本發(fā)明涉及人工智能，尤其涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容審核方法。

背景技術(shù)：

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展，社交媒體、新聞網(wǎng)站、論壇、博客等網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)已成為人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡男畔?lái)源。這些平臺(tái)上的信息量呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)，涵蓋了新聞、娛樂(lè)、教育、社交等多個(gè)領(lǐng)域。然而，隨著信息量的激增，網(wǎng)絡(luò)中也充斥著大量的違法、虛假、暴力、色情等有害信息，網(wǎng)絡(luò)有害信息的傳播速度極快，一旦發(fā)布，很可能在短時(shí)間內(nèi)迅速擴(kuò)散，造成惡劣的社會(huì)影響。因此，對(duì)于有害信息的及時(shí)處置顯得尤為重要。

2、然而，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容審核方式在面對(duì)海量信息時(shí)顯得力不從心，存在監(jiān)測(cè)不全面、應(yīng)對(duì)不專(zhuān)業(yè)及處置不及時(shí)的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容審核方法，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中的審核方式在面對(duì)海量信息時(shí)顯得力不從心，存在監(jiān)測(cè)不全面、應(yīng)對(duì)不專(zhuān)業(yè)及處置不及時(shí)的技術(shù)問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的一種基于深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容審核方法，包括如下步驟：

3、步驟一、根據(jù)輿情分析的需求，選擇合適的深度學(xué)習(xí)框架(如tensorflow、pytorch等)，設(shè)計(jì)并構(gòu)建具有多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力的深度學(xué)習(xí)模型；

4、步驟二、從各大社交媒體、新聞網(wǎng)站平臺(tái)自動(dòng)采集輿情信息，并對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作；

5、步驟三、對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提??；

6、步驟四、將所提取的特征向量輸入至深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行運(yùn)算，輸出審核結(jié)果；

7、步驟五、根據(jù)深度學(xué)習(xí)模型的輸出結(jié)果，自動(dòng)生成輿情分析報(bào)告，并推送至相關(guān)管理人員。

8、其中，所構(gòu)建的深度學(xué)習(xí)模型基于tensorflow或pytorch框架構(gòu)建，并采用多模態(tài)數(shù)據(jù)處理架構(gòu)。

9、其中，在步驟二中，從各大社交媒體、新聞網(wǎng)站平臺(tái)自動(dòng)采集輿情信息時(shí)，利用爬蟲(chóng)技術(shù)或api接口，從各大社交媒體、新聞網(wǎng)站平臺(tái)自動(dòng)采集輿情信息，所采集的信息包括文本評(píng)論、圖片分享、視頻上傳；

10、具體地，利用python等編程語(yǔ)言開(kāi)發(fā)爬蟲(chóng)程序，通過(guò)模擬用戶(hù)行為(如發(fā)送http請(qǐng)求)訪(fǎng)問(wèn)目標(biāo)網(wǎng)站，并抓取所需的信息；爬蟲(chóng)程序需要處理反爬蟲(chóng)機(jī)制，如驗(yàn)證碼驗(yàn)證、ip封鎖等；

11、對(duì)于提供api接口的平臺(tái)，可以通過(guò)調(diào)用api來(lái)獲取數(shù)據(jù)；這通常需要申請(qǐng)api密鑰、設(shè)置請(qǐng)求參數(shù)，并解析api返回的數(shù)據(jù)。

12、最后將采集到的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)或云存儲(chǔ)中，以便后續(xù)處理和分析。

13、其中，將采集到的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)或云存儲(chǔ)中時(shí)，采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)(如mysql、oracle等)或非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)(如mongodb、cassandra等)來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

14、其中，在步驟二中，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理包括去除重復(fù)數(shù)據(jù)、處理缺失值和去除廣告或垃圾信息；

15、其中，去除重復(fù)數(shù)據(jù)利用哈希算法或數(shù)據(jù)庫(kù)的唯一性約束來(lái)檢測(cè)并去除重復(fù)數(shù)據(jù)；

16、對(duì)于缺失的數(shù)據(jù)，采用填充法(如均值填充、眾數(shù)填充)、插值法或刪除法進(jìn)行處理；

17、去除廣告或垃圾信息利用正則表達(dá)式、關(guān)鍵詞匹配或機(jī)器學(xué)習(xí)算法(如樸素貝葉斯、支持向量機(jī)等)來(lái)識(shí)別和去除廣告或垃圾信息。

18、其中，在步驟三中，對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取用于將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)(包括文本、圖片、視頻等)轉(zhuǎn)換為深度學(xué)習(xí)模型能夠理解和處理的特征向量，其中：

19、對(duì)于文本數(shù)據(jù)，使用詞嵌入技術(shù)(如word2vec、bert等)將文本轉(zhuǎn)換為向量表示；

20、對(duì)于圖片數(shù)據(jù)，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)等模型提取圖像的視覺(jué)特征；

21、對(duì)于視頻數(shù)據(jù)，結(jié)合圖像處理和時(shí)序分析技術(shù)來(lái)提取特征。

22、其中，在步驟四中，所輸出的審核結(jié)果，包括內(nèi)容分類(lèi)標(biāo)簽、情感傾向得分以及敏感信息標(biāo)識(shí)；

23、輸出審核結(jié)果后，對(duì)模型的輸出結(jié)果進(jìn)行校驗(yàn)，確保其準(zhǔn)確性和可靠性。

24、其中，根據(jù)深度學(xué)習(xí)模型的輸出結(jié)果，自動(dòng)生成輿情分析報(bào)告，并推送至相關(guān)管理人員的具體實(shí)施方式為：

25、設(shè)計(jì)輿情分析報(bào)告的模板；

26、從深度學(xué)習(xí)模型接收輸出結(jié)果，并對(duì)輸出結(jié)果進(jìn)行解析，提取關(guān)鍵信息；

27、基于所設(shè)計(jì)的報(bào)告模板，將提取的關(guān)鍵信息數(shù)據(jù)填入相應(yīng)的位置；

28、利用自動(dòng)化工具(如python腳本、報(bào)告生成軟件等)將填充后的報(bào)告模板轉(zhuǎn)換為可讀的文檔格式(如pdf、word等)；

29、隨后通過(guò)電子郵件、企業(yè)內(nèi)部通訊平臺(tái)等方式將報(bào)告發(fā)送給相關(guān)管理人員。

30、其中，在數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)和處理過(guò)程中，確保遵守相關(guān)法律法規(guī)和隱私政策，保護(hù)用戶(hù)數(shù)據(jù)的安全和隱私。

31、其中，在模型設(shè)計(jì)完成后，使用標(biāo)注好的數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練和驗(yàn)證，以評(píng)估模型的性能和準(zhǔn)確性；

32、使用標(biāo)注好的數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練和驗(yàn)證時(shí)，驗(yàn)證方式采用交叉驗(yàn)證的方式：通過(guò)比較訓(xùn)練集和驗(yàn)證集上的性能，檢查模型是否存在過(guò)擬合(在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，在驗(yàn)證集上表現(xiàn)較差)或欠擬合(在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集上表現(xiàn)均較差)的問(wèn)題。

33、本發(fā)明的一種基于深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容審核方法，首先根據(jù)輿情分析的需求，選擇合適的深度學(xué)習(xí)框架，設(shè)計(jì)并構(gòu)建具有多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力的深度學(xué)習(xí)模型；之后從各大社交媒體、新聞網(wǎng)站平臺(tái)自動(dòng)采集輿情信息，并對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作；然后對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提?。浑S后將所提取的特征向量輸入至深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行運(yùn)算，輸出審核結(jié)果；最后根據(jù)深度學(xué)習(xí)模型的輸出結(jié)果，自動(dòng)生成輿情分析報(bào)告，并推送至相關(guān)管理人員，以此方式解決了現(xiàn)有技術(shù)中的審核方式在面對(duì)海量信息時(shí)顯得力不從心，存在監(jiān)測(cè)不全面、應(yīng)對(duì)不專(zhuān)業(yè)及處置不及時(shí)的技術(shù)問(wèn)題。

34、本發(fā)明通過(guò)選擇合適的深度學(xué)習(xí)框架，并設(shè)計(jì)具有多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力的深度學(xué)習(xí)模型，本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)文本、圖像、視頻等多種類(lèi)型輿情信息的全面監(jiān)測(cè)。這種多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力使得系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確地捕捉和理解網(wǎng)絡(luò)中的復(fù)雜信息，從而顯著提升監(jiān)測(cè)的全面性；

35、在特征提取階段采用了先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，能夠自動(dòng)從原始數(shù)據(jù)中提取出對(duì)輿情分析有價(jià)值的特征。這些特征不僅包括了文本中的關(guān)鍵詞、情感傾向等，還包括了圖像中的物體識(shí)別、場(chǎng)景理解等。通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型的運(yùn)算，系統(tǒng)能夠輸出更加準(zhǔn)確、專(zhuān)業(yè)的審核結(jié)果，從而增強(qiáng)應(yīng)對(duì)的專(zhuān)業(yè)性。

36、實(shí)現(xiàn)了輿情信息的自動(dòng)采集、預(yù)處理、特征提取和模型運(yùn)算，整個(gè)過(guò)程高度自動(dòng)化；大大縮短了輿情分析的周期。一旦系統(tǒng)檢測(cè)到潛在的輿情風(fēng)險(xiǎn)，就能夠立即生成輿情分析報(bào)告，并推送至相關(guān)管理人員；這種高效的處置流程使得管理人員能夠迅速做出反應(yīng)，采取必要的措施來(lái)應(yīng)對(duì)輿情事件，從而提高了處置的及時(shí)性。

37、深度學(xué)習(xí)模型通過(guò)不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化，能夠逐漸適應(yīng)各種復(fù)雜的輿情場(chǎng)景，減少誤報(bào)和漏報(bào)的情況。

技術(shù)特征：

1.一種基于深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容審核方法，其特征在于，

2.如權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容審核方法，其特征在于，

3.如權(quán)利要求2所述的基于深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容審核方法，其特征在于，

4.如權(quán)利要求3所述的基于深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容審核方法，其特征在于，

5.如權(quán)利要求4所述的基于深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容審核方法，其特征在于，

6.如權(quán)利要求5所述的基于深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容審核方法，其特征在于，

7.如權(quán)利要求6所述的基于深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容審核方法，其特征在于，

8.如權(quán)利要求7所述的基于深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容審核方法，其特征在于，

9.如權(quán)利要求8所述的基于深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容審核方法，其特征在于，

10.如權(quán)利要求9所述的基于深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容審核方法，其特征在于，

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容審核方法，首先根據(jù)輿情分析的需求，選擇合適的深度學(xué)習(xí)框架，設(shè)計(jì)并構(gòu)建具有多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力的深度學(xué)習(xí)模型；之后從各大社交媒體、新聞網(wǎng)站平臺(tái)自動(dòng)采集輿情信息，并對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作；然后對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取；隨后將所提取的特征向量輸入至深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行運(yùn)算，輸出審核結(jié)果；最后根據(jù)深度學(xué)習(xí)模型的輸出結(jié)果，自動(dòng)生成輿情分析報(bào)告，并推送至相關(guān)管理人員，以此方式解決了現(xiàn)有技術(shù)中的審核方式在面對(duì)海量信息時(shí)顯得力不從心，存在監(jiān)測(cè)不全面、應(yīng)對(duì)不專(zhuān)業(yè)及處置不及時(shí)的技術(shù)問(wèn)題。

技術(shù)研發(fā)人員：王棟,付躍華,姬成
受保護(hù)的技術(shù)使用者：蘇州聯(lián)睿科電子科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15