摘要
本发明公开了一种基于精细分级的多模态媒资内容审核方法及其系统,解决现有媒资审核技术局限性,提出一种从数据采集、预处理、精细分级、场景深度分析、标签自动添加到持续优化的全流程方法。通过深度学习技术对多模态数据进行清洗和特征提取,确保数据质量;运用自然语言处理、多模态数据处理等技术对处理后的内容进行多层次和多维度分类,实现内容精细分级;再对分类后的媒资内容进行深度解析,识别敏感场景,结合决策树模型进行合规性判断;自动添加标签准确识别并标记出违规类型。实时监控审核结果并持续优化模型,形成闭环学习和优化流程。该方法及其系统适用于处理大规模多模态媒资内容,提高内容审核的准确性和效率。
技术关键词
内容审核方法
深度学习技术
标签功能
决策树模型
深度学习模型
内容审核系统
卷积神经网络提取
场景
特征提取技术
神经网络架构
合规性
神经网络算法
图像特征提取
审核技术
分析模块
多模态
数据采集模块
系统为您推荐了相关专利信息
自动化调节装置
手术器械
手术场景
中央控制模块
识别模块
决策树模型
公路绿化工程
无人机
养护系统
像素点
情绪特征
人交互方法
多模态情绪
面部表情特征
高层次