隨著自然語言處理（NLP）領(lǐng)域技術(shù)的發(fā)展，以“非正則”質(zhì)檢模式為主、“關(guān)鍵詞+正則”模式為輔的方案已成為未來發(fā)展趨勢。兩種模式將長期共存，因?yàn)樗鼈兏饔衅涓�擅長做的事情、更適配的場景。

　　在實(shí)際應(yīng)用中，“關(guān)鍵詞+正則”作為一種基礎(chǔ)質(zhì)檢模式，越來越難以滿足企業(yè)在質(zhì)檢效果和效率上的精細(xì)化需求。但是，這種模式也有它的優(yōu)勢：上手快。

　　當(dāng)企業(yè)提出一個(gè)新的、此前從未用過的質(zhì)檢項(xiàng)時(shí)，質(zhì)檢項(xiàng)的標(biāo)準(zhǔn)尚未完全確定，因此可以用“關(guān)鍵詞+正則”模式先跑起來，快速進(jìn)行探索和迭代。其后根據(jù)初步探索和迭代的結(jié)果，再判斷是否可以升級到基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的“非正則”模式。這是適配“關(guān)鍵詞+正則”模式的第一種場景。

　　第二種場景：當(dāng)一個(gè)質(zhì)檢項(xiàng)命中的目標(biāo)通話量比較少，只有幾百甚至幾十條，就無法產(chǎn)生足夠的“正例”給機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，只能繼續(xù)采用“關(guān)鍵詞+正則”模式。這是一種被動場景，也是比較常見的場景。

　　還有一種場景比較特殊：有些質(zhì)檢項(xiàng)命中的目標(biāo)通話比較多，原則上可以用來訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，但是因?yàn)?ldquo;關(guān)鍵詞+正則”已經(jīng)得出不錯(cuò)的結(jié)果，既找得全（術(shù)語叫召回率高），又找得準(zhǔn)（術(shù)語叫準(zhǔn)確率高），兩個(gè)值都超過90%，那么暫時(shí)就不迫切需要升級到“非正則”質(zhì)檢模式了。比如很多企業(yè)需要的正向質(zhì)檢項(xiàng)——“禮貌問候”，因?yàn)榭梢愿F舉出大部分“禮貌問候”的用詞，用“關(guān)鍵詞+正則”模式就能得到雙90%的結(jié)果。

　　不過，這種場景非常少見。大部分情況下，“關(guān)鍵詞+正則”質(zhì)檢模式相比基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的“非正則”質(zhì)檢模式，在找全率和找準(zhǔn)率上有很大差距。

　　在實(shí)際應(yīng)用中，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的“非正則”質(zhì)檢模式（原理細(xì)節(jié)可參考上一篇文章），可以大幅提升質(zhì)檢效率，更好地解決企業(yè)質(zhì)檢任務(wù)的痛點(diǎn)：傳統(tǒng)“關(guān)鍵詞+正則”的模式，很難找得全和找得準(zhǔn)目標(biāo)通話，大大影響工作效率——如果找不全，就意味著會遺漏很多目標(biāo)通話；如果找不準(zhǔn)，就意味著在人工復(fù)檢時(shí)會浪費(fèi)大量人力。

　　我們之前分享過實(shí)際對比的例子，貸后資產(chǎn)管理領(lǐng)域的基礎(chǔ)質(zhì)檢項(xiàng)“恐嚇威脅”，采用基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的“非正則”質(zhì)檢模式找出的違規(guī)通話量是“關(guān)鍵詞+正則”的9倍。

　　考慮到在實(shí)際使用中，質(zhì)檢項(xiàng)與命中的目標(biāo)通話量之間的關(guān)系也存在“二八法則”——20%的質(zhì)檢項(xiàng)貢獻(xiàn)了80%的質(zhì)檢量，所以將質(zhì)檢量大的少數(shù)質(zhì)檢項(xiàng)升級到“非正則”模式，往往可以大幅提升整個(gè)質(zhì)檢任務(wù)的找全率和找準(zhǔn)率。這是“非正則”質(zhì)檢模式的第一種適配場景，也是主要的適配場景。

　　第二種場景：某些質(zhì)檢項(xiàng)，雖然從某一家企業(yè)的角度看，所命中的目標(biāo)通話量不算大，但是這個(gè)質(zhì)檢項(xiàng)是整個(gè)行業(yè)中較為成熟的、通用的質(zhì)檢項(xiàng)，其他企業(yè)也都在用，那么就可以采用基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的“非正則”模式進(jìn)行模型訓(xùn)練。因?yàn)槠渌�企業(yè)都可以比較快速的復(fù)用或者經(jīng)過簡單調(diào)整之后復(fù)用，所以“非正則”模式帶來的收益就更高。比如，消費(fèi)金融領(lǐng)域的正向質(zhì)檢項(xiàng)“提示逾期天數(shù)”；客服領(lǐng)域的負(fù)向質(zhì)檢項(xiàng)“暴露客戶隱私”等都是各自領(lǐng)域或行業(yè)通用的。

　　與“關(guān)鍵詞+正則”質(zhì)檢模式相比，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的“非正則”模式，不再需要既懂業(yè)務(wù)又懂正則的稀缺人才編寫規(guī)則和迭代規(guī)則，只需要普通人快速進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注即可訓(xùn)練算法模型，而且通常能得到更好的效果。唯一顯著的缺陷就是，如果沒有數(shù)千條數(shù)據(jù)，很難訓(xùn)練出效果好的模型。

　　當(dāng)前階段，質(zhì)檢項(xiàng)應(yīng)該采取哪種模式，主要取決于該質(zhì)檢項(xiàng)產(chǎn)生的目標(biāo)通話量大小——通常數(shù)量大，才能快速標(biāo)注數(shù)據(jù)、訓(xùn)練出更好的算法模型，采用“非正則”模式，否則仍需要繼續(xù)使用“關(guān)鍵詞+正則”模式。

　　其次也要考慮到質(zhì)檢項(xiàng)的成熟度——太新的、標(biāo)準(zhǔn)尚不明確的質(zhì)檢項(xiàng)，適合先用“關(guān)鍵詞+正則”模式迭代起來，再決定何時(shí)升級到基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的“非正則”模式。

　　綜合來看，在實(shí)踐中采用“雙模”方案，讓兩種模式各司其職，可以最大程度提升質(zhì)檢效率。