，對物品的展示用信息進行處理。該實施方式有助于降低審核成本，并縮短審核周期。

技術領域

本公開的實施例涉及計算機技術領域，具體涉及用于審核信息的方法和裝置。

背景技術

隨著電子商務的不斷發展，其涉及的商品的數量和種類也在不斷增加。目前，許多電商平臺在展示商品時，通常會提供文本、圖像、視頻、音頻等各種格式的信息以供用戶更詳細地了解商品。為了保證所展示文本、圖像等信息的合規性，通常需要電商平臺對這些商品信息進行審核，以避免向用戶展示不合規的商品信息。

目前，常用的審核方法仍是人工審核。但是，隨著商品的數目和展示的商品信息的大幅增漲，依靠人工審核很多時候已經不能有效地完成對所有商品信息的審核。對此，有些電商平臺會根據一些過濾規則篩選出可能不合規的商品信息，再由人工審核篩選出的商品信息。這種方式雖然減少了人工審核商品的信息的數目，但是所使用的過濾規則通常是非常簡單和粗糙的，從而很容易漏掉對許多不合規的商品信息的檢測。

發明內容

本公開的實施例提出了用于審核信息的方法和裝置。

第一方面，本公開的實施例提供了一種用于審核信息的方法，該方法包括：獲取物品的展示用信息作為待審核信息；利用基于機器學習的算法，對待審核信息進行審核，得到待審核信息的審核結果，其中，審核結果用于表征待審核信息是否通過審核或用于表征當前無法確定待審核信息是否通過審核；響應于確定得到的審核結果用于表征當前無法確定待審核信息是否通過審核，執行通過人工審核確定待審核信息是否通過審核的審核操作，得到人工審核結果，以及使用得到的人工審核結果更新待審核信息的審核結果；根據待審核信息的審核結果，對物品的展示用信息進行處理。

在一些實施例中，利用基于機器學習的算法，對待審核信息進行審核，得到待審核信息的審核結果，包括：利用至少兩個基于機器學習的算法，分別對待審核信息進行審核，得到至少兩個子審核結果，其中，子審核結果用于表征待審核信息是否通過審核或用于表征當前無法確定待審核信息是否通過審核；根據得到的至少兩個子審核結果，確定待審核信息的審核結果。

在一些實施例中，根據得到的至少兩個子審核結果，確定待審核信息的審核結果，包括：響應于確定至少兩個子審核結果中的、用于表征待審核信息通過審核的子審核結果的數目不小于第一閾值，確定待審核信息通過審核。

在一些實施例中，根據得到的至少兩個子審核結果，確定待審核信息的審核結果，包括：響應于確定至少兩個子審核結果中的、用于表征待審核信息未通過審核的子審核結果的數目不小于第二閾值，確定待審核信息未通過審核。

在一些實施例中，根據得到的至少兩個子審核結果，確定待審核信息的審核結果，包括：響應于確定至少兩個子審核結果中的用于表征當前無法確定待審核信息是否通過審核的子審核結果的數目不小于第三閾值，確定當前無法確定待審核信息是否通過審核。

在一些實施例中，響應于確定得到的審核結果用于表征當前無法確定待審核信息是否通過審核，執行通過人工審核確定待審核信息是否通過審核的審核操作，得到人工審核結果，包括：響應于確定得到的審核結果用于表征當前無法確定待審核信息是否通過審核，確定待審核信息通過審核的置信度；響應于確定待審核信息通過審核的置信度低于預設的置信度閾值，執行通過人工審核確定待審核信息是否通過審核的審核操作，得到人工審核結果。

在一些實施例中，基于機器學習的算法根據物品的目標屬性的屬性值確定。