一种基于机器学习实现多模态数据审核的处理方法

本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种基于机器学习实现多模态数据审核的处理方法，包括：识别待审核样本的内容，确定样本格式并确定数据处理方式，提取待审核样本中不同格式特征构建特征数据组；根据特征数据组确定待审核样本的风险系数；获取待审核样本中音频或视频的所在位置，根据所在位置确定匹配范围，获取匹配范围内文本与音频或视频的内容匹配度，根据内容匹配度判断是否对风险系数进行调整；将最终风险系数与系数阈值进行比对，根据比对结果确定待审核样本处理等级。本申请实现了对文本、音频和视频等多种格式数据的统一审核处理，提升了跨模态违规识别的精准度。