基于多模态大模型的图文内容审核方法

本发明公开了一种基于多模态大模型的图文内容审核方法及系统，通过各个模块的协同工作，实现了非结构化数据的深层次语义理解与跨模态整合；通过多模态大模型生成语义关联图，提升了系统对图文、音频、视频的情境和信息关联识别精度，解决了现有系统语义理解不准确的问题；多模态数据整合模块则实现跨模态数据的统一对齐与信息密度、情境相关性及语义一致性的分层映射，构建了图文关联向量空间，从而消除了审核过程中的数据割裂；内容异常量化模块结合智能控制模块，通过对审核权重值Hqwz与内容异常指数Cxzs的量化计算和比对进行多层级审核决策，自动触发人工复核并直接自动发布，有效提升审核效率并降低人工审核负担。